Kafka原理与java simple producer示例

brokers和消费者使用zk来获取状态信息和追踪消息坐标。
每一个partition是一个有序的，不可变的消息序列。
只有当partition里面的file置换到磁盘文件以后，才开放给消费者来消费。
每一个partition是跨服务器地被复制到其他地方，为了容错的目的。
这个partition可以理解为hadoop中block的单位。
但是只有被选择为leader的服务器partition来服务消费者的读和生产者的写，
followers只是把数据同步过去。同步状态较好的被列入ISR，这些ISR和leader
信息都保存在zk中，当leader状态异常，ISR中的某一个Follower变成新的leader.
在整个kafka集群中，每一个服务器扮演一个双重角色，它可能是某个top的leader partition,
也同时可以是另一个topic的follower partition.这确保了集群的负载均衡。

每一个消费者代表一个进程，多个消费者组成一个消费者组。
一个topic中的一条消息只能被一个消费者组中的某一个消费者消费，如果需要被多个消费者消费，则这些消费者需要在不同的消费者组中。
原因可能是以消费者组的单位在zk中保持partition的offset.

kafka的设计中，broker是无状态的，这意味着它并不负责管理哪些消费者消费了哪些partition中的消息到什么位置，甚至谁消费的都不理会。
对于消息保持策略，kafka采用了基于时间的SLA，一个消息将会被自动删除当它达到了这个SLA.

kafka的复制策略有两种，同步和异步，同步会在lead replica和follower都完成消息的存储后才给producer发确认信息。
异步同步，只要lead replica收到了信息，就给producer发确认信息，如果这个时候lead replica的broker出问题，就会有风险。

生产者
kafka的message api for producer
从前面分析得知，数据被封装成消息，如何发送给kafka呢？首先需要获取这个topic的 lead partition。
消息可以一条一条发送，也可以批量压缩异步发送。即攒到一定的数量或一定的时间再发送。
Producer:Kafka provides    the kafka.javaapi.producer.Producer class (classProducer<K,V>)。默认的分区策略是对key进行hash.

import    java.util.Date;
import    java.util.Properties;
import    kafka.javaapi.producer.Producer;
import    kafka.producer.KeyedMessage;
import    kafka.producer.ProducerConfig;
public    class    SimpleProducer    {
    private    static    Producer<String,    String>    producer;
    public    SimpleProducer()    {
        Properties    props    =    new    Properties();
//    Set    the    broker    list    for    requesting    metadata    to    find    the    lead    broker
        props.put("metadata.broker.list",
                "192.168.146.132:9092,    192.168.146.132:9093, 192.168.146.132:9094");
//This    specifies    the    serializer    class    for    keys
        props.put("serializer.class",    "kafka.serializer.StringEncoder");
//    1    means    the    producer    receives    an    acknowledgment    once    the    lead replica
//    has    received    the    data.    This    option    provides    better    durability    as    the
//    client    waits    until    the    server    acknowledges    the    request    as successful.
        props.put("request.required.acks",    "1");
        ProducerConfig    config    =    new    ProducerConfig(props);
        producer    =    new    Producer<String,    String>(config);
    }
    public    static    void    main(String[]    args)    {
        int    argsCount    =    args.length;
        if    (argsCount    ==    0    ||    argsCount    ==    1)
            throw    new    IllegalArgumentException(
                    "Please    provide    topic    name    and    Message    count    as    arguments"); 

        String    topic    =    (String)    args[0];
        String    count    =    (String)    args[1];
        int    messageCount    =    Integer.parseInt(count);
        System.out.println("Topic    Name    -    "    +    topic);
        System.out.println("Message    Count    -    "    +    messageCount);
        SimpleProducer    simpleProducer    =    new    SimpleProducer();
        simpleProducer.publishMessage(topic,    messageCount);
    }
    private    void    publishMessage(String    topic,    int    messageCount)    {
        for    (int    mCount    =    0;    mCount    <    messageCount;    mCount++)    {
            String    runtime    =    new    Date().toString();
            String    msg    =    "Message    Publishing    Time    -    "    +    runtime;
            System.out.println(msg);
//    Creates    a    KeyedMessage    instance
            KeyedMessage<String,    String>    data    =
                    new    KeyedMessage<String,    String>(topic,    msg);
//    Publish    the    message
            producer.send(data);
        }
//    Close    producer    connection    with    broker.
        producer.close();
    }
}