springkakfa如何集成
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一、生产端
1.1 kafka-producer.xml配置说明
classpath:/properties/kafka-producer.properties
//topic名称
1.2 kafka-producer.properties属性文件
bootstrap.servers=192.168.0.75:9092,192.168.0.75:9093,192.168.0.75:9094 group.id=testGroup retries=1 batch.size=16384 linger.ms=1 buffer.memory=33554432 defaultTopic=topic-test
1.3 生产端接口封装说明:
1)类名:
com.rkhd.ienterprise.kafka.producer.KafkaProducerServer
2)方法:
/** * 发送信息(不分区) * @param data 要发送的数据 * @return 返回一个map。如果成功code为0,其他则为失败 */ public MapsendDefault(Object data);
/** * 发送信息(不分区) * @param key 要发送的键 * @param data 要发送的数据 * @return 返回一个map。如果成功code为0,其他则为失败 */ public MapsendDefault(Object key, Object data);
/** * 发送信息(分区) * @param partitionNum 分区数(大于1),请注意分区数是在topic创建的时候就指定了,不能改变了 * @param key 要发送的键 * @param data 要发送的数据 * @return 返回一个map。如果成功code为0,其他则为失败 */ public MapsendDefault(int partitionNum, Object key, Object data);
/** * 发送信息(不分区) * @param topic 发送目的topic名称,如果topic为null或者是为"",则会使用xml中配置的defaultTopic * @param data 要发送的数据 * @return 返回一个map。如果成功code为0,其他则为失败 */ public MapsendMessage(String topic, Object data);
/** * 发送信息(不分区) * @param topic 发送目的topic名称,如果topic为null或者是为"",则会使用xml中配置的defaultTopic * @param key 要发送的键 * @param data 要发送的数据 * @return 返回一个map。如果成功code为0,其他则为失败 * */ public MapsendMessage(String topic, Object key, Object data);
/** * 发送信息(分区) * @param topic 发送目的topic名称,如果topic为null或者是为"",则会使用xml中配置的defaultTopic * @param partitionNum 分区数(大于1),请注意分区数是在topic创建的时候就指定了,不能改变了 * @param data 要发送的数据 * @return 返回一个map。如果成功code为0,其他则为失败 */ public MapsendMessage(String topic, Integer partitionNum, Object data);
/** * 发送信息(分区) * @param topic 发送目的topic名称,如果topic为null或者是为"",则会使用xml中配置的defaultTopic * @param key 要发送的键 * @param value 要发送的数据 * @param partitionNum 分区数(大于1),请注意分区数是在topic创建的时候就指定了,不能改变了 * @return 返回一个map。如果成功code为0,其他则为失败 * */ public MapsendMessage(String topic, int partitionNum, Object key, Object value);
二、消费端
2.1 kafka-consumer.xml配置说明
//配置消费端数量
2.2 kafka-consumer.properties属性文件
bootstrap.servers=192.168.0.75:9092,192.168.0.75:9093,192.168.0.75:9094 group.id=testGroup enable.auto.commit=false auto.commit.interval.ms=1000 session.timeout.ms=15000 topicName=ahao-test
2.3 消费端接口封装说明
1)类名:com.rkhd.ienterprise.mq.client.consumer.client.KafkaConsumerClient
2)对外提供抽象方法(根据不同的业务实现):
public abstract void onConsumer(ConsumerRecordrecord);
3)实现说明:各业务线通过继承该类实现该抽象方法;
三、Kafka技术概览
3.1 Kafka的特性
高吞吐量、低延迟:kafka每秒可以处理几十万条消息,它的延迟最低只有几毫秒
可扩展性:kafka集群支持热扩展
持久性、可靠性:消息被持久化到本地磁盘,并且支持数据备份防止数据丢失
容错性:允许集群中节点失败(若副本数量为n,则允许n-1个节点失败)
高并发:支持数千个客户端同时读写
3.2 Kafka架构组件
Kafka中发布订阅的对象是topic。我们可以为每类数据创建一个topic,把向topic发布消息的客户端称作producer,从topic订阅消息的客户端称作consumer。Producers和 consumers可以同时从多个topic读写数据。一个kafka集群由一个或多个broker服务器组成,它负责持久化和备份具体的kafka消息。
topic:消息存放的目录即主题
Producer:生产消息到topic的一方
Consumer:订阅topic消费消息的一方
Broker:Kafka的服务实例就是一个broker
3.3 kafka 应用场景
日志收集:一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log,通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种consumer,例如hadoop、Hbase、Solr等。
消息系统:解耦和生产者和消费者、缓存消息等。
用户活动跟踪:Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动,如浏览网页、搜索、点击等活动,这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中,然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析,或者装载到hadoop、数据仓库中做离线分析和挖掘。
运营指标:Kafka也经常用来记录运营监控数据。包括收集各种分布式应用的数据,生产各种操作的集中反馈,比如报警和报告。
流式处理:比如spark streaming和storm
事件源
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