1.依赖包

        <dependency>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka_2.10</artifactId>
            <version>0.8.1</version>
        </dependency>

2.producer程序开发例子

2.1 producer参数说明

#指定kafka节点列表，用于获取metadata，不必全部指定
metadata.broker.list=192.168.2.105:9092,192.168.2.106:9092
# 指定分区处理类。默认kafka.producer.DefaultPartitioner，表通过key哈希到对应分区
#partitioner.class=com.meituan.mafka.client.producer.CustomizePartitioner
 
# 是否压缩，默认0表示不压缩，1表示用gzip压缩，2表示用snappy压缩。压缩后消息中会有头来指明消息压缩类型，故在消费者端消息解压是透明的无需指定。
compression.codec=none
  
# 指定序列化处理类(mafka client API调用说明-->3.序列化约定wiki)，默认为kafka.serializer.DefaultEncoder,即byte[]
serializer.class=com.meituan.mafka.client.codec.MafkaMessageEncoder
# serializer.class=kafka.serializer.DefaultEncoder
# serializer.class=kafka.serializer.StringEncoder
# 如果要压缩消息，这里指定哪些topic要压缩消息，默认empty，表示不压缩。
#compressed.topics=
 
########### request ack ###############
# producer接收消息ack的时机.默认为0. 
# 0: producer不会等待broker发送ack 
# 1: 当leader接收到消息之后发送ack 
# 2: 当所有的follower都同步消息成功后发送ack. 
request.required.acks=0 
# 在向producer发送ack之前,broker允许等待的最大时间 
# 如果超时,broker将会向producer发送一个error ACK.意味着上一次消息因为某种 
# 原因未能成功(比如follower未能同步成功) 
request.timeout.ms=10000
########## end #####################
 
 
# 同步还是异步发送消息，默认“sync”表同步，"async"表异步。异步可以提高发送吞吐量,
# 也意味着消息将会在本地buffer中,并适时批量发送，但是也可能导致丢失未发送过去的消息
producer.type=sync
############## 异步发送 (以下四个异步参数可选) ####################
# 在async模式下,当message被缓存的时间超过此值后,将会批量发送给broker,默认为5000ms
# 此值和batch.num.messages协同工作.
queue.buffering.max.ms = 5000
# 在async模式下,producer端允许buffer的最大消息量
# 无论如何,producer都无法尽快的将消息发送给broker,从而导致消息在producer端大量沉积
# 此时,如果消息的条数达到阀值,将会导致producer端阻塞或者消息被抛弃，默认为10000
queue.buffering.max.messages=20000
# 如果是异步，指定每次批量发送数据量，默认为200
batch.num.messages=500
# 当消息在producer端沉积的条数达到"queue.buffering.max.meesages"后 
# 阻塞一定时间后,队列仍然没有enqueue(producer仍然没有发送出任何消息) 
# 此时producer可以继续阻塞或者将消息抛弃,此timeout值用于控制"阻塞"的时间 
# -1: 无阻塞超时限制,消息不会被抛弃 
# 0:立即清空队列,消息被抛弃 
queue.enqueue.timeout.ms=-1
################ end ###############
 
# 当producer接收到error ACK,或者没有接收到ACK时,允许消息重发的次数 
# 因为broker并没有完整的机制来避免消息重复,所以当网络异常时(比如ACK丢失) 
# 有可能导致broker接收到重复的消息,默认值为3.
message.send.max.retries=3
 
 
# producer刷新topic metada的时间间隔,producer需要知道partition leader的位置,以及当前topic的情况 
# 因此producer需要一个机制来获取最新的metadata,当producer遇到特定错误时,将会立即刷新 
# (比如topic失效,partition丢失,leader失效等),此外也可以通过此参数来配置额外的刷新机制，默认值600000 
topic.metadata.refresh.interval.ms=60000

import java.util.*;  

import kafka.javaapi.producer.Producer;  

import kafka.producer.KeyedMessage;  

import kafka.producer.ProducerConfig;  

public class TestProducer {  

    public static void main(String[] args) {  

        long events = Long.parseLong(args[0]);  

        Random rnd = new Random();  

        Properties props = new Properties();  

        props.put("metadata.broker.list", "192.168.2.105:9092");  

        props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder"); //默认字符串编码消息  

        props.put("partitioner.class", "example.producer.SimplePartitioner");  

        props.put("request.required.acks", "1");  

        ProducerConfig config = new ProducerConfig(props);  

        Producer<String, String> producer = new Producer<String, String>(config);  

        for (long nEvents = 0; nEvents < events; nEvents++) {   

               long runtime = new Date().getTime();    

               String ip = “192.168.2.” + rnd.nextInt(255);   

               String msg = runtime + “,www.example.com,” + ip;   

               KeyedMessage<String, String> data = new KeyedMessage<String, String>("page_visits", ip, msg);  

               producer.send(data);  

        }  

        producer.close();  

    }  

}  

2.1 指定关键字key，发送消息到指定partitions

说明：如果需要实现自定义partitions消息发送，需要实现Partitioner接口

public class CustomizePartitioner implements Partitioner {  

    public CustomizePartitioner(VerifiableProperties props) {  

    }  

    /** 

     * 返回分区索引编号 

     * @param key sendMessage时，输出的partKey 

     * @param numPartitions topic中的分区总数 

     * @return 

     */  

    @Override  

    public int partition(Object key, int numPartitions) {  

        System.out.println("key:" + key + "  numPartitions:" + numPartitions);  

        String partKey = (String)key;  

        if ("part2".equals(partKey))  

            return 2;  

//        System.out.println("partKey:" + key);  

        ........  

        ........  

        return 0;  

    }  

}  

3.consumer程序开发例子

3.1 consumer参数说明

# zookeeper连接服务器地址，此处为线下测试环境配置(kafka消息服务-->kafka broker集群线上部署环境wiki)
# 配置例子："127.0.0.1:3000,127.0.0.1:3001,127.0.0.1:3002"
zookeeper.connect=192.168.2.225:2181,192.168.2.225:2182,192.168.2.225:2183/config/mobile/mq/mafka
# zookeeper的session过期时间，默认5000ms，用于检测消费者是否挂掉，当消费者挂掉，其他消费者要等该指定时间才能检查到并且触发重新负载均衡
zookeeper.session.timeout.ms=5000
zookeeper.connection.timeout.ms=10000
#当consumer reblance时，重试失败时时间间隔。

zookeeper.sync.time.ms=2000
 
#指定消费组
group.id=xxx
# 当consumer消费一定量的消息之后,将会自动向zookeeper提交offset信息 
# 注意offset信息并不是每消费一次消息就向zk提交一次,而是现在本地保存(内存),并定期提交,默认为true
auto.commit.enable=true
# 自动更新时间。默认60 * 1000
auto.commit.interval.ms=1000
 
# 当前consumer的标识,可以设定,也可以有系统生成,主要用来跟踪消息消费情况,便于观察
conusmer.id=xxx 
 
# 消费者客户端编号，用于区分不同客户端，默认客户端程序自动产生
client.id=xxxx
# 最大取多少块缓存到消费者(默认10)
queued.max.message.chunks=50
# 当有新的consumer加入到group时,将会reblance,此后将会有partitions的消费端迁移到新 
# 的consumer上,如果一个consumer获得了某个partition的消费权限,那么它将会向zk注册 
# "Partition Owner registry"节点信息,但是有可能此时旧的consumer尚没有释放此节点, 
# 此值用于控制,注册节点的重试次数. 
rebalance.max.retries=5
# 获取消息的最大尺寸,broker不会像consumer输出大于此值的消息chunk
# 每次feth将得到多条消息,此值为总大小,提升此值,将会消耗更多的consumer端内存
fetch.min.bytes=6553600
# 当消息的尺寸不足时,server阻塞的时间,如果超时,消息将立即发送给consumer
fetch.wait.max.ms=5000
socket.receive.buffer.bytes=655360
 
# 如果zookeeper没有offset值或offset值超出范围。那么就给个初始的offset。有smallest、largest、
# anything可选，分别表示给当前最小的offset、当前最大的offset、抛异常。默认largest
auto.offset.reset=smallest
# 指定序列化处理类(mafka client API调用说明-->3.序列化约定wiki)，默认为kafka.serializer.DefaultDecoder,即byte[]
derializer.class=com.meituan.mafka.client.codec.MafkaMessageDecoder

3.2 多线程并行消费topic

ConsumerTest类

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);  

    }  

}  

ConsumerGroupExample类

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);  

        // 启动所有线程  

        executor = Executors.newFixedThreadPool(a_numThreads);  

        // 开始消费消息  

        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", "192.168.2.225:2183/config/mobile/mq/mafka");  

        props.put("group.id", "push-token");  

        props.put("zookeeper.session.timeout.ms", "60000");  

        props.put("zookeeper.sync.time.ms", "2000");  

        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();  

    }  

}  

总结：

kafka消费者api分为high api和low api，目前上述demo是都是使用kafka high api，高级api不用关心维护消费状态信息和负载均衡，系统会根据配置参数，

定期flush offset到zk上，如果有多个consumer且每个consumer创建了多个线程，高级api会根据zk上注册consumer信息，进行自动负载均衡操作。

注意事项：

1.高级api将会内部实现持久化每个分区最后读到的消息的offset，数据保存在zookeeper中的消费组名中(如/consumers/push-token-group/offsets/push-token/2。

其中push-token-group是消费组，push-token是topic，最后一个2表示第3个分区)，每间隔一个(默认1000ms)时间更新一次offset，

那么可能在重启消费者时拿到重复的消息。此外，当分区leader发生变更时也可能拿到重复的消息。因此在关闭消费者时最好等待一定时间（10s）然后再shutdown()

2.消费组名是一个全局的信息，要注意在新的消费者启动之前旧的消费者要关闭。如果新的进程启动并且消费组名相同，kafka会添加这个进程到可用消费线程组中用来消费

topic和触发重新分配负载均衡，那么同一个分区的消息就有可能发送到不同的进程中。

3.如果消费者组中所有consumer的总线程数量大于分区数，一部分线程或某些consumer可能无法读取消息或处于空闲状态。

4.如果分区数多于线程数(如果消费组中运行者多个消费者，则线程数为消费者组内所有消费者线程总和)，一部分线程会读取到多个分区的消息

5.如果一个线程消费多个分区消息，那么接收到的消息是不能保证顺序的。

备注：可用zookeeper web ui工具管理查看zk目录树数据： xxx/consumers/push-token-group/owners/push-token/2其中

push-token-group为消费组，push-token为topic,2为分区3.查看里面的内容如：

push-token-group-mobile-platform03-1405157976163-7ab14bd1-0表示该分区被该标示的线程所执行。

总结：

producer性能优化:异步化，消息批量发送，具体浏览上述参数说明。consumer性能优化:如果是高吞吐量数据，设置每次拿取消息(fetch.min.bytes)大些，

拿取消息频繁(fetch.wait.max.ms)些(或时间间隔短些)，如果是低延时要求，则设置时间时间间隔小，每次从kafka broker拿取消息尽量小些。