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Kafka Producer APIs
旧版的Procuder API有两种：kafka.producer.SyncProducer和kafka.producer.async.AsyncProducer.它们都实现了同一个接口：
class Producer {/* 将消息发送到指定分区 */public void send(kafka.javaapi.producer.ProducerData<K,V> producerData); /* 批量发送一批消息 */public void send(java.util.List<kafka.javaapi.producer.ProducerData<K,V>> producerData); /* 关闭producer */ public void close();}新版的Producer API提供了以下功能：可以将多个消息缓存到本地队列里，然后异步的批量发送到broker，可以通过参数producer.type=async做到。缓存的大小可以通过一些参数指定：queue.time和batch.size。一个后台线程（(kafka.producer.async.ProducerSendThread）从队列中取出数据并让kafka.producer.EventHandler将消息发送到broker，也可以通过参数event.handler定制handler，在producer端处理数据的不同的阶段注册处理器，比如可以对这一过程进行日志追踪，或进行一些监控。只需实现kafka.producer.async.CallbackHandler接口，并在callback.handler中配置。自己编写Encoder来序列化消息，只需实现下面这个接口。默认的Encoder是kafka.serializer.DefaultEncoder。interface Encoder<T> { public Message toMessage(T data);}提供了基于Zookeeper的broker自动感知能力，可以通过参数zk.connect实现。如果不使用Zookeeper，也可以使用broker.list参数指定一个静态的brokers列表，这样消息将被随机的发送到一个broker上，一旦选中的broker失败了，消息发送也就失败了。通过分区函数kafka.producer.Partitioner类对消息分区。interface Partitioner<T> { int partition(T key, int numPartitions);}分区函数有两个参数：key和可用的分区数量，从分区列表中选择一个分区并返回id。默认的分区策略是hash(key)%numPartitions.如果key是null,就随机的选择一个。可以通过参数partitioner.class定制分区函数。
新的api完整实例如下：
import java.util.*; import kafka.javaapi.producer.Producer;import kafka.producer.KeyedMessage;import kafka.producer.ProducerConfig; public class TestProducer {public static void main(String[] args) {long events = Long.parseLong(args[0]);Random rnd = new Random();Properties props = new Properties();props.put("metadata.broker.list", "broker1:9092,broker2:9092 ");props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");props.put("partitioner.class", "example.producer.SimplePartitioner");props.put("request.required.acks", "1");ProducerConfig config = new ProducerConfig(props);Producer<String, String> producer = new Producer<String, String>(config);for (long nEvents = 0; nEvents < events; nEvents++) {long runtime = new Date().getTime();String ip = “192.168.2.” + rnd.nextInt(255);String msg = runtime + “,,” + ip;KeyedMessage<String, String> data = new KeyedMessage<String, String>("page_visits", ip, msg);producer.send(data);}producer.close();}}下面这个是用到的分区函数：import kafka.producer.Partitioner;import kafka.utils.VerifiableProperties; public class SimplePartitioner implements Partitioner<String> {public SimplePartitioner (VerifiableProperties props) {}public int partition(String key, int a_numPartitions) {int partition = 0;int offset = key.lastIndexOf('.');if (offset > 0) {partition = Integer.parseInt( key.substring(offset+1)) % a_numPartitions;}return partition; } }KafKa Consumer APIsConsumer API有两个级别。低级别的和一个指定的broker保持连接，并在接收完消息后关闭连接，这个级别是无状态的，每次读取消息都带着offset。
高级别的API隐藏了和brokers连接的细节，在不必关心服务端架构的情况下和服务端通信。还可以自己维护消费状态，并可以通过一些条件指定订阅特定的topic,比如白名单黑名单或者正则表达式。
低级别的APIclass SimpleConsumer {/*向一个broker发送读取请求并得到消息集 */ public ByteBufferMessageSet fetch(FetchRequest request); /*向一个broker发送读取请求并得到一个相应集 */ public MultiFetchResponse multifetch(List<FetchRequest> fetches); /** * 得到指定时间之前的offsets * 返回值是offsets列表，，以倒序排序 * @param time: 时间，毫秒, *如果指定为OffsetRequest$.MODULE$.LATIEST_TIME(), 得到最新的offset. *如果指定为OffsetRequest$.MODULE$.EARLIEST_TIME(),得到最老的offset. */ public long[] getOffsetsBefore(String topic, int partition, long time, int maxNumOffsets);}低级别的API是高级别API实现的基础，也是为了一些对维持消费状态有特殊需求的场景，比如Hadoop consumer这样的离线consumer。高级别的API/* 创建连接 */ ConsumerConnector connector = Consumer.create(consumerConfig);interface ConsumerConnector {/** * 这个方法可以得到一个流的列表，每个流都是MessageAndMetadata的迭代，通过MessageAndMetadata可以拿到消息和其他的元数据（目前之后topic） * Input: a map of <topic, #streams> * Output: a map of <topic, list of message streams> */ public Map<String,List<KafkaStream>> createMessageStreams(Map<String,Int> topicCountMap);/*** 你也可以得到一个流的列表，它包含了符合TopicFiler的消息的迭代， * 一个TopicFilter是一个封装了白名单或黑名单的正则表达式。 */ public List<KafkaStream> createMessageStreamsByFilter(TopicFilter topicFilter, int numStreams); /* 提交目前消费到的offset */ public commitOffsets()/* 关闭连接 */ public shutdown()}这个API围绕着由KafkaStream实现的迭代器展开，每个流代表一系列从一个或多个分区多和broker上汇聚来的消息，每个流由一个线程处理，所以客户端可以在创建的时候通过参数指定想要几个流。一个流是多个分区多个broker的合并，但是每个分区的消息只会流向一个流。最糟糕的行为是抱怨，最易见效 的努力是从自己做起。
