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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                            2023-08-17 21:36:02
                            
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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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            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.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的API的简单应用生产者package com.chang;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Kafka的结构与RabbitMQ类似,消息生产者向Kafka服务器发送消息,Kafka接收消息后,再投递给消费者。生产者的消费会被发送到Topic中,Topic中保存着各类数据,每一条数据都使用键、值进行保存。每一个Topic中都包含一个或多个物理分区(Partition),分区维护着消息的内容和索引,它们有可能被保存在不同服务器。新建一个Maven项目,pom.xml 加入依赖:<dep            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            maven依赖如下:<dependency>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-clients</artifactId>
            <version>2.3.1</version>            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本篇介绍kafka生产者。生产者概述1:生产者:向kafka写入消息。 2:要明确以下定义: 2.1:记录对象:包括 主题、分区、键、值等等。 2.2:序列化器:将键和值序列化为字节数组。 2.3:分区器:根据键来选择分区,并将记录添加到缓冲区。 2.4:缓冲区:存储记录批次。 2.5:发送线程:将记录批次发送到相应的broker。 3:发送过程如下图所示:创建记录对象–》发送给序列化器–》发送给            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            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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            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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            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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            一、生产者发送消息的过程首先介绍一下 Kafka 生产者发送消息的过程:Kafka 会将发送消息包装为 ProducerRecord 对象, ProducerRecord 对象包含了目标主题和要发送的内容,同时还可以指定键和分区。在发送 ProducerRecord 对象前,生产者会先把键和值对象序列化成字节数组,这样它们才能够在网络上传输。接下来,数据被传给分区器。如果之前已经在 Produce            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            写kafka生产者前先通过命令行创建topic主题和开启消费者:①创建topic:bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop100:2181 --create --replication-factor 1 --partitions 2 --topic first②开启消费者:bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper had            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            环境准备java环境kafka环境kafka-clients jar包 或者依赖:<dependency>
	<groupId>org.apache.kafka</groupId>
	<artifactId>kafka-clients</artifactId>
	<version>2.8.0</version>
&            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、命令行操作1.查看当前服务器中的所有topicbin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --list2.创建topicbin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --create --replication-factor 3 --partitions 1 --topic first参数说明:-            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、Kafka生产者简介Kafka项目有一个生产者客户端,我们可以通过这个客户端的API来发送消息。生产者客户端是用Java写的,但Kafka写消息的协议是开放的,所以我们也可以自己实现一个非Java语言的客户端问题:每条消息都是很关键且不能容忍丢失么?偶尔重复消息可以么?我们关注的是消息延迟还是写入消息的吞吐量?举例: 有一个信用卡交易处理系统,当交易发生时会发送一条消息到Kafka,另一个服务            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             Sender threaddemo中的线程模型: 接着kafkaProducer的doSend()方法,当RecordAccumulator添加成功,这个时候,会触发sender线程的启动,它的条件是当deque满了,或者创建了新的batch的时候。RecordAccumulator.RecordAppendResult result = accumulator.append            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录生产者消息发送流程发送原理生产者重要参数列表异步发送普通异步发送带回调函数的API不带回调的API同步发送生产者分区分区好处生产者发送消息的分区策略自定义分区器生产者如何提高吞吐量数据可靠性数据传递语义数据去重使用幂等性生产者事务数据有序 生产者消息发送流程发送原理在消息发送的过程中,涉及到了两个线程——main 线程和 Sender 线程。在 main 线程 中创建了一个双端队列 Re            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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                            2024-02-28 12:13:51
                            
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