#指定kafka节点列表，用于获取metadata，不必全部指定
    metadata.broker.list=192.168.2.105:9092,192.168.2.106:9092

    # 指定分区处理类。默认kafka.producer.DefaultPartitioner，表通过key哈希到对应分区
    #partitioner.class=com.meituan.mafka.client.producer.CustomizePartitioner

    # 是否压缩，默认0表示不压缩，1表示用gzip压缩，2表示用snappy压缩。压缩后消息中会有头来指明消息压缩类型，故在消费者端消息解压是透明的无需指定。
    compression.codec=none
      
    # 指定序列化处理类(mafka client API调用说明-->3.序列化约定wiki)，默认为kafka.serializer.DefaultEncoder,即byte[]
    serializer.class=com.meituan.mafka.client.codec.MafkaMessageEncoder
    # serializer.class=kafka.serializer.DefaultEncoder
    # serializer.class=kafka.serializer.StringEncoder

    # 如果要压缩消息，这里指定哪些topic要压缩消息，默认empty，表示不压缩。
    #compressed.topics=

    ########### request ack ###############
    # producer接收消息ack的时机.默认为0.
    # 0: producer不会等待broker发送ack
    # 1: 当leader接收到消息之后发送ack
    # 2: 当所有的follower都同步消息成功后发送ack.
    request.required.acks=0

    # 在向producer发送ack之前,broker允许等待的最大时间
    # 如果超时,broker将会向producer发送一个error ACK.意味着上一次消息因为某种
    # 原因未能成功(比如follower未能同步成功)
    request.timeout.ms=10000
    ########## end #####################

    # 同步还是异步发送消息，默认“sync”表同步，"async"表异步。异步可以提高发送吞吐量,
    # 也意味着消息将会在本地buffer中,并适时批量发送，但是也可能导致丢失未发送过去的消息
    producer.type=sync

    ############## 异步发送 (以下四个异步参数可选) ####################
    # 在async模式下,当message被缓存的时间超过此值后,将会批量发送给broker,默认为5000ms
    # 此值和batch.num.messages协同工作.
    queue.buffering.max.ms = 5000

    # 在async模式下,producer端允许buffer的最大消息量
    # 无论如何,producer都无法尽快的将消息发送给broker,从而导致消息在producer端大量沉积
    # 此时,如果消息的条数达到阀值,将会导致producer端阻塞或者消息被抛弃，默认为10000
    queue.buffering.max.messages=20000

    # 如果是异步，指定每次批量发送数据量，默认为200
    batch.num.messages=500

    # 当消息在producer端沉积的条数达到"queue.buffering.max.meesages"后
    # 阻塞一定时间后,队列仍然没有enqueue(producer仍然没有发送出任何消息)
    # 此时producer可以继续阻塞或者将消息抛弃,此timeout值用于控制"阻塞"的时间
    # -1: 无阻塞超时限制,消息不会被抛弃
    # 0:立即清空队列,消息被抛弃
    queue.enqueue.timeout.ms=-1
    ################ end ###############

    # 当producer接收到error ACK,或者没有接收到ACK时,允许消息重发的次数
    # 因为broker并没有完整的机制来避免消息重复,所以当网络异常时(比如ACK丢失)
    # 有可能导致broker接收到重复的消息,默认值为3.
    message.send.max.retries=3

    # producer刷新topic metada的时间间隔,producer需要知道partition leader的位置,以及当前topic的情况
    # 因此producer需要一个机制来获取最新的metadata,当producer遇到特定错误时,将会立即刷新
    # (比如topic失效,partition丢失,leader失效等),此外也可以通过此参数来配置额外的刷新机制，默认值600000
    topic.metadata.refresh.interval.ms=60000

    # zookeeper连接服务器地址，此处为线下测试环境配置(kafka消息服务-->kafka broker集群线上部署环境wiki)
    # 配置例子："127.0.0.1:3000,127.0.0.1:3001,127.0.0.1:3002"
    zookeeper.connect=192.168.2.225:2181,192.168.2.225:2182,192.168.2.225:2183/config/mobile/mq/mafka

    # zookeeper的session过期时间，默认5000ms，用于检测消费者是否挂掉，当消费者挂掉，其他消费者要等该指定时间才能检查到并且触发重新负载均衡
    zookeeper.session.timeout.ms=5000
    zookeeper.connection.timeout.ms=10000

    # 指定多久消费者更新offset到zookeeper中。注意offset更新时基于time而不是每次获得的消息。一旦在更新zookeeper发生异常并重启，将可能拿到已拿到过的消息
    zookeeper.sync.time.ms=2000

    #指定消费组
    group.id=xxx

    # 当consumer消费一定量的消息之后,将会自动向zookeeper提交offset信息
    # 注意offset信息并不是每消费一次消息就向zk提交一次,而是现在本地保存(内存),并定期提交,默认为true
    auto.commit.enable=true

    # 自动更新时间。默认60 * 1000
    auto.commit.interval.ms=1000

    # 当前consumer的标识,可以设定,也可以有系统生成,主要用来跟踪消息消费情况,便于观察
    conusmer.id=xxx

    # 消费者客户端编号，用于区分不同客户端，默认客户端程序自动产生
    client.id=xxxx

    # 最大取多少块缓存到消费者(默认10)
    queued.max.message.chunks=50

    # 当有新的consumer加入到group时,将会reblance,此后将会有partitions的消费端迁移到新
    # 的consumer上,如果一个consumer获得了某个partition的消费权限,那么它将会向zk注册
    # "Partition Owner registry"节点信息,但是有可能此时旧的consumer尚没有释放此节点,
    # 此值用于控制,注册节点的重试次数.
    rebalance.max.retries=5

    # 获取消息的最大尺寸,broker不会像consumer输出大于此值的消息chunk
    # 每次feth将得到多条消息,此值为总大小,提升此值,将会消耗更多的consumer端内存
    fetch.min.bytes=6553600

    # 当消息的尺寸不足时,server阻塞的时间,如果超时,消息将立即发送给consumer
    fetch.wait.max.ms=5000
    socket.receive.buffer.bytes=655360

    # 如果zookeeper没有offset值或offset值超出范围。那么就给个初始的offset。有smallest、largest、
    # anything可选，分别表示给当前最小的offset、当前最大的offset、抛异常。默认largest
    auto.offset.reset=smallest

    # 指定序列化处理类(mafka client API调用说明-->3.序列化约定wiki)，默认为kafka.serializer.DefaultDecoder,即byte[]
    derializer.class=com.meituan.mafka.client.codec.MafkaMessageDecoder

#partitioner.class=
metadata.broker.list=127.0.0.1:9092,127.0.0.1:9093
##,127.0.0.1:9093
producer.type=sync
compression.codec=0
serializer.class=kafka.serializer.StringEncoder
##在producer.type=async时有效
#batch.num.messages=100

package com.test.kafka;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
import java.util.Properties;

import kafka.javaapi.producer.Producer;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.producer.ProducerConfig;
public class LogProducer {

    private Producer<String,String> inner;
    public LogProducer() throws Exception{
        Properties properties = new Properties();
        properties.load(ClassLoader.getSystemResourceAsStream("producer.properties"));
        ProducerConfig config = new ProducerConfig(properties);
        inner = new Producer<String, String>(config);
    }

    
    public void send(String topicName,String message) {
        if(topicName == null || message == null){
            return;
        }
        KeyedMessage<String, String> km = new KeyedMessage<String, String>(topicName,message);
        inner.send(km);
    }
    
    public void send(String topicName,Collection<String> messages) {
        if(topicName == null || messages == null){
            return;
        }
        if(messages.isEmpty()){
            return;
        }
        List<KeyedMessage<String, String>> kms = new ArrayList<KeyedMessage<String, String>>();
        for(String entry : messages){
            KeyedMessage<String, String> km = new KeyedMessage<String, String>(topicName,entry);
            kms.add(km);
        }
        inner.send(kms);
    }
    
    public void close(){
        inner.close();
    }
    
    /**
     * @param args
     */
    public static void main(String[] args) {
        LogProducer producer = null;
        try{
            producer = new LogProducer();
            int i=0;
            while(true){
                producer.send("test-topic", "this is a sample" + i);
                i++;
                Thread.sleep(2000);
            }
        }catch(Exception e){
            e.printStackTrace();
        }finally{
            if(producer != null){
                producer.close();
            }
        }

    }

}

zookeeper.connect=127.0.0.1:2181,127.0.0.1:2182,127.0.0.1:2183
##,127.0.0.1:2182,127.0.0.1:2183
# timeout in ms for connecting to zookeeper
zookeeper.connectiontimeout.ms=1000000
#consumer group id
group.id=test-group
#consumer timeout
#consumer.timeout.ms=5000

package com.test.kafka;

import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

import kafka.consumer.Consumer;
import kafka.consumer.ConsumerConfig;
import kafka.consumer.ConsumerIterator;
import kafka.consumer.KafkaStream;
import kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector;
import kafka.message.MessageAndMetadata;
public class LogConsumer {

    private ConsumerConfig config;
    private String topic;
    private int partitionsNum;
    private MessageExecutor executor;
    private ConsumerConnector connector;
    private ExecutorService threadPool;
    public LogConsumer(String topic,int partitionsNum,MessageExecutor executor) throws Exception{
        Properties properties = new Properties();
        properties.load(ClassLoader.getSystemResourceAsStream("consumer.properties"));
        config = new ConsumerConfig(properties);
        this.topic = topic;
        this.partitionsNum = partitionsNum;
        this.executor = executor;
    }
    
    public void start() throws Exception{
        connector = Consumer.createJavaConsumerConnector(config);
        Map<String,Integer> topics = new HashMap<String,Integer>();
        topics.put(topic, partitionsNum);
        Map<String, List<KafkaStream<byte[], byte[]>>> streams = connector.createMessageStreams(topics);
        List<KafkaStream<byte[], byte[]>> partitions = streams.get(topic);
        threadPool = Executors.newFixedThreadPool(partitionsNum);
        for(KafkaStream<byte[], byte[]> partition : partitions){
            threadPool.execute(new MessageRunner(partition));
        } 
    }

        
    public void close(){
        try{
            threadPool.shutdownNow();
        }catch(Exception e){
            //
        }finally{
            connector.shutdown();
        }
        
    }
    
    class MessageRunner implements Runnable{
        private KafkaStream<byte[], byte[]> partition;
        
        MessageRunner(KafkaStream<byte[], byte[]> partition) {
            this.partition = partition;
        }
        
        public void run(){
            ConsumerIterator<byte[], byte[]> it = partition.iterator();
            while(it.hasNext()){
                MessageAndMetadata<byte[],byte[]> item = it.next();
                System.out.println("partiton:" + item.partition());
                System.out.println("offset:" + item.offset());
                executor.execute(new String(item.message()));//UTF-8
            }
        }
    }
    
    interface MessageExecutor {
        
        public void execute(String message);
    }
    
    /**
     * @param args
     */
    public static void main(String[] args) {
        LogConsumer consumer = null;
        try{
            MessageExecutor executor = new MessageExecutor() {
                
                public void execute(String message) {
                    System.out.println(message);
                    
                }
            };
            consumer = new LogConsumer("test-topic", 2, executor);
            consumer.start();
        }catch(Exception e){
            e.printStackTrace();
        }finally{
//            if(consumer != null){
//                consumer.close();
//            }
        }

    }

}