springboot整合kafka
springboot整合kafka
参考：
配置
依赖
需要web和kafka
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
<artifactId>spring-kafka</artifactId>
</dependency>注意，springboot版本对kafka版本影响不小，1.x可以使用1.x的kafka（比如1.1.1.RELEASE），2.0.x使用2.1.7.RELEASE，2.1.x使用 2.2.x.RELEASE；
版本不对都会导致项目无法启动
yml配置
#============== kafka ===================
# 指定kafka 代理地址，可以多个
spring:
kafka:
#指定kafka server的地址，集群配多个，中间，逗号隔开,或者使用 列表格式
# - 服务1
# - 服务2 ....
bootstrap-servers: 192.168.88.128:9092
#=============== provider =======================
producer:
retries: 0
# 每次批量发送消息的数量
batch-size: 16384
acks: 1
#这个值只能大不能小了，否则会影响sleuth。可以使用的最大内存来缓存等待发送到server端的消息
buffer-memory: 1048576 # 这是最小的?
retries: 0
# 指定消息key和消息体的编解码方式
key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
properties:
# 单个请求的最大大小（以字节为单位）
max.request.size: 2097152
# 从发送请求到收到ACK确认等待的最长时间（超时时间）
request.timeout.ms: 40000
# 这项设置设定了批量处理的更高的延迟边界：一旦我们获得某个partition的batch.size，他将会立即发送而不顾这项设置，然而如果我们获得消息字节数比这项设置要小的多，
# 我们需要“linger”特定的时间以获取更多的消息。 这个设置默认为0，即没有延迟。设定linger.ms=5，例如，将会减少请求数目，但是同时会增加5ms的延迟。
linger.ms: 1
# 消息发送失败的情况下，重试发送的次数 存在消息发送是成功的，只是由于网络导致ACK没收到的重试，会出现消息被重复发送的情况
message.send.max.retries: 0
consumer:
# 指定默认消费者group id
group-id: test-consumer-group
auto-offset-reset: earliest
enable-auto-commit: true
auto-commit-interval: 100
key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer测试
消息实体
@Data
@Accessors(chain = true)
@NoArgsConstructor
public class Message {
/**
* id
*/
private Long id;
/**
* 消息
*/
private String msg;
/**
* 时间戳
*/
private Date sendTime;
}发送消息
/** 消息发送方
* @author jingshiyu
* @date 2019/7/31 14:04:21
* @desc
*/
@RestController
@Slf4j
public class KafkaSender {
@Autowired
private KafkaTemplate<String,String> kafkaTemplate;
@RequestMapping("/send")
public void send(@RequestParam String msg) {
Message message=new Message();
message.setId(123L).setMsg(msg).setSendTime(new Date());
kafkaTemplate.send("kafka_one", JSON.toJSONString(message));
}
}就这样，发送消息代码就实现了。
这里关键的代码为 kafkaTemplate.send() 方法，kafka_one 是 Kafka 里的 topic ，这个 topic 在 Java 程序中是不需要提前在 Kafka 中设置的，因为它会在发送的时候自动创建你设置的 topic， JSON.toJSONString(message) 是消息内容
接收消息
/**
* 监听服务器上的kafka是否有相关的消息发过来
*/
@Component
@Slf4j
public class KafkaReceiver {
/**
* 定义此消费者接收topics = {"kafka_one"}的消息，与controller中的topic对应上即可
* @param record 变量代表消息本身，可以通过ConsumerRecord<?,?>类型的record变量来打印接收的消息的各种信息
*/
@KafkaListener(topics = {"kafka_one"})
public void listen(ConsumerRecord<?, ?> record) {
Optional<?> kafkaMessage = Optional.ofNullable(record.value());
if (kafkaMessage.isPresent()) {
Object message = kafkaMessage.get();
log.info("----------------- record =" + record);
log.info("------------------ message =" + message);
}
}
}客户端 consumer 接收消息特别简单，直接用@KafkaListener 注解即可，并在监听中设置监听的 topic ，topics 是一个数组所以是可以绑定多个主题的，上面的代码中修改为 @KafkaListener(topics = {"zhisheng","tian"}) 就可以同时监听两个 topic 的消息了。需要注意的是：这里的 topic 需要和消息发送类 KafkaSender.java 中设置的 topic 一致。
发送消息
启动项目之后，调用接口发送消息
http://192.168.0.173:8083/send?msg=测试消息将会接收到消息
record =ConsumerRecord(topic = kafka_one, partition = 0, offset = 0, CreateTime = 1564556254952, serialized key size = -1, serialized value size = 56, headers = RecordHeaders(headers = [], isReadOnly = false), key = null, value = {"id":123,"msg":"测试消息","sendTime":1564556254808})
message ={"id":123,"msg":"测试消息","sendTime":1564556254808}kafka查看
./kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181 在kafka上查看topic列表
就会发现刚才我们程序中的 kafka_one 已经自己创建了
