linkedin高吞吐量分布式消息系统kafka使用手记

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kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，她有如下特性：

设计侧重高吞吐量，用于好友动态，相关性统计，排行统计，访问频率控制，批处理等系统。大部分的消息中间件能够处理实时性要求高的消息/数据，但是对于队列中大量未处理的消息/数据在持久性方面比较弱。

kakfa的consumer使用拉的方式工作。

安装kafka
下载：http://people.apache.org/~nehanarkhede/kafka-0.7.0-incubating/kafka-0.7.0-incubating-src.tar.gz

> tar xzf kafka-.tgz
> cd kafka-
> ./sbt update
> ./sbt package
启动zkserver:
bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties
启动server:
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
就是这么简单。

使用kafka

1. import java.util.Arrays;  
2. import java.util.List;  
3. import java.util.Properties;  
4. import kafka.javaapi.producer.SyncProducer;  
5. import kafka.javaapi.message.ByteBufferMessageSet;  
6. import kafka.message.Message;  
7. import kafka.producer.SyncProducerConfig;  
8.   
9. ...  
10.   
11. Properties props = new Properties();  
12. props.put(“zk.connect”, “127.0.0.1:2181”);  
13. props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");  
14. ProducerConfig config = new ProducerConfig(props);  
15. Producer producer = new Producer(config);  
16.   
17. Send a single message  
18.   
19. // The message is sent to a randomly selected partition registered in ZK  
20. ProducerData data = new ProducerData("test-topic", "test-message");  
21. producer.send(data);      
22.   
23. producer.close();  

这样就是一个标准的producer。

consumer的代码

1. // specify some consumer properties  
2. Properties props = new Properties();  
3. props.put("zk.connect", "localhost:2181");  
4. props.put("zk.connectiontimeout.ms", "1000000");  
5. props.put("groupid", "test_group");  
6.   
7. // Create the connection to the cluster  
8. ConsumerConfig consumerConfig = new ConsumerConfig(props);  
9. ConsumerConnector consumerConnector = Consumer.createJavaConsumerConnector(consumerConfig);  
10.   
11. // create 4 partitions of the stream for topic “test”, to allow 4 threads to consume  
12. Map>> topicMessageStreams =   
13.     consumerConnector.createMessageStreams(ImmutableMap.of("test", 4));  
14. List> streams = topicMessageStreams.get("test");  
15.   
16. // create list of 4 threads to consume from each of the partitions   
17. ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(4);  
18.   
19. // consume the messages in the threads  
20. for(final KafkaMessageStream stream: streams) {  
21.   executor.submit(new Runnable() {  
22.     public void run() {  
23.       for(Message message: stream) {  
24.         // process message  
25.       }   
26.     }  
27.   });  
28. }  

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