关于 Topic 和 Partition：

Topic：

在 kafka 中，topic 是一个存储消息的逻辑概念，可以认为是一个消息集合。每条消息发送到 kafka 集群的消息都有一个类别。物理上来说，不同的 topic 的消息是分开存储的，每个 topic 可以有多个生产者向它发送消息，也可以有多个消费者去消费其中的消息。

Partition：

每个 topic 可以划分多个分区（每个 Topic 至少有一个分区），同一 topic 下的不同分区包含的消息是不同的。每个消息在被添加到分区时，都会被分配一个 offset（称之为偏移量），它是消息在此分区中的唯一编号，kafka 通过 offset保证消息在分区内的顺序，offset 的顺序不跨分区，即 kafka只保证在同一个分区内的消息是有序的。下图中，对于名字为 test 的 topic，做了 3 个分区，分别是p0、p1、p2.

➢ 每一条消息发送到 broker 时，会根据 partition 的规则选择存储到哪一个 partition。如果 partition 规则设置合理，那么所有的消息会均匀的分布在不同的partition中，这样就有点类似数据库的分库分表的概念，把数据做了分片处理。

Topic&Partition 的存储：

Partition 是以文件的形式存储在文件系统中，比如创建一个名为 firstTopic 的 topic，其中有 3 个 partition，那么在kafka 的数据目录（/tmp/kafka-log）中就有 3 个目录，firstTopic-0~3，命名规则是<topic_name>-<partition_id>，创建3个分区的topic：

sh kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.254.135:2181 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic firstTopic
kafka 消息分发策略：
　　消息是 kafka 中最基本的数据单元，在 kafka 中，一条消息由 key、value 两部分构成，在发送一条消息时，我们可以指定这个 key，那么 producer 会根据 key 和 partition 机制来判断当前这条消息应该发送并存储到哪个 partition 中。我们可以根据需要进行扩展 producer 的 partition 机制。
 　　我们可以通过如下代码来实现自己的分片策略：
public class MyPartition implements Partitioner {//实现Partitioner接口
    private Random random=new Random();

    @Override
    public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
        //获得分区列表
        List<PartitionInfo> partitionInfos=cluster.partitionsForTopic(topic);
        int partitionNum=0;
        if(key==null){
            partitionNum=random.nextInt(partitionInfos.size()); //随机分区
        }else{
            partitionNum=Math.abs((key.hashCode())%partitionInfos.size());
        System.out.println("key ->"+key+"->value->"+value+"->"+partitionNum);
        return partitionNum;  //指定发送的分区值
    @Override
    public void close() {
    @Override
    public void configure(Map<String, ?> configs) {
　　然后基于之前的代码在producer上需要在消息发送端增加配置：指定自己的partiton策略
properties.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG,"com.gupaoedu.kafka.MyPartition");
消息默认的分发机制：
　　默认情况下，kafka 采用的是 hash 取模的分区算法。如果Key 为 null，则会随机分配一个分区。这个随机是在这个参数”metadata.max.age.ms”的时间范围内随机选择一个。对于这个时间段内，如果 key 为 null，则只会发送到唯一的分区。这个值在默认情况下是 10 分钟更新一次。关 于 Metadata ，简单理解就是Topic/Partition 和 broker 的映射关系，每一个 topic 的每一个 partition，需要知道对应的 broker 列表是什么，leader是谁、follower 是谁。这些信息都是存储在 Metadata 这个类里面。
消费端如何消费指定的分区：
　　通过下面的代码，就可以消费指定该 topic 下的 0 号分区。其他分区的数据就无法接收。
//消费指定分区的时候，不需要再订阅
//kafkaConsumer.subscribe(Collections.singletonList(topic));
//消费指定的分区
TopicPartition topicPartition=new TopicPartition(topic,0);
kafkaConsumer.assign(Arrays.asList(topicPartition));
消息的消费原理：
 　　在实际生产过程中，每个 topic 都会有多个 partitions，多个 partitions 的好处在于，一方面能够对 broker 上的数据进行分片有效减少了消息的容量从而提升 io 性能。另外一方面，为了提高消费端的消费能力，一般会通过多个consumer 去消费同一个 topic ，也就是消费端的负载均衡机制，也就是我们接下来要了解的，在多个 partition 以及多个 consumer 的情况下，消费者是如何消费消息的？kafka 存在 consumer group的 概 念 ， 也 就是 group.id 一 样 的 consumer ，这些consumer 属于一个 consumer group，组内的所有消费者协调在一起来消费订阅主题的所有分区。当然每一个分区只能由同一个消费组内的 consumer 来消费，那么同一个consumer group 里面的 consumer 是怎么去分配该消费哪个分区里的数据的呢？举个简单的例子就是如果存在的分区输，即partiton的数量于comsumer数量一致的时候，每个comsumer对应一个分区，如果comsumer数量多于分区，那么多出来的数量的comsumer将不工作，相反则是其中将会有comsumer消费多个分区。
　　分区分配策略：
　　在 kafka 中，存在两种分区分配策略，一种是 Range(默认)、另 一 种 另 一 种 还 是 RoundRobin （ 轮 询 ）。 通 过comsumer的配置partition.assignment.strategy 这个参数来设置。
　　Range strategy（范围分区）：　
　　Range 策略是对每个主题而言的，首先对同一个主题里面的分区按照序号进行排序，并对消费者按照字母顺序进行排序。假设我们有 10 个分区，3 个消费者，排完序的分区将会是 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9；消费者线程排完序将会是C1-0, C2-0, C3-0。然后将 partitions 的个数除于消费者线程的总数来决定每个消费者线程消费几个分区。如果除不尽，那么前面几个消费者线程将会多消费一个分区。比如我们有 10 个分区，3 个消费者线程， 10 / 3 = 3，而且除不尽，那么消费者线程 C1-0 将会多消费一个分区，所以最后分区分配的结果看起来是这样的：
　　C1-0 将消费 0, 1, 2, 3 分区
　　C2-0 将消费 4, 5, 6 分区
　　C3-0 将消费 7, 8, 9 分区
假如我们有 11 个分区，那么最后分区分配的结果看起来是这样的：
　　C1-0 将消费 0, 1, 2, 3 分区
　　C2-0 将消费 4, 5, 6, 7 分区
　　C3-0 将消费 8, 9, 10 分区
假如我们有 2 个主题(T1 和 T2)，分别有 10 个分区，那么最后分区分配的结果看起来是这样的：
　　C1-0 将消费 T1 主题的 0, 1, 2, 3 分区以及 T2 主题的 0, 1, 2, 3 分区
　　C2-0 将消费 T1 主题的 4, 5, 6 分区以及 T2 主题的 4, 5, 6 分区
　　C3-0 将消费 T1 主题的 7, 8, 9 分区以及 T2 主题的 7, 8, 9 分区
可以看出，C1-0 消费者线程比其他消费者线程多消费了 2 个分区，这就是 Range strategy 的一个很明显的弊端.
　　RoundRobin strategy（轮询分区）:
　　轮询分区策略是把所有 partition 和所有 consumer 线程都列出来，然后按照 hashcode 进行排序。最后通过轮询算法分配 partition 给消费线程。如果所有 consumer 实例的订阅是相同的，那么 partition 会均匀分布。假如按照 hashCode 排序完的 topic&partitions 组依次为 T1-5, T1-3, T1-0, T1-8, T1-2, T1-1, T1-4, T1-7, T1-6, T1-9，我们的消费者线程排序为 C1-0, C1-1, C2-0, C2-1，最后分区分配的结果为：
　　C1-0 将消费 T1-5, T1-2, T1-6 分区；
　　C1-1 将消费 T1-3, T1-1, T1-9 分区；
　　C2-0 将消费 T1-0, T1-4 分区；
　　C2-1 将消费 T1-8, T1-7 分区；
　　使用轮询分区策略必须满足两个条件
　　　　1. 每个主题的消费者实例具有相同数量的流
　　　　2. 每个消费者订阅的主题必须是相同的
　　什么时候会触发这个策略呢？当出现以下几种情况时，kafka 会进行一次分区分配操作，也就是 kafka consumer 的 rebalance。
　　1. 同一个 consumer group 内新增了消费者。
　　2. 消费者离开当前所属的 consumer group，比如主动停机或者宕机。
　　3. topic 新增了分区（也就是分区数量发生了变化）。
　　4.消费者主动取消订阅topic
　　kafka consuemr 的 rebalance 机制规定了一个 consumer group 下的所有 consumer 如何达成一致来分配订阅 topic的每个分区。而具体如何执行分区策略，就是前面提到过的两种内置的分区策略。而 kafka 对于分配策略这块，提供了可插拔的实现方式， 也就是说，除了这两种之外，我们还可以创建自己的分配机制。可以通过继承 AbstractPartitionAssignor 抽象类实现 assign 来做到。
　　谁来执行 Rebalance 以及管理 consumer 的 group 呢？
　　Kafka 提供了一个角色：coordinator(协调员) 来执行对于 consumer group 的管理，当 consumer group 的第一个 consumer 启动的时候，它会去和 kafka server(broker) 确定谁是它们组的 coordinator。之后该 group 内的所有成员都会和该 coordinator 进行协调通信。consumer group 如何确定自己的 coordinator 是谁呢？ 消费 者 向 kafka 集 群 中 的 任 意 一 个 broker 发 送 一 个GroupCoordinatorRequest 请求，服务端会返回一个负载最 小 的 broker 节 点 的 id ， 并 将 该 broker 设 置 为coordinator。在 rebalance 之前，需要保证 coordinator 是已经确定好了的，整个 rebalance 的过程分为两个步骤 ，一个是JoinGroup 的过程，在这个过程之后会进入一个Synchronizing Group State 阶段。那么这两个阶段都做了什么呢？
　　JoinGroup 的过程：
　　表示加入到 consumer group 中，在这一步中，所有的成员都会向 coordinator 发送 joinGroup 的请求。一旦所有成员都发送了 joinGroup 请求，那么 coordinator 会选择一个 consumer 担任 leader 角色，并把组成员信息和订阅信息发送消费者。下图就是描述了这么一个过程，并且请求与响应中携带的一些重要的信息。
　　protocol_metadata: 序列化后的消费者的订阅信息
　　leader_id： 消费组中的消费者，coordinator 会选择一个座位 leader，对应的就是 member_id
　　member_metadata 对应消费者的订阅信息
　　members：consumer group 中全部的消费者的订阅信息
　　generation_id：年代信息，类似于 zookeeper 的时候的 epoch 是一样的，对于每一轮 rebalance ，generation_id 都会递增。主要用来保护 consumer group。隔离无效的 offset 提交。也就是上一轮的 　　　　 consumer 成员无法提交 offset 到新的 consumer group 中。 
 　　Synchronizing Group State 阶段：
　　进入了 Synchronizing Group State阶段，主要逻辑是向 GroupCoordinator 发 送SyncGroupRequest 请求，并且处理 SyncGroupResponse响应，简单来说，就是 leader 将消费者对应的 partition 分配方案同步给 consumer group 中的所有 consumer，每个消费者都会向 coordinator 发送 syncgroup 请求，不过只有 leader 节点会发送分配方案，其他消费者只是打打酱油而已。当 leader 把方案发给 coordinator 以后，coordinator 会把结果设置到 SyncGroupResponse 中。这样所有成员都知道自己应该消费哪个分区。
 　　member_assignment :在syncGroup发送请求的时候，只有leader角色的comsumer才会去发送这个信息，而其他消费端是空的。然后会通过coordinator去分发给各个comsumer。
　　➢ consumer group 的分区分配方案是在客户端执行的！Kafka 将这个权利下放给客户端主要是因为这样做可以有更好的灵活性
offset ：
　　每个 topic可以划分多个分区（每个 Topic 至少有一个分区），同一topic 下的不同分区包含的消息是不同的。每个消息在被添加到分区时，都会被分配一个 offset（称之为偏移量），它是消息在此分区中的唯一编号，kafka 通过 offset 保证消息在分区内的顺序，offset 的顺序不跨分区，即 kafka 只保证在同一个分区内的消息是有序的； 对于应用层的消费来说，每次消费一个消息并且提交以后，会保存当前消费到的最近的一个 offset。那么 offset 保存在哪里？
　　这个重要的topic我们是不允许其出现单点故障的，所以我们需要在其生成都时候就创建副本，可是默认副本数是1 ，我们可以通过调整参数去修改：
offsets.topic.replication.factor=3
　　offset 在哪里维护？
　　在 kafka 中，提供了一个__consumer_offsets_* 的一个topic ， 把 offset 信 息 写 入 到 这 个 topic 中 。__consumer_offsets——保存了每个 consumer group某一时刻提交的 offset 信息。__consumer_offsets 默认有50 个分区。可以在 /tmp/kafka-logs/ 下查看。那么如何查看对应的 consumer_group 保存在哪个分区中呢？
　　通过Math.abs(“groupid”.hashCode())%groupMetadataTopicPartitionCount ; 由 于 默 认 情 况 下groupMetadataTopicPartitionCount 有 50 个分区，计算得到的结果为:4, 意味着当前的 consumer_group 的位移信息保存在__consumer_offsets 的第 4个分区，执行如下命令，可以查看当前 consumer_goup 中的offset 位移信息，消费端需保持连接状态。
sh kafka-simple-consumer-shell.sh --topic __consumer_offsets --partition 4 --broker-list 192.168.254.135:9092,192.168.254.136:9092,192.168.254.137:9092 --formatter "kafka.coordinator.group.GroupMetadataManager\$OffsetsMessageFormatter"
　　或者 2.11-2.3.0版本。需要确保listeners=PLAINTEXT://192.168.1.101:9092 。外部代理地址 advertised.listeners=PLAINTEXT://192.168.1.101:9092都已经修改，且消费者已经有所消费，否者会卡着。
sh /mysoft/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh --topic __consumer_offsets --partition 35 --bootstrap-server 192.168.254.135:9092,192.168.254.136:9092,192.168.254.137:9092 --formatter 'kafka.coordinator.group.GroupMetadataManager$OffsetsMessageFormatter'
执行语句可以看到如下结果：
　　这个意思就是 KafkaConsumerDemo1 消费组在 testTopic 中现在的 offsets 现在是 111.
动态增加Topic的副本(Replication)：
　　对于 __consumer_offsets 这个topic，在我们没有修改配置的情况下其默认的副本数量是 1 ，这种情况会出现的问题是消费组所对应的机器挂了会导致某一些消费者无法继续消费，当服务重启后，我们可以进行动态扩容副本数量。
　　首先我们需要运行以下命令查看指定 Topic的情况：
sh kafka-topics.sh --topic __consumer_offsets  --describe --zookeeper 192.168.1.101:2181
　　执行后会出现以下信息：
　　紧接着，我们需要准备一个扩容的Json 文件(replication.json)：
    "version": 1, 
    "partitions": [
            "topic": "__consumer_offsets", //哪个topic
            "partition": 35, //指定哪个分区
            "replicas": [//这里是机器的Id
            "topic": "__consumer_offsets", //哪个topic
            "partition": 36, //指定哪个分区
            "replicas": [//这里是机器的Id
        }//........可以多个
　　接下去需要执行以下命令：
sh kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper 192.168.1.101:2181 --reassignment-json-file replication.json --execute   
　　执行完会出现：
　　可以执行以下命令验证执行结果：sh kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper 192.168.1.101:2181 --reassignment-json-file replication.json --verify
　　接着可以去zookeeper上查看该分区的副本情况：
　　或者直接到kafka Topic数据目录下查看即可。
消息的存储：
 　　首先我们需要了解的是，kafka 是使用日志文件的方式来保存生产者和发送者的消息，每条消息都有一个 offset 值来表示它在分区中的偏移量。Kafka 中存储的一般都是海量的消息数据，为了避免日志文件过大，Log 并不是直接对应在一个磁盘上的日志文件，而是对应磁盘上的一个目录，这个目录的命名规则是<topic_name>_<partition_id>比如创建一个名为 firstTopic 的 topic，其中有 3 个 partition，那么在 kafka 的数据目录（/tmp/kafka-log，这里可以通过server.properties中的log.dirs=/tmp/kafka-logs去修改）中就有 3 个目录，firstTopic-0~3多个分区在集群中的分配 如果我们对于一个 topic，在集群中创建多个 partition，那么 partition 是如何分布的呢？
1.将所有 N Broker 和待分配的 i 个 Partition 排序
2.将第 i 个 Partition 分配到第(i mod n)个 Broker 上
　　结合前面讲的消息分发策略，就应该能明白消息发送到 broker 上，消息会保存到哪个分区中，并且消费端应该消费哪些分区的数据了。
　　所谓的幂等，简单说就是对接口的多次调用所产生的结果和调用一次是一致的。在0.11.0.0版本引入了创建幂等性Producer的功能。仅需要设置props.put(“enable.idempotence”，true)，或props.put(ProducerConfig.ENABLE_IDEMPOTENCE_CONFIG,true)。enable.idempotence设置成true后，Producer自动升级成幂等性Producer。Kafka会自动去重。Broker会多保存一些字段。当Producer发送了相同字段值的消息后，Broker能够自动知晓这些消息已经重复了。作用范围：
只能保证单分区上的幂等性，即一个幂等性Producer能够保证某个主题的一个分区上不出现重复消息。
只能实现单回话上的幂等性，这里的会话指的是Producer进程的一次运行。当重启了Producer进程之后，幂等性不保证。
事务型消息:
　　Kafka在0.11版本开始提供对事务的支持，提供是read committed隔离级别的事务。保证多条消息原子性地写入到目标分区，同时也能保证Consumer只能看到事务成功提交的消息。
事务性Producer：
　　保证多条消息原子性地写入到多个分区中。这批消息要么全部成功，要不全部失败。事务性Producer也不惧进程重启。设置：
properties.put(ProducerConfig.ENABLE_IDEMPOTENCE_CONFIG, true);//开启enable.idempotence = true
properties.put(ProducerConfig.TRANSACTIONAL_ID_CONFIG, "tx-id");//设置Producer端参数 transactional.id
　　除此之外，还要加上调用事务API，如initTransaction、beginTransaction、commitTransaction和abortTransaction，分别应对事务的初始化、事务开始、事务提交以及事务终止。如下：
// kafka  事务型消息
producer.initTransactions();
try {
　　producer.beginTransaction();
　　producer.send(record1);
　　producer.send(record2);
　　producer.commitTransaction();
} catch (KafkaException e) {
　　producer.abortTransaction();
　　这段代码能保证record1和record2被当做一个事务同一提交到Kafka，要么全部成功，要么全部写入失败。
Consumer端的设置：
　　设置 isolation.level参数，目前有两个取值：
read_uncommitted:默认值表明Consumer端无论事务型Producer提交事务还是终止事务，其写入的消息都可以读取。
read_committed:表明Consumer只会读取事务型Producer成功提交事务写入的消息。注意，非事务型Producer写入的所有消息都能看到。
Kafka Streams：
　　Kafka Streams是一个客户端库，用于构建任务关键型实时应用程序和微服务，其中输入和/或输出数据 存储在Kafka集群中。Kafka Streams结合了在客户端编写和部署标准Java和Scala应用程序的简单性以及 Kafka服务器端集群技术的优势，使这些应用程序具有高度可扩展性，弹性，容错性，分布式等等。
功能强大 高扩展性，弹性，容错 
轻量级 无需专门的集群 一个库，而不是框架 
完全集成 100%的Kafka 0.10.0版本兼容 易于集成到现有的应用程序 
实时性 毫秒级延迟 并非微批处理 窗口允许乱序数据 允许迟到数据
　　为什么要有Kafka Streams ？
　　当前已经有非常多的流式处理系统，最知名且应用最多的开源流式处理系统有Spark Streaming和 Apache Storm。Apache Storm发展多年，应用广泛，提供记录级别的处理能力，当前也支持SQL on Stream。而Spark Streaming基于Apache Spark，可以非常方便与图计算，SQL处理等集成，功能强 大，对于熟悉其它Spark应用开发的用户而言使用门槛低。另外，目前主流的Hadoop发行版，如 Cloudera和Hortonworks，都集成了Apache Storm和Apache Spark，使得部署更容易。 既然Apache Spark与Apache Storm拥用如此多的优势，那为何还需要Kafka Stream呢？主要有如下原 因。 
第一，Spark和Storm都是流式处理框架，而Kafka Stream提供的是一个基于Kafka的流式处理类库。框 架要求开发者按照特定的方式去开发逻辑部分，供框架调用。开发者很难了解框架的具体运行方式，从 而使得调试成本高，并且使用受限。而Kafka Stream作为流式处理类库，直接提供具体的类给开发者调 用，整个应用的运行方式主要由开发者控制，方便使用和调试。
第二，虽然Cloudera与Hortonworks方便了Storm和Spark的部署，但是这些框架的部署仍然相对复 杂。而Kafka Stream作为类库，可以非常方便的嵌入应用程序中，它对应用的打包和部署基本没有任何 要求。 
第三，就流式处理系统而言，基本都支持Kafka作为数据源。例如Storm具有专门的kafka-spout，而 Spark也提供专门的spark-streaming-kafka模块。事实上，Kafka基本上是主流的流式处理系统的标准 数据源。换言之，大部分流式系统中都已部署了Kafka，此时使用Kafka Stream的成本非常低
第四，使用Storm或Spark Streaming时，需要为框架本身的进程预留资源，如Storm的supervisor和 Spark on YARN的node manager。即使对于应用实例而言，框架本身也会占用部分资源，如Spark Streaming需要为shuffle和storage预留内存。但是Kafka作为类库不占用系统资源。
 第五，由于Kafka本身提供数据持久化，因此Kafka Stream提供滚动部署和滚动升级以及重新计算的能 力。 
第六，由于Kafka Consumer Rebalance机制，Kafka Stream可以在线动态调整并行度。
　　单词统计案例：
1：启动 zookeeper 、 Kafka
2：创建名为streams-plaintext-input的输入主题和名为streams-wordcount-output的输出主题
bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic streams-plaintext-input
bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic streams-wordcount-output --config cleanup.policy=compact
3：运行以下程序
public final class WordCountDemo {
    public static void main(final String[] args) {
        final Properties props = new Properties();
        props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "streams-wordcount");
        props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        props.put(StreamsConfig.CACHE_MAX_BYTES_BUFFERING_CONFIG, 0);
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass().getName());
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass().getName());
        // setting offset reset to earliest so that we can re-run the demo code with the same pre-loaded data
        // Note: To re-run the demo, you need to use the offset reset tool:
        // https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/Kafka+Streams+Application+Reset+Tool
        props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");
        final StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
        final KStream<String, String> source = builder.stream("streams-plaintext-input");
        final KTable<String, Long> counts = source
            .flatMapValues(value -> Arrays.asList(value.toLowerCase(Locale.getDefault()).split(" ")))
            .groupBy((key, value) -> value)
            .count();
        // need to override value serde to Long type
        counts.toStream().to("streams-wordcount-output", Produced.with(Serdes.String(), Serdes.Long()));
        final KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), props);
        final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);
        // attach shutdown handler to catch control-c
        Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread("streams-wordcount-shutdown-hook") {
            @Override
            public void run() {
                streams.close();
                latch.countDown();
        try {
            streams.start();
            latch.await();
        } catch (final Throwable e) {
            System.exit(1);
        System.exit(0);
4：处理数据
//开启生产者
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic streams-plaintext-input
//开启消费者
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic streams-wordcount-output --from-beginning --formatter kafka.tools.DefaultMessageFormatter 
--property print.key=true --property print.value=true --property key.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer --property value.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.LongDeserializer
　　然后在控制台上线发送若干个单词，在消费端可以看到输出：
Kafka producer  interceptor 拦截器 ：
　　拦截器原理 Producer拦截器(interceptor)是在Kafka 0.10版本被引入的，主要用于实现clients端的定制化控制逻 辑。 对于producer而言，interceptor使得用户在消息发送前以及producer回调逻辑前有机会对消息做一些 定制化需求，比如修改消息等。同时，producer允许用户指定多个interceptor按序作用于同一条消息从 而形成一个拦截链(interceptor chain)。Intercetpor的实现接口是 org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor，其定义的方法包括： 
configure(configs) 获取配置信息和初始化数据时调用。
onSend(ProducerRecord)： 该方法封装进KafkaProducer.send方法中，即它运行在用户主线程中。Producer确保在消息被序列化 以及计算分区前调用该方法。用户可以在该方法中对消息做任何操作，但最好保证不要修改消息所属的 topic和分区，否则会影响目标分区的计算 
onAcknowledgement(RecordMetadata, Exception)： 该方法会在消息被应答或消息发送失败时调用，并且通常都是在producer回调逻辑触发之前。 onAcknowledgement运行在producer的IO线程中，因此不要在该方法中放入很重的逻辑，否则会拖慢 producer的消息发送效率 
close： 关闭interceptor，主要用于执行一些资源清理工作 如前所述，interceptor可能被运行在多个线程中，因此在具体实现时用户需要自行确保线程安全。另外 倘若指定了多个interceptor，则producer将按照指定顺序调用它们，并仅仅是捕获每个interceptor可 能抛出的异常记录到错误日志中而非在向上传递。这在使用过程中要特别留意。
　　示例程序如下：
public class KafkaProducerInterceptor implements ProducerInterceptor<String, String> {
    @Override
    public ProducerRecord<String, String> onSend(ProducerRecord<String, String> record) {
        System.out.println("KafkaProducerInterceptor onSend: " + record);
        return record;
    @Override
    public void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
        System.out.println("KafkaProducerInterceptor onAcknowledgement: " + metadata);
    @Override
    public void close() {
        System.out.println("KafkaProducerInterceptor close: ");
    @Override
    public void configure(Map<String, ?> configs) {
        System.out.println("KafkaProducerInterceptor configure: " + configs);
　　添加拦截器链：
 // 2 构建拦截链
List interceptors = new ArrayList<>();    interceptors.add("com.wuzz.demo.integratedway1.config.KafkaProducerInterceptor");
props.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG, interceptors);
Kafka consumer interceptor 拦截器 ：
　　实现接口是 org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerInterceptor，其定义的方法包括：
onConsume：消息返回给Consumer之前被调用.
onCommit：Consumer 在提交位移之后调用.
　　示例程序如下：
public class KafkaConsumerInterceptor implements ConsumerInterceptor {
    @Override
    public ConsumerRecords onConsume(ConsumerRecords consumerRecords) {
        System.out.println("KafkaConsumerInterceptor onConsume : " + consumerRecords);
        return consumerRecords;
    @Override
    public void close() {
        System.out.println("KafkaConsumerInterceptor close : ");
    @Override
    public void onCommit(Map map) {
        System.out.println("KafkaConsumerInterceptor onCommit : " + map);
    @Override
    public void configure(Map<String, ?> map) {
        System.out.println("KafkaConsumerInterceptor configure : " + map);
　　添加拦截器链：
// 2 构建拦截链
List interceptors = new ArrayList<>();      interceptors.add("com.wuzz.demo.integratedway1.config.KafkaConsumerInterceptor");
props.put(ConsumerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG, interceptors);
　　启动服务，发送消息后会在控制台打印出相关拦截信息。
 　　基于拦截器，我们可以实现消息发送、消息消费前后进行一些业务处理。