集群下的kafka实现多线程消费

上一篇文章讲述了如何部署kafka集群，而这篇文章则来探讨一下如何使用多线程消费，提高消费能力，保障数据的时效性。而实现多线程消费其实很简单，只需要三步即可：

一：kafka集群配置

多线程消费，说白了就是多区消费，kafka可以给topic设置多个partition，从而实现生产的时候提交到不同的分区，以减少统一区块的压力。而消费则是从不同的分区里拿数据进行消费。

1.首先修改server.properties里：
num.partitions=3
这里等于3是因为本人的集群是用了三台机子，也就是3个broker，所以设置成3，具体数值可以根据集群情况设置。
2.创建topic：
bin/kafka-topics.sh –create –zookeeper 192.168.0.1:2181,192.168.0.2:2181,192.168.0.3:2181 –replication-factor 3 –partitions 3 –topic test
这里的3对应上面的配置里的num.partitions=3
3.查看topic信息：
./kafka-topics.sh –zookeeper 192.168.0.1:2181,192.168.0.2:2181,192.168.0.3:2181 –topic test–describe
会有如下显示表示创建成功：
Topic:test PartitionCount:3 ReplicationFactor:3 Configs:
Topic: test Partition: 0 Leader: 2 Replicas: 2,0,1 Isr: 0,1,2
Topic: test Partition: 1 Leader: 0 Replicas: 0,1,2 Isr: 0,1,2
Topic: test Partition: 2 Leader: 1 Replicas: 1,2,0 Isr: 0,1,2

二：生产者随机分区提交数据

这也是一个比较关键步骤，只有随机提交到不同的分区才能实现多分区消费；
这里借用了一片代码，自定义随机分区：

public class MyPartition implements Partitioner{     private static Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(MyPartition.class);     @Override    public void configure(Map<String, ?> arg0) {        // TODO Auto-generated method stub    }    @Override    public void close() {        // TODO Auto-generated method stub    }    @Override    public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value,            byte[] valueBytes, Cluster cluster) {        List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);        int numPartitions = partitions.size();        int partitionNum = 0;        try {            partitionNum = Integer.parseInt((String) key);        } catch (Exception e) {            partitionNum = key.hashCode() ;        }//        System.out.println("kafkaMessage topic:"+ topic+" |key:"+ key+" |value:"+value);        return Math.abs(partitionNum  % numPartitions);    }}

然后在初始化kafka生产者配置的时候修改如下配置

props.put("partitioner.class", properties.getProperty("com.mykafka.MyPartition"));

这样就实现了kafka生产者随机分区提交数据。

三：消费者

最后一步就是消费者，修改单线程模式为多线程，这里的多线程实现方式有很多，本例知识用了最简单的固定线程模式：

ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(3);        for (int i = 0; i < 3; i++) {            fixedThreadPool.execute(new Runnable() {                @Override                public void run() {                    kafkaConsumerService.getInstance();                }            });        }

在消费方面得注意，这里得遍历所有分区，否则还是只消费了一个区：

        ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(1000);        for (TopicPartition partition : records.partitions()) {              List<ConsumerRecord<String, String>> partitionRecords = records                      .records(partition);         for (ConsumerRecord<String, String> record : partitionRecords) {            System.out.println(                    "message==>key:" + record.key() + " value:" + record.value() + " offset:" + record.offset()                    + " 分区:" + record.partition());            if (record.value() == null || record.key() == null) {                consumer.commitSync();            } else {                // dealMessage                KafkaServer.dealMessage(record.key(),record.value(),consumer);//              consumer.commitSync();            }         }        }

注意上面的线程为啥只有3个，这里得跟上面kafka的分区个数相对应起来，否则如果线程超过分区数量，那么只会浪费线程，因为即使使用3个以上的线程也只会消费三个分区，而少了则无法消费完全。所以这里必须更上面的对应起来。
至此，多线程消费就已经完毕。这也只是本人摸索以及借鉴的经验，如有错误或者问题，请留言交流，互相学习。