漫游Kafka实战篇之客户端API

时间：2014-07-12 18:25:36 收藏：0 阅读：294

原文地址：http://blog.csdn.net/honglei915/article/details/37697655

Kafka Producer APIs

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

class Producer {
	
  /* 将消息发送到指定分区 */  
  public void send(kafka.javaapi.producer.ProducerData<K,V> producerData);

  /* 批量发送一批消息 */  
  public void send(java.util.List<kafka.javaapi.producer.ProducerData<K,V>> producerData);

  /* 关闭producer */	
  public void close();

}

Producer API提供了以下功能：

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。
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。
```
interface Encoder<T> {
  public Message toMessage(T data);
}
```
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。
通过分区函数kafka.producer.Partitioner类对消息分区。
```
interface Partitioner<T> {
   int partition(T key, int numPartitions);
}
```
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。

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

class SimpleConsumer {
	
  /*向一个broker发送读取请求并得到消息集 */ 
  public ByteBufferMessageSet fetch(FetchRequest request);

  /*向一个broker发送读取请求并得到一个相应集 */ 
  public MultiFetchResponse multifetch(List<FetchRequest> fetches);

  /**
   * 得到指定时间之前的offsets
   * 返回值是offsets列表，以倒序排序
   * @param time: 时间，毫秒,
   *              如果指定为OffsetRequest$.MODULE$.LATIEST_TIME(), 得到最新的offset.
   *              如果指定为OffsetRequest$.MODULE$.EARLIEST_TIME(),得到最老的offset.
   */
  public long[] getOffsetsBefore(String topic, int partition, long time, int maxNumOffsets);
}

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

/* 创建连接 */ 
ConsumerConnector connector = Consumer.create(consumerConfig);

interface ConsumerConnector {
	
  /**
   * 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）  
   *  Input: a map of <topic, #streams>
   *  Output: a map of <topic, list of message streams>
   */
  public Map<String,List<KafkaStream>> createMessageStreams(Map<String,Int> topicCountMap); 

  /**    
   * 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，
   * 一个TopicFilter是一个封装了白名单或黑名单的正则表达式。
   */
  public List<KafkaStream> createMessageStreamsByFilter(
      TopicFilter topicFilter, int numStreams);

  /* 提交目前消费到的offset */
  public commitOffsets()
  
  /* 关闭连接 */
  public shutdown()
}

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。

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