环境准备创建topic命令行模式执行生产者消费者实例客户端模式运行消费者生产者1. 环境准备说明:kafka集群环境我比较懒直接使用公司现有的环境。安全起见,所有的操作都是在自己用户下完成的,若是自己的kafka环境,完全可以使用kafka管理员的用户。创建topic时需要在kafka管理员的用户下完成。1.登录到kafka集群中节点,并切换到kafka管理员用户下ssh 172.16.150.x            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-10-17 09:28:59
                            
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            # 使用Kafka生产者与Kerberos认证的Java示例
在现代分布式系统中,Apache Kafka作为一款强大的消息队列,已被广泛应用于数据流的实时处理。作为大数据生态的一部分,Kafka允许不同组件之间的通讯,而Kerberos则可确保系统的安全性,特别是在处理敏感信息时。本文将探讨如何在Java中实现Kafka生产者,并通过Kerberos进行认证,同时提供状态图和关系图示例。
#            
                
         
            
            
            
            文章目录kafka生产者1. 分区策略2. 数据可靠性保证2.1 副本数据同步策略2.2 ISR2.3 ack应答机制acks参数配置:2.4 故障处理细节follower 故障leader 故障3. Exactly Once语义 kafka生产者1. 分区策略分区的原因方便在集群中扩展,每个 Partition 可以通过调整以适应它所在的机器,而一个 topic又可以有多个 Partition            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            19 Kafka ack 有哪几种  ?生产选择哪个?首先这个acks参数,是在KafkaProducer,也就是生产者客户端里设置的也就是说,你往kafka写数据的时候,就可以来设置这个acks参数。然后这个参数实际上有三种常见的值可以设置,分别是:0、1 和 all。第一种选择是把acks参数设置为0,意思就是我的KafkaProducer在客户端,只要把消息发送出去,不管那条数据有            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.maven:<dependency>
  <groupId>org.apache.kafka</groupId>
  <artifactId>kafka_2.10</artifactId>
  <version>0.8.2.1</version>
</dependency>2.kafka生产者代码:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Kafka-生产者生产者发送消息流程 1.新建ProducerRecord对象,包含目标主题和要发送的内容。也可以指定键或分区2.发送ProducerRecord对象时,生产者要把键和值对象序列化成字节数组,这样它们才能在网络上传输3.数据被传给分区器。如果ProducerRecord对象中指定了分区,那么分区器就不会再做任何事情,直接把指定的分区返回。如果没有指定分区,那么分区器会根据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. 介绍 以前分享过一篇文章kafka原理以及设计实现思想,但是很多东西讲的还是不够深入。今天这篇文章主要分析下生产者的具体设计和原理。 这篇文章参考了很多其他资料,使用的版本也较老,基本上是0.8的版本。后续有时间我会更新0.10中新的变化。 2. kafka发送流程 kafka的发送流程可以简单概括为如下的图。这幅图我们可以分为三部分来理解。中间的(深蓝色矩形)部分的流程是发送的核心流程(            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1:生产者全流程介绍废话少说,直接上总结。1.1:使用类介绍1:KafkaProducer类,详细源码解析见:(4.1)kafka生产者源码——KafkaProducer类 作用:用于发送数据而提供的kafka 客户端,进行发送数据前的,集群连接配置,网络连接配置,用于向RecordAccumulator写数据。 2:RecordAccumulator消息累加器,用于数据缓存,内存管理,源码详情            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            主要讲两个重要点:1、分区选择   2、ack机制   ,3、重试机制springboot中现在已经嵌入了kafka,可以直接用KafkaTemplate进行操作,和RestTemplate类似maven中配置:<dependency>
            <groupId>org.springframework.kafka<            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在对Spring Boot进行了Kafka整合之后想要对Spring-Kafka生产者发送消息的流程进行一个学习了解,阅读了网上很多优秀的博文和源码剖析文档,也收获了很多,但由于版本的不同存在些许差异,所以决定在2.3.3版的基础之上总结此文,主要目的是让自己加深对Spring-Kafka生产者发送消息流程的理解。虽然版本不同源码内容可能也会有些变化,但Spring-Kafka生产者发送消息的流程            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言······一、Kafka的Producer小案例假设我们现在有一个电商系统,凡是能登录系统的用户都是会员,会员的价值体现在,消费了多少钱,就会累计相应的积分。积分可以兑换礼品包,优惠券···等等。又到了我们的画图时间?。首先我们得先来一个订单系统,那这个订单系统中肯定就会有数据日志产生,它现在就是把这些日志写到Kafka里面,日志我们使用json的方式记录。图中的statement表示订单状            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、生产者概览1.1 先举个例子在一个信用卡事务处理系统里,有一个客户端应用程序,它可能是一个在线商店,每当又支付行为发生时,它负责把食物发送到 Kafka 上。另一个应用程序根据规则引擎检查这个事物,决定是批准还是拒绝。批准或者拒绝的响应消息被写回Kafka,然后发送给发起食物的在线商店。第三个应用程序从Kafka 上读取事物和审核状态,把它们保存到数据库,随后分析师可以对这些结果进行分析,或许            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              生产者是指向kafka发送消息的程序。根据生产者使用场景的不同,对于消费者的配置也有着不同的要求。我们先来看看生产者向kafka中发送一条消息的过程。生成数据 生产者生成消息数据,数据中包含topic, key, value。partition这四类信息。topic和value由用户指定且必须填写,key可以由用户指定或由客户端自己生成,partition可以指定也可以由分区起进行填写。序列化            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录   acksmax.request.sizeretries和retry.backoff.msconnections.max.idele.mslinger.msreceive.buffer.bytessend.buffer.bytesrequest.timeout.msenable.idempotencebootstrap.servers  acks这个参数用老指定分区中必须由多少个副本收到消            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、创建maven项目并添加依赖<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0http://maven.apache.org            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            系列文章目录 文章目录系列文章目录前言一、创建项目1.创建包2.添加依赖二、编写代码1.普通异步发送2.同步发送三.生产者发送消息的分区策略1.指定分区2.自定义分区总结 前言上次完成了Kafka的环境搭建,这次来完成一些有关生产者的项目。一、创建项目1.创建包com.atguigu.kafka.producer2.添加依赖<dependencies>
        <depe            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.构造器kafka生产者构造器如下,可以传入properties,KV序列化器等等 从传入properties这个构造器入手解析下,其实KV序列化器也可以在properties里面指定,就是下面这种创建kafka生产者的常规操作,指定broker的信息等等public static KafkaProducer<String, String> createKafkaProducer()            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            kafka java API 生产者代码            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            kafka有着自定义的网络协议,使用者只要遵守该协议格式,就可向kafka发送和拉取消息。老版本通过scala实现的生产者客户端已经被标记“废弃”,最新版本的通过java实现的KafkaProducer为我们实现同步/异步/发送消息,批量发送、超时重发等功能提供了便利。我们可以在Kafka clients模块的org.apache.kafka.client.producer包里找到该API的具体实            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、生产者概览尽管生产者API使用起来很简单,但是消息发送过程还是有点儿复杂  我们从创建一个ProducerRecord对象开始, 
   ProducerRecord对象需要包含目标主题和要发送的内容。我们还可以指定键或分区。在发送ProducerRecord对象时,生产者需要先把键和值对象序列化成字节数组,这样他们才能在网络上传输。接下来数据传给分区器, 
   如果之前在ProducerR            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-04-08 08:38:29
                            
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