SpringBoot操作Kafka_springboot kafkaadmin

作者：一键难忘520 | 2024-06-27 04:03:48

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springboot kafkaadmin

一 SpringBoot简单操作Kafka

1.1 引入依赖


<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
            <artifactId>spring-kafka</artifactId>
        </dependency>
</dependencies>

1.2 Kafka相关配置

1.2.1 topic


@Configuration
public class KafkaTopicConfig {
 
 
    /**
     * 定义一个KafkaAdmin的bean，可以自动检测集群中是否存在topic，不存在则创建
     * @return
     */
    @Bean
    public KafkaAdmin kafkaAdmin(){
        Map<String, Object> configs = new HashMap<>();
        configs.put(AdminClientConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"127.0.0.1:9092");
 
        return new KafkaAdmin(configs);
    }
 
    @Bean
    public NewTopic newTopic(){
        // 创建一个主题参数： ①主题名称 ②分区数 ③副本数量（副本数量要小于Broker数量）
        return new NewTopic("test",3,(short) 0);
    }
 
}

1.2.2 producer生产者

这里注意，我们需要添加@EnableKafka注解。这样才可以使用KafkaTemplate


@Configuration
@EnableKafka // 打开应用中KafkaTemplate能力
public class KafkaProducerConfig  {
 
    @Bean
    public KafkaTemplate kafkaTemplate(){
        return new KafkaTemplate(new DefaultKafkaProducerFactory(configs()));
    }
 
    public Map<String, Object> configs(){
        Map<String, Object> props = new HashMap<>();
        // 指定多个kafka集群多个地址
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"127.0.0.1:9092,127.0.0.1:9093,127.0.0.1:9094");
        // 重试次数，0为不启用重试机制
        props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 0);
        // acks=0 把消息发送到kafka就认为发送成功
        // acks=1 把消息发送到kafka leader分区，并且写入磁盘就认为发送成功
        // acks=all 把消息发送到kafka leader分区，并且leader分区的副本follower对消息进行了同步就任务发送成功
        props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG,"1");
        // 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);
        // 控制批处理大小，单位为字节
        props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 4096);
        // 批量发送，延迟为1毫秒，启用该功能能有效减少生产者发送消息次数，从而提高并发量
        props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 1);
        // 生产者可以使用的总内存字节来缓冲等待发送到服务器的记录
        props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 40960);
        // 消息的最大大小限制,也就是说send的消息大小不能超过这个限制, 默认1048576(1MB)
        props.put(ProducerConfig.MAX_REQUEST_SIZE_CONFIG,1048576);
        // 键的序列化方式
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        // 值的序列化方式
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        // 压缩消息，支持四种类型，分别为：none、lz4、gzip、snappy，默认为none。
        // 消费者默认支持解压，所以压缩设置在生产者，消费者无需设置。
        props.put(ProducerConfig.COMPRESSION_TYPE_CONFIG,"none");
        return props;
    }
}

1.2.3 Consumer消费者


@Configuration
public class KafkaConsumerConfig {
 
    @Bean
    public KafkaListenerContainerFactory<ConcurrentMessageListenerContainer<Integer, String>> kafkaListenerContainerFactory(){
        ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<Integer, String> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
        // 设置消费者工厂
        factory.setConsumerFactory(consumerFactory());
        // 消费者组中线程数量
        factory.setConcurrency(3);
        // 拉取超时时间
        factory.getContainerProperties().setPollTimeout(3000);
        return factory;
    }
 
    public ConsumerFactory<Integer, String> consumerFactory(){
        return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(consumerConfigs());
    }
 
    public Map<String, Object> consumerConfigs() {
        Map<String, Object> propsMap = new HashMap<>();
        // Kafka地址
        propsMap.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "127.0.0.1:9092,127.0.0.1:9093,127.0.0.1:9094");
        // 是否自动提交offset偏移量(默认true)
        propsMap.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, true);
        // 自动提交的频率(ms)
        propsMap.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "100");
        // Session超时设置
        propsMap.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, "15000");
        // 键的反序列化方式
        propsMap.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
        // 值的反序列化方式
        propsMap.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
        // offset偏移量规则设置：
        // (1)、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
        // (2)、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
        // (3)、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
        propsMap.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");
        return propsMap;
    }
}

1.3 生产者发送消息


@Service
@Slf4j
public class KafkaProducerService {
 
    @Autowired
    private KafkaTemplate kafkaTemplate;
 
    /**
     * 生产者同步向Kafka发送消息
     * @param topic  指定的主题
     * @param message  发送的消息内容
     */
    public void sendMessageBySync(String topic, String message) throws ExecutionException, InterruptedException, TimeoutException {
        kafkaTemplate.send(topic,message).get(10, TimeUnit.SECONDS);
    }
 
    /**
     * 生产者异步向Kafka发送消息
     * @param topic 指定的主题
     * @param message 发送的消息内容
     */
    public void sendMessageByAsync(String topic, String message){
        ListenableFuture<SendResult<Integer, String>> future = kafkaTemplate.send(topic, message);
 
        future.addCallback(new ListenableFutureCallback<SendResult<Integer, String>>() {
            @Override
            public void onFailure(Throwable ex) {
                log.info("消息发送失败，具体消息为：{}",message);
            }
 
            @Override
            public void onSuccess(SendResult<Integer, String> result) {
                log.info("消息发送成功，具体消息为：{}",message);
            }
        });
    }
}

1.4 消费者消费消息

@KafkaListener注解代表此方法监听指定topic


@Service
@Slf4j
public class KafkaConsumerService {
 
    @KafkaListener(topics = "test", groupId = "group1", containerFactory = "kafkaListenerContainerFactory")
    public void consumerMessage(String message){
        log.info("消费者消费消息{}",message);
    }
}

二 SpringBoot操作Kafka详解

2.1 KafkaTemplate 发送消息的几种方法


// 设定data，向kafka发送消息
ListenableFuture<SendResult<K, V>> sendDefault(V data);
// 设定key、data，向kafka发送消息
ListenableFuture<SendResult<K, V>> sendDefault(K key, V data);
// 设定partition、key、data，向kafka发送消息
ListenableFuture<SendResult<K, V>> sendDefault(Integer partition, K key, V data);
// 设定partition、timestamp、key、data，向kafka发送消息
ListenableFuture<SendResult<K, V>> sendDefault(Integer partition, Long timestamp, K key, V data);
// 设定topic、data，向kafka发送消息
ListenableFuture<SendResult<K, V>> send(String topic, V data);
// 设定topic、key、data，向kafka发送消息
ListenableFuture<SendResult<K, V>> send(String topic, K key, V data);
// 设定topic、partition、key、data，向kafka发送消息
ListenableFuture<SendResult<K, V>> send(String topic, Integer partition, K key, V data);
// 设定topic、partition、timestamp、 key、data，向kafka发送消息
ListenableFuture<SendResult<K, V>> send(String topic, Integer partition, Long timestamp, K key, V data);
// 创建ProducerRecord对象，在ProducerRecord中设置好topic、partion、key、value等信息，然后向kafka发送消息
ListenableFuture<SendResult<K, V>> send(ProducerRecord<K, V> record);
// 创建Spring的Message对象，然后向kafka发送消息
ListenableFuture<SendResult<K, V>> send(Message<?> message);
// 获取指标信息
Map<MetricName, ? extends Metric> metrics();
// 显示Topic分区信息
List<PartitionInfo> partitionsFor(String topic);
//在生产者上执行一些任意操作并返回结果。
<T> T execute(ProducerCallback<K, V, T> callback);
// 生产者刷新消息
void flush();
 
// 用于执行生产者方法后异步回调
interface ProducerCallback<K, V, T> {
    T doInKafka(Producer<K, V> producer);
}

2.2 监听Kafka消息

Spring提供了监听消息的两个实现类，分别是：

KafkaMessageListenerContainer
ConcurrentMessageListenerContainer

KafkaMessageListenerContainer 利用单个线程来接收全部主题中全部分区上的所有消息。
ConcurrentMessageListenerContainer 代理的一个或多个 KafkaMessageListenerContainer 实例，来实现多个线程消费。


@Configuration
@EnableKafka
public class ConsumerConfigDemo {
    @Bean
    public Map<String, Object> consumerConfigs() {
        Map<String, Object> propsMap = new HashMap<>();
        propsMap.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "127.0.0.1:9092");
        propsMap.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, true);
        propsMap.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "100");
        propsMap.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
        propsMap.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
        return propsMap;
    }
 
    @Bean
    public ConsumerFactory<Integer, String> consumerFactory() {
        return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(consumerConfigs());
    }
 
    /**
     * 创建 KafkaMessageListenerContainer 实例监听 kafka 消息
     */
    @Bean
    public KafkaMessageListenerContainer demoListenerContainer() {
        // 创建container配置参数，并指定要监听的 topic 名称
        ContainerProperties properties = new ContainerProperties("test");
        // 设置消费者组名称
        properties.setGroupId("group2");
        // 设置监听器监听 kafka 消息
        properties.setMessageListener(new MessageListener<Integer,String>() {
            @Override
            public void onMessage(ConsumerRecord<Integer, String> record) {
                System.out.println("消息：" + record);
            }
        });
        return new KafkaMessageListenerContainer(consumerFactory(), properties);
    }
 
}

2.2.1 使用@KafkaListener注解监听Kafka消息

（1）监听单个Topic


@Configuration
@EnableKafka
public class ConsumerConfigDemo {
    @Bean
    public Map<String, Object> consumerConfigs() {
        Map<String, Object> propsMap = new HashMap<>();
        propsMap.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "127.0.0.1:9092");
        propsMap.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, true);
        propsMap.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "100");
        propsMap.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
        propsMap.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
        return propsMap;
    }
 
    @Bean
    public ConsumerFactory<Integer, String> consumerFactory() {
        return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(consumerConfigs());
    }
 
    @Bean
    KafkaListenerContainerFactory<ConcurrentMessageListenerContainer<Integer, String>> kafkaListenerContainerFactory() {
        ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<Integer, String>
                factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
        factory.setConsumerFactory(consumerFactory());
        // 创建3个线程并发消费
        factory.setConcurrency(3);
        // 设置拉取数据超时时间
        factory.getContainerProperties().setPollTimeout(3000);
        return factory;
    }
 
    /**
     *  ---使用@KafkaListener注解来标记此方法为kafka消息监听器，创建消费组group1监听test topic
     */
    @KafkaListener(topics = {"test"},groupId = "group1")
    public void kafkaListener(String message){
        System.out.println("消息："+message);
    }
 
}

（2）监听多个Topic


 
@KafkaListener(topics = {"test1", "test2"}, groupId = "group1")
public void kafkaListener(String message){
    System.out.println("消息："+message);
}

（3）监听某个Topic中的某个分区


@KafkaListener(id = "id0", groupId = "group1", topicPartitions = { @TopicPartition(topic = "test", partitions = { "0" }) })
public void kafkaListener1(String message) {
    System.out.println("消息："+message);
}
 
@KafkaListener(id = "id1", groupId = "group1", topicPartitions = { @TopicPartition(topic = "test", partitions = { "1", "2" }) })
public void kafkaListener2(String message) {
    System.out.println("消息："+message);
}

（4）监听多个Topic分区


 
@KafkaListener(id = "test", group = "group1", topicPartitions = {
            @TopicPartition(topic = "test1", partitions = {"0"}),
            @TopicPartition(topic = "test2", partitions = {"0", "1"})
        })
public void kafkaListener(String message) {
    System.out.print(message);
}

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