Springboot集成Kafka实现producer和consumer的示例代码

Springboot集成Kafka实现producer和consumer的示例代码

本文介绍如何在springboot项目中集成kafka收发message。

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，有如下特性： 通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息。支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。支持Hadoop并行数据加载。

安装Kafka

因为安装kafka需要zookeeper的支持，所以Windows安装时需要将zookeeper先安装上，然后将kafka安装好就可以了。 下面我给出Mac安装的步骤以及需要注意的点吧，windows的配置除了所在位置不太一样其他几乎没什么不同。

brew install kafka

对，就是这么简单，mac上一个命令就可以搞定了，这个安装过程可能需要等一会儿，应该是和网络状况有关系。安装提示信息可能有错误消息，如"Error: Could not link: /usr/local/share/doc/homebrew" 这个没关系，自动忽略掉了。 最终我们看到下面的样子就成功咯。

==> Summary 🍺/usr/local/Cellar/kafka/1.1.0: 157 files, 47.8MB

安装的配置文件位置如下，根据自己的需要修改端口号什么的就可以了。

安装的zoopeeper和kafka的位置 /usr/local/Cellar/

配置文件 /usr/local/etc/kafka/server.properties /usr/local/etc/kafka/zookeeper.properties

启动zookeeper

复制代码 代码如下:

./bin/zookeeper-server-start /usr/local/etc/kafka/zookeeper.properties &

启动kafka

./bin/kafka-server-start /usr/local/etc/kafka/server.properties &

为kafka创建Topic,topic 名为test，可以配置成自己想要的名字，回头再代码中配置正确就可以了。

复制代码 代码如下:

./bin/kafka-topics --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test

1、先解决依赖

springboot相关的依赖我们就不提了，和kafka相关的只依赖一个spring-kafka集成包

org.springframework.kafka

spring-kafka

1.1.1.RELEASE

这里我们先把配置文件展示一下

#============== kafka ===================

kafka.consumer.zookeeper.connect=10.93.21.21:2181

kafka.consumer.servers=10.93.21.21:9092

kafka.consumer.enable.auto.commit=true

kafka.consumer.session.timeout=6000

kafka.consumer.auto.commit.interval=100

kafka.consumer.auto.offset.reset=latest

kafka.consumer.topic=test

kafka.consumer.group.id=test

kafka.consumer.concurrency=10

kafka.producer.servers=10.93.21.21:9092

kafka.producer.retries=0

kafka.producer.batch.size=4096

kafka.producer.linger=1

kafka.producer.buffer.memory=40960

2、Configuration：Kafka producer

1）通过@Configuration、@EnableKafka，声明Config并且打开KafkaTemplate能力。

2）通过@Value注入application.properties配置文件中的kafka配置。

3）生成bean，@Bean

package com.kangaroo.sentinel.collect.configuration;

import java.util.HashMap;

import java.util.Map;

import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;

import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;

import org.springframework.context.annotation.Bean;

import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafka;

import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaProducerFactory;

import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;

import org.springframework.kafka.core.ProducerFactory;

@Configuration

@EnableKafka

public class KafkaProducerConfig {

@Value("${kafka.producer.servers}")

private StrinfJqtBVg servers;

@Value("${kafka.producer.retries}")

private int retries;

@Value("${kafka.producer.batch.size}")

private int batchSize;

@Value("${kafka.producer.linger}")

private int linger;

@Value("${kafka.producer.buffer.memory}")

private int bufferMemory;

public Map producerConfigs() {

Map props = new HashMap<>();

props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, servers);

props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, retries);

props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, batchSize);

props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, linger);

props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, bufferMemory);

props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);

props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);

return props;

}

public ProducerFactory producerFactory() {

return new DefaultKafkaProducerFactory<>(producerConfigs());

}

@Bean

public KafkaTemplate kafkaTemplate() {

return new KafkaTemplate(producerFactory());

}

}

实验我们的producer，写一个Controller。想topic=test，key=key，发送消息message

package com.kangaroo.sentinel.collect.controller;

import com.kangaroo.sentinel.common.response.Response;

import com.kangaroo.sentinel.common.response.ResultCode;

import org.slf4j.Logger;

import org.slf4j.LoggerFactory;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;

import org.springframework.web.bind.annotation.*;

import javax.servlet.http.HttpServletRequest;

import javax.servlet.http.HttpServletResponse;

@RestController

@RequestMapping("/kafka")

public class CollectController {

protected final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(this.getClass());

@Autowired

private KafkaTemplate kafkaTemplate;

@RequestMapping(value = "/send", method = RequestMethod.GET)

public Response sendKafka(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) {

try {

String message = request.getParameter("message");

logger.info("kafka的消息={}"， message);

kafkaTemplate.send("test", "key", message);

logger.info("发送kafka成功.");

return new Response(ResultCode.SUCCESS, "发送kafka成功", null);

} catch (Exception e) {

logger.error("发送kafka失败", e);

return new Response(ResultCode.EXCEPTION, "发送kafka失败", null);

}

}

}

3、configuration：kafka consumer

1）通过@Configuration、@EnableKafJqtBVfka，声明Config并且打开KafkaTemplate能力。

2）通过@Value注入application.properties配置文件中的kafka配置。

3）生成bean，@Bean

package com.kangaroo.sentinel.collect.configuration;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;

import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;

import org.springframework.context.annotation.Bean;

import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafka;

import org.springframework.kafka.config.ConcurrentKafkaListenerContainerFactory;

import org.springframework.kafka.config.KafkaListenerContainerFactory;

import org.springframework.kafka.core.ConsumerFactory;

import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaConsumerFactory;

import org.springframework.kafka.listener.ConcurrentMessageListenerContainer;

import java.util.HashMap;

import java.util.Map;

@Configuration

@EnableKafka

public class KafkaConsumerConfig {

@Value("${kafka.consumer.servers}")

private String servers;

@Value("${kafka.consumer.enable.auto.commit}")

private boolean enableAutoCommit;

@Value("${kafka.consumer.session.timeout}")

private String sessionTimeout;

@Value("${kafka.consumer.auto.commit.interval}")

private String autoCommitInterval;

@Value("${kafka.consumer.group.id}")

private String groupId;

@Value("${kafka.consumer.auto.offset.reset}")

private String autoOffsetReset;

@Value("${kafka.consumer.concurrency}")

private int concurrency;

@Bean

public KafkaListenerContainerFactory> kafkaListenerContainerFactory() {

ConcurrentKafkaListenerContainerFactory factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();

factory.setConsumerFactory(consuhttp://merFactory());

factory.setConcurrency(concurrency);

factory.getContainerProperties().setPollTimeout(1500);

return factory;

}

public ConsumerFactory consumerFactory() {

return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(consumerConfigs());

}

public Map consumerConfigs() {

Map propsMap = new HashMap<>();

propsMap.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, servers);

propsMap.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, enableAutoCommit);

propsMap.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, autoCommitInterval);

propsMap.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, sessionTimeout);

propsMap.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);

propsMap.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);

propsMap.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, groupId);

propsMap.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, autoOffsetReset);

return propsMap;

}

@Bean

public Listener listener() {

return new Listener();

}

}

new Listener()生成一个bean用来处理从kafka读取的数据。Listener简单的实现demo如下：只是简单的读取并打印key和message值

@KafkaListener中topics属性用于指定kafka topic名称，topic名称由消息生产者指定，也就是由kafkaTemplate在发送消息时指定。

package com.kangaroo.sentinel.collect.configuration;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;

import org.slf4j.Logger;

import org.slf4j.LoggerFactory;

import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;

pufJqtBVblic class Listener {

protected final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(this.getClass());

@KafkaListener(topics = {"test"})

public void listen(ConsumerRecord, ?> record) {

logger.info("kafka的key: " + record.key());

logger.info("kafka的value: " + record.value().toString());

}

}

tips:

1）我没有介绍如何安装配置kafka，配置kafka时最好用完全bind网络ip的方式，而不是localhost或者127.0.0.1

2）最好不要使用kafka自带的zookeeper部署kafka，可能导致访问不通。

3）理论上consumer读取kafka应该是通过zookeeper，但是这里我们用的是kafkaserver的地址，为什么没有深究。

4）定义监听消息配置时，GROUP_ID_CONFIG配置项的值用于指定消费者组的名称，如果同组中存在多个监听器对象则只有一个监听器对象能收到消息。

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