Lui*_*oza 2 java apache-kafka kafka-consumer-api
我正在编写一个概念证明应用程序,以使用来自Apache Kafka 0.9.0.0的消息,并查看由于Kafka提供的好处,我是否可以代替普通的JMS消息代理来使用它。这是我的基本代码,使用新的使用者API:
public class Main implements Runnable {
public static final long DEFAULT_POLL_TIME = 300;
public static final String DEFAULT_GROUP_ID = "ltmjTest";
volatile boolean keepRunning = true;
private KafkaConsumer<String, Object> consumer;
private String servers;
private String groupId = DEFAULT_GROUP_ID;
private long pollTime = DEFAULT_POLL_TIME;
private String[] topics;
public Main() {
}
//getters and setters...
public void createConsumer() {
Map<String, Object> configs = new HashMap<>();
configs.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, servers);
configs.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, groupId);
configs.put("enable.auto.commit", "true");
configs.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
configs.put("session.timeout.ms", "30000");
configs.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
configs.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
consumer = new KafkaConsumer<>(configs);
consumer.subscribe(asList(topics));
}
public static void main(String[] args) {
Main main = new Main();
if (args != null && args.length > 0) {
for (String arg : args) {
String[] realArg = arg.trim().split("=", 2);
String argKey = realArg[0].toLowerCase();
String argValue = realArg[1];
switch (argKey) {
case "polltime":
main.setPollTime(Long.parseLong(argValue));
break;
case "groupid":
main.setGroupId(argValue);
break;
case "servers":
main.setServers(argValue);
break;
case "topics":
main.setTopics(argValue.split(","));
break;
}
}
main.createConsumer();
new Thread(main).start();
try (Scanner scanner = new Scanner(System.in)) {
while(true) {
String line = scanner.nextLine();
if (line.equals("stop")) {
main.setKeepRunning(false);
break;
}
}
}
}
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我已经使用默认设置启动了一个kafka服务器,并使用了shell工具kafka-console-producer.sh来启动了一个kafka生产者,以将消息写入我的主题。然后,我使用此代码与两个使用者进行连接,发送适当的服务器进行连接并进行主题订阅,其他所有内容均具有默认值,这意味着两个使用者都具有相同的组ID。我注意到,只有我的一个消费者使用了所有数据。从官方教程中,我已经读到默认行为应该是消费者必须由服务器平衡:
如果所有使用者实例都具有相同的使用者组,则这就像在使用者上使用传统队列平衡负载一样。
如何修复使用者的行为使其类似于默认行为?还是我想念什么?
有一个特征kafka.consumer.PartitionAssignor,它说明应如何为每个使用者分配分区。它有两个实现:RoundRobinAssignor和RangeAssignor。默认值是RangeAssignor。
可以通过设置参数“ partition.assignment.strategy”来更改。
Round Robin文档:
循环分配器对所有可用分区和所有可用使用者进行布局。然后,它继续进行从分区到使用者的循环分配。如果所有使用者实例的订阅都相同,则分区将均匀分布。(例如,分区拥有者计数在所有使用者中的差值都在一个增量之内。)例如,假设有两个使用者C0和C1,两个主题t0和t1,并且每个主题都有3个分区,从而得出分区t0p0, t0p1,t0p2,t1p0,t1p1和t1p2。分配为:C0:[t0p0,t0p2,t1p1] C1:[t0p1,t1p0,t1p2]
范围分配器文档
范围分配器基于每个主题工作。对于每个主题,我们以数字顺序排列可用分区,并以字典顺序排列使用者。然后,我们将分区数除以使用者总数,以确定分配给每个使用者的分区数。如果它没有均匀划分,那么前几个消费者将有一个额外的划分。例如,假设有两个使用者C0和C1,两个主题t0和t1,并且每个主题都有3个分区,从而得出分区t0p0,t0p1,t0p2,t1p0,t1p1和t1p2。分配为:C0:[t0p0,t0p1,t1p0,t1p1] C1:[t0p2,t1p2]
因此,如果我们所有主题都只有一个分区,那么只有一个使用者可以工作
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