spring boot整合kafka过程解析

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这篇文章主要介绍了spring boot整合kafka过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

一、启动kafka

　　启动kafka之前一定要启动zookeeper，因为要使用kafka必须要使用zookeeper。

　　windows环境下启动，直接使用kafka自带的zookeeper：

　　E:\kafka_2.12-2.4.0\bin\windows zookeeper-server-start.bat ..\..\config\zookeeper.properties

　　接下来启动kafka

　　E:\kafka_2.12-2.4.0\bin\windows kafka-server-start.bat ..\..\config\server.properties

二、spring boot整合kafka项目实例

1.导入的maven

<dependency>
      <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
      <artifactId>spring-kafka</artifactId>
    </dependency>

配置文件：

server.port=80
#kafka地址，可以有多个
spring.kafka.bootstrap-servers=127.0.0.1:9092
#------生产者配置文件---------
#指定kafka消息体和key的编码格式
spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
spring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
#设置等待acks返回的机制，有三个值
# 0：不等待返回的acks（可能会丢数据，因为发送消息没有了失败重试机制，但是这是最低延迟）
# 1：消息发送给kafka分区中的leader后就返回（如果follower没有同步完成leader就宕机了，就会丢数据）
# -1（默认）：等待所有follower同步完消息后再发送（绝对不会丢数据）
spring.kafka.producer.acks=-1
# 消息累计到batch-size的值后，才会发送消息，默认为16384
spring.kafka.producer.batch-size=16384
#如果kafka迟迟不发送消息（这里指的是消息没堆积到指定数量），那么过了这个时间（单位：毫米）开始发送
spring.kafka.producer.properties.linger.ms=1
#设置缓冲区大小，默认是33554432
#这个缓冲区是kafka中两个线程里的共享变量
#这个两个线程是main和sender，main负责把消息发送到共享变量，sender从共享变量拉数据
spring.kafka.producer.buffer-memory=33554432
#失败重试发送的次数
spring.kafka.producer.retries=2
#------消费者配置文件---------
#指定kafka消息体和key的编码格式
spring.kafka.consumer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
spring.kafka.consumer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
#指定消费者组的group_id
spring.kafka.consumer.group-id=kafka_test
#kafka意外宕机时，再次开启消息消费的策略，共有三种策略
#earliest：当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消费
#latest：当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，消费新产生的该分区下的数据、
#none：当所有分区都存在已提交的offset时，从offset后开始消费；只要有一个分区不存在已提交的offset，则抛出异常
spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=earliest
#自动提交offset
spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=true
#提交offset时间间隔
spring.kafka.consumer.auto-commit-interval=100
#消费监听接口监听的主题不存在时，默认会报错因此要关掉这个
spring.kafka.listener.missing-topics-fatal=false

2.创建topic

import org.apache.kafka.clients.admin.NewTopic;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

/**
 * 使用代码创建的topic
 * 三个参数意思：topic的名称；分区数量，新主题的复制因子；如果指定了副本分配，则为-1。
 */
@Configuration
public class KafkaTopic {

   @Bean
  public NewTopic batchTopic() {
    return new NewTopic("testTopic", 8, (short) 1);
  }
}

3.生产者代码

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

/**
 * kafka生产者代码
 */
@RestController
public class ProductorController {

  @Autowired
  private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

  @RequestMapping("/test")
  public String show() {
    kafkaTemplate.send("testTopic", "你好");
    return "发送成功";
  }

}

4.消费者代码

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;

import java.util.Optional;

/**
 * kafka消费者代码
 */
@Configuration
public class KafkaConsumer {
  
  @KafkaListener(topics = "testTopic")
  public void consumer(ConsumerRecord consumerRecord){
    Optional<Object> kafkaMassage = Optional.ofNullable(consumerRecord.value());
    if(kafkaMassage.isPresent()){
      Object o = kafkaMassage.get();
      System.out.println("接收到的消息是："+o);
    }

  }

}

测试结果：