package com.pancm.mq.kafka.test2;
import java.util.Properties;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
/**
*
* Title: KafkaProducerTest
* Description:
* kafka 生产者demo
* Version:1.0.0
* @author pancm
* @date 2018年1月26日
*/
public class KafkaProducerTest implements Runnable {
private final KafkaProducer<String, String> producer;
private final String topic;
public KafkaProducerTest(String topicName) {
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "master:9092,slave1:9092,slave2:9092");
//acks=0：如果设置为0，生产者不会等待kafka的响应。
//acks=1：这个配置意味着kafka会把这条消息写到本地日志文件中，但是不会等待集群中其他机器的成功响应。
//acks=all：这个配置意味着leader会等待所有的follower同步完成。这个确保消息不会丢失，除非kafka集群中所有机器挂掉。这是最强的可用性保证。
props.put("acks", "all");
//配置为大于0的值的话，客户端会在消息发送失败时重新发送。
props.put("retries", 0);
//当多条消息需要发送到同一个分区时，生产者会尝试合并网络请求。这会提高client和生产者的效率
props.put("batch.size", 16384);
props.put("key.serializer", StringSerializer.class.getName());
props.put("value.serializer", StringSerializer.class.getName());
this.producer = new KafkaProducer<String, String>(props);
this.topic = topicName;
}
@Override
public void run() {
int messageNo = 1;
try {
for(;;) {
String messageStr="你好，这是第"+messageNo+"条数据";
producer.send(new ProducerRecord<String, String>(topic, "Message", messageStr));
//生产了10条就打印
if(messageNo%10==0){
System.out.println("发送的信息:" + messageStr);
}
//生产100条就退出
if(messageNo%100==0){
System.out.println("成功发送了"+messageNo+"条");
break;
}
messageNo++;
// Utils.sleep(1);
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
producer.close();
}
}
public static void main(String args[]) {
KafkaProducerTest test = new KafkaProducerTest("KAFKA_TEST2");
Thread thread = new Thread(test);
thread.start();
}
}
