Kafka 的 Producer 发送消息采用的是异步发送的方式。在消息发送的过程中，涉及到了两个线程——main 线程和 Sender 线程，以及一个线程共享变量——RecordAccumulator。main 线程将消息发送给 RecordAccumulator，Sender 线程不断从 RecordAccumulator 中拉取消息发送到 Kafka broker. 相关参数： batch.size：只有数据积累到 batch.size 之后，sender 才会发送数据。 linger.ms：如果数据迟迟未达到 batch.size，sender 等待 linger.time 之后就会发送数据。
2）编写代码 需要用到的类： KafkaProducer：需要创建一个生产者对象，用来发送数据 ProducerConfig：获取所需的一系列配置参数 ProducerRecord：每条数据都要封装成一个 ProducerRecord 对象 1.不带回调函数的API
import org.apache.kafka.clients.producer.*; import java.util.Properties; import java.util.concurrent.ExecutionException; public class CustomProducer { public static void main(String[] args) throws ExecutionException InterruptedException { Properties props = new Properties(); //kafka 集群，broker-list props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092"); props.put("acks", "all"); //重试次数 props.put("retries", 1); //批次大小 props.put("batch.size", 16384); //等待时间 props.put("linger.ms", 1); //RecordAccumulator 缓冲区大小 props.put("buffer.memory", 33554432); props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props); for (int i = 0; i < 100; i++) { producer.send(new ProducerRecord<String, String>("first", Integer.toString(i), Integer.toString(i))); } producer.close(); } }2.带回调函数的API 回调函数会在 producer 收到 ack 时调用，为异步调用，该方法有两个参数，分别是RecordMetadata 和 Exception，如果 Exception 为 null，说明消息发送成功，如果Exception 不为 null，说明消息发送失败。
import org.apache.kafka.clients.producer.*; import java.util.Properties; import java.util.concurrent.ExecutionException; public class CustomProducer { public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException { Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");//kafka 集 群，broker-list props.put("acks", "all"); props.put("retries", 1);//重试次数 props.put("batch.size", 16384);//批次大小 props.put("linger.ms", 1);//等待时间 props.put("buffer.memory", 33554432);//RecordAccumulator 缓 冲区大小 props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props); for (int i = 0; i < 100; i++) { producer.send(new ProducerRecord<String, String>("first", Integer.toString(i), Integer.toString(i)), new Callback() { //回调函数，该方法会在 Producer 收到 ack 时调用，为异步调用 @Override public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) { if (exception == null) { System.out.println("success->" + metadata.offset()); } else { exception.printStackTrace(); } } }); } producer.close(); } }同步发送的意思就是，一条消息发送之后，会阻塞当前线程，直至返回 ack。由于 send 方法返回的是一个 Future 对象，根据 Futrue 对象的特点，我们也可以实现同步发送的效果，只需在调用 Future 对象的 get 方法即可。
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer; import org.apache.kafka.clients.producer.Producer; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord; import java.util.Properties; import java.util.concurrent.ExecutionException; public class CustomProducer { public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException { Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");//kafka 集 群，broker-list props.put("acks", "all"); props.put("retries", 1);//重试次数 props.put("batch.size", 16384);//批次大小 props.put("linger.ms", 1);//等待时间 props.put("buffer.memory", 33554432);//RecordAccumulator 缓 冲区大小 props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props); for (int i = 0; i < 100; i++) { producer.send(new ProducerRecord<String, String>("first", Integer.toString(i), Integer.toString(i))).get(); } producer.close(); } }Consumer 消费数据时的可靠性是很容易保证的，因为数据在 Kafka 中是持久化的，故不用担心数据丢失问题。 由于 consumer 在消费过程中可能会出现断电宕机等故障，consumer 恢复后，需要从故障前的位置的继续消费，所以 consumer 需要实时记录自己消费到了哪个 offset，以便故障恢复后继续消费。 所以 offset 的维护是 Consumer 消费数据是必须考虑的问题。
2）编写代码 需要用到的类： KafkaConsumer：需要创建一个消费者对象，用来消费数据 ConsumerConfig：获取所需的一系列配置参数 ConsuemrRecord：每条数据都要封装成一个 ConsumerRecord 对象 为了使我们能够专注于自己的业务逻辑，Kafka 提供了自动提交 offset 的功能。 自动提交 offset 的相关参数： enable.auto.commit： 是否开启自动提交 offset 功能 auto.commit.interval.ms： 自动提交 offset 的时间间隔
以下为自动提交 offset 的代码：
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords; import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer; import java.util.Arrays; import java.util.Properties; public class CustomConsumer { public static void main(String[] args) { Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092"); props.put("group.id", "test"); props.put("enable.auto.commit", "true"); props.put("auto.commit.interval.ms", "1000"); props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props); consumer.subscribe(Arrays.asList("first")); while (true) { ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100); for (ConsumerRecord<String, String> record : records) System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value()); } } }虽然自动提交 offset 十分简介便利，但由于其是基于时间提交的，开发人员难以把握offset 提交的时机。因此 Kafka 还提供了手动提交 offset 的 API。 手动提交 offset 的方法有两种：分别是 commitSync（同步提交）和 commitAsync（异步提交）。两者的相同点是，都会将本次 poll 的一批数据最高的偏移量提交；不同点是，commitSync 阻塞当前线程，一直到提交成功，并且会自动失败重试（由不可控因素导致，也会出现提交失败）；而 commitAsync 则没有失败重试机制，故有可能提交失败。 1）同步提交offset 由于同步提交 offset 有失败重试机制，故更加可靠，以下为同步提交 offset 的示例。
package com.atguigu.kafka.consumer; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords; import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer; import java.util.Arrays; import java.util.Properties; public class CustomComsumer { public static void main(String[] args) { Properties props = new Properties(); //Kafka 集群 props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092"); //消费者组，只要 group.id 相同，就属于同一个消费者组 props.put("group.id", "test"); props.put("enable.auto.commit", "false");//关闭自动提交 offset props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props); consumer.subscribe(Arrays.asList("first"));//消费者订阅主题 while (true) { //消费者拉取数据 ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100); for (ConsumerRecord<String, String> record : records) { System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value()); } //同步提交，当前线程会阻塞直到 offset 提交成功 consumer.commitSync(); } } }2）异步提交offset
虽然同步提交 offset 更可靠一些，但是由于其会阻塞当前线程，直到提交成功。因此吞吐量会收到很大的影响。因此更多的情况下，会选用异步提交 offset 的方式。
import org.apache.kafka.clients.consumer.*; import org.apache.kafka.common.TopicPartition; import java.util.Arrays; import java.util.Map; import java.util.Properties; public class CustomConsumer { public static void main(String[] args) { Properties props = new Properties(); //Kafka 集群 props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092"); //消费者组，只要 group.id 相同，就属于同一个消费者组 props.put("group.id", "test"); //关闭自动提交 offset props.put("enable.auto.commit", "false"); props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props); consumer.subscribe(Arrays.asList("first"));//消费者订阅主题 while (true) { ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);//消费者拉取数据 for (ConsumerRecord<String, String> record : records) { System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value()); } //异步提交 consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback() { @Override public void onComplete(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets, Exception exception) { if (exception != null) { System.err.println("Commit failed for" + offsets); } } }); } } }3） 数据漏消费和重复消费分析 无论是同步提交还是异步提交 offset，都有可能会造成数据的漏消费或者重复消费。先提交 offset 后消费，有可能造成数据的漏消费；而先消费后提交 offset，有可能会造成数据的重复消费。
Kafka 0.9 版本之前，offset 存储在 zookeeper，0.9 版本及之后，默认将 offset 存储在 Kafka的一个内置的 topic 中。除此之外，Kafka 还可以选择自定义存储 offset。 offset 的维护是相当繁琐的，因为需要考虑到消费者的 Rebalace。 当有新的消费者加入消费者组、已有的消费者推出消费者组或者所订阅的主题的分区发生变化，就会触发到分区的重新分配，重新分配的过程叫做 Rebalance。 消费者发生 Rebalance 之后，每个消费者消费的分区就会发生变化。因此消费者要首先获取到自己被重新分配到的分区，并且定位到每个分区最近提交的 offset 位置继续消费。 要实现自定义存储 offset，需要借助 ConsumerRebalanceListener，以下为示例代码，其中提交和获取 offset 的方法，需要根据所选的 offset 存储系统自行实现。
import org.apache.kafka.clients.consumer.*; import org.apache.kafka.common.TopicPartition; import java.util.*; public class CustomConsumer { private static Map<TopicPartition, Long> currentOffset = new HashMap<>(); public static void main(String[] args) { //创建配置信息 Properties props = new Properties(); //Kafka 集群 props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092"); //消费者组，只要 group.id 相同，就属于同一个消费者组 props.put("group.id", "test"); //关闭自动提交 offset props.put("enable.auto.commit", "false"); //Key 和 Value 的反序列化类 props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); //创建一个消费者 KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props); //消费者订阅主题 consumer.subscribe(Arrays.asList("first"), new ConsumerRebalanceListener() { //该方法会在 Rebalance 之前调用 @Override public void onPartitionsRevoked(Collection<TopicPartition> partitions) { commitOffset(currentOffset); } //该方法会在 Rebalance 之后调用 @Override public void onPartitionsAssigned(Collection<TopicPartition> partitions) { currentOffset.clear(); for (TopicPartition partition : partitions) { consumer.seek(partition, getOffset(partition));// 定位到最近提交的 offset 位置继续消费 } } }); while (true) { ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);//消费者拉取数据 for (ConsumerRecord<String, String> record : records) { System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value()); currentOffset.put(new TopicPartition(record.topic(), record.partition()), record.offset()); } commitOffset(currentOffset);//异步提交 } } //获取某分区的最新 offset private static long getOffset(TopicPartition partition) { return 0; } //提交该消费者所有分区的 offset private static void commitOffset(Map<TopicPartition, Long> currentOffset) { } }Producer 拦截器(interceptor)是在 Kafka 0.10 版本被引入的，主要用于实现 clients 端的定制化控制逻辑。 对于 producer 而言，interceptor 使得用户在消息发送前以及 producer 回调逻辑前有机会对消息做一些定制化需求，比如修改消息等。同时，producer 允许用户指定多个 interceptor按序作用于同一条消息从而形成一个拦截链(interceptor chain)。Intercetpor 的实现接口是org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor，其定义的方法包括： （1）configure(configs) 获取配置信息和初始化数据时调用。 （2）onSend(ProducerRecord)： 该方法封装进 KafkaProducer.send 方法中，即它运行在用户主线程中。Producer 确保在消息被序列化以及计算分区前调用该方法。用户可以在该方法中对消息做任何操作，但最好保证不要修改消息所属的 topic 和分区，否则会影响目标分区的计算。 （3）onAcknowledgement(RecordMetadata, Exception)： 该方法会在消息从 RecordAccumulator 成功发送到 Kafka Broker 之后，或者在发送过程中失败时调用。并且通常都是在 producer 回调逻辑触发之前。onAcknowledgement 运行在producer 的 IO 线程中，因此不要在该方法中放入很重的逻辑，否则会拖慢 producer 的消息发送效率。 （4）close： 关闭 interceptor，主要用于执行一些资源清理工作 如前所述，interceptor 可能被运行在多个线程中，因此在具体实现时用户需要自行确保线程安全。另外倘若指定了多个 interceptor，则 producer 将按照指定顺序调用它们，并仅仅是捕获每个 interceptor 可能抛出的异常记录到错误日志中而非在向上传递。这在使用过程中要特别留意。
1）需求： 实现一个简单的双 interceptor 组成的拦截链。第一个 interceptor 会在消息发送前将时间戳信息加到消息 value 的最前部；第二个 interceptor 会在消息发送后更新成功发送消息数或失败发送消息数。 2） 实例实操 （1）增加时间戳拦截器
import java.util.Map; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord; import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata; public class TimeInterceptor implements ProducerInterceptor<String, String> { @Override public void configure(Map<String, ?> configs) { } @Override public ProducerRecord<String, String> onSend(ProducerRecord<String, String> record) { // 创建一个新的 record，把时间戳写入消息体的最前部 return new ProducerRecord(record.topic(), record.partition(), record.timestamp(), record.key(), System.currentTimeMillis() + "," + record.value().toString()); } @Override public void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception) { } @Override public void close() { } }（2）统计发送消息成功和发送失败消息数，并在 producer 关闭时打印这两个计数器
import java.util.Map; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord; import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata; public class CounterInterceptor implements ProducerInterceptor<String, String>{ private int errorCounter = 0; private int successCounter = 0; @Override public void configure(Map<String, ?> configs) { } @Override public ProducerRecord<String, String> onSend(ProducerRecord<String, String> record) { return record; } @Override public void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception) { // 统计成功和失败的次数 if (exception == null) { successCounter++; } else { errorCounter++; } } @Override public void close() { // 保存结果 System.out.println("Successful sent: " + successCounter); System.out.println("Failed sent: " + errorCounter); } }（3）producer 主程序
import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Properties; import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer; import org.apache.kafka.clients.producer.Producer; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord; public class InterceptorProducer { public static void main(String[] args) throws Exception { // 1 设置配置信息 Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092"); props.put("acks", "all"); props.put("retries", 3); props.put("batch.size", 16384); props.put("linger.ms", 1); props.put("buffer.memory", 33554432); props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); // 2 构建拦截链 List<String> interceptors = new ArrayList<>(); interceptors.add("com.atguigu.kafka.interceptor.TimeInterce ptor"); interceptors.add("com.atguigu.kafka.interceptor.CounterInte rceptor"); props.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG, interceptors); String topic = "first"; Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props); // 3 发送消息 for (int i = 0; i < 10; i++) { ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(topic, "message" + i); producer.send(record); } // 4 一定要关闭 producer，这样才会调用 interceptor 的 close 方法 producer.close(); } }