kafka 多地址配置 kafka集群对外ip

想连接的话需要满足下面的条件
1、关闭虚拟机的防火墙，或者开放kafka和zookeeper的指定端口
centos7关闭防火墙 2、给虚拟机设定静态的IP，当然如果不嫌麻烦就可以不设
CentOS7用NAT模式设置静态IP 3、把kafka文件夹下的配置文件config/server.properties里面的listenters写上虚拟机的IP，不要默认的localhost。zookeeper.connect也要按IP:端口的样式写

下面所有的操作先说明环境

在虚拟机里的kafka创建了一个topic为my-replicated-topic的单分区三个备份节点的broker

客户端依赖

<dependency>
	    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
	    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
	    <version>2.3.0</version>
	</dependency>

jdk是1.8
虚拟机里的kafka是2.12-2.30
这种版本搭配不冲突

1、工具类

主要用于和虚拟机中的卡kafka的配置

public class ProUntil {
			public static Properties getProperties() {				
				Properties props = new Properties();
				 props.put("bootstrap.servers", "192.168.137.130:9092"); 
				 props.put("acks", "all");       //判定是否成功发送，“all”会阻塞，性能低但可靠
				 props.put("retries", 0);        //失败重试次数
				 props.put("batch.size", 16384);//缓存区的大小，每个"活跃"的分区有一个缓存区
				 //消息延迟时间，单位毫秒，小于这个时间的消息组成批一次请求就发送过去，
				 //在高负载情况下时间间隔太近的也会组成批发送
				 //不再高负载下可以时间大点，以时间换有效的请求
				 props.put("linger.ms", 1);
				 props.put("buffer.memory", 33554432);//缓存的总量，大于这个数就会阻塞
				 props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");//key和value转成字节
				 props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
				 return props;
			}
}

2、生产者

(1)非阻塞

有返回值但是不能调用get(),否则成阻塞了

Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(ProUntil.getProperties());
    for(int i = 0; i < 100; i++) {
    	//异步，添加消息到缓存区，等待到一定程度把这些消息一起发送到集群
    	producer.send(new ProducerRecord<String, String>("my-replicated-topic",  Integer.toString(i)));			  
    } 
   producer.close();  //关闭生产者，不关闭为造成还没发送过去的消息发生泄漏

成功，不是一个一个来的，是一起来的，等了一小会瞬间到99

public Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord<K,V> record,Callback callback)

异步发送一条消息到topic，当发送已确认调用callback，这没写，就默认为空。
send() 里的 ProducerRecord() 有很多构造函数，需要自己去看
看源码的属性就大概理解了

public class ProducerRecord<K, V> {

    private final String topic; //主题
    private final Integer partition; //分区
    private final Headers headers;
    private final K key; //partition不存在就hash(key)选分区，key和partition都没有随机
    private final V value;  //值
    private final Long timestamp;//没有就按生产者的时间
    //在broker端，如果配置了时间戳采用createtime方式，则使用producer传给Broker的record中的timestramp时间，如果指定为logappendtime，则在broker写入到Log文件时会重写该时间。
    }

2、有返回值的阻塞

返回值接收

Future<RecordMetadata> frm = producer.send(new ProducerRecord<String, String>());
RecordMetadata rm = frm.get();
//接收了返回值他还是非阻塞的，Future调用了get()方法是就成阻塞的了，
//直到相关请求完成返回RecordMetadata 或者抛出异常
//可以自己试试，当把第二行注释起来很快，放开就会速度慢下来

翻译方式是百度翻译请见谅

返回类型	方法	解释
long	checksum()	记录的校验和(The checksum (CRC32) of the record.)
long	offset()	主题/分区中记录的偏移量(The offset of the record in the topic/partition.)
int	partition()	记录发送到哪个分区(The partition the record was sent to)
int	serializedKeySize()	序列化后key的有多少字节(The size of the serialized, uncompressed key in bytes.)
int	serializedValueSize()	序列化后value的有多少字节(The size of the serialized, uncompressed value in bytes.)
long	timestamp()	主题/分区中记录的时间戳（The timestamp of the record in the topic/partition.）
String	topic()	主题名(The topic the record was appended to)

最后的topic解释一下：
1、普通的topic大家都会
2、如果topic使用的是CreateTime，则使用用户提供的时间戳或发送的时间（如果用户没有指定指定消息的时间戳）
3、如果topic使用的是LogAppendTime，则追加消息时，时间戳是broker的本地时间。

(3)接收回调函数的非阻塞

上面介绍了阻塞和非阻塞，但是有个很大的问题？
如果你想提高性能也就是非阻塞，但是你想知道传过去了吗，也就是成功了吗
如果你想通过判断 Future<RecordMetadata> 是否为 null ，那你肯定不对，因为不管成不成功，Future<RecordMetadata> 都不为null
那就看下面的代码吧

public static void main(String[] args) {		
		Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(ProUntil.getProperties());
		for(int i = 0; i < 100; i++) {
		 ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<String, String>("my-replicated-topic", Integer.toString(i));
		  producer.send(record, (recordMetadata, e) -> {   //这样其实就是new了一个新的构造函数，可以代替Callback 
              if (e != null) {						//如果成功不为null
                  System.err.println("my-replicated-topic" + "--消息发送失败");
              }else {
                  System.err.println("my-replicated-topic" + "--消息发送成功");
              }
          });
		  producer.flush();//刷新缓存空间，把信息发出去
		}
		 producer.close();
		 
	}

保证发送到同一个分区的回调函数按一定的顺序执行，不同分区的不一定

推荐：如果你需要执行阻塞或计算昂贵（消耗）的回调，建议在callback主体中使用自己的Executor来并行处理

3、消费者

首先版本：我这个2.3.0版本的kafka的客户端只有这个poll(Duration)方法了，而poll(long)已经被删除了
最后：说一下 group.id 这个是对消费者而言的，跟生产者没关系，
通俗点解释:对于某个主题里的所有消费者，根据group.id分为很多组，组里可以有多个消费者，也可以为1个，当然不指定group.id的消费者可以理解为每一个都为单独的一个组，即使他们没有group.id这里是单个分区，而且只是一个Leader和两个备份，可以看成一个消费者，因为最后读写的都是Leader，所以备份节点和Leader可以看成一个消费者,就算多个分区也没事，kafka会默认给消费者平均分配分区：

(1)工具类

public class ConUntil {
	public static Properties getProperties() {
		Properties props = new Properties();
		props.put("bootstrap.servers", "192.168.137.130:9092");
		props.put("group.id", "test");   //消费者组 ，不能不写，这个不一定和9092的消费者的group.id对应，随便写的
		props.put("enable.auto.commit", "true"); //自动提交偏移量为true，不自动提交则为false
		props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");//自动提交的频率，一秒一次
		props.put("session.timeout.ms", "30000");//停止心跳时间超过30s，就认为有故障
		props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
		props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
		return props;	
		}
}

(2)自动提交偏移量

KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(ConUntil.getProperties());
		     consumer.subscribe(Arrays.asList("my-replicated-topic"));//订阅主题，可以是多个，用逗号隔开
		     while (true) {
		         ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
		         //poll(Duration),获取元数据发送过去到回来的时间，如果长于这个时间就认为服务器故障，
		         for (ConsumerRecord<String, String> record : records)
		             System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
		     }

offset是偏移量，value为消息

(2)手动提交偏移量

KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(ConUntil.getProperties());
consumer.subscribe(Arrays.asList("my-replicated-topic")); //主题
	try {
		while(true) {
			ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofHours(5));//这个可以足够大，因为是手动提交
			for (TopicPartition partition : records.partitions()) { //迭代分区
				  List<ConsumerRecord<String, String>> partitionRecords = records.records(partition);
				  for (ConsumerRecord<String, String> record : partitionRecords) {
					   System.out.println(record.offset() + ": " + record.value());//输出偏移量和
				}
				long lastOffset = partitionRecords.get(partitionRecords.size() - 1).offset(); //当前偏移量
				consumer.commitSync(Collections.singletonMap(partition, new OffsetAndMetadata(lastOffset + 1))); //指向下一个的偏移量
			 }
		}
	 } finally {
	consumer.close();
  }

注意：已提交的offset应始终是你的程序将读取的下一条消息的offset。因此，调用commitSync（offsets）时，你应该加1个到最后处理的消息的offset。