1、消费者代码
用到消费者，所以也必须先把前面写过的生产者代码也贴一下吧
生产者代码与自定义partition
使用maven导包
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka_2.8.2</artifactId>
<version>0.8.1</version>
</dependency>
</dependencies>
/**
* 这是一个简单的Kafka producer代码
* 包含两个功能:
* 1、数据发送
* 2、数据按照自定义的partition策略进行发送
*
*
* KafkaSpout的类
*/
public class KafkaProducerSimple {
public static void main(String[] args) {
/**
* 1、指定当前kafka producer生产的数据的目的地
* 创建topic可以输入以下命令，在kafka集群的任一节点进行创建。
* bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper mini1:2181 --replication-factor 2 --partitions 3 --topic test
*/
String TOPIC = "orderMq";
/**
* 2、读取配置文件
*/
Properties props = new Properties();
/*
* key.serializer.class默认为serializer.class key的序列化使用哪个类
*/
props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");
/*
* kafka broker对应的主机，格式为host1:port1,host2:port2
*/
props.put("metadata.broker.list", "mini1:9092,mini2:9092,mini3:9092");
/*
* request.required.acks,设置发送数据是否需要服务端的反馈,有三个值0,1,-1
* 0，意味着producer永远不会等待一个来自broker的ack，这就是0.7版本的行为。
* 这个选项提供了最低的延迟，但是持久化的保证是最弱的，当server挂掉的时候会丢失一些数据。
* 1，意味着在leader replica已经接收到数据后，producer会得到一个ack。
* 这个选项提供了更好的持久性，因为在server确认请求成功处理后，client才会返回。
* 如果刚写到leader上，还没来得及复制leader就挂了，那么消息才可能会丢失。
* -1，意味着在所有的ISR都接收到数据后，producer才得到一个ack。
* 这个选项提供了最好的持久性，只要还有一个replica存活，那么数据就不会丢失
*/
props.put("request.required.acks", "1");
/*
* 可选配置，如果不配置，则使用默认的partitioner partitioner.class
* 默认值：kafka.producer.DefaultPartitioner
* 用来把消息分到各个partition中，默认行为是对key进行hash。
*/
props.put("partitioner.class", "com.scu.kafka.MyLogPartitioner");
// props.put("partitioner.class", "kafka.producer.DefaultPartitioner");
/**
* 3、通过配置文件，创建生产者
*/
Producer<String, String> producer = new Producer<String, String>(new ProducerConfig(props));
/**
* 4、通过for循环生产数据
*/
for (int messageNo = 1; messageNo < 100000; messageNo++) {
/**
* 5、调用producer的send方法发送数据
* 注意：这里需要指定 partitionKey，用来配合自定义的MyLogPartitioner进行数据分发
*/
producer.send(new KeyedMessage<String, String>(TOPIC, messageNo + "", "appid" + UUID.randomUUID() + "itcast"));
}
}
}
public class MyLogPartitioner implements Partitioner {
private static Logger logger = Logger.getLogger(MyLogPartitioner.class);
public MyLogPartitioner(VerifiableProperties props) {
}
/**
*
* @param obj 传来的key 用它来进行hash分到partition
* @param numPartitions 几个partition 如果集群中已存在该topic，那么partition数为原本存在数，否则默认是2
* @return 生产到哪个partition
*/
public int partition(Object obj, int numPartitions) {
return Integer.parseInt(obj.toString())%numPartitions;
}
}
注：orderMq这个topic很早就通过命令行创建好了，指定了partition是3个。
下面是消费者代码
public class KafkaConsumerSimple implements Runnable {
public String title;
public KafkaStream<byte[], byte[]> stream;
public KafkaConsumerSimple(String title, KafkaStream<byte[], byte[]> stream) {
this.title = title;
this.stream = stream;
}
public void run() {
System.out.println("开始运行 " + title);
ConsumerIterator<byte[], byte[]> it = stream.iterator();
/**
* 不停地从stream读取新到来的消息，在等待新的消息时，hasNext()会阻塞
* 如果调用 `ConsumerConnector#shutdown`，那么`hasNext`会返回false
* */
while (it.hasNext()) {
MessageAndMetadata<byte[], byte[]> data = it.next();
String topic = data.topic();
int partition = data.partition();
long offset = data.offset();
String msg = new String(data.message());
System.out.println(String.format(
"Consumer: [%s], Topic: [%s], PartitionId: [%d], Offset: [%d], msg: [%s]",
title, topic, partition, offset, msg));
}
System.out.println(String.format("Consumer: [%s] exiting ...", title));
}
public static void main(String[] args) throws Exception{
Properties props = new Properties();
props.put("group.id", "dashujujiagoushi");//消费组组组名，任意取
props.put("zookeeper.connect", "mini1:2181,mini2:2181,mini3:2181");//zookeeper连接
props.put("auto.offset.reset", "largest");//最新位置开始消费,earliest从最早位置开始消费
props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");//consumer向zookeeper提交offset的频率
props.put("partition.assignment.strategy", "roundrobin");//分区分配策略
ConsumerConfig config = new ConsumerConfig(props);
String topic1 = "orderMq";
//只要ConsumerConnector还在的话，consumer会一直等待新消息，不会自己退出
ConsumerConnector consumerConn = Consumer.createJavaConsumerConnector(config);
//定义一个map
Map<String, Integer> topicCountMap = new HashMap<String, Integer>();
topicCountMap.put(topic1, 3);
//Map<String, List<KafkaStream<byte[], byte[]>> 中String是topic， List<KafkaStream<byte[], byte[]>是对应的流
Map<String, List<KafkaStream<byte[], byte[]>>> topicStreamsMap = consumerConn.createMessageStreams(topicCountMap);
//取出 `kafkaTest` 对应的 streams
List<KafkaStream<byte[], byte[]>> streams = topicStreamsMap.get(topic1);
//创建一个容量为4的线程池
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(3);
//创建20个consumer threads
for (int i = 0; i < streams.size(); i++)
executor.execute(new KafkaConsumerSimple("消费者" + (i + 1), streams.get(i)));
}
}
测试：
先执行消费者程序，尽管partition目录里面的segment文件是有以前生成的数据，但是不会打印出来而是一直提示（已经标记为消费状态的就不再消费了，默认情况就是这样，可以自己设置从0开始消费）
15:10:38.228 [main-SendThread(mini1:2181)] DEBUG org.apache.zookeeper.ClientCnxn - Got ping response for sessionid: 0x15fdedc70380022 after 1ms
15:10:40.230 [main-SendThread(mini1:2181)] DEBUG org.apache.zookeeper.ClientCnxn - Got ping response for sessionid: 0x15fdedc70380022 after 4ms
需要进行生产，所以再执行生产者程序，控制台打印如下：
...
Consumer: [消费者1], Topic: [orderMq], PartitionId: [1], Offset: [17857], msg: [appidc977abb2-f0bc-41da-9daa-6b080321947bitcast]
Consumer: [消费者2], Topic: [orderMq], PartitionId: [0], Offset: [17724], msg: [appid9101368e-ac81-4bbf-b2b5-8f2facd41f54itcast]
Consumer: [消费者1], Topic: [orderMq], PartitionId: [1], Offset: [17858], msg: [appidb145da08-bb61-42e7-b140-9fed576c2faeitcast]
Consumer: [消费者1], Topic: [orderMq], PartitionId: [1], Offset: [17859], msg: [appid909a90ae-c0fb-42ac-97de-6d7438895e07itcast]
Consumer: [消费者3], Topic: [orderMq], PartitionId: [2], Offset: [17713], msg: [appid157754b5-6958-4286-9c25-ff67ccc61a42itcast]
Consumer: [消费者3], Topic: [orderMq], PartitionId: [2], Offset: [17714], msg: [appidb93b9355-4713-4e22-823a-756b4fe75bdfitcast]
Consumer: [消费者3], Topic: [orderMq], PartitionId: [2], Offset: [17715], msg: [appidf82ca658-528a-4f40-a023-8a155c15eaa1itcast]
...
精简下如下
Consumer: [消费者1], Topic: [orderMq], PartitionId: [1], Offset: [17857], msg: [appidc977abb2-f0bc-41da-9daa-6b080321947bitcast]
Consumer: [消费者2], Topic: [orderMq], PartitionId: [0], Offset: [17724], msg: [appid9101368e-ac81-4bbf-b2b5-8f2facd41f54itcast]
Consumer: [消费者3], Topic: [orderMq], PartitionId: [2], Offset: [17713], msg: [appid157754b5-6958-4286-9c25-ff67ccc61a42itcast]
能看到三个消费者对应消费的partition。
那么考虑以下问题
在创建orderMq的时候指定partition是3个，那么如果此时我指定创建5个KafkaStream，那么会怎么消费呢？
消费者代码修改两次如下
topicCountMap.put(topic1, 5);
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(5);
再次同上一样执行，输出结果能看到只有3个消费者，所以指定KafkaStream比partition多是没用的，只会有对应数量的消费者去消费对应的partition上的数据。
Consumer: [消费者2], Topic: [orderMq], PartitionId: [2], Offset: [26420], msg: [appid4b778b51-33c7-42de-83c2-5b85f8f2428aitcast]
Consumer: [消费者3], Topic: [orderMq], PartitionId: [0], Offset: [26423], msg: [appid86045c25-7b3f-4c82-ad2a-3e8e11958b28itcast]
Consumer: [消费者4], Topic: [orderMq], PartitionId: [1], Offset: [26562], msg: [appid213b5a91-a7bf-4a39-b585-456d95748566itcast]
如果指定的KafkaStream只有2呢？不做测试了，结果是其中一个消费者会消费2个partition，另外一个消费1个partition中的数据。
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