SpringBoot整合Kafka

一、首先下载windows版本的Kafka

官网：Apache Kafka

二、启动Kafka

cmd进入到kafka安装目录：

1：cmd启动zookeeer

.\bin\windows\zookeeper-server-start.bat .\config\zookeeper.properties

2：cmd启动kafka server

.\bin\windows\zookeeper-server-start.bat .\config\zookeeper.properties

3：使用cmd窗口启动一个生产者命令：

.\bin\windows\kafka-console-producer.bat --bootstrap-server localhost:9092 --topic Topic1

4：cmd启动zookeeer

.\bin\windows\kafka-console-consumer.bat --bootstrap-server localhost:9092 -topic Topic1

 三、引入kafka依赖

       
        
            org.springframework.kafka
            spring-kafka
        

四、配置文件

server:
    port: 8080

spring:
    application:
        name: kafka-demo
    kafka:
        bootstrap-servers: localhost:9092
        producer: # producer 生产者
            retries: 0 # 重试次数
            acks: 1 # 应答级别:多少个分区副本备份完成时向生产者发送ack确认(可选0、1、all/-1)
            batch-size: 16384 # 批量大小
            buffer-memory: 33554432 # 生产端缓冲区大小
            key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
            #      value-serializer: com.itheima.demo.config.MySerializer
            value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

        consumer: # consumer消费者
            group-id: javagroup # 默认的消费组ID
            enable-auto-commit: true # 是否自动提交offset
            auto-commit-interval: 100  # 提交offset延时(接收到消息后多久提交offset)

            # earliest:当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消费
            # latest:当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，消费新产生的该分区下的数据
            # none:topic各分区都存在已提交的offset时，从offset后开始消费；只要有一个分区不存在已提交的offset，则抛出异常
            auto-offset-reset: earliest
            key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
            #      value-deserializer: com.itheima.demo.config.MyDeserializer
            value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

 五、编写生产者发送消息

1：异步发送

@RestController
@Api(tags = "异步接口")
@RequestMapping("/kafka")
public class KafkaProducer {
    @Resource
    private KafkaTemplate kafkaTemplate;

    @GetMapping("/kafka/test/{msg}")
    public void sendMessage(@PathVariable("msg") String msg) {
        Message message = new Message();
        message.setMessage(msg);
        kafkaTemplate.send("Topic3", JSON.toJSONString(message));
    }
}

1：同步发送

//测试同步发送与监听
@RestController
@Api(tags = "同步接口")
@RequestMapping("/kafka")
public class AsyncProducer {
    private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AsyncProducer.class);
    @Resource
    private KafkaTemplate kafkaTemplate;

    //同步发送
    @GetMapping("/kafka/sync/{msg}")
    public void sync(@PathVariable("msg") String msg) throws Exception {
        Message message = new Message();
        message.setMessage(msg);
        ListenableFuture> future = kafkaTemplate.send("Topic3", JSON.toJSONString(message));
        //注意，可以设置等待时间，超出后，不再等候结果
        SendResult result = future.get(3, TimeUnit.SECONDS);
        logger.info("send result:{}",result.getProducerRecord().value());
    }

}

六、消费者编写

@Component
public class KafkaConsumer {
    private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(KafkaConsumer.class);

    //不指定group，默认取yml里配置的
    @KafkaListener(topics = {"Topic3"})
    public void onMessage1(ConsumerRecord consumerRecord) {
        Optional optional = Optional.ofNullable(consumerRecord.value());
        if (optional.isPresent()) {
            Object msg = optional.get();
            logger.info("message:{}", msg);
        }
    }
}

 通过swagger，进行生产者发送消息，观察控制台结果

 至此，一个简单的整合就完成了。

后续会持续更新kafka相关内容（多多关注哦！）