Kafka Producer APIs

旧版的Procuder API有两种：kafka.producer.SyncProducer和kafka.producer.async.AsyncProducer.它们都实现了同一个接口：

[java] view plaincopy

1. class Producer {
2. /* 将消息发送到指定分区 */
3. public void send(kafka.javaapi.producer.ProducerData<K,V> producerData);
4. /* 批量发送一批消息 */
5. public void send(java.util.List<kafka.javaapi.producer.ProducerData<K,V>> producerData);
6. /* 关闭producer */
7. public void close();
8. }

新版的Producer API提供了以下功能：

1. 可以将多个消息缓存到本地队列里，然后异步的批量发送到broker，可以通过参数producer.type=async做到。缓存的大小可以通过一些参数指定：queue.time和batch.size。一个后台线程（(kafka.producer.async.ProducerSendThread）从队列中取出数据并让kafka.producer.EventHandler将消息发送到broker，也可以通过参数event.handler定制handler，在producer端处理数据的不同的阶段注册处理器，比如可以对这一过程进行日志追踪，或进行一些监控。只需实现kafka.producer.async.CallbackHandler接口，并在callback.handler中配置。
2. 自己编写Encoder来序列化消息，只需实现下面这个接口。默认的Encoder是kafka.serializer.DefaultEncoder。

   [java] view plaincopy

   1. interface Encoder<T> {
   2. public Message toMessage(T data);
   3. }
3. 提供了基于Zookeeper的broker自动感知能力，可以通过参数zk.connect实现。如果不使用Zookeeper，也可以使用broker.list参数指定一个静态的brokers列表，这样消息将被随机的发送到一个broker上，一旦选中的broker失败了，消息发送也就失败了。
4. 通过分区函数kafka.producer.Partitioner类对消息分区。

   [java] view plaincopy

   1. interface Partitioner<T> {
   2. int partition(T key, int numPartitions);
   3. }

   分区函数有两个参数：key和可用的分区数量，从分区列表中选择一个分区并返回id。默认的分区策略是hash(key)%numPartitions.如果key是null,就随机的选择一个。可以通过参数partitioner.class定制分区函数。

新的api完整实例如下：

[java] view plaincopy

1. import java.util.*;
2. import kafka.javaapi.producer.Producer;
3. import kafka.producer.KeyedMessage;
4. import kafka.producer.ProducerConfig;
5. public class TestProducer {
6. public static void main(String[] args) {
7. long events = Long.parseLong(args[0]);
8. Random rnd = new Random();
9. Properties props = new Properties();
10. props.put("metadata.broker.list", "broker1:9092,broker2:9092 ");
11. props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");
12. props.put("partitioner.class", "example.producer.SimplePartitioner");
13. props.put("request.required.acks", "1");
14. ProducerConfig config = new ProducerConfig(props);
15. Producer<String, String> producer = new Producer<String, String>(config);
16. for (long nEvents = 0; nEvents < events; nEvents++) {
17. long runtime = new Date().getTime();
18. String ip = “192.168.2.” + rnd.nextInt(255);
19. String msg = runtime + “,www.example.com,” + ip;
20. KeyedMessage<String, String> data = new KeyedMessage<String, String>("page_visits", ip, msg);
21. producer.send(data);
22. }
23. producer.close();
24. }
25. }

下面这个是用到的分区函数：

[java] view plaincopy

1. import kafka.producer.Partitioner;
2. import kafka.utils.VerifiableProperties;
3. public class SimplePartitioner implements Partitioner<String> {
4. public SimplePartitioner (VerifiableProperties props) {
5. }
6. public int partition(String key, int a_numPartitions) {
7. int partition = 0;
8. int offset = key.lastIndexOf(‘.‘);
9. if (offset > 0) {
10. partition = Integer.parseInt( key.substring(offset+1)) % a_numPartitions;
11. }
12. return partition;
13. }
14. }

KafKa Consumer APIs

Consumer API有两个级别。低级别的和一个指定的broker保持连接，并在接收完消息后关闭连接，这个级别是无状态的，每次读取消息都带着offset。

高级别的API隐藏了和brokers连接的细节，在不必关心服务端架构的情况下和服务端通信。还可以自己维护消费状态，并可以通过一些条件指定订阅特定的topic,比如白名单黑名单或者正则表达式。

低级别的API

[java] view plaincopy

1. class SimpleConsumer {
2. /*向一个broker发送读取请求并得到消息集 */
3. public ByteBufferMessageSet fetch(FetchRequest request);
4. /*向一个broker发送读取请求并得到一个相应集 */
5. public MultiFetchResponse multifetch(List<FetchRequest> fetches);
6. /**
7. * 得到指定时间之前的offsets
8. * 返回值是offsets列表，以倒序排序
9. * @param time: 时间，毫秒,
10. *              如果指定为OffsetRequest$.MODULE$.LATIEST_TIME(), 得到最新的offset.
11. *              如果指定为OffsetRequest$.MODULE$.EARLIEST_TIME(),得到最老的offset.
12. */
13. public long[] getOffsetsBefore(String topic, int partition, long time, int maxNumOffsets);
14. }

低级别的API是高级别API实现的基础，也是为了一些对维持消费状态有特殊需求的场景，比如Hadoop consumer这样的离线consumer。

高级别的API

[java] view plaincopy

1. /* 创建连接 */
2. ConsumerConnector connector = Consumer.create(consumerConfig);
3. interface ConsumerConnector {
4. /**
5. * 这个方法可以得到一个流的列表，每个流都是MessageAndMetadata的迭代，通过MessageAndMetadata可以拿到消息和其他的元数据（目前之后topic）
6. *  Input: a map of <topic, #streams>
7. *  Output: a map of <topic, list of message streams>
8. */
9. public Map<String,List<KafkaStream>> createMessageStreams(Map<String,Int> topicCountMap);
10. /**
11. * 你也可以得到一个流的列表，它包含了符合TopicFiler的消息的迭代，
12. * 一个TopicFilter是一个封装了白名单或黑名单的正则表达式。
13. */
14. public List<KafkaStream> createMessageStreamsByFilter(
15. TopicFilter topicFilter, int numStreams);
16. /* 提交目前消费到的offset */
17. public commitOffsets()
18. /* 关闭连接 */
19. public shutdown()
20. }

这个API围绕着由KafkaStream实现的迭代器展开，每个流代表一系列从一个或多个分区多和broker上汇聚来的消息，每个流由一个线程处理，所以客户端可以在创建的时候通过参数指定想要几个流。一个流是多个分区多个broker的合并，但是每个分区的消息只会流向一个流。

每调用一次createMessageStreams都会将consumer注册到topic上，这样consumer和brokers之间的负载均衡就会进行调整。API鼓励每次调用创建更多的topic流以减少这种调整。createMessageStreamsByFilter方法注册监听可以感知新的符合filter的tipic。