SpringBoot集成Kafka

Kafka是一种基于分布式发布-订阅消息系统的开源软件。 将消息存储在可配置数量的分区中，以便实现横向扩展，并且支持多个生产者和消费者，具有良好的可靠性保证机制。
Kafka还支持数据复制、故障转移和离线数据处理等功能，并被广泛应用于网站活动跟踪、日志收集与分析、流式处理、消息队列等场景

环境搭建

采用docker-compose搭建测试环境，具体配置如下：

version: '3'# 网桥 -> 方便相互通讯
networks:kafka:ipam:driver: defaultconfig:- subnet: "172.22.6.0/24"services:zookepper:image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/zhengqing/zookeeper:latest                    # 原镜像`bitnami/zookeeper:latest`container_name: zookeeper-server                        # 容器名为'zookeeper-server'restart: unless-stopped                                  # 指定容器退出后的重启策略为始终重启，但是不考虑在Docker守护进程启动时就已经停止了的容器volumes:                                         # 数据卷挂载路径设置,将本机目录映射到容器目录- "/etc/localtime:/etc/localtime"environment:ALLOW_ANONYMOUS_LOGIN: yesports:                                           # 映射端口- "2181:2181"networks:kafka:ipv4_address: 172.22.6.11kafka:image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/zhengqing/kafka:3.4.1                                # 原镜像`bitnami/kafka:3.4.1`container_name: kafka                                    # 容器名为'kafka'restart: unless-stopped                                          # 指定容器退出后的重启策略为始终重启，但是不考虑在Docker守护进程启动时就已经停止了的容器volumes:                                                 # 数据卷挂载路径设置,将本机目录映射到容器目录- "/etc/localtime:/etc/localtime"environment:ALLOW_PLAINTEXT_LISTENER: yesKAFKA_CFG_ZOOKEEPER_CONNECT: zookepper:2181                          # zookeeper地址KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://10.11.68.77:9092        # TODO 填写域名或主机IP -- 让客户端能够监听消息  （ host.docker.internal：自动识别主机IP，在Windows或Mac上运行Docker有效 ）ports:                              # 映射端口- "9092:9092"depends_on:                         # 解决容器依赖启动先后问题- zookeppernetworks:kafka:ipv4_address: 172.22.6.12# kafka-map图形化管理工具kafka-map:image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/zhengqing/kafka-map                         # 原镜像`dushixiang/kafka-map:latest`container_name: kafka-map                            # 容器名为'kafka-map'restart: unless-stopped                                          # 指定容器退出后的重启策略为始终重启，但是不考虑在Docker守护进程启动时就已经停止了的容器volumes:- "./kafka/kafka-map/data:/usr/local/kafka-map/data"environment:DEFAULT_USERNAME: adminDEFAULT_PASSWORD: 123456ports:                              # 映射端口- "8080:8080"depends_on:                         # 解决容器依赖启动先后问题- kafkanetworks:kafka:ipv4_address: 172.22.6.13

启动 ： docker-compose -f docker-compose-kafka.yml -p kafka up -d

访问：http://127.0.0.1:8080 账号密码：admin/123456

①、添加集群

②、创建topic

一、依赖：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><parent><artifactId>springboot-demo</artifactId><groupId>com.et</groupId><version>1.0-SNAPSHOT</version></parent><modelVersion>4.0.0</modelVersion><artifactId>kafaka</artifactId><properties><maven.compiler.source>8</maven.compiler.source><maven.compiler.target>8</maven.compiler.target></properties><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-autoconfigure</artifactId></dependency><!-- kafka依赖 begin --><dependency><groupId>org.springframework.kafka</groupId><artifactId>spring-kafka</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.kafka</groupId><artifactId>spring-kafka-test</artifactId><scope>test</scope></dependency><!-- kafka依赖 end --></dependencies>
</project>

二、配置文件和启动类

server.port=8088
#### kafka配置生产者 begin ####
#============== kafka ===================
# 指定kafka server的地址，集群配多个，中间，逗号隔开
spring.kafka.bootstrap-servers=127.0.0.1:9092#=============== provider  =======================
# 写入失败时，重试次数。当leader节点失效，一个repli节点会替代成为leader节点，此时可能出现写入失败，
# 当retris为0时，produce不会重复。retirs重发，此时repli节点完全成为leader节点，不会产生消息丢失。
spring.kafka.producer.retries=0
# 每次批量发送消息的数量,produce积累到一定数据，一次发送
spring.kafka.producer.batch-size=16384
# produce积累数据一次发送，缓存大小达到buffer.memory就发送数据
spring.kafka.producer.buffer-memory=33554432#procedure要求leader在考虑完成请求之前收到的确认数，用于控制发送记录在服务端的持久化，其值可以为如下：
#acks = 0 如果设置为零，则生产者将不会等待来自服务器的任何确认，该记录将立即添加到套接字缓冲区并视为已发送。在这种情况下，无法保证服务器已收到记录，并且重试配置将不会生效（因为客户端通常不会知道任何故障），为每条记录返回的偏移量始终设置为-1。
#acks = 1 这意味着leader会将记录写入其本地日志，但无需等待所有副本服务器的完全确认即可做出回应，在这种情况下，如果leader在确认记录后立即失败，但在将数据复制到所有的副本服务器之前，则记录将会丢失。
#acks = all 这意味着leader将等待完整的同步副本集以确认记录，这保证了只要至少一个同步副本服务器仍然存活，记录就不会丢失，这是最强有力的保证，这相当于acks = -1的设置。
#可以设置的值为：all, -1, 0, 1
spring.kafka.producer.acks=1# 指定消息key和消息体的编解码方式
spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
spring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer#### kafka配置生产者 end ######## kafka配置消费者 start ####
# 指定默认消费者group id --> 由于在kafka中，同一组中的consumer不会读取到同一个消息，依靠groud.id设置组名
spring.kafka.consumer.group-id=test
# smallest和largest才有效，如果smallest重新0开始读取，如果是largest从logfile的offset读取。一般情况下我们都是设置smallest
spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=earliest
# enable.auto.commit:true --> 设置自动提交offset
spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=true
#如果'enable.auto.commit'为true，则消费者偏移自动提交给Kafka的频率（以毫秒为单位），默认值为5000。
spring.kafka.consumer.auto-commit-interval=1000# 指定消息key和消息体的编解码方式
spring.kafka.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
spring.kafka.consumer.value-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer#### kafka配置消费者 end ####

@SpringBootApplication
public class DemoApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);}
}

三、生产者

@Controller
@RequestMapping("/api/kafka/")
public class KafkaController{@Autowiredprivate KafkaTemplate<String,Object> kafkaTemplate;@GetMapping("send")@ResponseBodypublic boolean send(@RequestParam String message){try{kafkaTemplate.send("testTopic", message);System.out.println("消息发送成功...");}catch(Exception e){e.printStackTrace();}return true;}@GetMapping("test")@ResponseBodypublic String test(){System.out.println("hello world!");return "ok";}
}

四、消费者

//消费者监听topic=testTopic的消息
@Component
public class ConsumerListener {@KafkaListener(topics = "testTopic")public void onMessage(String message){//insertIntoDb(buffer);//这里为插入数据库代码System.out.println("message: " + message);}}

测试：

生产者：http://localhost:8088/api/kafka/send?message=aaabbbcccdddd
消费者接收到消息aaabbbcccdddd