本文介绍了spring boot与kafka集成的简单实例，分享给大家，具体如下：
引入相关依赖
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<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter</artifactId></dependency><dependency> <groupId>org.springframework.kafka</groupId> <artifactId>spring-kafka</artifactId> <version>1.1.1.RELEASE</version></dependency> |
从依赖项的引入即可看出，当前spring boot（1.4.2）还不支持完全以配置项的配置来实现与kafka的无缝集成。也就意味着必须通过java config的方式进行手工配置。
定义kafka基础配置
与redisTemplate及jdbcTemplate等类似。spring同样提供了org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate作为kafka相关api操作的入口。
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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.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@EnableKafkapublic class KafkaProducerConfig { public Map<String, Object> producerConfigs() { Map<String, Object> props = new HashMap<>(); props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.179.200:9092"); props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 0); props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 4096); props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 1); props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 40960); props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class); props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class); return props; } public ProducerFactory<String, String> producerFactory() { return new DefaultKafkaProducerFactory<>(producerConfigs()); } @Bean public KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate() { return new KafkaTemplate<String, String>(producerFactory()); }} |
KafkaTemplate依赖于ProducerFactory，而创建ProducerFactory时则通过一个Map指定kafka相关配置参数。通过KafkaTemplate对象即可实现消息发送。
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kafkaTemplate.send("test-topic", "hello");orkafkaTemplate.send("test-topic", "key-1", "hello"); |
监听消息配置
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import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;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@EnableKafkapublic class KafkaConsumerConfig { @Bean public KafkaListenerContainerFactory<ConcurrentMessageListenerContainer<String, String>> kafkaListenerContainerFactory() { ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>(); factory.setConsumerFactory(consumerFactory()); factory.setConcurrency(3); factory.getContainerProperties().setPollTimeout(3000); return factory; } public ConsumerFactory<String, String> consumerFactory() { return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(consumerConfigs()); } public Map<String, Object> consumerConfigs() { Map<String, Object> propsMap = new HashMap<>(); propsMap.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.179.200:9092"); propsMap.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false); propsMap.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "100"); propsMap.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, "15000"); propsMap.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class); propsMap.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class); propsMap.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test-group"); propsMap.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "latest"); return propsMap; } @Bean public Listener listener() { return new Listener(); }} |
实现消息监听的最终目标是得到监听器对象。该监听器对象自行实现。
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import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord; import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener; import java.util.Optional; public class Listener { @KafkaListener(topics = {"test-topic"}) public void listen(ConsumerRecord<?, ?> record) { Optional<?> kafkaMessage = Optional.ofNullable(record.value()); if (kafkaMessage.isPresent()) { Object message = kafkaMessage.get(); System.out.println("listen1 " + message); } }} |
只需用@KafkaListener指定哪个方法处理消息即可。同时指定该方法用于监听kafka中哪些topic。
注意事项
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。
@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。
KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG与VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG指定key和value的编码、解码策略。kafka用key值确定value存放在哪个分区中。
后记
时间是解决问题的有效手段之一。
在spring boot 1.5版本中即可实现spring boot与kafka Auto-configuration
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持服务器之家。
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