Springboot2整合kafka的两种使用方式

kafka是一个分布式消息队列。在项目中应用十分广泛，具有高性能、持久化、多副本备份、横向扩展能力。

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kafka

• 在多台机器上分别部署Kafka，即Kafka集群。每台机器运行的Kafka服务称为broker。
• 一个Topic主题可以被分为若干个分区(partition)，每个分区在存储层面是append log文件。
• 分区（Partition ）为Kafka提供了可伸缩性，水平扩展功能。
• 多副本机制（Partition Replica）提高了kafka的数据可靠性和容灾能力。
  
  图片来源《深入理解kafka核心设计和实践原理》

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docker上安装环境

1.安装zookeeper 和 安装kafka

• 这里使用了wurstmeister/kafka和wurstmeister/zookeeper这两个版本的镜像

2.运行镜像

• 整个启动过程遇到了8个左右报错，一个个解决，最后运行成功，简单列几个
  • Please define KAFKA_LISTENERS / (deprecated) KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME
  • WARN Session 0x0 for server zookeeper:2181, unexpected error, closing socket
  • java.nio.channels.UnresolvedAddressException
  • could not be established. Broker may not be available
  • Give up sending metadata request since no node is available
• 总结下最后的启动命令，依此启动zookeeper和kafka

docker run --name zk01 -p 2181:2181 --restart always -d zookeeper

docker run --name kafka01 -e HOST_IP=localhost -e KAFKA_ADVERTISED_PORT=9092 -e  KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME=localhost -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT="192.168.0.111:2181" -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://192.168.0.111:9092 -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://localhost:9092 -e KAFKA_BROKER_ID=1 -e ZK=zk -p 9092 --link zk01:zk -t wurstmeister/kafka

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Springboot2引入kafka

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

• application.properties配置

#kafka配置
spring.kafka.bootstrap-servers=192.168.0.111:9092
#=============== 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

基于注解

生产

@Component
public class KafkaProducer {

    private static final String MY_TOPIC = "TOPIC_LIN_LIANG";

    @Autowired
    KafkaTemplate kafkaTemplate;

    public void produce(){
        Message message = new Message();
        message.setId(12L);
        message.setMsg("hello jack");
        message.setTime(new Date());
        kafkaTemplate.send(MY_TOPIC,message);
    }
}

消费
@KafkaListener可以接受的参数有：

• data ： 对于data值的类型其实并没有限定，根据KafkaTemplate所定义的类型来决定。 data为List集合的则是用作批量消费。
• ConsumerRecord：具体消费数据类，包含Headers信息、分区信息、时间戳等
• Acknowledgment：用作Ack机制的接口
• Consumer：消费者类，使用该类我们可以手动提交偏移量、控制消费速率等功能

   public void listen1(String data) 

    public void listen2(ConsumerRecord<K,V> data) 

    public void listen3(ConsumerRecord<K,V> data, Acknowledgment acknowledgment) 

    public void listen4(ConsumerRecord<K,V> data, Acknowledgment acknowledgment, Consumer<K,V> consumer) 

    public void listen5(List<String> data) 

    public void listen6(List<ConsumerRecord<K,V>> data) 

    public void listen7(List<ConsumerRecord<K,V>> data, Acknowledgment acknowledgment) 

    public void listen8(List<ConsumerRecord<K,V>> data, Acknowledgment acknowledgment, Consumer<K,V> consumer) 

使用示例

   @KafkaListener(topics = {MY_TOPIC})
    public void consume(String message){
        log.info("receive msg "+ message);
    }

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基于客户端

0.9x版本后的kafka客户端使用java语言编写，本人更倾向于这种开发方式。
在配置中注释了基本意思，具体参考了朱忠华的《深入理解kafka:核心设计和实现原理》，学kafka感觉这一本就够了。

/**
 * linliang
 */
@Configuration
public class Kafka_Config implements InitializingBean {

    @Value("${kafka.broker.list}")
    public String brokerList;

    public static final String topic = "TOPIC_LIN_LIANG";

    public final String groupId = "group.01";

    public Properties customerConfigs() {
        Properties props = new Properties();
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, brokerList);
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, groupId);
        props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, true);//自动位移提交
        props.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, 100);//自动位移提交间隔时间
        props.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, 10000);//消费组失效超时时间
        props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "latest");//位移丢失和位移越界后的恢复起始位置
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
                StringDeserializer.class.getName());
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
                StringDeserializer.class.getName());

        return props;
    }

    public Properties producerConfigs() {
        Properties props = new Properties();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, brokerList);
        props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 20000000);//20M 消息缓存
        //生产者空间不足时，send()被阻塞的时间，默认60s
        props.put(ProducerConfig.MAX_BLOCK_MS_CONFIG, 6000);
        //生产者重试次数
        props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 0);
        //指定ProducerBatch（消息累加器中BufferPool中的）可复用大小
        props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16384);
        //生产者会在ProducerBatch被填满或者等待超过LINGER_MS_CONFIG时发送
        props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 1);
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
                "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
                "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put(ProducerConfig.CLIENT_ID_CONFIG, "producer.client.id.demo");
        return props;
    }


    @Bean
    public Producer<Integer, Object> getKafkaProducer() {
        //KafkaProducer是线程安全的，可以在多个线程中共享单个实例
        return new KafkaProducer<Integer, Object>(producerConfigs());
    }

    @Override
    public void afterPropertiesSet() throws Exception {
    }
}

生产

@Component
public class Kafka_Producer  {

    public String topic = Kafka_Config.topic;

    @Autowired
    Producer producer;

    public void producer() throws Exception {

        ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(topic, "hello, Kafka!");
        try {
            producer.send(record, new Callback() {
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
                    if (exception == null) {
                        System.out.println(metadata.partition() + ":" + metadata.offset());
                    }
                }
            });
        } catch (Exception e) {
        }
    }
}

消费

@Component
public class Kafka_Consumer implements InitializingBean {
    public String topic = Kafka_Config.topic;
    @Autowired
    Kafka_Config kafka_config;

    @Override
    public void afterPropertiesSet() throws Exception {
        //每个线程一个KafkaConsumer实例，且线程数设置成分区数，最大化提高消费能力
        int consumerThreadNum = 2;//线程数设置成分区数，最大化提高消费能力
        for (int i = 0; i < consumerThreadNum; i++) {
            new KafkaConsumerThread(kafka_config.customerConfigs(), topic).start();
        }
    }

    public class KafkaConsumerThread extends Thread {
        private KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer;

        public KafkaConsumerThread(Properties props, String topic) {
            this.kafkaConsumer = new org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer<>(props);
            this.kafkaConsumer.subscribe(Arrays.asList(topic));
        }

        @Override
        public void run() {
            try {
                while (true) {
                    ConsumerRecords<String, String> records =
                            kafkaConsumer.poll(Duration.ofMillis(100));
                    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                        System.out.println("message------------ "+record.value());
                    }
                }
            } catch (Exception e) {
            } finally {
                kafkaConsumer.close();
            }
        }
    }
}

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