import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import org.apache.kafka.clients.producer.*;

import org.apache.kafka.common.serialization.IntegerSerializer;

import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.util.Properties;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Slf4j

public class ProducerKafka extends Thread {

Producer<Integer, String> producer;

String topic;

public ProducerKafka(String topic) {

Properties properties = new Properties();

properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, “192.168.40.137:9092,192.168.40.138:9092,192.168.40.139:9092”);

properties.put(ProducerConfig.CLIENT_ID_CONFIG, “learn-producer”);

//异步发送涉及到的两个配置

/**

*producer(生产者)缓存每个分区未发送的消息。缓存的大小是通过 batch.size 配置指定的。

*值较大的话将会产生更大的批。并需要更多的内存（因为每个“活跃”的分区都有1个缓冲区）。

• 默认缓冲可立即发送，即便缓冲空间还没有满，但是，如果你想减少请求的数量，可以设置linger.ms大于0。

• 这将指示生产者发送请求之前等待一段时间，希望更多的消息填补到未满的批中。

• 这类似于TCP的算法，

• 例如上面的代码段，可能100条消息在一个请求发送，

• 因为我们设置了linger(逗留)时间为1毫秒，然后，如果我们没有填满缓冲区，

• 这个设置将增加1毫秒的延迟请求以等待更多的消息。

• 需要注意的是，在高负载下，相近的时间一般也会组成批，即使是linger.ms=0。

• 在不处于高负载的情况下，如果设置比0大，以少量的延迟代价换取更少的，更有效的请求。

*/

properties.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16384);

properties.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 1);

properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, IntegerSerializer.class);

properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);

producer = new KafkaProducer<>(properties);

this.topic = topic;

}

@Override

public void run() {

int num = 0;

log.info(“start”);

while (num < 20) {

try {

String msg = “learn kafka msg” + num;

//get会拿到发送的结果,同步发送

// RecordMetadata recordMetadata = producer.send(new ProducerRecord<>(topic, msg)).get();

//log.info(“recordMetadata offset:{}, partition:{}, topic:{}”, recordMetadata.offset(), recordMetadata.partition(), recordMetadata.topic());

producer.send(new ProducerRecord<>(topic, msg), (recordMetadata, e) -> {

log.info(“recordMetadata offset:{}, partition:{}, topic:{}”, recordMetadata.offset(), recordMetadata.partition(), recordMetadata.topic());

});

TimeUnit.SECONDS.sleep(2);

++num;

} catch (InterruptedException e) {

log.error(“InterruptedException:{}”, e.getMessage());

}

}

}

public static void main(String[] args) {

new ProducerKafka(“learn”).start();

}

}

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