Kafka入门之生产者消费者测试
目录:
kafka启动脚本以及关闭脚本
1. 同一个生产者同一个Topic,两个相同的消费者相同的Group
2. 同一个生产者同一个Topic,两个消费者不同Group
3. 两个生产者同一个Topic,生产不同的消息,一个消费者
运行的前提是有kafka,并启动kafka,这里我写了个kafka启动脚本:
#!/bin/sh
#创建启动脚本
#启动zookeeper
/user/kafka_2.-2.0./bin/zookeeper-server-start.sh /user/kafka_2.-2.0./config/zookeeper.properties &
sleep #等3秒后执行 #启动kafka
/user/kafka_2.-2.0./bin/kafka-server-start.sh /user/kafka_2.-2.0./config/server.properties &
kafka关闭脚本:
#!/bin/sh
#创建关闭脚本
#关闭kafka
/user/kafka_2.-2.0./bin/kafka-server-stop.sh /user/kafka_2.-2.0./config/server.properties &
sleep #等3秒后执行 #关闭zookeeper
/user/kafka_2.-2.0./bin/zookeeper-server-stop.sh /user/kafka_2.-2.0./config/zookeeper.properties &
1. 同一个生产者同一个Topic,两个相同的消费者相同的Group
新建一个生产者TestKafkaProducer,需要引入kafka的lib中的jar包,主要包括两个类,如下所示:
kafka生产者:
package com.zc.kafka.producer.main; import java.util.Properties; import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord; /**
* Kafka生产者
* 先启动生产者,发送消息到broker,这里简单发送了10条从0-9的消息,再启动消费者,控制台输出如下:
*/
public class SimpleKafkaProducer { private static long i = ; public void send(String str) {
// TODO Auto-generated method stub Properties props = new Properties(); //broker地址
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); //请求时候需要验证
props.put("acks", "all"); //请求失败时候需要重试
props.put("retries", ); //内存缓存区大小
props.put("buffer.memory", ); //指定消息key序列化方式
props.put("key.serializer",
"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); //指定消息本身的序列化方式
props.put("value.serializer",
"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props); //for (int i = 0; i < 10; i++) { //i < 10
// 生产一条消息的时间有点长
//producer.send(new ProducerRecord<>("test", Integer.toString(i), Integer.toString(i)));
//System.out.println(i);
//}
// 这里的“test“是topic
producer.send(new ProducerRecord<>("test", String.valueOf(i), str));
i++;
System.out.println("Message sent successfully");
producer.close();
} }
生产数据:
package com.zc.kafka.producer.test;
import com.zc.kafka.producer.main.SimpleKafkaProducer;
public class TestSimpleKafkaProducer {
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
long i=;
SimpleKafkaProducer skp = new SimpleKafkaProducer();
while(true) {
skp.send("Hello: "+ String.valueOf(i));
i++;
try {
Thread.sleep(); //ms
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}
}
新建两个消费者,引入kafka中lib中的jar包,分别是TestKafkaConsumer和TestKafkaConsumer2,他们有一个相同的类,如下所示:
消息消费者:
package com.zc.kafka.consumer.main; import java.util.Collections;
import java.util.Properties; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer; /**
* kafka消费者
*/
public class SimpleKafkaConsumer { @SuppressWarnings({ "deprecation", "resource" })
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
//每个消费者分配独立的组号,这里的“test”是group
props.put("group.id", "test"); //如果value合法,则自动提交偏移量
props.put("enable.auto.commit", "true"); //设置多久一次更新被消费消息的偏移量
props.put("auto.commit.interval.ms", "1000"); //设置会话响应的时间,超过这个时间kafka可以选择放弃消费或者消费下一条消息
props.put("session.timeout.ms", "30000"); //
//props.put("auto.offset.reset", "earliest"); props.put("key.deserializer",
"org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer",
"org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props); consumer.subscribe(Collections.singletonList("test")); //核心函数1:订阅topic System.out.println("Subscribed to topic " + "test");
//int i = 0; while (true) {
//System.out.println(i++);
//核心函数2:long poll,一次拉取回来多个消息
/* 读取数据,读取超时时间为100ms */
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
//System.out.println(records.count());
for (ConsumerRecord<String, String> record : records)
// print the offset,key and value for the consumer records.
System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s\n",
record.offset(), record.key(), record.value());
}
} }
启动生产者,并启动两个消费者。(我的生产者和两个消费者都在同一主机上)
结果是:
第一个启动的消费者消费消息,第二个消费者没有消费消息;我关闭掉第一个消费者,第二个消费者就会消费消息; (因为Group相同)
同时只会有一个消费者在消费消息,并且消费消息没有重叠。
消费者1:
Subscribed to topic test
offset = 4451, key = 25, value = Hello: 25
offset = 4452, key = 26, value = Hello: 26
offset = 4453, key = 27, value = Hello: 27
offset = 4454, key = 28, value = Hello: 28
offset = 4455, key = 29, value = Hello: 29
offset = 4456, key = 30, value = Hello: 30
offset = 4457, key = 31, value = Hello: 31
offset = 4458, key = 32, value = Hello: 32
消费者2:
Subscribed to topic test
offset = 4459, key = 33, value = Hello: 33
offset = 4460, key = 34, value = Hello: 34
offset = 4461, key = 35, value = Hello: 35
offset = 4462, key = 36, value = Hello: 36
2. 同一个生产者同一个Topic,两个消费者不同Group
这里只是修改了TestKafkaConsumer2的源码,修改了组,具体如下所示:
package com.zc.kafka.consumer.main; import java.util.Collections;
import java.util.Properties; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer; /**
* kafka消费者
*/
public class SimpleKafkaConsumer { @SuppressWarnings({ "deprecation", "resource" })
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
//每个消费者分配独立的组号
props.put("group.id", "Consumer2"); //修改了组 //如果value合法,则自动提交偏移量
props.put("enable.auto.commit", "true"); //设置多久一次更新被消费消息的偏移量
props.put("auto.commit.interval.ms", "1000"); //设置会话响应的时间,超过这个时间kafka可以选择放弃消费或者消费下一条消息
props.put("session.timeout.ms", "30000"); //
//props.put("auto.offset.reset", "earliest"); props.put("key.deserializer",
"org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer",
"org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props); consumer.subscribe(Collections.singletonList("test")); //核心函数1:订阅topic System.out.println("Subscribed to topic " + "test");
//int i = 0; while (true) {
//System.out.println(i++);
//核心函数2:long poll,一次拉取回来多个消息
/* 读取数据,读取超时时间为100ms */
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
//System.out.println(records.count());
for (ConsumerRecord<String, String> record : records)
// print the offset,key and value for the consumer records.
System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s\n",
record.offset(), record.key(), record.value());
}
} }
启动生产者,并启动两个消费者。(我的生产者和两个消费者都在同一主机上)
结果是:
第一个启动的消费者消费消息,第二个消费者也再消费消息;(因为Group不相同)
同时两个消费者都在消费消息,并且消费消息重叠。
消费者1:
Subscribed to topic test
offset = 4463, key = 0, value = Hello: 0
offset = 4464, key = 1, value = Hello: 1
offset = 4465, key = 2, value = Hello: 2
offset = 4466, key = 3, value = Hello: 3
offset = 4467, key = 4, value = Hello: 4
offset = 4468, key = 5, value = Hello: 5
offset = 4469, key = 6, value = Hello: 6
offset = 4470, key = 7, value = Hello: 7
offset = 4471, key = 8, value = Hello: 8
offset = 4472, key = 9, value = Hello: 9
消费者2:
Subscribed to topic test
offset = 4466, key = 3, value = Hello: 3
offset = 4467, key = 4, value = Hello: 4
offset = 4468, key = 5, value = Hello: 5
offset = 4469, key = 6, value = Hello: 6
offset = 4470, key = 7, value = Hello: 7
offset = 4471, key = 8, value = Hello: 8
offset = 4472, key = 9, value = Hello: 9
3. 两个生产者同一个Topic,生产不同的消息,一个消费者
生产的数据和第一个生产者不同:
package com.zc.kafka.producer.test;
import com.zc.kafka.producer.main.SimpleKafkaProducer;
public class TestSimpleKafkaProducer2 {
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
long i=0;
SimpleKafkaProducer skp = new SimpleKafkaProducer();
while(true) {
skp.send("Kafka: "+ String.valueOf(i)); //生产的数据不同
i++;
try {
Thread.sleep(10000); //ms
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}
}
启动两个生产者,并启动消费者。(我的生产者和消费者都在同一主机上)
结果是:
消费者同时收到了两个生产者的消息; (因为Topic相同)
消费者:
Subscribed to topic test
offset = 4473, key = 0, value = Hello: 0
offset = 4474, key = 0, value = Kafka: 0
offset = 4475, key = 1, value = Hello: 1
offset = 4476, key = 1, value = Kafka: 1
offset = 4477, key = 2, value = Hello: 2
offset = 4478, key = 2, value = Kafka: 2
offset = 4479, key = 3, value = Hello: 3
offset = 4480, key = 3, value = Kafka: 3
offset = 4481, key = 4, value = Hello: 4
offset = 4482, key = 4, value = Kafka: 4
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