SpringBoot Kafka 整合使用

内容简介：SpringBoot Kafka 整合使用

假设你了解过 SpringBoot 和 Kafka。

1、SpringBoot

如果对 SpringBoot 不了解的话，建议去看看 DD 大佬 和 纯洁的微笑 的系列博客。

2、Kafka

Kafka 的话可以看看我前两天写的博客 ：Kafka 安装及快速入门 学习的话自己开台虚拟机自己手动搭建环境吧，有条件的买服务器。

注意： 一定要亲自自己安装实践 ，接下来我们将这两个进行整合。

创建项目

项目整体架构：

使用 IDEA 创建 SpringBoot 项目，这个很简单了，这里不做过多的讲解。

1、pom 文件代码如下：

<?xml version="1.0"encoding="UTF-8"?>
<projectxmlns="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">
	<modelVersion>4.0.0</modelVersion>

	<groupId>com.zhisheng</groupId>
	<artifactId>kafka-learning</artifactId>
	<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
	<packaging>jar</packaging>

	<name>kafka-learning</name>
	<description>Demo project for Spring Boot + kafka</description>

	<parent>
		<groupId>org.springframework.boot</groupId>
		<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
		<version>1.5.9.RELEASE</version>
		<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
	</parent>

	<properties>
		<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
		<project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding>
		<java.version>1.8</java.version>
	</properties>

	<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>

		<dependency>
			<groupId>org.projectlombok</groupId>
			<artifactId>lombok</artifactId>
			<optional>true</optional>
		</dependency>

		<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
			<scope>test</scope>
		</dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
            <artifactId>spring-kafka</artifactId>
            <version>1.1.1.RELEASE</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.google.code.gson</groupId>
            <artifactId>gson</artifactId>
            <version>2.8.2</version>
        </dependency>

    </dependencies>

	<build>
		<plugins>
			<plugin>
				<groupId>org.springframework.boot</groupId>
				<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
			</plugin>
		</plugins>
	</build>

</project>

主要引入了 spring-kafka 、lombok 、 gson 依赖。

2、消息实体类 Message.java 如下：

@Data
public class Message{
    private Long id;    //id

    private String msg; //消息

    private Date sendTime;  //时间戳

}

3、消息发送类 KafkaSender.java

@Component
@Slf4j
public class KafkaSender{

    @Autowired
    private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

    private Gson gson = new GsonBuilder().create();

    //发送消息方法
    public void send(){
        Message message = new Message();
        message.setId(System.currentTimeMillis());
        message.setMsg(UUID.randomUUID().toString());
        message.setSendTime(new Date());
        log.info("+++++++++++++++++++++ message = {}", gson.toJson(message));
        kafkaTemplate.send("zhisheng", gson.toJson(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， zhisheng 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， gson.toJson(message) 是消息内容，这里暂时先说这么多了，不详解了，后面有机会继续把里面源码解读写篇博客出来（因为中途碰到坑，老子跟了几遍源码）。

4、消息接收类 KafkaReceiver.java

@Component
@Slf4j
public class KafkaReceiver{

    @KafkaListener(topics = {"zhisheng"})
    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。

5、启动类 KafkaApplication.java

@SpringBootApplication
public class KafkaApplication{

    public static void main(String[] args){

        ConfigurableApplicationContext context = SpringApplication.run(KafkaApplication.class, args);

        KafkaSender sender = context.getBean(KafkaSender.class);

        for (int i = 0; i < 3; i++) {
            //调用消息发送类中的消息发送方法
            sender.send();

            try {
                Thread.sleep(3000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

6、配置文件 application.properties

#============== kafka ===================
# 指定kafka 代理地址，可以多个
spring.kafka.bootstrap-servers=192.168.153.135:9092

#=============== provider  =======================

spring.kafka.producer.retries=0
# 每次批量发送消息的数量
spring.kafka.producer.batch-size=16384
spring.kafka.producer.buffer-memory=33554432

# 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

#=============== consumer  =======================
# 指定默认消费者group id
spring.kafka.consumer.group-id=test-consumer-group

spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=earliest
spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=true
spring.kafka.consumer.auto-commit-interval=100

# 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

spring.kafka.bootstrap-servers 后面设置你安装的 Kafka 的机器 IP 地址和端口号 9092。

如果你只是简单整合下，其他的几个默认就好了。

Kafka 设置

在你安装的 Kafka 目录文件下：

启动 zk

使用安装包中的脚本启动单节点 Zookeeper 实例：

bin/zookeeper-server-start.sh -daemon config/zookeeper.properties

启动 Kafka 服务

使用 kafka-server-start.sh 启动 kafka 服务：

bin/kafka-server-start.sh  config/server.properties

启动成功后！

千万注意： 记得将你的虚拟机或者服务器关闭防火墙或者开启 Kafka 的端口 9092。

运行

出现这就代表整合成功了！

我们看下 Kafka 中的 topic 列表就

bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181

就会发现刚才我们程序中的 zhisheng 已经自己创建了。

以上所述就是小编给大家介绍的《SpringBoot Kafka 整合使用》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！

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