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springboot集成kafka快速入门demo

原创 数据库开发技术 作者:hblog 时间:2024-02-23 11:06:42 0 删除 编辑

一、kafka介绍

Kafka是一种基于分布式发布-订阅消息系统的开源软件。 其目标是提供高吞吐量、低延迟、可扩展性和容错能力。 Kafka中将消息存储在可配置数量的分区中,以便实现横向扩展,并且支持多个生产者和消费者,具有良好的可靠性保证机制。 除此之外,Kafka还支持数据复制、故障转移和离线数据处理等功能,并被广泛应用于网站活动跟踪、日志收集与分析、流式处理、消息队列等场景

二、环境搭建

采用docker-compose搭建测试环境,具体配置如下:

version: '3'
# 网桥 -> 方便相互通讯networks: kafka: ipam: driver: default config: - subnet: "172.22.6.0/24"
services: zookepper: image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/zhengqing/zookeeper:latest # 原镜像`bitnami/zookeeper:latest` container_name: zookeeper-server # 容器名为'zookeeper-server' restart: unless-stopped # 指定容器退出后的重启策略为始终重启,但是不考虑在Docker守护进程启动时就已经停止了的容器 volumes: # 数据卷挂载路径设置,将本机目录映射到容器目录 - "/etc/localtime:/etc/localtime" environment: ALLOW_ANONYMOUS_LOGIN: yes ports: # 映射端口 - "2181:2181" networks: kafka: ipv4_address: 172.22.6.11
kafka: image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/zhengqing/kafka:3.4.1 # 原镜像`bitnami/kafka:3.4.1` container_name: kafka # 容器名为'kafka' restart: unless-stopped # 指定容器退出后的重启策略为始终重启,但是不考虑在Docker守护进程启动时就已经停止了的容器 volumes: # 数据卷挂载路径设置,将本机目录映射到容器目录 - "/etc/localtime:/etc/localtime" environment: ALLOW_PLAINTEXT_LISTENER: yes KAFKA_CFG_ZOOKEEPER_CONNECT: zookepper:2181 # zookeeper地址 KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://10.11.68.77:9092 # TODO 填写域名或主机IP -- 让客户端能够监听消息 ( host.docker.internal:自动识别主机IP,在Windows或Mac上运行Docker有效 ) ports: # 映射端口 - "9092:9092" depends_on: # 解决容器依赖启动先后问题 - zookepper networks: kafka: ipv4_address: 172.22.6.12
# kafka-map图形化管理工具 kafka-map: image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/zhengqing/kafka-map # 原镜像`dushixiang/kafka-map:latest` container_name: kafka-map # 容器名为'kafka-map' restart: unless-stopped # 指定容器退出后的重启策略为始终重启,但是不考虑在Docker守护进程启动时就已经停止了的容器 volumes: - "./kafka/kafka-map/data:/usr/local/kafka-map/data" environment: DEFAULT_USERNAME: admin DEFAULT_PASSWORD: 123456 ports: # 映射端口 - "8080:8080" depends_on: # 解决容器依赖启动先后问题 - kafka networks: kafka: ipv4_address: 172.22.6.13

启动测试环境

docker-compose -f docker-compose-kafka.yml -p kafka up -d

kafka-map

https://github.com/dushixiang/kafka-map

  • 访问:http://127.0.0.1:8080

  • 账号密码:admin/123456

添加集群创建topic

三、代码工程

本工程主要是测试生产者发送消息到主题【testTopic】,然后消费者接收消息

pom.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="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">    <parent>        <artifactId>springboot-demo</artifactId>        <groupId>com.et</groupId>        <version>1.0-SNAPSHOT</version>    </parent>    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<artifactId>kafaka</artifactId>
<properties> <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source> <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target> </properties> <dependencies>
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency>
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-autoconfigure</artifactId> </dependency> <!-- kafka依赖 begin --> <dependency> <groupId>org.springframework.kafka</groupId> <artifactId>spring-kafka</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.kafka</groupId> <artifactId>spring-kafka-test</artifactId> <scope>test</scope> </dependency> <!-- kafka依赖 end -->
</dependencies></project>

属性文件

server.port=8088#### kafka配置生产者 begin #####============== kafka ===================# 指定kafka server的地址,集群配多个,中间,逗号隔开spring.kafka.bootstrap-servers=127.0.0.1:9092
#=============== provider =======================# 写入失败时,重试次数。当leader节点失效,一个repli节点会替代成为leader节点,此时可能出现写入失败,# 当retris为0时,produce不会重复。retirs重发,此时repli节点完全成为leader节点,不会产生消息丢失。spring.kafka.producer.retries=0# 每次批量发送消息的数量,produce积累到一定数据,一次发送spring.kafka.producer.batch-size=16384# produce积累数据一次发送,缓存大小达到buffer.memory就发送数据spring.kafka.producer.buffer-memory=33554432
#procedure要求leader在考虑完成请求之前收到的确认数,用于控制发送记录在服务端的持久化,其值可以为如下:#acks = 0 如果设置为零,则生产者将不会等待来自服务器的任何确认,该记录将立即添加到套接字缓冲区并视为已发送。在这种情况下,无法保证服务器已收到记录,并且重试配置将不会生效(因为客户端通常不会知道任何故障),为每条记录返回的偏移量始终设置为-1。#acks = 1 这意味着leader会将记录写入其本地日志,但无需等待所有副本服务器的完全确认即可做出回应,在这种情况下,如果leader在确认记录后立即失败,但在将数据复制到所有的副本服务器之前,则记录将会丢失。#acks = all 这意味着leader将等待完整的同步副本集以确认记录,这保证了只要至少一个同步副本服务器仍然存活,记录就不会丢失,这是最强有力的保证,这相当于acks = -1的设置。#可以设置的值为:all, -1, 0, 1spring.kafka.producer.acks=1
# 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.StringSerializerspring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
#### kafka配置生产者 end ####

#### kafka配置消费者 start ##### 指定默认消费者group id --> 由于在kafka中,同一组中的consumer不会读取到同一个消息,依靠groud.id设置组名spring.kafka.consumer.group-id=test# smallest和largest才有效,如果smallest重新0开始读取,如果是largest从logfile的offset读取。一般情况下我们都是设置smallestspring.kafka.consumer.auto-offset-reset=earliest# enable.auto.commit:true --> 设置自动提交offsetspring.kafka.consumer.enable-auto-commit=true#如果'enable.auto.commit'为true,则消费者偏移自动提交给Kafka的频率(以毫秒为单位),默认值为5000。spring.kafka.consumer.auto-commit-interval=1000
# 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.StringDeserializerspring.kafka.consumer.value-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
#### kafka配置消费者 end ####

消费者

package com.et.kafaka.listener;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;import org.springframework.stereotype.Component;
/** * 消费者监听topic=testTopic的消息 * * @author Lynch */@Componentpublic class ConsumerListener { @KafkaListener(topics = "testTopic") public void onMessage(String message){ //insertIntoDb(buffer);//这里为插入数据库代码 System.out.println("message: " + message); }
}

生产者

package com.et.kafaka.controller;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;import org.springframework.stereotype.Controller;import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;
/** * * * @author Lynch */@Controller@RequestMapping("/api/kafka/")public class KafkaController { @Autowired private KafkaTemplate<String,Object> kafkaTemplate;
@GetMapping("send") @ResponseBody public boolean send(@RequestParam String message) { try { kafkaTemplate.send("testTopic", message); System.out.println("消息发送成功..."); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return true; } @GetMapping("test") @ResponseBody public String test(){ System.out.println("hello world!"); return "ok"; }}

启动类

package com.et.kafaka;
import org.springframework.boot.SpringApplication;import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
@SpringBootApplicationpublic class DemoApplication {
public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(DemoApplication.class, args); }}

代码仓库

  • https://github.com/Harries/springboot-demo

四、测试

  1. 启动java应用,

  2. 生产者:http://localhost:8088/api/kafka/send?message=aaabbbcccdddd

  3. 消费者接收到消息aaabbbcccdddd

消息发送成功...message: aaabbbcccdddd

五、引用

  • https://spring.io/projects/spring-kafka

  • https://docs.spring.io/spring-kafka/docs/2.2.0.RELEASE/reference/html/

  • http://www.liuhaihua.cn/archives/710233.html

原文作者:HBLOG;如有侵权,请联系管理员删除。

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