1.生产者:在发送完消息后,收到回执确认。

主要是在SimpleProducer.java中修改了发送消息的2行代码,用到了回调函数,修改如下:

//发送消息
ProducerRecord<String, String> rec = new ProducerRecord<String, String>("test-topic","hello world from win7");
producer.send(rec,new Callback() {
public void onCompletion(RecordMetadata metadata,Exception exception) {
System.out.println("ack!!!");
}
}); //在发送消息后,收到回执确认。

完整代码如下:

 package cn.test.mykafka;

 import java.util.Properties;

 import org.apache.kafka.clients.producer.Callback;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata; /**
* 简单生产者:在发送完消息后,收到回执确认。
*
*/ public class SimpleProducer2 { public static void main(String[] args) { //创建配置信息
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "192.168.42.133:9092"); //指定broker的节点和端口
props.put("acks", "all");
props.put("retries", 0);
props.put("batch.size", 16384);
props.put("linger.ms", 1);
props.put("buffer.memory", 33554432);
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); //创建一个生产者
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props); //发送消息
ProducerRecord<String, String> rec = new ProducerRecord<String, String>("test-topic","hello world from win7");
producer.send(rec,new Callback() {
public void onCompletion(RecordMetadata metadata,Exception exception) {
System.out.println("ack!!!");
}
}); //在发送消息后,收到回执确认。 //for (int i = 0; i < 10; i++)
// producer.send(new ProducerRecord<String, String>("test-topic", Integer.toString(i), Integer.toString(i))); //topic,key(非必填),value System.out.println("over");
producer.close();
}
}

SimpleProducer2.java

2.比较同步和异步生产者消息发送速度。

完整代码如下:

 package cn.test.mykafka;

 import java.util.Properties;

 import org.apache.kafka.clients.producer.Callback;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata; /**
* 比较同步和异步生产者消息发送速度,参数未生效,失败
*
*/ public class SimpleProducer3 { static long starttime;
public static void main(String[] args) { //创建配置信息
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "192.168.42.133:9092"); //指定broker的节点和端口
props.put("acks", "all");
props.put("retries", 0);
props.put("batch.size", 16384);
props.put("linger.ms", 1);
props.put("buffer.memory", 33554432);
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("producer.type", "async"); //sync为同步,async为异步,此配置未生效 //创建一个生产者
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props); StringBuilder builder = new StringBuilder();
for( int i = 0 ; i < 100000 ; i++) {
builder.append(" " + i + ",");
} //发送消息
ProducerRecord<String, String> rec = new ProducerRecord<String, String>("test-topic",builder.toString());
producer.send(rec,new Callback() {
public void onCompletion(RecordMetadata metadata,Exception exception) {
System.out.println("receive ack : "+ (System.currentTimeMillis()-starttime) + "ms");
}
}); //在发送消息后,收到回执确认 starttime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("over");
producer.close();
}
}

SimpleProducer3.java

kafka同步生产者:这个生产者写一条消息的时候,它就立马发送到某个分区去。follower还需要从leader拉取消息到本地,follower再向leader发送确认,leader再向客户端发送确认。由于这一套流程之后,客户端才能得到确认,所以很慢。
kafka异步生产者:这个生产者写一条消息的时候,先是写到某个缓冲区,这个缓冲区里的数据还没写到broker集群里的某个分区的时候,它就返回到client去了。虽然效率快,但是不能保证消息一定被发送出去了。

客户端向topic发送数据分为两种方式:
producer.type=sync 同步模式 
producer.type=async 异步模式

执行以上代码(通过控制producer.type参数取值sync/async)时,输出警告:

WARN org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig - The configuration 'producer.type' was supplied but isn't a known config.

这说明producer.type参数配置根本没生效,后来我在官方文档中也没有找到这个参数,估计在kafka 2.0.0版本中此参数已经没有了。

于是乎,我在网上找了另一段代码(参考博客),修改后如下:

 package cn.test.mykafka;

 import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.Future; import org.apache.kafka.clients.producer.Callback;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata; /**
* 比较同步和异步生产者消息发送速度,有2个问题: 1.我不缺定starttime的取值位置是否正确? 2.时间差不多,没得出啥结论
*
*/ public class SimpleProducer4 { static long starttime; StringBuilder builder = new StringBuilder(); public void initBuilder() {
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
builder.append(" " + i + ",");
}
} private Properties kafkaProps = new Properties(); /**
* 初始化一些配置信息
*/
public void initProperty() {
kafkaProps.put("bootstrap.servers", "192.168.42.133:9092"); // 指定broker的节点和端口
kafkaProps.put("acks", "all");
kafkaProps.put("retries", 0);
kafkaProps.put("batch.size", 16384);
kafkaProps.put("linger.ms", 1);
kafkaProps.put("buffer.memory", 33554432);
kafkaProps.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
kafkaProps.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
} /**
* 加载配置信息,生成一个生产者实例
*
* @param props
* @return
*/
public Producer<String, String> getProducer(Properties props) {
if (props == null || props.size() == 0)
throw new IllegalArgumentException();
return new KafkaProducer<>(props);
} /**
* 同步发送消息
*
* @param producer
* @throws Exception
*/
public void syncSend(Producer<String, String> producer) throws Exception { ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<String, String>("test-topic",
builder.toString() + "this is a sygn record"); // 同步发送消息,消息发送成功后,服务端会返回给一个RecordMetadata对象
Future<RecordMetadata> future = producer.send(record);
starttime = System.currentTimeMillis();
RecordMetadata metadata = future.get(); System.out.println("offset:" + metadata.offset() + "\npartition:" + metadata.partition() + "\ntopic:"
+ metadata.topic() + "\nserializedKeySize:" + metadata.serializedKeySize() + "\nserializedValueSize:"
+ metadata.serializedValueSize() + "\nreceive sygn ack : " + (System.currentTimeMillis() - starttime)
+ "ms" + "\n"); producer.close();
} /**
* 异步发送消息
*
* @param producer
*/
public void asyncSend(Producer<String, String> producer) { ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<String, String>("test-topic",
builder.toString() + "this is a asygn record"); producer.send(record, new Callback() {
public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception e) {
System.out.println("offset:" + metadata.offset() + "\npartition:" + metadata.partition() + "\ntopic:"
+ metadata.topic() + "\nserializedKeySize:" + metadata.serializedKeySize()
+ "\nserializedValueSize:" + metadata.serializedValueSize() + "\n");
if (e == null) {
System.out.println("\nreceive asygn ack : " + (System.currentTimeMillis() - starttime) + "ms");
}
}
});
starttime = System.currentTimeMillis();
producer.close();
} public void start() throws Exception {
initBuilder();
initProperty();
// syncSend(getProducer(kafkaProps));
asyncSend(getProducer(kafkaProps)); } public static void main(String[] args) throws Exception { SimpleProducer4 myProducer = new SimpleProducer4();
myProducer.start();
}
}

SimpleProducer4.java

执行之后,发现同步和异执行时间差不多,没能证明异步比同步快。推测原因有2个:

1.消息太短,存在偶然性,看不出时间差;

2.我不确定这段代码是否正确?同步代码是否正确?异步代码是否正确?开始时间取值位置是否正确?

好吧,心好累。关于生产者的同步异步问题就先到这里吧,虽然结果不尽人意,但是过程中也学到了很多,以后有时间再继续吧。

PS:以上纯粹是我的探索测试,如果有不对的地方,欢迎留言指正,不胜感激。

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