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Kafka Producer APIs

旧版的Procuder API有两种：kafka.producer.SyncProducer和kafka.producer.async.AsyncProducer.它们都实现了同一个接口：

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1. class Producer {  
2.       
3.   /* 将消息发送到指定分区 */    
4.   public void send(kafka.javaapi.producer.ProducerData<K,V> producerData);  
5.   
6.   /* 批量发送一批消息 */    
7.   public void send(java.util.List<kafka.javaapi.producer.ProducerData<K,V>> producerData);  
8.   
9.   /* 关闭producer */    
10.   public void close();  
11.   
12. }  

新版的Producer API提供了以下功能：

1. 可以将多个消息缓存到本地队列里，然后异步的批量发送到broker，可以通过参数producer.type=async做到。缓存的大小可以通过一些参数指定：queue.time和batch.size。一个后台线程（(kafka.producer.async.ProducerSendThread）从队列中取出数据并让kafka.producer.EventHandler将消息发送到broker，也可以通过参数event.handler定制handler，在producer端处理数据的不同的阶段注册处理器，比如可以对这一过程进行日志追踪，或进行一些监控。只需实现kafka.producer.async.CallbackHandler接口，并在callback.handler中配置。
2. 自己编写Encoder来序列化消息，只需实现下面这个接口。默认的Encoder是kafka.serializer.DefaultEncoder。
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   1. interface Encoder<T> {  
   2.   public Message toMessage(T data);  
   3. }  
3. 提供了基于Zookeeper的broker自动感知能力，可以通过参数zk.connect实现。如果不使用Zookeeper，也可以使用broker.list参数指定一个静态的brokers列表，这样消息将被随机的发送到一个broker上，一旦选中的broker失败了，消息发送也就失败了。
4. 通过分区函数kafka.producer.Partitioner类对消息分区。
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   1. interface Partitioner<T> {  
   2.    int partition(T key, int numPartitions);  
   3. }  
   分区函数有两个参数：key和可用的分区数量，从分区列表中选择一个分区并返回id。默认的分区策略是hash(key)%numPartitions.如果key是null,就随机的选择一个。可以通过参数partitioner.class定制分区函数。

新的api完整实例如下：

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1. import java.util.*;  
2.    
3. import kafka.javaapi.producer.Producer;  
4. import kafka.producer.KeyedMessage;  
5. import kafka.producer.ProducerConfig;  
6.    
7. public class TestProducer {  
8.     public static void main(String[] args) {  
9.         long events = Long.parseLong(args[0]);  
10.         Random rnd = new Random();  
11.    
12.         Properties props = new Properties();  
13.         props.put("metadata.broker.list", "broker1:9092,broker2:9092 ");  
14.         props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");  
15.         props.put("partitioner.class", "example.producer.SimplePartitioner");  
16.         props.put("request.required.acks", "1");  
17.    
18.         ProducerConfig config = new ProducerConfig(props);  
19.    
20.         Producer<String, String> producer = new Producer<String, String>(config);  
21.    
22.         for (long nEvents = 0; nEvents < events; nEvents++) {   
23.                long runtime = new Date().getTime();    
24.                String ip = “192.168.2.” + rnd.nextInt(255);   
25.                String msg = runtime + “,www.example.com,” + ip;   
26.                KeyedMessage<String, String> data = new KeyedMessage<String, String>("page_visits", ip, msg);  
27.                producer.send(data);  
28.         }  
29.         producer.close();  
30.     }  
31. }  

下面这个是用到的分区函数：

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1. import kafka.producer.Partitioner;  
2. import kafka.utils.VerifiableProperties;  
3.    
4. public class SimplePartitioner implements Partitioner<String> {  
5.     public SimplePartitioner (VerifiableProperties props) {  
6.    
7.     }  
8.    
9.     public int partition(String key, int a_numPartitions) {  
10.         int partition = 0;  
11.         int offset = key.lastIndexOf(‘.‘);  
12.         if (offset > 0) {  
13.            partition = Integer.parseInt( key.substring(offset+1)) % a_numPartitions;  
14.         }  
15.        return partition;  
16.   }  
17.    
18. }  

KafKa Consumer APIs

Consumer API有两个级别。低级别的和一个指定的broker保持连接，并在接收完消息后关闭连接，这个级别是无状态的，每次读取消息都带着offset。

高级别的API隐藏了和brokers连接的细节，在不必关心服务端架构的情况下和服务端通信。还可以自己维护消费状态，并可以通过一些条件指定订阅特定的topic,比如白名单黑名单或者正则表达式。

低级别的API

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1. class SimpleConsumer {  
2.       
3.   /*向一个broker发送读取请求并得到消息集 */   
4.   public ByteBufferMessageSet fetch(FetchRequest request);  
5.   
6.   /*向一个broker发送读取请求并得到一个相应集 */   
7.   public MultiFetchResponse multifetch(List<FetchRequest> fetches);  
8.   
9.   /** 
10.    * 得到指定时间之前的offsets 
11.    * 返回值是offsets列表，以倒序排序 
12.    * @param time: 时间，毫秒, 
13.    *              如果指定为OffsetRequest$.MODULE$.LATIEST_TIME(), 得到最新的offset. 
14.    *              如果指定为OffsetRequest$.MODULE$.EARLIEST_TIME(),得到最老的offset. 
15.    */  
16.   public long[] getOffsetsBefore(String topic, int partition, long time, int maxNumOffsets);  
17. }  

低级别的API是高级别API实现的基础，也是为了一些对维持消费状态有特殊需求的场景，比如Hadoop consumer这样的离线consumer。

高级别的API

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1. /* 创建连接 */   
2. ConsumerConnector connector = Consumer.create(consumerConfig);  
3.   
4. interface ConsumerConnector {  
5.       
6.   /** 
7.    * 这个方法可以得到一个流的列表，每个流都是MessageAndMetadata的迭代，通过MessageAndMetadata可以拿到消息和其他的元数据（目前之后topic）   
8.    *  Input: a map of <topic, #streams> 
9.    *  Output: a map of <topic, list of message streams> 
10.    */  
11.   public Map<String,List<KafkaStream>> createMessageStreams(Map<String,Int> topicCountMap);   
12.   
13.   /**     
14.    * 你也可以得到一个流的列表，它包含了符合TopicFiler的消息的迭代， 
15.    * 一个TopicFilter是一个封装了白名单或黑名单的正则表达式。 
16.    */  
17.   public List<KafkaStream> createMessageStreamsByFilter(  
18.       TopicFilter topicFilter, int numStreams);  
19.   
20.   /* 提交目前消费到的offset */  
21.   public commitOffsets()  
22.     
23.   /* 关闭连接 */  
24.   public shutdown()  
25. }  

这个API围绕着由KafkaStream实现的迭代器展开，每个流代表一系列从一个或多个分区多和broker上汇聚来的消息，每个流由一个线程处理，所以客户端可以在创建的时候通过参数指定想要几个流。一个流是多个分区多个broker的合并，但是每个分区的消息只会流向一个流。

每调用一次createMessageStreams都会将consumer注册到topic上，这样consumer和brokers之间的负载均衡就会进行调整。API鼓励每次调用创建更多的topic流以减少这种调整。createMessageStreamsByFilter方法注册监听可以感知新的符合filter的tipic。

漫游Kafka实战篇之客户端API

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原文地址：http://www.cnblogs.com/tonychai/p/4437023.html