如何解析Kafka 1.0.0 多消费者示例，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
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package kafka.demo;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
/**
*
* Description: kafka 1.0.0
* @author guangshihao
* @date 2018年9月19日
*
*/
public class KafkaProduderDemo {
public static void main(String[] args) {
Map props = new HashMap<>();
/*
* 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("acks", "1");
//配置默认的分区方式
props.put("partitioner.class", "org.apache.kafka.clients.producer.internals.DefaultPartitioner");
//配置topic的序列化类
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
//配置value的序列化类
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
/*
* kafka broker对应的主机，格式为host1:port1,host2:port2
*/
props.put("bootstrap.servers", "bigdata01:9092,bigdata02:9092,bigdata03:9092");
//topic
String topic = "test7";
KafkaProducer< String, String> producer = new KafkaProducer< String, String>(props);
for(int i = 1 ;i <= 100 ; i++) {
String line = i+" this is a test ";
ProducerRecord record = new ProducerRecord(topic,line );
producer.send(record);
}
producer.close();
}
}
package kafka.demo;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicBoolean;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.errors.WakeupException;
public class MutilConsumerThread implements Runnable{
private AtomicBoolean closed = new AtomicBoolean(false);
KafkaConsumer consumer = null;
String topic = null;
public MutilConsumerThread(KafkaConsumer consumer,List topic) {
this.consumer=consumer;
consumer.subscribe(topic);
}
public void run() {
try{
while(!closed.get()) {
ConsumerRecords records = consumer.poll(1000);
for(ConsumerRecord record: records) {
//一组consumer的时候每个partition对应的线程是固定的
System.out.println("Thread-Name:"+Thread.currentThread().getName()+" "+"partition:"+record.partition()+" "+record.value());
}
}
}catch(WakeupException e ) {
if(!closed.get()) throw e;
}finally {
consumer.close();
}
}
public void shutdown() {
closed.set(true);
consumer.wakeup();
}
}package kafka.demo;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
public class MutiConsumerTest {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "bigdata01:9092,bigdata02:9092,bigdata03:9092");
props.put("group.id", "group_test7");
//配置topic的序列化类
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
//配置value的序列化类
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
//自动同步offset
props.put("enable.auto.commit","true");
//自动同步offset的时间间隔
props.put("auto.commit.intervals.ms", "2000");
//当在zookeeper中发现要消费的topic没有或者topic的offset不合法时自动设置为最小值，可以设的值为 latest, earliest, none，默认为largest
props.put("auto.offset.reset", "earliest ");
String topic = "test7";
List consumers = new ArrayList<>();
ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(3);
for(int i = 0 ;i<=2;i++) {
KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer(props);
MutilConsumerThread cThread = new MutilConsumerThread(consumer,Arrays.asList(topic));
consumers.add(cThread);
es.submit(cThread);
}
//Thread.sleep(1000L);
/* 这个方法的意思就是在JVM中增加一个关闭的钩子，当JVM关闭的时候，
会执行系统中已经设置的所有通过方法addShutdownHook添加的钩子，当系统执行完这些钩子后，
JVM才会关闭。所以这些钩子可以在JVM关闭的时候进行内存清理、对象销毁等操作。*/
Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread() {
@Override
public void run() {
for(MutilConsumerThread consumer :consumers ) {
consumer.shutdown();
}
}
});
}
}看完上述内容，你们掌握如何解析Kafka 1.0.0 多消费者示例的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！
分享标题：如何解析Kafka1.0.0多消费者示例
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