springboot 连接 kafka集群（kafka版本 2.13-3.4.0） - 机房托管|北京机房租用|IDC机柜租用租赁|电信联通移动机房机柜|带宽租用-价格及费用咨询

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springboot 连接 kafka集群

一、环境搭建
- 1.1 springboot 环境
- 1.2 kafka 依赖
二、 kafka 配置类
- 2.1 发布者
- - 2.1.1 配置
  - - 2.1.2 构建发布者类
    - 2.1.3 发布消息
- 2.2 消费者
- - 2.2.1 配置
  - 2.2.2 构建消费者类
  - 2.2.3 进行消息消费

一、环境搭建

1.1 springboot 环境

JDK 11+
Maven 3.8.x+
springboot 2.5.4 +

1.2 kafka 依赖

springboot的pom文件导入

       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>
        dependency>
            groupId>org.apache.kafka/groupId>
            artifactId>kafka-clients/artifactId>
            version>3.4.0/version>
        /dependency>

二、 kafka 配置类

2.1 发布者

2.1.1 配置

发布者我们使用 KafkaTemplate 来进行消息发布，所以需要先对其进行一些必要的配置。

@Configuration
@EnableKafka
public class KafkaConfig {


     /***** 发布者 *****/

    //生产者工厂
    @Bean
    public ProducerFactoryInteger, String> producerFactory() {
        return new DefaultKafkaProducerFactory>(producerConfigs());
    }

    //生产者配置
    @Bean
    public MapString, Object> producerConfigs() {
        MapString, Object> props = new HashMap>();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.2.83:9092,192.168.2.84:9092,192.168.2.86:9092");
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, IntegerSerializer.class);
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        return props;
    }

    //生产者模板
    @Bean
    public KafkaTemplateInteger, String> kafkaTemplate() {
        return new KafkaTemplate>(producerFactory());
    }
}

2.1.2 构建发布者类

配置完发布者，下来就是发布消息，我们需要继承 ProducerListener 接口，该接口完整信息如下：

public interface ProducerListenerK, V> {

    void onSuccess(ProducerRecordK, V> producerRecord, RecordMetadata recordMetadata);

    void onError(ProducerRecordK, V> producerRecord, RecordMetadata recordMetadata,
            Exception exception);

}

实现该接口的方法，我们可以获取包含发送结果（成功或失败）的异步回调，也就是可以在这个接口的实现中获取发送结果。

我们简单的实现构建一个发布者类，接收主题和发布消息参数，并打印发布结果。

@Component
public class KafkaProducer implements ProducerListenerObject,Object> {

    private static final Logger producerlog = LoggerFactory.getLogger(KafkaProducer.class);

    private final KafkaTemplateInteger, String> kafkaTemplate;

    public KafkaProducer(KafkaTemplateInteger, String> kafkaTemplate) {
        this.kafkaTemplate = kafkaTemplate;
    }

    public void producer (String msg,String topic){
        ListenableFutureSendResultInteger, String>> future = kafkaTemplate.send(topic,0, msg);
        future.addCallback(new KafkaSendCallbackInteger, String>() {

            @Override
            public void onSuccess(SendResultInteger, String> result) {
                producerlog.info("发送成功 {}", result);
            }

            @Override
            public void onFailure(KafkaProducerException ex) {
                ProducerRecordInteger, String> failed = ex.getFailedProducerRecord();
                producerlog.info("发送失败 {}",failed);
            }

        });
    }

}

2.1.3 发布消息

写一个controller类来测试我们构建的发布者类，这个类中打印接收到的消息，来确保信息接收不出问题。

@RestController
public class KafkaTestController {

    private static final Logger kafkaTestLog = LoggerFactory.getLogger(KafkaTestController.class);

    @Resource
    private KafkaProducer kafkaProducer;

    @GetMapping("/kafkaTest")
    public void kafkaTest(String msg,String topic){
        kafkaProducer.producer(msg,topic);
        kafkaTestLog.info("接收到消息 {} {}",msg,topic);
    }
}

一切准备就绪，我们启动程序利用postman来进行简单的测试。

进行消息发布：

发布结果：

可以看到消息发送成功。

我们再看看kafka消费者有没有接收到消息：

看以看到，kakfa的消费者也接收到了消息。

2.2 消费者

2.2.1 配置

消息的接受有多种方式，我们这里选择的是使用 @KafkaListener 注解来进行消息接收。它的使用像下面这样：

public class Listener {

    @KafkaListener(id = "foo", topics = "myTopic", clientIdPrefix = "myClientId")
    public void listen(String data) {
        ...
    }

}

看起来不是太难吧，但使用这个注解，我们需要配置底层 ConcurrentMessageListenerContainer.kafkaListenerContainerFactor。

我们在原来的kafka配置类 KafkaConfig 中，继续配置消费者，大概就像下面这样

@Configuration
@EnableKafka
public class KafkaConfig {


     /***** 发布者 *****/

    //生产者工厂
    @Bean
    public ProducerFactoryInteger, String> producerFactory() {
        return new DefaultKafkaProducerFactory>(producerConfigs());
    }

    //生产者配置
    @Bean
    public MapString, Object> producerConfigs() {
        MapString, Object> props = new HashMap>();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.2.83:9092,192.168.2.84:9092,192.168.2.86:9092");
           props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, IntegerSerializer.class);
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        return props;
    }

    //生产者模板
    @Bean
    public KafkaTemplateInteger, String> kafkaTemplate() {
        return new KafkaTemplate>(producerFactory());
    }

    /***** 消费者 *****/

    //容器监听工厂
    @Bean
    KafkaListenerContainerFactoryConcurrentMessageListenerContainerInteger, String>>
    kafkaListenerContainerFactory() {
        ConcurrentKafkaListenerContainerFactoryInteger, String> factory =
                new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory>();
        factory.setConsumerFactory(consumerFactory());
        factory.setConcurrency(3);
        factory.getContainerProperties().setPollTimeout(3000);
        return factory;
    }

    //消费者工厂
    @Bean
    public ConsumerFactoryInteger, String> consumerFactory() {
        return new DefaultKafkaConsumerFactory>(consumerConfigs());
    }

    //消费者配置
    @Bean
    public MapString, Object> consumerConfigs() {
        MapString, Object> props = new HashMap>();
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.2.83:9092,192.168.2.84:9092,192.168.2.86:9092");
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, IntegerDeserializer.class);
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
        props.put(ErrorHandlingDeserializer.KEY_DESERIALIZER_CLASS, JsonDeserializer.class);
        props.put(ErrorHandlingDeserializer.VALUE_DESERIALIZER_CLASS, JsonDeserializer.class.getName());
        props.put(ConsumerConfig.REQUEST_TIMEOUT_MS_CONFIG,3000);
        return props;
    }
}

注意，要设置容器属性必须使用getContainerProperties()工厂方法。它用作注入容器的实际属性的模板

2.2.2 构建消费者类

配置好后，我们就可以使用这个注解了。这个注解的使用有多种方式：

1、用它来覆盖容器工厂的concurrency和属性

@KafkaListener(id = "myListener", topics = "myTopic",
        autoStartup = "${listen.auto.start:true}", concurrency = "${listen.concurrency:3}")
public void listen(String data) {
    ...
}

2、可以使用显式主题和分区（以及可选的初始偏移量）

@KafkaListener(id = "thing2", topicPartitions =
        { @TopicPartition(topic = "topic1", partitions = { "0", "1" }),
          @TopicPartition(topic = "topic2", partitions = "0",
             partitionOffsets = @PartitionOffset(partition = "1", initialOffset = "100"))
        })
public void listen(ConsumerRecord?, ?> record) {
    ...
}

3、将初始偏移应用于所有已分配的分区

@KafkaListener(id = "thing3", topicPartitions =
        { @TopicPartition(topic = "topic1", partitions = { "0", "1" },
             partitionOffsets = @PartitionOffset(partition = "*", initialOffset = "0"))
        })
public void listen(ConsumerRecord?, ?> record) {
    ...
}

4、指定以逗号分隔的分区列表或分区范围

@KafkaListener(id = "pp", autoStartup = "false",
        topicPartitions = @TopicPartition(topic = "topic1",
                partitions = "0-5, 7, 10-15"))
public void process(String in) {
    ...
}

5、可以向侦听器提供Acknowledgment

@KafkaListener(id = "cat", topics = "myTopic",
          containerFactory = "kafkaManualAckListenerContainerFactory")
public void listen(String data, Acknowledgment ack) {
    ...
    ack.acknowledge();
}

6、添加标头

@KafkaListener(id = "list", topics = "myTopic", containerFactory = "batchFactory")
public void listen(ListString> list,
        @Header(KafkaHeaders.RECEIVED_KEY) ListInteger> keys,
        @Header(KafkaHeaders.RECEIVED_PARTITION) ListInteger> partitions,
        @Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TOPIC) ListString> topics,
        @Header(KafkaHeaders.OFFSET) ListLong> offsets) {
    ...
}

我们这里写一个简单的，只用它来接受指定主题的数据：

@Component
public class KafkaConsumer {

    private static final Logger consumerlog = LoggerFactory.getLogger(KafkaConsumer.class);

    @KafkaListener(topicPartitions  = @TopicPartition(topic = "kafka-topic-test",
            partitions = "0"))
    public void consumer (String data){
        consumerlog.info("消费者接收数据 {}",data);
    }
}

这里解释一下，因为我们进行了手动分配主题/分区，所以注解中group.id 可以为空。若要指定group.id请在消费者配置中加上props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, “bzt001”); 或在 @TopicPartition 注解后加上 groupId = “组id”

2.2.3 进行消息消费

继续使用postman调用我们写好的发布者发布消息，观察控制台的消费者类是否有相关日志出现。