Kafka集群搭建与SpringBoot项目集成

本篇文章的目的是帮助Kafka初学者快速搭建一个Kafka集群，以及怎么在SpringBoot项目中使用Kafka。

kafka集群环境包地址：百度网盘请输入提取码提取码：x9yn

一、Kafka集群搭建

1、准备环境

（1）准备三台LINUX服务器：

xxx.xxx.xxx.1

xxx.xxx.xxx.2

xxx.xxx.xxx.3

（2）jdk版本大于1.8即可，我是1.8.0_181

（3）在三台服务器上创建用户admin，将环境放到admin用户下，嫌麻烦的同学也可以直接使用root用户安装（真实生产上不建议这么做）

tips：LINUX怎么给普通用户赋文件夹操作权限？

切换到root用户

使用chown -R admin:admin /home/admin命令

执行su - admin命令就可以切换用户并定位到/home/admin下

（4）一定要关闭三台服务器的防火墙，不然安装肯定会出问题，切记！这个真的很重要！

2、搭建Zookeeper集群

（1）解压zookeeper-3.4.12.tar.gz，进入zookeeper文件夹

（2）进入conf文件夹

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1）复制zoo.cfg文件
cp zoo.cfg zoo_sample.cfg

2）修改zoo.cfg文件
vim zoo.cfg

这里的3个IP的作用如下：

2181：对cline端提供服务

3888：选举leader使用

2888：集群内机器通讯使用（Leader监听此端口）

（3）进入data文件夹，若没有自己创建一个

在data文件夹下创建myid文件，三台机器分别填入server对应的ID，这里我是1、2、3

（4）启动zookeeper集群

1. 启动ZK服务: sh bin/zkServer.sh start
1. 查看ZK服务状态: sh bin/zkServer.sh status
1. 停止ZK服务: sh bin/zkServer.sh stop
1. 重启ZK服务: sh bin/zkServer.sh restart

（5）三台机器都需要重复上述操作，注意myid中的ID要对应

3、搭建Kafka集群

（1）解压kafka_2.12-2.5.0.tgz，进入kafka文件夹

（2）进入config文件夹，修改 server.properties内容

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# Kafka使用唯一的一个整数来标识每个broker，该参数默认是-1。如果不指定，kafka会自动生成一个唯一值
broker.id=1
# broker监听器的CSV列表，格式是[协议]://[主机名]:[端口]。
listeners=PLAINTEXT://xxx.xxx.xxx.1:9092
# 非常重要的参数！该参数指定了kafka持久化消息的目录。该参数可以设置多个目录，以逗号分隔，比如/home/kafka1,/home/kafka2,多目录的做法是推荐的
log.dirs=/tmp/kafka-logs
# 同样是很重要的参数！这个参数完全没有默认值，是必须要自己设置的
zookeeper.connect=xxx.xxx.xxx.1:2181,xxx.xxx.xxx.2:2181,xxx.xxx.xxx.3:2181
# 是否开启unclean leader选举。由于开始可能不能保证数据一致性，所以设置为false
unclean.leader.election.enable=false
# topic 在当前 broker 上的分区个数
num.partitions=1
# 用来恢复和清理 data 下数据的线程数量
num.recovery.threads.per.data.dir=1
# segment文件保留的最长时间，超时将被删除
log.retention.hours=16
# 删除 topic 功能使能 ( 允许删除数据 ) ( 手动指定 )
delete.topic.enable=true
# 处理网络请求的线程数量
num.network.threads=3
# 用来处理磁盘 IO 的线程数量
num.io.threads=8
# 发送套接字的缓冲区大小
socket.send.buffer.bytes=102400
# 接收套接字的缓冲区大小
socket.receive.buffer.bytes=102400
# 请求套接字的缓冲区大小
socket.request.max.bytes=10485760

（3）配置环境变量

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vim ~/.bash_profile

# KAFKA_HOME
export KAFKA_HOME=/export/servers/kafka_2.11-0.11.0.0
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin

（4）启动kafka集群

启动：bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &

关闭：bin/kafka-server-stop.sh stop

二、使用kafkatool工具操作Kafka

这里提供一篇详细操作：https://www.cnblogs.com/frankdeng/p/9452982.html

三、Kafka与SpringBoot集成

1、pom.xml导入

复制代码

<?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 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.3.0.RELEASE</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
    <groupId>com.sunyard.bigdata</groupId>
    <artifactId>springbootkafka</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>springbootkafka</name>
    <description>Demo project for Spring Boot</description>

    <properties>
        <java.version>1.8</java.version>
    </properties>

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

        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>org.junit.vintage</groupId>
                    <artifactId>junit-vintage-engine</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
            <artifactId>spring-kafka-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

</project>

2、application.properties配置

复制代码

server.port=9001
spring.application.name=kafka

#### kafka配置生产者 begin ####
# 指定kafka server的地址，集群配多个，中间，逗号隔开
spring.kafka.bootstrap-servers=xxx.xxx.xxx.1:9092,xxx.xxx.xxx.2:9092,xxx.xxx.xxx.3:9092
# 写入失败时，重试次数。当leader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, 1
spring.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.StringSerializer
spring.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=test1
# 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smallest
spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=earliest
# enable.auto.commit:true --> 设置自动提交offset
spring.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.StringDeserializer
spring.kafka.consumer.value-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
#### kafka配置消费者 end ####

3、启动类代码

复制代码

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafka;

@SpringBootApplication
@EnableKafka
public class SpringbootkafkaApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SpringbootkafkaApplication.class, args);
    }
}

4、生产者代码

复制代码

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

@RestController
@RequestMapping("/api/kafka/")
public class KafkaController {
    @Autowired
    private KafkaTemplate<String, Object> kafkaTemplate;
    @GetMapping("send")
    @ResponseBody
    public boolean send(@RequestParam String message) {
        try {
            kafkaTemplate.send("test-topic", message);
            kafkaTemplate.send("test-topic2", 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";
    }
}

5、消费者代码

复制代码

import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class ConsumerListener {

    @KafkaListener(topics = "test-topic")
    public void onMessage1(String message) {
        System.out.println("我是第一个消费者:" + message);
    }
    @KafkaListener(topics = "test-topic2")
    public void onMessage2(String message) {
        System.out.println("我是第二个消费者:" + message);
    }
}