3，kafka系列学习笔记-使用IDEA创建java工程远程调试kafka

最新推荐文章于 2024-05-05 13:55:02 发布

高高的山上

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分类专栏： kafka

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u010970014/article/details/82977419

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本文详细介绍了如何通过SSH进入远程服务器，启动并配置Zookeeper与Kafka，包括查看topic，启动消费者与生产者进行测试，以及在IDEA中使用Maven管理的JavaEE项目进行远程调试的方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

开启服务器远程调试
1，通过ssh 进入远程服务器
2，启动Zookeeper
1>进入Zookeeper sbin目录下启动Zookeeper
zkServer.sh start
3,启动kafka
1，进入kafka config文件下启动kafka
start server.properties
4，查看topic
1.进入kafka bin目录下启动
kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.10.120:2181
5，查看kafka与Zookeeper是否启动
jps
6，用ssh分别打开kafka的消费者与生产者窗口进行测试，还可以监听一下本地生产者是否将数据发送到了topic中
消费者命令
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning
生产者
➜ bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test
7，将代码中的服务器ip换成远程服务器ip即可
注意事项：在本地调试kafka远程需要做hosts配置，打开本地/etc/hosts文件添加ip hostname，如果不想这么操作，参考下面博客直接修改kafka配置文件。

参考博客

https://blog.youkuaiyun.com/fengcai19/article/details/54695874

https://blog.youkuaiyun.com/maoyuanming0806/article/details/80555979

1，打开IDEA，新建工程JAVAEE，注意选择Maven管理

maven配置

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.qike</groupId>
    <artifactId>JavaTest</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    <name>Maven</name>

    <properties>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-clients</artifactId>
            <version>2.0.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-streams</artifactId>
            <version>2.0.0</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId> org.apache.cassandra</groupId>
            <artifactId>cassandra-all</artifactId>
            <version>0.8.1</version>

            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>org.slf4j</groupId>
                    <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
                </exclusion>
                <exclusion>
                    <groupId>log4j</groupId>
                    <artifactId>log4j</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>
    </dependencies>

</project>

创建两个类

ConsumerDemo.java

package com.demo.consumer;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;

import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;

/**
 * @program: JavaTest
 * @Date: 2018/9/27 下午5:32
 * @Author: gaorui
 * @Description:
 */
public class ConsumerDemo {
    public static void main(String[] args){
        Properties properties = new Properties();
        properties.put("bootstrap.servers", "192.168.3.133:9092");
        /**
         * consumer分组id
         */
        properties.put("group.id", "group-1");
        properties.put("enable.auto.commit", "true");
        properties.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
        /**
         * earliest
         *   当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消费
         *   latest
         *   当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，消费新产生的该分区下的数据
         *   none
         *   topic各分区都存在已提交的offset时，从offset后开始消费；只要有一个分区不存在已提交的offset，则抛出异常
         *
         */
        properties.put("auto.offset.reset", "earliest");
        properties.put("session.timeout.ms", "30000");
        /**
         * 反序列化
         * 把kafka集群二进制消息反序列化指定类型。
         */
        properties.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        properties.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

        KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(properties);
        kafkaConsumer.subscribe(Arrays.asList("test1"));
        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = kafkaConsumer.poll(100);//100是超时时间
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                System.out.printf("offset = %d, value = %s", record.offset(), record.value());
                System.out.println();
            }
        }

    }
}

ProducerDemo.java

package com.demo.producer;

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

import java.util.Properties;

/**
 * @program: JavaTest
 * @Date: 2018/9/27 下午5:00
 * @Author: gaorui
 * @Description:
 */
public class ProducerDemo {
    public static void main(String[] args){

        Properties properties = new Properties();
        /**
         *bootstrap.server用于建立到Kafka集群的初始连接的主机/端口对的列表，如果有两台以上的机器，逗号分隔
         */
        properties.put("bootstrap.servers", "192.168.3.133:9092");
        /**
         * acks有三种状态
         * acks=0 不等待服务器确认直接发送消息，无法保证服务器收到消息数据
         * acks=1 把消息记录写到本地，但不会保证所有的消息数据被确认记录的情况下进行释放
         * acks=all 确认所有的消息数据被同步副本确认，这样保证了记录不会丢失
         *
         */
        properties.put("acks", "all");
        /**
         * 设置成大于0将导致客户端重新发送任何发送失败的记录
         *
         */
        properties.put("retries", 0);
        /**
         *16384字节是默认设置的批处理的缓冲区
         */
        properties.put("batch.size", 16384);

        properties.put("linger.ms", 1);
        properties.put("buffer.memory", 33554432);
        /**
         * 序列化类型。
         * kafka是以键值对的形式发送到kafka集群的，其中key是可选的，value可以是任意类型，Message再被发送到kafka之前，Producer需要
         * 把不同类型的消息转化成二进制类型。
         */
        properties.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        properties.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        Producer<String, String> producer = null;
        try {
            producer = new KafkaProducer<String, String>(properties);
            for (int i = 0; i < 5; i++) {
                String msg = "Message " + i;
                producer.send(new ProducerRecord<String, String>("test1", msg));
                System.out.println("Sent:" + msg);
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();

        } finally {
            producer.close();
        }

    }
}