一、基本概念

介绍

Kafka是一个分布式的、可分区的、可复制的消息系统。它提供了普通消息系统的功能，但具有自己独特的设计。

这个独特的设计是什么样的呢？

首先让我们看几个基本的消息系统术语：

Kafka将消息以topic为单位进行归纳。

将向Kafka topic发布消息的程序成为producers.

将预订topics并消费消息的程序成为consumer.

Kafka以集群的方式运行，可以由一个或多个服务组成，每个服务叫做一个broker.

producers通过网络将消息发送到Kafka集群，集群向消费者提供消息，如下图所示：

客户端和服务端通过TCP协议通信。Kafka提供了Java客户端，并且对多种语言都提供了支持。

Topics 和Logs

先来看一下Kafka提供的一个抽象概念:topic.

一个topic是对一组消息的归纳。对每个topic，Kafka 对它的日志进行了分区，如下图所示：

每个分区都由一系列有序的、不可变的消息组成，这些消息被连续的追加到分区中。分区中的每个消息都有一个连续的序列号叫做offset,用来在分区中唯一的标识这个消息。

在一个可配置的时间段内，Kafka集群保留所有发布的消息，不管这些消息有没有被消费。比如，如果消息的保存策略被设置为2天，那么在一个消息被发布的两天时间内，它都是可以被消费的。之后它将被丢弃以释放空间。Kafka的性能是和数据量无关的常量级的，所以保留太多的数据并不是问题。

实际上每个consumer唯一需要维护的数据是消息在日志中的位置，也就是offset.这个offset有consumer来维护：一般情况下随着consumer不断的读取消息，这offset的值不断增加，但其实consumer可以以任意的顺序读取消息，比如它可以将offset设置成为一个旧的值来重读之前的消息。

以上特点的结合，使Kafka consumers非常的轻量级：它们可以在不对集群和其他consumer造成影响的情况下读取消息。你可以使用命令行来"tail"消息而不会对其他正在消费消息的consumer造成影响。

将日志分区可以达到以下目的：首先这使得每个日志的数量不会太大，可以在单个服务上保存。另外每个分区可以单独发布和消费，为并发操作topic提供了一种可能。

分布式

每个分区在Kafka集群的若干服务中都有副本，这样这些持有副本的服务可以共同处理数据和请求，副本数量是可以配置的。副本使Kafka具备了容错能力。

每个分区都由一个服务器作为“leader”，零或若干服务器作为“followers”,leader负责处理消息的读和写，followers则去复制leader.如果leader down了，followers中的一台则会自动成为leader。集群中的每个服务都会同时扮演两个角色：作为它所持有的一部分分区的leader，同时作为其他分区的followers，这样集群就会据有较好的负载均衡。

Producers

Producer将消息发布到它指定的topic中,并负责决定发布到哪个分区。通常简单的由负载均衡机制随机选择分区，但也可以通过特定的分区函数选择分区。使用的更多的是第二种。

Consumers

发布消息通常有两种模式：队列模式（queuing）和发布-订阅模式(publish-subscribe)。队列模式中，consumers可以同时从服务端读取消息，每个消息只被其中一个consumer读到；发布-订阅模式中消息被广播到所有的consumer中。Consumers可以加入一个consumer 组，共同竞争一个topic，topic中的消息将被分发到组中的一个成员中。同一组中的consumer可以在不同的程序中，也可以在不同的机器上。如果所有的consumer都在一个组中，这就成为了传统的队列模式，在各consumer中实现负载均衡。如果所有的consumer都不在不同的组中，这就成为了发布-订阅模式，所有的消息都被分发到所有的consumer中。更常见的是，每个topic都有若干数量的consumer组，每个组都是一个逻辑上的“订阅者”，为了容错和更好的稳定性，每个组由若干consumer组成。这其实就是一个发布-订阅模式，只不过订阅者是个组而不是单个consumer。

由两个机器组成的集群拥有4个分区 (P0-P3) 2个consumer组. A组有两个consumerB组有4个

相比传统的消息系统，Kafka可以很好的保证有序性。

传统的队列在服务器上保存有序的消息，如果多个consumers同时从这个服务器消费消息，服务器就会以消息存储的顺序向consumer分发消息。虽然服务器按顺序发布消息，但是消息是被异步的分发到各consumer上，所以当消息到达时可能已经失去了原来的顺序，这意味着并发消费将导致顺序错乱。为了避免故障，这样的消息系统通常使用“专用consumer”的概念，其实就是只允许一个消费者消费消息，当然这就意味着失去了并发性。

在这方面Kafka做的更好，通过分区的概念，Kafka可以在多个consumer组并发的情况下提供较好的有序性和负载均衡。将每个分区分只分发给一个consumer组，这样一个分区就只被这个组的一个consumer消费，就可以顺序的消费这个分区的消息。因为有多个分区，依然可以在多个consumer组之间进行负载均衡。注意consumer组的数量不能多于分区的数量，也就是有多少分区就允许多少并发消费。

Kafka只能保证一个分区之内消息的有序性，在不同的分区之间是不可以的，这已经可以满足大部分应用的需求。如果需要topic中所有消息的有序性，那就只能让这个topic只有一个分区，当然也就只有一个consumer组消费它。

二、环境搭建

Step 1: 下载Kafka

点击下载最新的版本并解压.

> tar -xzf kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgz

> cd kafka_2.9.2-0.8.1.1

复制代码

Step 2: 启动服务

Kafka用到了Zookeeper，所有首先启动Zookper，下面简单的启用一个单实例的Zookkeeper服务。可以在命令的结尾加个&符号，这样就可以启动后离开控制台。

> bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties &

[2013-04-22 15:01:37,495] INFO Reading configuration from: config/zookeeper.properties (org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerConfig)

...

复制代码

现在启动Kafka:

> bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

[2013-04-22 15:01:47,028] INFO Verifying properties (kafka.utils.VerifiableProperties)

[2013-04-22 15:01:47,051] INFO Property socket.send.buffer.bytes is overridden to 1048576 (kafka.utils.VerifiableProperties)

...

复制代码

Step 3: 创建 topic

创建一个叫做“test”的topic，它只有一个分区，一个副本。

> bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test

复制代码

可以通过list命令查看创建的topic:

> bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181

test

复制代码

除了手动创建topic，还可以配置broker让它自动创建topic.

Step 4:发送消息.

Kafka 使用一个简单的命令行producer，从文件中或者从标准输入中读取消息并发送到服务端。默认的每条命令将发送一条消息。

运行producer并在控制台中输一些消息，这些消息将被发送到服务端：

> bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test

This is a messageThis is another message

复制代码

ctrl+c可以退出发送。

Step 5: 启动consumer

Kafka also has a command line consumer that will dump out messages to standard output.

Kafka也有一个命令行consumer可以读取消息并输出到标准输出：

> bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test --from-beginning

This is a message

This is another message

复制代码

你在一个终端中运行consumer命令行，另一个终端中运行producer命令行，就可以在一个终端输入消息，另一个终端读取消息。

这两个命令都有自己的可选参数，可以在运行的时候不加任何参数可以看到帮助信息。

Step 6: 搭建一个多个broker的集群

刚才只是启动了单个broker，现在启动有3个broker组成的集群，这些broker节点也都是在本机上的：

首先为每个节点编写配置文件：

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

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

复制代码

在拷贝出的新文件中添加以下参数：

config/server-1.properties:

broker.id=1

port=9093

log.dir=/tmp/kafka-logs-1

复制代码

config/server-2.properties:

broker.id=2

port=9094

log.dir=/tmp/kafka-logs-2

复制代码

broker.id在集群中唯一的标注一个节点，因为在同一个机器上，所以必须制定不同的端口和日志文件，避免数据被覆盖。

We already have Zookeeper and our single node started, so we just need to start the two new nodes:

刚才已经启动可Zookeeper和一个节点，现在启动另外两个节点：

> bin/kafka-server-start.sh config/server-1.properties &

...

> bin/kafka-server-start.sh config/server-2.properties &

...

复制代码

创建一个拥有3个副本的topic:

> bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic my-replicated-topic

复制代码

现在我们搭建了一个集群，怎么知道每个节点的信息呢？运行“"describe topics”命令就可以了：

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

复制代码

Topic:my-replicated-topic       PartitionCount:1        ReplicationFactor:3     Configs:

Topic: my-replicated-topic      Partition: 0    Leader: 1       Replicas: 1,2,0 Isr: 1,2,0

复制代码

下面解释一下这些输出。第一行是对所有分区的一个描述，然后每个分区都会对应一行，因为我们只有一个分区所以下面就只加了一行。

leader：负责处理消息的读和写，leader是从所有节点中随机选择的.

replicas：列出了所有的副本节点，不管节点是否在服务中.

isr：是正在服务中的节点.

在我们的例子中，节点1是作为leader运行。

向topic发送消息：

> bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic my-replicated-topic

复制代码

...

my test message 1my test message 2^C

复制代码

消费这些消息：

> bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --from-beginning --topic my-replicated-topic

...

my test message 1

my test message 2

^C

测试一下容错能力.Broker 1作为leader运行，现在我们kill掉它：

> ps | grep server-1.properties7564 ttys002    0:15.91 /System/Library/Frameworks/JavaVM.framework/Versions/1.6/Home/bin/java...

> kill -9 7564

复制代码

另外一个节点被选做了leader,node 1 不再出现在 in-sync 副本列表中：

> bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:218192 --topic my-replicated-topic

Topic:my-replicated-topic       PartitionCount:1        ReplicationFactor:3     Configs:

Topic: my-replicated-topic      Partition: 0    Leader: 2       Replicas: 1,2,0 Isr: 2,0

复制代码

虽然最初负责续写消息的leader down掉了，但之前的消息还是可以消费的：

> bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --from-beginning --topic my-replicated-topic

...

my test message 1

my test message 2

复制代码

看来Kafka的容错机制还是不错的。

三、搭建Kafka开发环境

我们搭建了kafka的服务器，并可以使用Kafka的命令行工具创建topic，发送和接收消息。下面我们来搭建kafka的开发环境。

添加依赖

搭建开发环境需要引入kafka的jar包，一种方式是将Kafka安装包中lib下的jar包加入到项目的classpath中，这种比较简单了。不过我们使用另一种更加流行的方式：使用maven管理jar包依赖。

创建好maven项目后，在pom.xml中添加以下依赖：

org.apache.kafka

kafka_2.10

0.8.0

复制代码

添加依赖后你会发现有两个jar包的依赖找不到。没关系我都帮你想好了，点击这里下载这两个jar包，解压后你有两种选择，第一种是使用mvn的install命令将jar包安装到本地仓库，另一种是直接将解压后的文件夹拷贝到mvn本地仓库的com文件夹下，比如我的本地仓库是d:\mvn,完成后我的目录结构是这样的：

配置程序

首先是一个充当配置文件作用的接口,配置了Kafka的各种连接参数：

package com.sohu.kafkademon;

public interface KafkaProperties

{

final static String zkConnect = "10.22.10.139:2181";

final static String groupId = "group1";

final static String topic = "topic1";

final static String kafkaServerURL = "10.22.10.139";

final static int kafkaServerPort = 9092;

final static int kafkaProducerBufferSize = 64 * 1024;

final static int connectionTimeOut = 20000;

final static int reconnectInterval = 10000;

final static String topic2 = "topic2";

final static String topic3 = "topic3";

final static String clientId = "SimpleConsumerDemoClient";

}

复制代码

producer

package com.sohu.kafkademon;

import java.util.Properties;

import kafka.producer.KeyedMessage;

import kafka.producer.ProducerConfig;

public class KafkaProducer extends Thread

{

private final kafka.javaapi.producer.Producer producer;

private final String topic;

private final Properties props = new Properties();

public Ka

完整的项目源码来源  欢迎大家一起学习研究相关技术，源码获取请加求求:2670716182

一、基本概念

介绍

Kafka是一个分布式的、可分区的、可复制的消息系统。它提供了普通消息系统的功能，但具有自己独特的设计。

这个独特的设计是什么样的呢？

首先让我们看几个基本的消息系统术语：

Kafka将消息以topic为单位进行归纳。

将向Kafka topic发布消息的程序成为producers.

将预订topics并消费消息的程序成为consumer.

Kafka以集群的方式运行，可以由一个或多个服务组成，每个服务叫做一个broker.

producers通过网络将消息发送到Kafka集群，集群向消费者提供消息，如下图所示：

客户端和服务端通过TCP协议通信。Kafka提供了Java客户端，并且对多种语言都提供了支持。

Topics 和Logs

先来看一下Kafka提供的一个抽象概念:topic.

一个topic是对一组消息的归纳。对每个topic，Kafka 对它的日志进行了分区，如下图所示：

每个分区都由一系列有序的、不可变的消息组成，这些消息被连续的追加到分区中。分区中的每个消息都有一个连续的序列号叫做offset,用来在分区中唯一的标识这个消息。

在一个可配置的时间段内，Kafka集群保留所有发布的消息，不管这些消息有没有被消费。比如，如果消息的保存策略被设置为2天，那么在一个消息被发布的两天时间内，它都是可以被消费的。之后它将被丢弃以释放空间。Kafka的性能是和数据量无关的常量级的，所以保留太多的数据并不是问题。

实际上每个consumer唯一需要维护的数据是消息在日志中的位置，也就是offset.这个offset有consumer来维护：一般情况下随着consumer不断的读取消息，这offset的值不断增加，但其实consumer可以以任意的顺序读取消息，比如它可以将offset设置成为一个旧的值来重读之前的消息。

以上特点的结合，使Kafka consumers非常的轻量级：它们可以在不对集群和其他consumer造成影响的情况下读取消息。你可以使用命令行来"tail"消息而不会对其他正在消费消息的consumer造成影响。

将日志分区可以达到以下目的：首先这使得每个日志的数量不会太大，可以在单个服务上保存。另外每个分区可以单独发布和消费，为并发操作topic提供了一种可能。

分布式

每个分区在Kafka集群的若干服务中都有副本，这样这些持有副本的服务可以共同处理数据和请求，副本数量是可以配置的。副本使Kafka具备了容错能力。

每个分区都由一个服务器作为“leader”，零或若干服务器作为“followers”,leader负责处理消息的读和写，followers则去复制leader.如果leader down了，followers中的一台则会自动成为leader。集群中的每个服务都会同时扮演两个角色：作为它所持有的一部分分区的leader，同时作为其他分区的followers，这样集群就会据有较好的负载均衡。

Producers

Producer将消息发布到它指定的topic中,并负责决定发布到哪个分区。通常简单的由负载均衡机制随机选择分区，但也可以通过特定的分区函数选择分区。使用的更多的是第二种。

Consumers

发布消息通常有两种模式：队列模式（queuing）和发布-订阅模式(publish-subscribe)。队列模式中，consumers可以同时从服务端读取消息，每个消息只被其中一个consumer读到；发布-订阅模式中消息被广播到所有的consumer中。Consumers可以加入一个consumer 组，共同竞争一个topic，topic中的消息将被分发到组中的一个成员中。同一组中的consumer可以在不同的程序中，也可以在不同的机器上。如果所有的consumer都在一个组中，这就成为了传统的队列模式，在各consumer中实现负载均衡。如果所有的consumer都不在不同的组中，这就成为了发布-订阅模式，所有的消息都被分发到所有的consumer中。更常见的是，每个topic都有若干数量的consumer组，每个组都是一个逻辑上的“订阅者”，为了容错和更好的稳定性，每个组由若干consumer组成。这其实就是一个发布-订阅模式，只不过订阅者是个组而不是单个consumer。

由两个机器组成的集群拥有4个分区 (P0-P3) 2个consumer组. A组有两个consumerB组有4个

相比传统的消息系统，Kafka可以很好的保证有序性。

传统的队列在服务器上保存有序的消息，如果多个consumers同时从这个服务器消费消息，服务器就会以消息存储的顺序向consumer分发消息。虽然服务器按顺序发布消息，但是消息是被异步的分发到各consumer上，所以当消息到达时可能已经失去了原来的顺序，这意味着并发消费将导致顺序错乱。为了避免故障，这样的消息系统通常使用“专用consumer”的概念，其实就是只允许一个消费者消费消息，当然这就意味着失去了并发性。

在这方面Kafka做的更好，通过分区的概念，Kafka可以在多个consumer组并发的情况下提供较好的有序性和负载均衡。将每个分区分只分发给一个consumer组，这样一个分区就只被这个组的一个consumer消费，就可以顺序的消费这个分区的消息。因为有多个分区，依然可以在多个consumer组之间进行负载均衡。注意consumer组的数量不能多于分区的数量，也就是有多少分区就允许多少并发消费。

Kafka只能保证一个分区之内消息的有序性，在不同的分区之间是不可以的，这已经可以满足大部分应用的需求。如果需要topic中所有消息的有序性，那就只能让这个topic只有一个分区，当然也就只有一个consumer组消费它。

二、环境搭建

Step 1: 下载Kafka

点击下载最新的版本并解压.

> tar -xzf kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgz

> cd kafka_2.9.2-0.8.1.1

复制代码

Step 2: 启动服务

Kafka用到了Zookeeper，所有首先启动Zookper，下面简单的启用一个单实例的Zookkeeper服务。可以在命令的结尾加个&符号，这样就可以启动后离开控制台。

> bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties &

[2013-04-22 15:01:37,495] INFO Reading configuration from: config/zookeeper.properties (org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerConfig)

...

复制代码

现在启动Kafka:

> bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

[2013-04-22 15:01:47,028] INFO Verifying properties (kafka.utils.VerifiableProperties)

[2013-04-22 15:01:47,051] INFO Property socket.send.buffer.bytes is overridden to 1048576 (kafka.utils.VerifiableProperties)

...

复制代码

Step 3: 创建 topic

创建一个叫做“test”的topic，它只有一个分区，一个副本。

> bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test

复制代码

可以通过list命令查看创建的topic:

> bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181

test

复制代码

除了手动创建topic，还可以配置broker让它自动创建topic.

Step 4:发送消息.

Kafka 使用一个简单的命令行producer，从文件中或者从标准输入中读取消息并发送到服务端。默认的每条命令将发送一条消息。

运行producer并在控制台中输一些消息，这些消息将被发送到服务端：

> bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test

This is a messageThis is another message

复制代码

ctrl+c可以退出发送。

Step 5: 启动consumer

Kafka also has a command line consumer that will dump out messages to standard output.

Kafka也有一个命令行consumer可以读取消息并输出到标准输出：

> bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test --from-beginning

This is a message

This is another message

复制代码

你在一个终端中运行consumer命令行，另一个终端中运行producer命令行，就可以在一个终端输入消息，另一个终端读取消息。

这两个命令都有自己的可选参数，可以在运行的时候不加任何参数可以看到帮助信息。

Step 6: 搭建一个多个broker的集群

刚才只是启动了单个broker，现在启动有3个broker组成的集群，这些broker节点也都是在本机上的：

首先为每个节点编写配置文件：

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

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

复制代码

在拷贝出的新文件中添加以下参数：

config/server-1.properties:

broker.id=1

port=9093

log.dir=/tmp/kafka-logs-1

复制代码

config/server-2.properties:

broker.id=2

port=9094

log.dir=/tmp/kafka-logs-2

复制代码

broker.id在集群中唯一的标注一个节点，因为在同一个机器上，所以必须制定不同的端口和日志文件，避免数据被覆盖。

We already have Zookeeper and our single node started, so we just need to start the two new nodes:

刚才已经启动可Zookeeper和一个节点，现在启动另外两个节点：

> bin/kafka-server-start.sh config/server-1.properties &

...

> bin/kafka-server-start.sh config/server-2.properties &

...

复制代码

创建一个拥有3个副本的topic:

> bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic my-replicated-topic

复制代码

现在我们搭建了一个集群，怎么知道每个节点的信息呢？运行“"describe topics”命令就可以了：

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

复制代码

Topic:my-replicated-topic       PartitionCount:1        ReplicationFactor:3     Configs:

Topic: my-replicated-topic      Partition: 0    Leader: 1       Replicas: 1,2,0 Isr: 1,2,0

复制代码

下面解释一下这些输出。第一行是对所有分区的一个描述，然后每个分区都会对应一行，因为我们只有一个分区所以下面就只加了一行。

leader：负责处理消息的读和写，leader是从所有节点中随机选择的.

replicas：列出了所有的副本节点，不管节点是否在服务中.

isr：是正在服务中的节点.

在我们的例子中，节点1是作为leader运行。

向topic发送消息：

> bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic my-replicated-topic

复制代码

...

my test message 1my test message 2^C

复制代码

消费这些消息：

> bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --from-beginning --topic my-replicated-topic

...

my test message 1

my test message 2

^C

测试一下容错能力.Broker 1作为leader运行，现在我们kill掉它：

> ps | grep server-1.properties7564 ttys002    0:15.91 /System/Library/Frameworks/JavaVM.framework/Versions/1.6/Home/bin/java...

> kill -9 7564

复制代码

另外一个节点被选做了leader,node 1 不再出现在 in-sync 副本列表中：

> bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:218192 --topic my-replicated-topic

Topic:my-replicated-topic       PartitionCount:1        ReplicationFactor:3     Configs:

Topic: my-replicated-topic      Partition: 0    Leader: 2       Replicas: 1,2,0 Isr: 2,0

复制代码

虽然最初负责续写消息的leader down掉了，但之前的消息还是可以消费的：

> bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --from-beginning --topic my-replicated-topic

...

my test message 1

my test message 2

复制代码

看来Kafka的容错机制还是不错的。

三、搭建Kafka开发环境

我们搭建了kafka的服务器，并可以使用Kafka的命令行工具创建topic，发送和接收消息。下面我们来搭建kafka的开发环境。

添加依赖

搭建开发环境需要引入kafka的jar包，一种方式是将Kafka安装包中lib下的jar包加入到项目的classpath中，这种比较简单了。不过我们使用另一种更加流行的方式：使用maven管理jar包依赖。

创建好maven项目后，在pom.xml中添加以下依赖：

org.apache.kafka

kafka_2.10

0.8.0

复制代码

添加依赖后你会发现有两个jar包的依赖找不到。没关系我都帮你想好了，点击这里下载这两个jar包，解压后你有两种选择，第一种是使用mvn的install命令将jar包安装到本地仓库，另一种是直接将解压后的文件夹拷贝到mvn本地仓库的com文件夹下，比如我的本地仓库是d:\mvn,完成后我的目录结构是这样的：

配置程序

首先是一个充当配置文件作用的接口,配置了Kafka的各种连接参数：

package com.sohu.kafkademon;

public interface KafkaProperties

{

final static String zkConnect = "10.22.10.139:2181";

final static String groupId = "group1";

final static String topic = "topic1";

final static String kafkaServerURL = "10.22.10.139";

final static int kafkaServerPort = 9092;

final static int kafkaProducerBufferSize = 64 * 1024;

final static int connectionTimeOut = 20000;

final static int reconnectInterval = 10000;

final static String topic2 = "topic2";

final static String topic3 = "topic3";

final static String clientId = "SimpleConsumerDemoClient";

}

复制代码

producer

package com.sohu.kafkademon;

import java.util.Properties;

import kafka.producer.KeyedMessage;

import kafka.producer.ProducerConfig;

public class KafkaProducer extends Thread

{

private final kafka.javaapi.producer.Producer producer;

private final String topic;

private final Properties props = new Properties();

public Ka

完整的项目源码来源  欢迎大家一起学习研究相关技术，源码获取请加求求:2670716182