背景概述 写道
kafka0.9及以前版本kafka offset 保存在zookeeper, 因频繁读写zookeeper性能不高;从0.10开始,主题分区offset存储于kafka独立主题中。
管理监控kafka主题及分区offset至关重要,原网上很开源流行工具KafkaOffsetMonitor、kafka-manager,旧版offset保存于zookeeper,kafka consumer无相应API,从kafka0.10.1.1以后提供相应API读取主题分区offset(也可以调用KafkaClient API,kafka管理API由scala语言编写)
上述开源kafka管理工具对于配置有KAFKA SASL安全认证的集群,需要修改相应代码重新编译,也就是直接下载连接不上kafka集群。KafkaOffsetMonitor、kafka-manager都是采用scala语言编写,本节程序大都用Java程序编写,少部份采用JAVA调用了scala接口方法。如果有必要我们下节将KafkaOffsetMonitor升级,增加kafka安全性支持。
Kafka SASL安全配置,本节暂不做讲解。
管理监控kafka主题及分区offset至关重要,原网上很开源流行工具KafkaOffsetMonitor、kafka-manager,旧版offset保存于zookeeper,kafka consumer无相应API,从kafka0.10.1.1以后提供相应API读取主题分区offset(也可以调用KafkaClient API,kafka管理API由scala语言编写)
上述开源kafka管理工具对于配置有KAFKA SASL安全认证的集群,需要修改相应代码重新编译,也就是直接下载连接不上kafka集群。KafkaOffsetMonitor、kafka-manager都是采用scala语言编写,本节程序大都用Java程序编写,少部份采用JAVA调用了scala接口方法。如果有必要我们下节将KafkaOffsetMonitor升级,增加kafka安全性支持。
Kafka SASL安全配置,本节暂不做讲解。
KafkaConsumer 接口描述 写道
KafkaConsumer 接口
1)Map<String, List<PartitionInfo>> listTopics() 返回所有主题分区列表信息
2)List<PartitionInfo> partitionsFor(String topic) 返回指定主题的分区列表信息
3)Map<TopicPartition, Long> beginningOffsets(List<TopicPartition> topicPartition) 返回指定分区列表中所有分区开始偏移Offset
4)Map<TopicPartition, Long> endOffsets(List<TopicPartition> topicPartition) 返回指定分区列表中所有分区结束偏移Offset(即为LogEndOffset)
KafkaConsumer 线程不安全,所在close方法上加上锁; 通下述接口可以获取主题及分区Offset信息。
1)Map<String, List<PartitionInfo>> listTopics() 返回所有主题分区列表信息
2)List<PartitionInfo> partitionsFor(String topic) 返回指定主题的分区列表信息
3)Map<TopicPartition, Long> beginningOffsets(List<TopicPartition> topicPartition) 返回指定分区列表中所有分区开始偏移Offset
4)Map<TopicPartition, Long> endOffsets(List<TopicPartition> topicPartition) 返回指定分区列表中所有分区结束偏移Offset(即为LogEndOffset)
KafkaConsumer 线程不安全,所在close方法上加上锁; 通下述接口可以获取主题及分区Offset信息。
package com.sunshine.kafka; import java.net.URL; import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; import java.util.Properties; import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig; import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer; import org.apache.kafka.clients.consumer.OffsetAndMetadata; import org.apache.kafka.common.PartitionInfo; import org.apache.kafka.common.TopicPartition; import com.sunshine.boot.MainBootApplication; /** * Kafa meta informations * @author oy * */ public class KafkaConsumeMeta { private final KafkaConsumer<Integer, String> consumer; private final String topic; private ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); public KafkaConsumeMeta(String servers) { this(null, servers); } public Properties getDefaultProperties(){ Properties props = new Properties(); // kafka server //props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.2.178:9092"); // group id props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "DemoConsumer"); props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "true"); props.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "1000"); props.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, "90000"); //props.put(ConsumerConfig.HEARTBEAT_INTERVAL_MS_CONFIG, "30000"); props.put(ConsumerConfig.REQUEST_TIMEOUT_MS_CONFIG, "670000"); props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.IntegerDeserializer"); props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); // load props Map<String, String> map = MainBootApplication.getAllPropertiesByPrefix("kafka"); for(Map.Entry<String, String> entry : map.entrySet()){ props.put(entry.getKey(), entry.getValue()); } return props; } public KafkaConsumeMeta(String topic, String servers) { Properties props = getDefaultProperties(); props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, servers); consumer = new KafkaConsumer<>(props); this.topic = topic; } public KafkaConsumeMeta(String servers, boolean security) { this(null, servers, security); } public KafkaConsumeMeta(String topic, String servers, boolean security) { Properties props = getDefaultProperties(); props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, servers); // 安全 if(security){ props.put("security.protocol", "SASL_PLAINTEXT"); props.put("sasl.mechanism", "PLAIN"); } consumer = new KafkaConsumer<>(props); this.topic = topic; } /** * 查询所有主题分区信息 * key=topic * value=List<PartitionInfo> * @return */ public Map<String, List<PartitionInfo>> getAllTopicPartiions(){ Map<String, List<PartitionInfo>> map = consumer.listTopics(); return map; } /** * 查询指定主题分区列表信息 * @param topic * @return */ public List<PartitionInfo> getPartitionInfo(String topic){ return consumer.partitionsFor(topic); } /** * * @param info * @return */ public TopicPartition transforTopicPartition(PartitionInfo info){ return new TopicPartition(info.topic(),info.partition()); } /** * * @param list * @return */ public Collection<TopicPartition> transforTopicPartition(List<PartitionInfo> list){ List<TopicPartition> result = new ArrayList<TopicPartition>(); for(PartitionInfo info : list){ result.add(transforTopicPartition(info)); } return result; } /** * 获取分区开始的偏移量 * @param partitions * @return */ public Map<TopicPartition, Long> getBeginningOffsets(List<TopicPartition> topicPartition){ return consumer.beginningOffsets(topicPartition); } /** * 获取分区结束的偏移量 * @param partitions * @return */ public Map<TopicPartition, Long> getEndOffsets(List<TopicPartition> topicPartition){ return consumer.endOffsets(topicPartition); } /** * @return the consumer */ public KafkaConsumer<Integer, String> getConsumer() { return consumer; } public OffsetAndMetadata getCurrentOffsetAndMetadata(TopicPartition tp){ return consumer.committed(new TopicPartition(tp.topic(),tp.partition())); } public void close(){ // consumer is unsafe thread object lock.lock(); try { if(consumer!=null) consumer.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally{ lock.unlock(); } } }
主题消费组Offfset信息 写道
管理监控中我们需要获取某个主题、使用某个组在各个分区消耗费位情况,以此来了解消费者的消费能力。
package com.sunshine.kafka; import java.net.URL; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.Collections; import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Properties; import java.util.Set; import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock; import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer; import org.apache.kafka.clients.consumer.OffsetAndMetadata; import org.apache.kafka.common.Node; import org.apache.kafka.common.PartitionInfo; import org.apache.kafka.common.TopicPartition; import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import com.sunshine.boot.MainBootApplication; import kafka.admin.AdminClient; import kafka.admin.AdminClient.ConsumerSummary; import kafka.common.TopicAndPartition; import kafka.coordinator.GroupOverview; import scala.Option; import scala.collection.JavaConverters; public class KafkaConsumeGroupMetaByAdminClient { private final AdminClient client ; private final String servers; private final boolean security; private final String groupId; private final String topic; private KafkaConsumer<String, String> consumer; private Logger log = LoggerFactory.getLogger(getClass()); private ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); public KafkaConsumeGroupMetaByAdminClient(String servers, String topic, String groupId, boolean security){ Properties properties = new Properties(); String deserializer = new StringDeserializer().getClass().getName(); // kafka servers properties.put(ExtConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, servers); properties.put(ExtConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "false"); properties.put(ExtConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, "30000"); properties.put(ExtConsumerConfig.REQUEST_TIMEOUT_MS_CONFIG, "500000"); properties.put(ExtConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, deserializer); properties.put(ExtConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, deserializer); if (security) { properties.put("security.protocol", "SASL_PLAINTEXT"); properties.put("sasl.mechanism", "PLAIN"); } this.security = security; this.servers = servers; this.groupId = groupId; this.topic = topic; this.client = AdminClient.create(properties); } public Set<GroupOverview> listAllConsumerGroups() { scala.collection.immutable.List<GroupOverview> list = client.listAllConsumerGroupsFlattened(); List<GroupOverview> result = JavaConverters.asJavaListConverter(list).asJava(); return new HashSet<GroupOverview>(result); } /** * 使用Kafka自带管理接口AdminClient获取组消费情况 * 使用同一组名消费的所有主题及分区列表信息 * @return */ public List<CounsumeGroupMode> getConsumeGroup() { lock.lock(); Option<scala.collection.immutable.List<ConsumerSummary>> option = client.describeConsumerGroup(groupId); try{ if(option.isEmpty()){ log.error("Consumer group "+groupId+" is rebalancing."); } else { List<ConsumerSummary> consumers = JavaConverters.asJavaListConverter(option.get()).asJava(); KafkaConsumer<String, String> consumer = getConsumer(); List<CounsumeGroupMode> result = new ArrayList<>(); for(ConsumerSummary consumerSummary : consumers){ List<TopicPartition> tps = JavaConverters.asJavaListConverter(consumerSummary.assignment()).asJava(); List<TopicAndPartition> taps = new ArrayList<>(); Map<TopicAndPartition, Long> partitionOffsets = new HashMap<TopicAndPartition, Long>(); for(TopicPartition tp : tps){ TopicAndPartition topicAndPartition = new TopicAndPartition(tp.topic(), tp.partition()); taps.add(topicAndPartition); OffsetAndMetadata offsetAndMetadata = consumer.committed(new TopicPartition(tp.topic(),tp.partition())); partitionOffsets.put(topicAndPartition, (offsetAndMetadata == null)?0:offsetAndMetadata.offset()); } List<CounsumeGroupMode> t = describeTopicPartition(groupId, taps, partitionOffsets,consumerSummary.clientId()+"_"+consumerSummary.clientHost()); result.addAll(t); } return result; } } catch(Exception e){ e.printStackTrace(); } finally{ lock.unlock(); } return Collections.EMPTY_LIST; } /** * 获取指定主题所有分区开始偏移Offset、最大Offset、当前组消费Offset * @return */ public List<ExtPartitionInfo> getTopicPartitionsAllOffset(){ List<ExtPartitionInfo> result = new ArrayList<ExtPartitionInfo>(); try{ lock.lock(); KafkaConsumer<String, String> consumer = getConsumer(); List<PartitionInfo> pis = consumer.partitionsFor(this.topic); List<TopicPartition> tps = transforTopicPartition(pis); Map<TopicPartition, Long> beginOffsets = consumer.beginningOffsets(tps); Map<TopicPartition, Long> endOffsets = consumer.endOffsets(tps); //1 for (PartitionInfo pi : pis) { TopicPartition _tp = new TopicPartition(pi.topic(), pi.partition()); // 获取当前主题分区消息位置方法1 //OffsetAndMetadata offsetAndMetadata = consumer.committed(_tp); //long currentOffset = (offsetAndMetadata == null)?0:offsetAndMetadata.offset(); // 获取当前主题分区消息位置方法2 long currentOffset = getCurrentOffset(pi.topic(), pi.partition()); // 统一使用endOffsets值 // 原注释位置1先执行,所以注释位置2获取的值大于等于注释位置1的值 //long logendOffset = getLogEndOffset(pi.topic(), pi.partition()); //2 ExtPartitionInfo epi = new ExtPartitionInfo(pi.topic(), pi.partition(), pi.leader(), pi.replicas(), pi.inSyncReplicas(), beginOffsets.get(_tp), endOffsets.get(_tp), currentOffset, endOffsets.get(_tp)); result.add(epi); } Collections.sort(result); } catch(Exception e){ e.printStackTrace(); } finally{ lock.unlock(); } return result; } private List<TopicPartition> transforTopicPartition(List<PartitionInfo> list){ List<TopicPartition> result = new ArrayList<TopicPartition>(); for(PartitionInfo info : list){ result.add(transforTopicPartition(info)); } return result; } private TopicPartition transforTopicPartition(PartitionInfo info){ return new TopicPartition(info.topic(),info.partition()); } private List<CounsumeGroupMode> describeTopicPartition(String group, List<TopicAndPartition> topicPartitions, Map<TopicAndPartition, Long> partitionOffsets,String owner){ List<CounsumeGroupMode> rs = new ArrayList<>(); for(TopicAndPartition tap : topicPartitions){ long logEndOffset = getLogEndOffset(tap.topic(), tap.partition()); long currentOffset = partitionOffsets.get(tap); CounsumeGroupMode cgm = new CounsumeGroupMode(group, tap.topic(), tap.partition(), currentOffset, logEndOffset, owner); rs.add(cgm); } return rs; } /** * 查询当前主题分区消费Offset * @param topic * @param partition * @return */ private long getCurrentOffset(String topic, int partition){ KafkaConsumer<String, String> consumer = getConsumer(); TopicPartition topicPartition = new TopicPartition(topic, partition); consumer.assign(Arrays.asList(topicPartition)); long logEndOffset = consumer.position(topicPartition); return logEndOffset; } private long getLogEndOffset(String topic, int partition){ KafkaConsumer<String, String> consumer = getConsumer(); TopicPartition topicPartition = new TopicPartition(topic, partition); consumer.assign(Arrays.asList(topicPartition)); consumer.seekToEnd(Arrays.asList(topicPartition)); long logEndOffset = consumer.position(topicPartition); return logEndOffset; } public KafkaConsumer<String, String> getConsumer(){ if (consumer == null) consumer = createNewConsumer(); return consumer; } public List<Node> listAllBrokers() { return JavaConverters.asJavaListConverter(client.bootstrapBrokers()).asJava(); } public void close() { lock.lock(); try { client.close(); if (consumer != null) consumer.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally{ lock.unlock(); } } private KafkaConsumer<String, String> createNewConsumer() { Properties properties = new Properties(); String deserializer = new StringDeserializer().getClass().getName(); properties.put(ExtConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, this.servers); if(groupId != null) properties.put(ExtConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, this.groupId); properties.put(ExtConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "false"); properties.put(ExtConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, "30000"); // New consumer api // 用新组查询主题分区当前消费位置时,需要设置为earliest,默认为lastest properties.put(ExtConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "lastest"); properties.put(ExtConsumerConfig.REQUEST_TIMEOUT_MS_CONFIG, "500000"); properties.put(ExtConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, deserializer); properties.put(ExtConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, deserializer); if (security) { properties.put("security.protocol", "SASL_PLAINTEXT"); properties.put("sasl.mechanism", "PLAIN"); } return new KafkaConsumer<String, String>(properties); } public class CounsumeGroupMode implements Comparable<CounsumeGroupMode>{ public String getGroup() { return group; } public void setGroup(String group) { this.group = group; } public String getTopic() { return topic; } public void setTopic(String topic) { this.topic = topic; } public int getPartition() { return partition; } public void setPartition(int partition) { this.partition = partition; } public long getCurrent_offset() { return current_offset; } public void setCurrent_offset(long current_offset) { this.current_offset = current_offset; } public long getLog_eng_offset() { return log_eng_offset; } public void setLog_eng_offset(long log_eng_offset) { this.log_eng_offset = log_eng_offset; } public long getLAG() { return LAG; } public void setLAG(long lAG) { LAG = lAG; } public String getOwner() { return owner; } public void setOwner(String owner) { this.owner = owner; } private String group; private String topic; private int partition; private long current_offset; private long log_eng_offset; private long LAG; private String owner; public CounsumeGroupMode(String group, String topic, int partition, long current_offset, long log_eng_offset, String owner) { this.group = group; this.topic = topic; this.partition = partition; this.current_offset = current_offset; this.log_eng_offset = log_eng_offset; LAG = (log_eng_offset-current_offset); this.owner = owner; } @Override public int compareTo(CounsumeGroupMode o) { if(this.partition > o.partition){ return 1; } else if(this.partition == o.partition){ return 0; } return -1; } @Override public int hashCode() { int code = 10; return group.hashCode()*code + topic.hashCode()*code + partition*code + owner.hashCode(); } } }
写道
扩展PartitionInfo,增加主题总数据量、已消费数据旱、剩余待消费数据量等信息
package com.sunshine.kafka; import org.apache.kafka.common.Node; /** * 扩展 * @author oy * */ public class ExtPartitionInfo implements Comparable<ExtPartitionInfo>{ //========主题分区=========== private final String topic; private final int partition; //========主题据量统计============ private final long beginOffsets; private final long endOffsets; private final long pcounts; //=======备份、ISR同步节点信息==== private final Node leader; private final Node[] replicas; private final Node[] inSyncReplicas; private final String leaderStr; private final String relicasStr; private final String inSyncReplicasStr; //========消费统计========== private long currentOffset;// 当前消费offset private long logendOffset; // 分区最大offset private long lag;// 待消费数据量 public ExtPartitionInfo(String topic, int partition, Node leader, Node[] replicas, Node[] inSyncReplicas, long beginOffsets, long endOffsets) { this.topic = topic; this.partition = partition; this.leader = leader; this.replicas = replicas; this.inSyncReplicas = inSyncReplicas; this.beginOffsets = beginOffsets; this.endOffsets = endOffsets; //this.pcounts = (endOffsets-beginOffsets); this.pcounts = endOffsets; this.leaderStr = leader.toString(); this.relicasStr = fmtNodeIds(replicas); this.inSyncReplicasStr = fmtNodeIds(inSyncReplicas); } public ExtPartitionInfo(String topic, int partition, Node leader, Node[] replicas, Node[] inSyncReplicas, long beginOffsets, long endOffsets, long currentOffset, long logendOffset) { super(); this.topic = topic; this.partition = partition; this.leader = leader; this.replicas = replicas; this.inSyncReplicas = inSyncReplicas; this.beginOffsets = beginOffsets; this.endOffsets = endOffsets; //this.pcounts = (endOffsets-beginOffsets); this.pcounts = endOffsets; this.leaderStr = leader.toString(); this.relicasStr = fmtNodeIds(replicas); this.inSyncReplicasStr = fmtNodeIds(inSyncReplicas); this.currentOffset = currentOffset; this.logendOffset = logendOffset; this.lag = (logendOffset-currentOffset); } @Override public String toString() { return String.format("Partition(topic = %s, partition = %d, beginOffset=%d, endOffset=%d, counts=%d, leader = %s, replicas = %s, isr = %s)", topic, partition, beginOffsets, endOffsets, pcounts, leader == null ? "none" : leader.id(), fmtNodeIds(replicas), fmtNodeIds(inSyncReplicas)); } /* Extract the node ids from each item in the array and format for display */ private String fmtNodeIds(Node[] nodes) { StringBuilder b = new StringBuilder("["); for (int i = 0; i < nodes.length - 1; i++) { b.append(Integer.toString(nodes[i].id())); b.append(','); } if (nodes.length > 0) { b.append(Integer.toString(nodes[nodes.length - 1].id())); b.append(','); } b.append("]"); return b.toString(); } @Override public int compareTo(ExtPartitionInfo arg0) { if(arg0.partition < this.partition){ return 1; } else if(arg0.partition > this.partition){ return -1; } return 0; } /** * @return the pcounts */ public long getPcounts() { return pcounts; } /** * @return the topic */ public String getTopic() { return topic; } /** * @return the partition */ public int getPartition() { return partition; } /** * @return the leader */ public Node getLeader() { return leader; } /** * @return the replicas */ public Node[] getReplicas() { return replicas; } /** * @return the inSyncReplicas */ public Node[] getInSyncReplicas() { return inSyncReplicas; } /** * @return the beginOffsets */ public long getBeginOffsets() { return beginOffsets; } /** * @return the endOffsets */ public long getEndOffsets() { return endOffsets; } public String getLeaderStr() { return leaderStr; } public String getRelicasStr() { return relicasStr; } public String getInSyncReplicasStr() { return inSyncReplicasStr; } public long getCurrentOffset() { return currentOffset; } public long getLogendOffset() { return logendOffset; } public long getLag() { return lag; } }
写道
单元测试如下:
package com.sunshine.kafka.test; import java.net.URL; import java.util.ArrayList; import java.util.HashSet; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; import java.util.Map.Entry; import org.apache.http.HttpResponse; import org.apache.http.NameValuePair; import org.apache.http.client.HttpClient; import org.apache.http.client.entity.UrlEncodedFormEntity; import org.apache.http.client.methods.HttpPost; import org.apache.http.impl.client.HttpClients; import org.apache.http.message.BasicNameValuePair; import org.apache.http.util.EntityUtils; import org.apache.kafka.clients.consumer.OffsetAndMetadata; import org.apache.kafka.common.Node; import org.apache.kafka.common.PartitionInfo; import org.apache.kafka.common.TopicPartition; import org.apache.kafka.common.requests.ListGroupsResponse; import org.junit.Before; import org.junit.Test; import org.junit.runner.RunWith; import org.springframework.test.context.ContextConfiguration; import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner; import com.sunshine.boot.MainBootApplication; import com.sunshine.kafka.KafkaConsumeMeta; import com.sunshine.kafka.KafkaJavaClient; @RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class) @ContextConfiguration(locations = "classpath:/spring/applicationContext.xml") //@SpringBootTest(classes=MainBootApplication.class) public class KafkaMetaTest { public static final String HTTP = "http://127.0.0.1:8080/kmeta/api/kafka/meta/topic"; public HttpClient client = HttpClients.createDefault(); private String servers = "192.168.2.178:9092"; @Before public void init(){ URL url = MainBootApplication.class.getClassLoader().getResource("kafka_client_jaas.conf"); System.setProperty("java.security.auth.login.config", url.getPath()); } @Test public void testKafkaMetaList()throws Exception{ long btime = System.currentTimeMillis(); //String httpURL = HTTP + "/430100-passrec"; String httpURL = HTTP + "/test"; HttpPost post = new HttpPost(httpURL); List<NameValuePair> params=new ArrayList<NameValuePair>(); params.add(new BasicNameValuePair("servers",servers)); params.add(new BasicNameValuePair("security","true")); post.setEntity(new UrlEncodedFormEntity(params)); HttpResponse response = client.execute(post); String sendPostResult = EntityUtils.toString(response.getEntity()); long etime = System.currentTimeMillis(); long ttime = (etime - btime); System.out.println("查询时间:" + ttime + "--- sendPostResult:" + sendPostResult); } @Test public void testTopicOffset()throws Exception{ long btime = System.currentTimeMillis(); KafkaConsumeMeta kafkaMeta = new KafkaConsumeMeta(servers, true); List<PartitionInfo> list = kafkaMeta.getPartitionInfo("topic1"); for(PartitionInfo p : list){ System.out.println("主题:"+p.topic() + "-->" + p.toString()); } Map<TopicPartition, Long> offsets = kafkaMeta.getEndOffsets((List)kafkaMeta.transforTopicPartition(list)); for(Entry<TopicPartition, Long> entry : offsets.entrySet()){ TopicPartition tp = entry.getKey() ; System.out.println(tp.topic() + "-" + tp.partition() + "---" + entry.getValue()); } long etime = System.currentTimeMillis(); long ttime = (etime - btime); System.out.println("查询时间:" + ttime); } @Test public void testTopicPartition()throws Exception{ long btime = System.currentTimeMillis(); KafkaConsumeMeta kafkaMeta = new KafkaConsumeMeta(servers, true); List<PartitionInfo> list = kafkaMeta.getPartitionInfo("topic1"); for(PartitionInfo p : list){ System.out.println("主题:"+p.topic() + "-->" + p.toString()); } long etime = System.currentTimeMillis(); long ttime = (etime - btime); System.out.println("查询时间:" + ttime); } @Test public void testConsumGroup()throws Exception{ try { KafkaJavaClient kcg = new KafkaJavaClient(servers,true); //Node node = new Node(0,"68.28.6.104",9094); List<ListGroupsResponse.Group> result = kcg.listGroups(kcg.getLoadedNode()); //List<ListGroupsResponse.Group> result = kcg.listGroups(node); for(ListGroupsResponse.Group group : result){ System.out.println(group.groupId() + "--" + group.protocolType()); } for(Node node : kcg.findAllBrokers()){ System.out.println(node.toString()); } System.out.println("coordinator:" + kcg.findCoordinator("sc_veh_group3").toString()); System.out.println("consumer groups:" + kcg.listAllConsumerGroups()); System.out.println("describe group:" + kcg.describeGroup("sc_veh_group3")); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } catch (Throwable e) { e.printStackTrace(); } } }
package com.sunshine.kafka.test; import java.net.URL; import java.util.List; import java.util.Set; import org.junit.Before; import org.junit.Test; import org.junit.runner.RunWith; import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner; import com.sunshine.boot.MainBootApplication; import com.sunshine.kafka.ExtPartitionInfo; import com.sunshine.kafka.KafkaConsumeGroupMetaByAdminClient; import com.sunshine.kafka.KafkaConsumeGroupMetaByAdminClient.CounsumeGroupMode; import kafka.coordinator.GroupOverview; @RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class) public class KafkaConsumeGroupMetaByAdminClientTest { private String servers = "192.168.121.200:9092"; @Before public void init(){ URL url = MainBootApplication.class.getClassLoader().getResource("kafka_client_jaas.conf"); System.setProperty("java.security.auth.login.config", url.getPath()); } @Test public void testListAllConsumeGroup(){ KafkaConsumeGroupMetaByAdminClient client = new KafkaConsumeGroupMetaByAdminClient(servers,"","", true); Set<GroupOverview> set = client.listAllConsumerGroups(); for (GroupOverview go : set) { System.out.println(go.groupId() + "-" + go.protocolType()); } } @Test public void testGetConsumeGroup(){ KafkaConsumeGroupMetaByAdminClient client = new KafkaConsumeGroupMetaByAdminClient(servers,"","g1", true); List<CounsumeGroupMode> list = client.getConsumeGroup(); for(CounsumeGroupMode cgm : list){ System.out.println("GROUP:"+cgm.getGroup() + "-TOPIC:" + cgm.getTopic() + "-PARTITION:" + cgm.getPartition() + "-CURRENTOFFSET:" + cgm.getCurrent_offset() + "-LOGENDOFFSET:" + cgm.getLog_eng_offset() + "-LAG:" + cgm.getLAG()); } } @Test public void testGetTopicPartitionOffset(){ long btime = System.currentTimeMillis(); KafkaConsumeGroupMetaByAdminClient client = new KafkaConsumeGroupMetaByAdminClient(servers,"440100_PASS","group1", true); List<ExtPartitionInfo> list = client.getTopicPartitionsAllOffset(); for(ExtPartitionInfo epi : list){ System.out.println("-TOPIC:" + epi.getTopic() + "-PARTITION:" + epi.getPartition() + "-CURRENTOFFSET:" + epi.getCurrentOffset() + "-LOGENDOFFSET:" + epi.getLogendOffset() + "-LAG:" + epi.getLag() + "-BEGINOFFSET:" + epi.getBeginOffsets() + "-ENDOFFSET:" + epi.getEndOffsets()); } long etime = System.currentTimeMillis(); long ttime = (etime - btime); System.out.println("查询时间:" + ttime); } }
写道
Spring boot 构建的微服务,访问地址:http://localhost:8080/kmeta ,界面效果图如下:
写道
完整代码可以附件下载
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内容概要:本文档是针对JavaScript这一跨平台解释型语言的详尽入门手册,首先概述了JavaScript的概念及其重要特性,强调它不仅适用于前端同时也活跃于Node.js的服务器环境之中,从而成为全栈开发的重要技能。紧接着文档阐述了JavaScript的基本语法元素如变量声明、数据类型、运算符及控制结构,让新手理解JavaScript的语法规则,并通过函数与对象操作加深印象。之后介绍了一些常见的实用工具和高级用法,例如模板字符串、解构赋值以及异步编程手段(比如Promise)。对于想要深入探索的应用场景给出了广泛的指引,无论是传统的web开发还是新兴领域的IoT或自动化脚本编写皆有所涉猎。 适合人群:对于那些没有编程背景或有其他编程经验但仍希望了解并擅长运用JavaScript的个人来说非常适合。 使用场景及目标:目的是向初学者提供足够的理论指导和技术实践机会,使他们能够在不同平台上利用JavaScript创造出有意义的作品;不论是想要从事专业软件开发或是业余项目爱好者都能够从中受益。 其他说明:文档还提供了大量权威且有用的外部链接供进一步深造学习,包括但不限于主流的在线课程、权威的技术参考资料及充满活力的支持社区。
1.版本:matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
级联H桥SVG无功补偿系统在不平衡电网中的三层控制策略:电压电流双闭环PI控制、相间与相内电压均衡管理,级联H桥SVG无功补偿系统在不平衡电网中的三层控制策略:电压电流双闭环PI控制、相间与相内电压均衡管理,不平衡电网下的svg无功补偿,级联H桥svg无功补偿statcom,采用三层控制策略。 (1)第一层采用电压电流双闭环pi控制,电压电流正负序分离,电压外环通过产生基波正序有功电流三相所有H桥模块直流侧平均电压恒定,电流内环采用前馈解耦控制; (2)第二层相间电压均衡控制,注入零序电压,控制通过注入零序电压维持相间电压平衡; (3)第三层相内电压均衡控制,使其所有子模块吸收的有功功率与其损耗补,从而保证所有H桥子模块直流侧电压值等于给定值。 有参考资料。 639,核心关键词: 1. 不平衡电网下的SVG无功补偿 2. 级联H桥SVG无功补偿STATCOM 3. 三层控制策略 4. 电压电流双闭环PI控制 5. 电压电流正负序分离 6. 直流侧平均电压恒定 7. 前馈解耦控制 8. 相间电压均衡控制 9. 零序电压注入 10. 相内电压均衡控制 以上十个关键词用分号分隔的格式为:不
1.版本:matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
基于主从博弈的动态定价策略与电动汽车充电管理优化在智能小区的实践(MATLAB+CPLEX gurobi实现),基于主从博弈理论的智能小区电动汽车充电与代理商动态定价策略优化研究,MATLAB代码:基于主从博弈的智能小区代理商定价策略及电动汽车充电管理 关键词:电动汽车 主从博弈 动态定价 智能小区 充放电优化 参考文档:《基于主从博弈的智能小区代理商定价策略及电动汽车充电管理》基本复现 仿真平台:MATLAB+CPLEX gurobi平台 主要内容:代码主要做的是一个电动汽车充电管理和智能小区代理商动态定价的问题,将代理商和车主各自追求利益最大化建模为主从博弈,上层以代理商的充电电价作为优化变量,下层以电动汽车的充电策略作为优化变量,通过优化得出最优电价策略以及动态充电策略。 ,电动汽车; 主从博弈; 动态定价; 智能小区; 充放电优化; MATLAB; CPLEX; gurobi平台。,基于主从博弈的电动汽车充电管理与定价策略优化MATLAB代码实现
基于Matlab语言实现的设计项目 2、适用人群:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计中的部分功能,作为“参考资料”使用。 3、解压说明:本资源需要电脑端使用WinRAR、7zip等解压工具进行解压,没有解压工具的自行百度下载即可。 4、免责声明:本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”,代码只能作为参考,不能完全复制照搬。不一定能够满足所有人的需求,需要有一定的基础能够看懂代码,能够自行调试代码并解决报错,能够自行添加功能修改代码。由于作者大厂工作较忙,不提供答疑服务,如不存在资源缺失问题概不负责,谢谢理解。
资源内项目源码是均来自个人的课程设计、毕业设计或者具体项目,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审绝对信服的,拿来就能用。放心下载使用!源码、说明、论文、数据集一站式服务,拿来就能用的绝对好资源!!! 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 4、如有侵权请私信博主,感谢支持
Labiew噪音与振动检测模块源码揭秘:傅里叶变换与倍频程技术应用于实际项目,LabVIEW平台噪声与振动检测模块源码解析:基于傅里叶变换与倍频程原理的实用功能模块,已成功应用于实际项目,虚拟产品退换政策严谨执行,Labiew噪音与振动检测模块源码,改功能模块已运用到实际项目,原理是利用傅里叶变和倍频程实现的,产品一旦发概不 。 需要的可以联系哟 ,Labiew源码; 噪音与振动检测模块; 傅里叶变换; 倍频程; 实际项目运用,Labiew傅里叶变换倍频程噪音振动检测模块源码
基于Comsol多物理场仿真的光伏集热器异形体建模技术研究,探索comsol多物理场仿真技术:光伏集热器异形体建模应用,comsol多物理场仿真,光伏集热器,异形体建模 ,comsol多物理场仿真; 光伏集热器仿真; 异形体建模,Comsol多物理场仿真在光伏集热器及异形体建模中的应用
器官3D分割-基于WinForm框架开发的医学影像系统源码+sln+演示视频(毕设基于c#和python开发).zip 【项目简单介绍】 主要功能 肺炎诊断 器官 3D 分割 该系统具备肺炎诊断和器官 3D 分割的功能,并模仿了罗万科技的系统界面风格。 python和c#开发实现
MATLAB可以用于开发水果识别系统。这种系统通常利用机器学习和图像处理技术,对输入的水果图像进行特征提取和分类识别。以下是开发水果识别系统的一般步骤: 1. 数据收集:收集包含各种水果类别的图像数据集。 2. 数据预处理:对图像进行预处理,包括裁剪、缩放、灰度化等操作。 3. 特征提取:从每个水果图像中提取特征,例如颜色直方图、纹理特征、形状特征等。 4. 数据标记:为每个图像标记水果类别,形成训练集和测试集。 5. 模型训练:使用机器学习算法(如支持向量机、卷积神经网络等)对训练集进行训练,建立水果识别模型。 6. 模型测试:使用测试集对模型进行测试和评估,调整模型超参数以提高准确率。 7. 系统集成:将训练好的模型集成到MATLAB应用程序中,实现水果识别功能。 8. 用户界面设计:设计用户友好的界面,以便用户上传水果图像并查看识别结果。 MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱和机器学习工具箱,可以帮助开发者快速构建水果识别系统。通过结合这些工具箱,可以实现水果的快速、准确识别。
COMSOL声子晶体仿真研究:一维至三维能带与带隙分析及色散曲线弹性波声波分析,声子晶体仿真:COMSOL代做能带图、带隙图及弹性波、声波分析与优化设计,COMSOL代做 声子晶体仿真,一维,二维,三维能带图,带隙图,色散曲线,弹性波,声波。 ,COMSOL代做;声子晶体仿真;一维/二维/三维能带图;带隙图;色散曲线;弹性波仿真;声波分析,COMSOL声子晶体仿真专家:一至三维声波模拟及能带图绘制
Matlab Simulink仿真探究Flyback反激式开关电源性能表现与优化策略,Matlab Simulink仿真探究Flyback反激式开关电源的工作机制,Matlab Simulimk仿真,Flyback反激式开关电源仿真 ,Matlab; Simulink仿真; Flyback反激式; 开关电源仿真,Matlab Simulink在Flyback反激式开关电源仿真中的应用
陪读租房系统(源码+数据库+论文+ppt)java开发springboot框架javaweb,可做计算机毕业设计或课程设计 【功能需求】 本系统有三个角色:管理员、租客和房主,要求具备以下功能: (a) 管理员;管理员使用本系统涉到的功能主要有:首页、个人中心、租客管理、房主管理、房源信息管理、房源类型管理、教育书籍管理、文章分类管理、租房信息管理、合同信息管理、在线咨询管理、咨阅回复管理、教育论坛、系统管理等功能。 (b) 租客;进入前台系统可以实现首页、房源信息、教育书籍、教育论坛、公告信息、后台管理等功能进行操作。 (C) 房主;进入系统可以实现首页、个人中心、房源信息管理、租房信息管理、合同信息管理、在线咨询管理、咨询回复管理等功能进行操作。 【环境需要】 1.运行环境:最好是java jdk 1.8,我们在这个平台上运行的。其他版本理论上也可以。 2.IDE环境:IDEA,Eclipse,Myeclipse都可以。 3.tomcat环境:Tomcat 7.x,8.x,9.x版本均可 4.数据库:MySql 5.7/8.0等版本均可; 【购买须知】 本源码项目经过严格的调试,项目已确保无误,可直接用于课程实训或毕业设计提交。里面都有配套的运行环境软件,讲解视频,部署视频教程,一应俱全,可以自己按照教程导入运行。附有论文参考,使学习者能够快速掌握系统设计和实现的核心技术。
vue3的一些语法以及知识点
1、文件内容:libicu-doc-50.2-4.el7_7.rpm以及相关依赖 2、文件形式:tar.gz压缩包 3、安装指令: #Step1、解压 tar -zxvf /mnt/data/output/libicu-doc-50.2-4.el7_7.tar.gz #Step2、进入解压后的目录,执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm 4、更多资源/技术支持:公众号禅静编程坊
水果销售商城(源码+数据库+论文+ppt)java开发springboot框架javaweb,可做计算机毕业设计或课程设计 【功能需求】 水果购物网站用户可以注册登录,在首页开通会员卡,查看水果,购买水果,查看水果信息,以及个人中心修改个人资料,在自己的后台查看自己的购买记录等。 水果购物网站管理员功能:个人中心管理,用户管理,会员管理,会员卡管理,开通会员记录管理,积分管理,水果管理,购买水果订单管理,积分兑换管理,积分兑换记录管理,加积分记录管理,减积分记录管理。 【环境需要】 1.运行环境:最好是java jdk 1.8,我们在这个平台上运行的。其他版本理论上也可以。 2.IDE环境:IDEA,Eclipse,Myeclipse都可以。 3.tomcat环境:Tomcat 7.x,8.x,9.x版本均可 4.数据库:MySql 5.7/8.0等版本均可; 【购买须知】 本源码项目经过严格的调试,项目已确保无误,可直接用于课程实训或毕业设计提交。里面都有配套的运行环境软件,讲解视频,部署视频教程,一应俱全,可以自己按照教程导入运行。附有论文参考,使学习者能够快速掌握系统设计和实现的核心技术。
基于Matlab的双输入深度学习模型构建指南:处理序列与图像数据的创新性应用,Matlab双输入深度学习模型搭建指南:如何处理两种输入数据并实现创新与优势,Matlab搭建双输入深度学习模型,双输入网络。 相比普通的单输入网络,双输入网络能处理两种输入数据,在科研上也更具有优势和创新性。 如何用Matlab搭建双输入网络也是困扰本人很长时间的一个问题,现已弄明白。 注意,需要Matlab 2022b及以上版本,以下版本估计是都不行。 本程序是两个输入全为一维序列的情况(第二个输入序列是第一个输入序列的特征值,或者变后的序列)。 也可改为两边输入都是图像,或者一边输入图像,一边输入图像的一维特征序列。 本程序工作如下: 1、加载数据,两种输入数据一一对应,第二个数据是第一个数据做FFT之后的序列,属于一个类别。 两种数据样本数相等,序列长度不相等。 2、搭建双输入网络,此网络一边是CNN-LSTM,一边是CNN。 3、训练。 4、测试,输出准确率。 注:程序可直接运行,包教会和调通。 可以有偿修改为两边输入都是图像,或一边输入图像一边输入序列的模型。 可有偿替数据,调通程序。 程序注释详
包含十大管理49个过程组的输入与输出和解释,还有EVA铮值管理的公式汇总和解释