Publié par admin dans 

기본적으로 버퍼에 사용되지 않는 추가 공간이 있더라도 버퍼를 즉시 보낼 수 있습니다. 그러나 요청 수를 줄이려면 linger.ms 0보다 큰 것으로 설정할 수 있습니다. 이렇게 하면 생산자가 동일한 일괄 처리를 채우기 위해 더 많은 레코드가 도착할 수 있도록 요청을 보내기 전에 해당 밀리초까지 기다려야 합니다. 이는 TCP의 Nagle 알고리즘과 유사합니다. 예를 들어 위의 코드 조각에서 느린 시간을 1밀리초로 설정했기 때문에 단일 요청으로 100개의 레코드가 모두 전송될 수 있습니다. 그러나 이 설정은 버퍼를 채우지 않은 경우 더 많은 레코드가 도착할 때까지 요청에 1밀리초의 대기 시간을 추가합니다. 시간에 가깝게 도착하는 레코드는 일반적으로 linger.ms=0과 함께 일괄 처리되므로 느린 구성에 관계없이 무거운 부하 일괄 처리가 수행됩니다. 그러나 이 것을 0보다 큰 것으로 설정하면 적은 양의 대기 시간으로 최대 부하가 되지 않을 때 보다 적게, 더 효율적인 요청으로 이어질 수 있습니다. 항아리 파일 kafka-client:0.10.2.0을 가져옵니다. 아파치 카프카는 sl4j so를 사용하여 로그백을 설정합니다(ch.qos.logback:logback-classic:1.2.2). 이 아파치 카프카 튜토리얼에서 – 카프카 프로듀서 예, 우리는 카프카 프로듀서에 대해 배웠습니다, 자바를 사용하여 카프카 생산자 응용 프로그램을 실현하기 위해 단계 별 가이드를 제시했다. librdkafka에서 비슷한 기능을 사용할 수 있지만 초기화시 구성해야 합니다.

Java 생산자에는 send() API가 포함되어 있으며, 이 API는 전송 결과를 얻기 위해 폴링할 수 있는 미래를 반환합니다. 우리는 카프카 프로듀서를 만드는 간단한 예제를 만들었습니다. 먼저 복제된 새로운 카프카 토픽을 만들었습니다. 그런 다음 Java에서 Kafka 복제 토픽을 사용하여 레코드를 보내는 Kafka Producer를 만들었습니다. 우리는 비동기 및 동기화 보내기 방법을 사용하여 카프카 프로듀서와 레코드를 보냈습니다. 이 예제에서는 한 Kafka 항목에서 소비 하 고 다른 Kafka 항목에 생산 하는 방법을 보여 줍니다. 이 예제에서는 이클립스를 사용합니다. 그러나 프로세스는 대부분의 다른 IID에 대해 동일하게 유지되어야 합니다. 이 튜토리얼에서는, 우리는 메이븐을 사용하여 샘플 아파치 카프카 자바 응용 프로그램을 개발할 것입니다. 우리는 우리의 로컬 기계에서 아파치 카프카와 사육사를 구성하고 카프카 브로커에 여러 파티션과 테스트 주제를 만들 것입니다. 우리는 주제에 메시지를 생성하고 또한 그것에서 메시지를 소비하는 자바에 정의 된 별도의 소비자와 생산자가있을 것이다.

또한 단일 토픽의 여러 파티션에 메시지를 생성하는 방법과 이러한 메시지가 소비자 그룹에서 어떻게 사용되는지도 살펴봅니다.