Kafka基本原理、生产问题总结及性能优化实践 | 京东云技术团队

原创
2023/11/01 09:37
阅读数 398

Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式、支持分区的(partition)、多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、Storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志、访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。(分布式的流处理平台)

Kafka的使用场景

  • 日志收集:一个公司可以用Kafka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。

Kafka基本概念

kafka是一个分布式的,分区的消息(官方称之为commit log)服务。它提供一个消息系统应该具备的功能,但是确有着独特的设计。可以这样来说,Kafka借鉴了JMS规范的思想,但是确并没有完全遵循JMS规范。

首先,让我们来看一下基础的消息(Message)相关术语:

名称 解释
Broker 消息中间件处理节点,一个Kafka节点就是一个broker,一个或者多个Broker可以组成一个Kafka集群
Topic Kafka根据topic对消息进行归类,发布到Kafka集群的每条消息都需要指定一个topic
Producer 消息生产者,向Broker发送消息的客户端
Consumer 消息消费者,从Broker读取消息的客户端
ConsumerGroup 每个Consumer属于一个特定的Consumer Group,一条消息可以被多个不同的Consumer Group消费,但是一个Consumer Group中只能有一个Consumer能够消费该消息
Partition 物理上的概念,一个topic可以分为多个partition,每个partition内部消息是有序的

因此,从一个较高的层面上来看,producer通过网络发送消息到Kafka集群,然后consumer来进行消费,如下图:集群架构,broker就相当于服务端,处理消息的节点;producer将消息push,consumer将消息pull

依赖第三方的zk,类似nameserver;topic类似消息队列,最终存放的是在topic下面的partition里面。

服务端(brokers)和客户端(producer、consumer)之间通信通过TCP协议来完成。

kafka基本使用(2.4)

https://kafka.apache.org/documentation/

安装前的环境准备

由于Kafka是用Scala语言开发的,运行在JVM上,因此在安装Kafka之前需要先安装JDK。

yum install java-1.8.0-openjdk* -y




kafka依赖zookeeper,所以需要先安装zookeeper

wget https://mirror.bit.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.5.8/apache-zookeeper-3.5.8-bin.tar.gz
tar -zxvf apache-zookeeper-3.5.8-bin.tar.gz
cd  apache-zookeeper-3.5.8-bin
cp conf/zoo_sample.cfg conf/zoo.cfg




# 启动zookeeper

bin/zkServer.sh start
bin/zkCli.sh 
ls /            #查看zk的根目录相关节点




查看zk的目录树:

第一步:下载安装包

下载2.4.1 release版本,并解压:

wget https://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/2.4.1/kafka_2.11-2.4.1.tgz  # 2.11是scala的版本,2.4.1是kafka的版本
tar -xvf kafka_2.11-2.4.1.tgz
cd kafka_2.11-2.4.1




第二步:修改配置

修改配置文件config/server.properties:

#broker.id属性在kafka集群中必须要是唯一
broker.id=0
#kafka部署的机器ip和提供服务的端口号
listeners=PLAINTEXT://192.168.65.60:9092   
#kafka的消息存储文件
log.dir=/usr/local/data/kafka-logs
#kafka连接zookeeper的地址
zookeeper.connect=192.168.65.60:2181




第三步:启动服务

现在来启动kafka服务:

启动脚本语法:kafka-server-start.sh [-daemon] server.properties

可以看到,server.properties的配置路径是一个强制的参数,-daemon表示以后台进程运行,否则ssh客户端退出后,就会停止服务。(注意,在启动kafka时会使用linux主机名关联的ip地址,所以需要把主机名和linux的ip映射配置到本地host里,用vim /etc/hosts)

 # 启动kafka,运行日志在logs目录的server.log文件里
bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties   #后台启动,不会打印日志到控制台
或者用
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &

# 我们进入zookeeper目录通过zookeeper客户端查看下zookeeper的目录树
bin/zkCli.sh 
ls /        #查看zk的根目录kafka相关节点
ls /brokers/ids    #查看kafka节点

# 停止kafka
bin/kafka-server-stop.sh




kafka启动的时候,会把自己的信息注册到zk里面去

server.properties核心配置详解:

Property Default Description
broker.id 0 每个broker都可以用一个唯一的非负整数id进行标识;这个id可以作为broker的“名字”,你可以选择任意你喜欢的数字作为id,只要id是唯一的即可。
log.dirs /tmp/kafka-logs kafka存放数据的路径。这个路径并不是唯一的,可以是多个,路径之间只需要使用逗号分隔即可;每当创建新partition时,都会选择在包含最少partitions的路径下进行。
listeners PLAINTEXT://192.168.65.60:9092 server接受客户端连接的端口,ip配置kafka本机ip即可
zookeeper.connect localhost:2181 zooKeeper连接字符串的格式为:hostname:port,此处hostname和port分别是ZooKeeper集群中某个节点的host和port;zookeeper如果是集群,连接方式为 hostname1:port1, hostname2:port2, hostname3:port3
log.retention.hours 168 每个日志文件删除之前保存的时间。默认数据保存时间对所有topic都一样。
num.partitions 1 创建topic的默认分区数
default.replication.factor 1 自动创建topic的默认副本数量,建议设置为大于等于2
min.insync.replicas 1 当producer设置acks为-1时,min.insync.replicas指定replicas的最小数目(必须确认每一个repica的写数据都是成功的),如果这个数目没有达到,producer发送消息会产生异常
delete.topic.enable false 是否允许删除主题

第四步:创建主题

现在我们来创建一个名字为“test”的Topic,这个topic只有一个partition,并且备份因子也设置为1:

sh bin/kafka-topics.sh --create --bootstrap-server localhost:9092 
--topic test_topic --partitions 3 --replication-factor 1




现在我们可以通过以下命令来查看kafka中目前存在的topic,主题的元数据在zk中,具体的消息在kafka中保存

bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.65.60:2181




除了我们通过手工的方式创建Topic,当producer发布一个消息到某个指定的Topic,这个Topic如果不存在,就自动创建。

删除主题

bin/kafka-topics.sh --delete --topic test --zookeeper 192.168.65.60:2181




第五步:发送消息

kafka自带了一个producer命令客户端,可以从本地文件中读取内容,或者我们也可以以命令行中直接输入内容,并将这些内容以消息的形式发送到kafka集群中。在默认情况下,每一个行会被当做成一个独立的消息。

首先我们要运行发布消息的脚本,然后在命令中输入要发送的消息的内容:

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.65.60:9092 --topic test 
>this is a msg
>this is a another msg 




第六步:消费消息

对于consumer,kafka同样也携带了一个命令行客户端,会将获取到内容在命令中进行输出,默认是消费最新的消息

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.65.60:9092 --topic test   




如果想要消费之前的消息可以通过--from-beginning参数指定,如下命令:

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.65.60:9092 --from-beginning --topic test 




如果你是通过不同的终端窗口来运行以上的命令,你将会看到在producer终端输入的内容,很快就会在consumer的终端窗口上显示出来。

以上所有的命令都有一些附加的选项;当我们不携带任何参数运行命令的时候,将会显示出这个命令的详细用法。

消费多主题

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.65.60:9092 --whitelist "test|test-2




单播消费

一条消息只能被某一个消费者消费的模式,类似queue模式,只需让所有消费者在同一个消费组里即可

分别在两个客户端执行如下消费命令,然后往主题里发送消息,结果只有一个客户端能收到消息

同一个消费组中,同一条消息,只能有一个消费者消费消息

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.65.60:9092  --consumer-property group.id=testGroup --topic test 




多播消费

一条消息能被多个消费者消费的模式,类似publish-subscribe模式,针对Kafka同一条消息只能被同一个消费组下的某一个消费者消费的特性,要实现多播只要保证这些消费者属于不同的消费组即可。我们再增加一个消费者,该消费者属于testGroup-2消费组,结果两个客户端都能收到消息

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.65.60:9092 --consumer-property group.id=testGroup-2 --topic test 




查看消费组名

 bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 192.168.65.60:9092 --list




查看消费组的消费偏移量

 bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 192.168.65.60:9092 --describe --group testGroup



current-offset:当前消费组的已消费偏移量

log-end-offset:主题对应分区消息的结束偏移量(HW)

lag:当前消费组未消费的消息数

以组为单位保存消费的偏移量,组来决定消费情况

kafka消息消费完不会删除,消息是存储在文件里面,消息会根据offset来进行逐个消费,还可以指定偏移量进行消费。每一个消费者,会维护自己的偏移量。在某一个地方存上一次消费的偏移量。

消费情况和组绑定,不同的消费者只影响当前的组

主题Topic和消息日志Log

可以理解Topic是一个类别的名称,同类消息发送到同一个Topic下面。对于每一个Topic,下面可以有多个分区(Partition)日志文件:

Partition是一个有序的message序列,这些message按顺序添加到一个叫做commit log的文件中。每个partition中的消息都有一个唯一的编号,称之为offset,用来唯一标示某个分区中的message。

为什么要多个分区?

真正大数据的系统,会有很多很多消息的,不会主动删除(最多可以保存7天),这里面会放很多的消息,如果一个分区,放在一起,存在一个磁盘同一台机器,肯定存不下,所以这个思想就是分布式存储,把一个主题划分很多分区,一个分区在一个文件里面,放在不同的机器上面去,达到分布式存储的效率。

不同的分区可以由不同的消费者消费,同时也提高了消费的能力。

每个partition,都对应一个commit log文件。一个partition中的message的offset都是唯一的,但是不同的partition中的message的offset可能是相同的。

kafka一般不会删除消息,不管这些消息有没有被消费。只会根据配置的日志保留时间(log.retention.hours)确认消息多久被删除,默认保留最近一周的日志消息。

针对业务场景,设置这个值。

kafka的性能与保留的消息数据量大小没有关系,因此保存大量的数据消息日志信息不会有什么影响。

每个consumer是基于自己在commit log中的消费进度(offset)来进行工作的。在kafka中,消费offset由consumer自己来维护;一般情况下我们按照顺序逐条消费commit log中的消息,当然我可以通过指定offset来重复消费某些消息,或者跳过某些消息。

这意味kafka中的consumer对集群的影响是非常小的,添加一个或者减少一个consumer,对于集群或者其他consumer来说,都是没有影响的,因为每个consumer维护各自的消费offset。

创建多个分区的主题:

 bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.65.60:2181 --replication-factor 1 --partitions 2 --topic test1



查看下topic的情况

 bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.65.60:2181 --topic test1



以下是输出内容的解释,第一行是所有分区的概要信息,之后的每一行表示每一个partition的信息。

  • leader节点负责给定partition的所有读写请求。
  • replicas 表示某个partition在哪几个broker上存在备份。不管这个几点是不是”leader“,甚至这个节点挂了,也会列出。
  • isr 是replicas的一个子集,它只列出当前还存活着的,并且已同步备份了该partition的节点。

我们可以运行相同的命令查看之前创建的名称为”test“的topic

  bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.65.60:2181 --topic test 



之前设置了topic的partition数量为1,备份因子为1,因此显示就如上所示了。

消息日志文件的存储

可以进入kafka的数据文件存储目录查看我们创建的主题的消息日志文件:cd /tmpkafka-logs/

消息日志文件主要存放在分区文件夹里的以log结尾的日志文件里,如下是test_topic-0主题对应的分区0的消息日志:

分区的扩容

消费者消费肯定会发生变化,reblance机制

当然我们也可以通过如下命令增加topic的分区数量(目前kafka不支持减少分区)

bin/kafka-topics.sh -alter --partitions 3 --zookeeper 192.168.65.60:2181 --topic test




那么分区扩容之后,消费者会不会发生变化呢?肯定会触发它rebalance机制。

可以这么来理解Topic,Partition和Broker

一个topic,代表逻辑上的一个业务数据集,比如按数据库里不同表的数据操作消息区分放入不同topic,订单相关操作消息放入订单topic,用户相关操作消息放入用户topic,对于大型网站来说,后端数据都是海量的,订单消息很可能是非常巨量的,比如有几百个G甚至达到TB级别,如果把这么多数据都放在一台机器上可定会有容量限制问题,那么就可以在topic内部划分多个partition来分片存储数据,不同的partition可以位于不同的机器上,每台机器上都运行一个Kafka的进程Broker。

为什么要对Topic下数据进行分区存储?

1、commit log文件会受到所在机器的文件系统大小的限制,分区之后可以将不同的分区放在不同的机器上,相当于对数据做了分布式存储,理论上一个topic可以处理任意数量的数据。

2、为了提高并行度

kafka集群实战

对于kafka来说,一个单独的broker意味着kafka集群中只有一个节点。

所以kafka的集群,主要是根据分区来的,所以它单台机器也叫集群。

要想增加kafka集群中的节点数量,只需要多启动几个broker实例即可。为了有更好的理解,现在我们在一台机器上同时启动三个broker实例。注册到同一个zk上面。

首先,我们需要建立好其他2个broker的配置文件:

cp config/server.properties config/server-1.properties
cp config/server.properties config/server-2.properties




配置文件的需要修改的内容分别如下:

config/server-1.properties:

#broker.id属性在kafka集群中必须要是唯一
broker.id=1
#kafka部署的机器ip和提供服务的端口号
listeners=PLAINTEXT://192.168.65.60:9093   
log.dir=/usr/local/data/kafka-logs-1
#kafka连接zookeeper的地址,要把多个kafka实例组成集群,对应连接的zookeeper必须相同
zookeeper.connect=192.168.65.60:2181




config/server-2.properties:

broker.id=2
listeners=PLAINTEXT://192.168.65.60:9094
log.dir=/usr/local/data/kafka-logs-2
zookeeper.connect=192.168.65.60:2181




目前我们已经有一个zookeeper实例和一个broker实例在运行了,现在我们只需要在启动2个broker实例即可:

bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server-1.properties
bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server-2.properties




查看zookeeper确认集群节点是否都注册成功:

现在我们创建一个新的topic,副本数设置为3,分区数设置为2:

bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.65.60:2181 --replication-factor 3 --partitions 2 --topic my-replicated-topic



查看下topic的情况

 bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.65.60:2181 --topic my-replicated-topic



kafka一启动,都会注册到zk的对应的节点下面去

以下是输出内容的解释,第一行是所有分区的概要信息,之后的每一行表示每一个partition的信息。

  • leader节点负责给定partition的所有读写请求,同一个主题不同分区leader副本一般不一样(为了容灾)
  • leader处理收发数据,其他的节点是不可以写的,会同步给其他的从节点。
  • replicas 表示某个partition在哪几个broker上存在备份。不管这个几点是不是”leader“,甚至这个节点挂了,也会列出。
  • isr 是replicas的一个子集(已同步的副本集),它只列出当前还存活着的,并且已同步备份了该partition的节点。

容灾

把每一个分区放到不同的broker上去,如果有一个节点挂了,那么其他的还可以继续写数据。

写消息都是往leader上面写

副本被分配到三台机器上

现在我们向新建的 my-replicated-topic 中发送一些message,kafka集群可以加上所有kafka节点:

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.65.60:9092,192.168.65.60:9093,192.168.65.60:9094 --topic my-replicated-topic
>my test msg 1
>my test msg 2




现在开始消费:

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.65.60:9092,192.168.65.60:9093,192.168.65.60:9094 --from-beginning --topic my-replicated-topic
my test msg 1
my test msg 2




现在我们来测试我们容错性,因为broker1目前是my-replicated-topic的分区0的leader,所以我们要将其kill

ps -ef | grep server.properties
kill 14776




现在再执行命令:

bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.65.60:9092 --topic my-replicated-topic



我们可以看到,分区0的leader节点已经变成了broker 0。要注意的是,在Isr中,已经没有了1号节点。leader的选举也是从ISR(in-sync replica)中进行的。

此时,我们依然可以 消费新消息:

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.65.60:9092,192.168.65.60:9093,192.168.65.60:9094 --from-beginning --topic my-replicated-topic
my test msg 1
my test msg 2




查看主题分区对应的leader信息:

kafka将很多集群关键信息记录在zookeeper里,保证自己的无状态,从而在水平扩容时非常方便。

集群消费

log的partitions分布在kafka集群中不同的broker上,每个broker可以请求备份其他broker上partition上的数据。kafka集群支持配置一个partition备份的数量。

针对每个partition,都有一个broker起到“leader”的作用,0个或多个其他的broker作为“follwers”的作用。leader处理所有的针对这个partition的读写请求,而followers被动复制leader的结果,不提供读写(主要是为了保证多副本数据与消费的一致性)。如果这个leader失效了,其中的一个follower将会自动的变成新的leader。

Producers

生产者将消息发送到topic中去,同时负责选择将message发送到topic的哪一个partition中。通过round-robin做简单的负载均衡。也可以根据消息中的某一个关键字来进行区分。通常第二种方式使用的更多。

Consumers

传统的消息传递模式有2种:队列( queue) 和(publish-subscribe)

  • queue模式:多个consumer从服务器中读取数据,消息只会到达一个consumer。
  • publish-subscribe模式:消息会被广播给所有的consumer。

Kafka基于这2种模式提供了一种consumer的抽象概念:consumer group。

  • queue模式:所有的consumer都位于同一个consumer group 下。
  • publish-subscribe模式:所有的consumer都有着自己唯一的consumer group。

上图说明:由2个broker组成的kafka集群,某个主题总共有4个partition(P0-P3),分别位于不同的broker上。这个集群由2个Consumer Group消费, A有2个consumer instances ,B有4个。

通常一个topic会有几个consumer group,每个consumer group都是一个逻辑上的订阅者( logical subscriber )。每个consumer group由多个consumer instance组成,从而达到可扩展和容灾的功能。

消费顺序

一个partition同一个时刻在一个consumer group中只能有一个consumer instance在消费,从而保证消费顺序。

consumer group中的consumer instance的数量不能比一个Topic中的partition的数量多,否则,多出来的consumer消费不到消息。

Kafka只在partition的范围内保证消息消费的局部顺序性,不能在同一个topic中的多个partition中保证总的消费顺序性。

如果有在总体上保证消费顺序的需求,那么我们可以通过将topic的partition数量设置为1,将consumer group中的consumer instance数量也设置为1,但是这样会影响性能,所以kafka的顺序消费很少用。

Java客户端访问Kafka

引入maven依赖

<dependency>
   <groupId>org.apache.kafka</groupId>
   <artifactId>kafka-clients</artifactId>
   <version>2.4.1</version>
</dependency>




消息发送端代码

package com.tuling.kafka.kafkaDemo;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class MsgProducer {
    private final static String TOPIC_NAME = "my-replicated-topic";

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
        Properties props = new Properties();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.65.60:9092,192.168.65.60:9093,192.168.65.60:9094");
         /*
         发出消息持久化机制参数
        (1)acks=0: 表示producer不需要等待任何broker确认收到消息的回复,就可以继续发送下一条消息。性能最高,但是最容易丢消息。
        (2)acks=1: 至少要等待leader已经成功将数据写入本地log,但是不需要等待所有follower是否成功写入。就可以继续发送下一
             条消息。这种情况下,如果follower没有成功备份数据,而此时leader又挂掉,则消息会丢失。
        (3)acks=-1或all: 需要等待 min.insync.replicas(默认为1,推荐配置大于等于2) 这个参数配置的副本个数都成功写入日志,这种策略会保证
            只要有一个备份存活就不会丢失数据。这是最强的数据保证。一般除非是金融级别,或跟钱打交道的场景才会使用这种配置。
         */
        /*props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "1");
         *//*
        发送失败会重试,默认重试间隔100ms,重试能保证消息发送的可靠性,但是也可能造成消息重复发送,比如网络抖动,所以需要在
        接收者那边做好消息接收的幂等性处理
        *//*
        props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 3);
        //重试间隔设置
        props.put(ProducerConfig.RETRY_BACKOFF_MS_CONFIG, 300);
        //设置发送消息的本地缓冲区,如果设置了该缓冲区,消息会先发送到本地缓冲区,可以提高消息发送性能,默认值是33554432,即32MB
        props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 33554432);
        *//*
        kafka本地线程会从缓冲区取数据,批量发送到broker,
        设置批量发送消息的大小,默认值是16384,即16kb,就是说一个batch满了16kb就发送出去
        *//*
        props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16384);
        *//*
        默认值是0,意思就是消息必须立即被发送,但这样会影响性能
        一般设置10毫秒左右,就是说这个消息发送完后会进入本地的一个batch,如果10毫秒内,这个batch满了16kb就会随batch一起被发送出去
        如果10毫秒内,batch没满,那么也必须把消息发送出去,不能让消息的发送延迟时间太长
        *//*
        props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 10);*/
        //把发送的key从字符串序列化为字节数组
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        //把发送消息value从字符串序列化为字节数组
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());

        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(props);

        int msgNum = 5;
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(msgNum);
        for (int i = 1; i <= msgNum; i++) {
            Order order = new Order(i, 100 + i, 1, 1000.00);
            //指定发送分区
            /*ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<String, String>(TOPIC_NAME
                    , 0, order.getOrderId().toString(), JSON.toJSONString(order));*/
            //未指定发送分区,具体发送的分区计算公式:hash(key)%partitionNum
            ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<String, String>(TOPIC_NAME
                    , order.getOrderId().toString(), JSON.toJSONString(order));

            //等待消息发送成功的同步阻塞方法
            /*RecordMetadata metadata = producer.send(producerRecord).get(); 
            System.out.println("同步方式发送消息结果:" + "topic-" + metadata.topic() + "|partition-"
                    + metadata.partition() + "|offset-" + metadata.offset());*/

            //异步回调方式发送消息
            producer.send(producerRecord, new Callback() {
                public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
                    if (exception != null) {
                        System.err.println("发送消息失败:" + exception.getStackTrace());

                    }
                    if (metadata != null) {
                        System.out.println("异步方式发送消息结果:" + "topic-" + metadata.topic() + "|partition-"
                                + metadata.partition() + "|offset-" + metadata.offset());
                    }
                    countDownLatch.countDown();
                }
            });

         

        }

        countDownLatch.await(5, TimeUnit.SECONDS);
        producer.close();
    }
}




作者:京东零售 王雷

来源:京东云开发者社区 转载请注明来源

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