Kafka Producer发送消息流程之消息异步发送和同步发送

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作者
猴君
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1. 异步发送

Kafka默认就是异步发送,在Main线程中的多条消息,没有严格的先后顺序,Sender发送后就继续下一条,异步接受结果。

public class KafkaProducerCallbackTest {     public static void main(String[] args) throws InterruptedException {         //创建producer         HashMap<String, Object> config = new HashMap<>();         config.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:19092");         config.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());         config.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());          KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(config);          for (int i = 0; i < 10; i++) {             //创建record             ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<String, String>(                     "test2",                     ""+i,                     "我是你爹"+i             );             //发送record             producer.send(record, new Callback() {                 @Override                 public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {                     System.out.println("回调信息:消息发送成功");                 }             });             System.out.println("发送数据");         }          //关闭producer         producer.close();     } } 

Main线程中,对于多条数据,下一条消息的发送并不等待上一条消息的确认,而是继续发送。

2024-07-17 21:43:46.052 [kafka-producer-network-thread | producer-1] INFO  org.apache.kafka.clients.Metadata - [Producer clientId=producer-1] Cluster ID: BqIgDGtwTeeusL_ygHtn2w 发送数据 发送数据 发送数据 发送数据 发送数据 发送数据 发送数据 发送数据 发送数据 发送数据 2024-07-17 21:43:46.075 [main] INFO  org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer - [Producer clientId=producer-1] Closing the Kafka producer with timeoutMillis = 9223372036854775807 ms. 2024-07-17 21:43:46.280 [kafka-producer-network-thread | producer-1] INFO  o.a.k.c.producer.internals.TransactionManager - [Producer clientId=producer-1] ProducerId set to 6000 with epoch 0 回调信息:消息发送成功 回调信息:消息发送成功 回调信息:消息发送成功 回调信息:消息发送成功 回调信息:消息发送成功 回调信息:消息发送成功 回调信息:消息发送成功 回调信息:消息发送成功 回调信息:消息发送成功 回调信息:消息发送成功 2024-07-17 21:43:46.569 [main] INFO  org.apache.kafka.common.metrics.Metrics - Metrics scheduler closed 

可以看到先是main线程循环发送完了多条数据,然后再异步收到通知。

2. 同步发送

消息有严格的先后顺序,下一条消息必须等到上一条消息的回调确认后,再发送,这是一个效率极低的过程。

按照流程图,上一条消息需要从生产者一直流转,多个步骤,到数据收集器,到Sender,最后还要等待回调确认,才可以开始下一条消息的流转。

public class KafkaProducerCallbackTest {     public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {         //创建producer         HashMap<String, Object> config = new HashMap<>();         config.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:19092");         config.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());         config.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());          KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(config);          for (int i = 0; i < 10; i++) {             //创建record             ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<String, String>(                     "test2",                     ""+i,                     "我是你爹"+i             );             //发送record             Future<RecordMetadata> send = producer.send(record, new Callback() {                 @Override                 public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {                     System.out.println("回调信息:消息发送成功");                 }             });             System.out.println("发送数据");             send.get();         }          //关闭producer         producer.close();     } } 
2024-07-17 21:49:19.586 [kafka-producer-network-thread | producer-1] INFO  o.a.k.c.producer.internals.TransactionManager - [Producer clientId=producer-1] ProducerId set to 5000 with epoch 0 发送数据 回调信息:消息发送成功 发送数据 回调信息:消息发送成功 发送数据 回调信息:消息发送成功 发送数据 回调信息:消息发送成功 发送数据 回调信息:消息发送成功 发送数据 回调信息:消息发送成功 发送数据 回调信息:消息发送成功 发送数据 回调信息:消息发送成功 发送数据 回调信息:消息发送成功 发送数据 回调信息:消息发送成功 2024-07-17 21:49:19.823 [main] INFO  org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer - [Producer clientId=producer-1] Closing the Kafka producer with timeoutMillis = 9223372036854775807 ms. 2024-07-17 21:49:19.838 [main] INFO  org.apache.kafka.common.metrics.Metrics - Metrics scheduler closed 

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