如何使用Kafka的High Level Consumer

本篇文章給大家分享的是有關如何使用Kafka的High Level Consumer，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學習，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。

為什么使用High Level Consumer

• 在某些應用場景，我們希望通過多線程讀取消息，而我們并不關心從Kafka消費消息的順序，我們僅僅關心數據能被消費就行。High Level 就是用于抽象這類消費動作的。

• 消息消費已Consumer Group為單位，每個Consumer Group中可以有多個consumer，每個consumer是一個線程，topic的每個partition同時只能被某一個consumer讀取，Consumer Group對應的每個partition都有一個最新的offset的值，存儲在zookeeper上的。所以不會出現重復消費的情況。

設計High Level Consumer High Level Consumer 可以并且應該被使用在多線程的環境，線程模型中線程的數量(也代表group中consumer的數量)和topic的partition數量有關，下面列舉一些規則：

1. 當提供的線程數量多于partition的數量，則部分線程將不會接收到消息；

2. 當提供的線程數量少于partition的數量，則部分線程將從多個partition接收消息；

3. 當某個線程從多個partition接收消息時，不保證接收消息的順序；可能出現從partition3接收5條消息，從partition4接收6條消息，接著又從partition3接收10條消息；

4. 當添加更多線程時，會引起kafka做re-balance, 可能改變partition和線程的對應關系。

代碼示例 ConsumerGroupExample

package com.test.groups;

import kafka.consumer.ConsumerConfig;
import kafka.consumer.KafkaStream;
import kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector;

import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class ConsumerGroupExample {
	private final ConsumerConnector consumer;
	private final String topic;
	private  ExecutorService executor;

	public ConsumerGroupExample(String a_zookeeper, String a_groupId, String a_topic) {
		consumer = kafka.consumer.Consumer.createJavaConsumerConnector(
				createConsumerConfig(a_zookeeper, a_groupId));
		this.topic = a_topic;
	}

	public void shutdown() {
		if (consumer != null) consumer.shutdown();
		if (executor != null) executor.shutdown();
	}

	public void run(int a_numThreads) {
		Map<String, Integer> topicCountMap = new HashMap<String, Integer>();
		topicCountMap.put(topic, new Integer(a_numThreads));
		Map<String, List<KafkaStream<byte[], byte[]>>> consumerMap = consumer.createMessageStreams(topicCountMap);
		List<KafkaStream<byte[], byte[]>> streams = consumerMap.get(topic);

		// now launch all the threads
		//
		executor = Executors.newFixedThreadPool(a_numThreads);

		// now create an object to consume the messages
		//
		int threadNumber = 0;
		for (final KafkaStream stream : streams) {
			executor.submit(new ConsumerTest(stream, threadNumber));
			threadNumber++;
		}
	}

	private static ConsumerConfig createConsumerConfig(String a_zookeeper, String a_groupId) {
		Properties props = new Properties();
		props.put("zookeeper.connect", a_zookeeper);
		props.put("group.id", a_groupId);
		props.put("zookeeper.session.timeout.ms", "400");
		props.put("zookeeper.sync.time.ms", "200");
		props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");

		return new ConsumerConfig(props);
	}

	public static void main(String[] args) {
		String zooKeeper = args[0];
		String groupId = args[1];
		String topic = args[2];
		int threads = Integer.parseInt(args[3]);

		ConsumerGroupExample example = new ConsumerGroupExample(zooKeeper, groupId, topic);
		example.run(threads);

		try {
			Thread.sleep(10000);
		} catch (InterruptedException ie) {

		}
		example.shutdown();
	}
}

ConsumerTest

package com.test.groups;

import kafka.consumer.ConsumerIterator;
import kafka.consumer.KafkaStream;

public class ConsumerTest implements Runnable {
	private KafkaStream m_stream;
	private int m_threadNumber;

	public ConsumerTest(KafkaStream a_stream, int a_threadNumber) {
		m_threadNumber = a_threadNumber;
		m_stream = a_stream;
	}

	public void run() {
		ConsumerIterator<byte[], byte[]> it = m_stream.iterator();
		while (it.hasNext())
			System.out.println("Thread " + m_threadNumber + ": " + new String(it.next().message()));
		System.out.println("Shutting down Thread: " + m_threadNumber);
	}
}

以上就是如何使用Kafka的High Level Consumer，小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業資訊頻道。