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基础客户端
引入依赖
XML
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka_2.13</artifactId>
<version>3.4.0</version>
</dependency>消息发送者主流程
java
public class MyProducer {
private static final String BOOTSTRAP_SERVERS = "127.0.0.1:9092";
private static final String TOPIC = "disTopic";
public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
//PART1:设置发送者相关属性
Properties props = new Properties();
// 此处配置的是kafka的端口
props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, BOOTSTRAP_SERVERS);
// 配置key的序列化类
props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
// 配置value的序列化类
props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
Producer<String,String> producer = new KafkaProducer<>(props);
CountDownLatch latch = new CountDownLatch(5);
for(int i = 0; i < 5; i++) {
//Part2:构建消息
ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(TOPIC, Integer.toString(i), "MyProducer" + i);
//Part3:发送消息
//单向发送：不关心服务端的应答。
producer.send(record);
System.out.println("message "+i+" sended");
//同步发送：获取服务端应答消息前，会阻塞当前线程。
RecordMetadata recordMetadata = producer.send(record).get();
String topic = recordMetadata.topic();
int partition = recordMetadata.partition();
long offset = recordMetadata.offset();
String message = recordMetadata.toString();
System.out.println("message:["+ message+"] sended with topic:"+topic+"; partition:"+partition+ ";offset:"+offset);
//异步发送：消息发送后不阻塞，服务端有应答后会触发回调函数
producer.send(record, new Callback() {
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
if(null != e){
System.out.println("消息发送失败,"+e.getMessage());
e.printStackTrace();
}else{
String topic = recordMetadata.topic();
long offset = recordMetadata.offset();
String message = recordMetadata.toString();
System.out.println("message:["+ message+"] sended with topic:"+topic+";offset:"+offset);
}
latch.countDown();
}
});
}
//消息处理完才停止发送者。
latch.await();
producer.close();
}
}构建Producer分为三个步骤：
1. 设置Producer核心属性 ：Producer可选的属性都可以由ProducerConfig类管理。比如ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG属性，显然就是指发送者要将消息发到哪个Kafka集群上（目前用的非集群）。这是每个Producer必选的属性。
2. 构建消息：Kafka的消息是一个Key-Value结构的消息。其中，key和value都可以是任意对象类型。其中，key主要是用来进行Partition分区的，业务上更关心的是value。
3. 使用Producer发送消息。：通常用到的就是单向发送、同步发送和异步发送者三种发送方式。
消息消费者主流程
java
public class MyConsumer {
private static final String BOOTSTRAP_SERVERS = "127.0.0.1:9092";
private static final String TOPIC = "disTopic";
public static void main(String[] args) {
//PART1:设置发送者相关属性
Properties props = new Properties();
//kafka地址
props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, BOOTSTRAP_SERVERS);
//每个消费者要指定一个group
props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
//key序列化类
props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
//value序列化类
props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
Consumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
consumer.subscribe(Arrays.asList(TOPIC));
while (true) {
//PART2:拉取消息
// 100毫秒超时时间
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofNanos(100));
//PART3:处理消息
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
System.out.println("offset = " + record.offset() + ";key = " + record.key() + "; value= " + record.value());
}
//提交offset，消息就不会重复推送。
consumer.commitSync(); //同步提交，表示必须等到offset提交完毕，再去消费下一批数据。
// consumer.commitAsync(); //异步提交，表示发送完提交offset请求后，就开始消费下一批数据了。不用等到Broker的确认。
}
}
}构建Consumer三个步骤
1. 设置Consumer核心属性 ：可选的属性都可以由ConsumerConfig类管理。在这个类中，同样对于大部分比较重要的属性，都配置了对应的DOC属性进行描述。同样BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG是必须设置的属性。
2. 拉取消息：Kafka采用Consumer主动拉取消息的Pull模式。consumer主动从Broker上拉取一批感兴趣的消息。
3. 处理消息，提交位点：消费者将消息拉取完成后，就可以交由业务自行处理对应的这一批消息了。只是消费者需要向Broker提交偏移量offset。如果不提交Offset，Broker会认为消费者端消息处理失败了，还会重复进行推送。
Kafka的客户端基本就是固定的按照这三个大的步骤运行。在使用过程中，最大的变数基本上就是给生产者和消费者的设定合适的属性。
SpringBoot集成Kafka
引入Maven依赖
XML
<dependency>
<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
<artifactId>spring-kafka</artifactId>
</dependency>application.properties配置文件
XML
###########【Kafka单机/集群】###########
spring.kafka.bootstrap-servers=127.0.0.1:9092
###########【初始化生产者配置】###########
# 重试次数
spring.kafka.producer.retries=0
# 应答级别:多少个分区副本备份完成时向生产者发送ack确认(可选0、1、all/-1)
spring.kafka.producer.acks=1
# 批量大小
spring.kafka.producer.batch-size=16384
# 提交延时
spring.kafka.producer.properties.linger.ms=0
# 生产端缓冲区大小
spring.kafka.producer.buffer-memory = 33554432
# Kafka提供的序列化和反序列化类
spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
spring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
###########【初始化消费者配置】###########
# 默认的消费组ID
spring.kafka.consumer.properties.group.id=defaultConsumerGroup
# 是否自动提交offset
spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=true
# 提交offset延时(接收到消息后多久提交offset)
spring.kafka.consumer.auto.commit.interval.ms=1000
# 当kafka中没有初始offset或offset超出范围时将自动重置offset
# earliest:重置为分区中最小的offset;
# latest:重置为分区中最新的offset(消费分区中新产生的数据);
# none:只要有一个分区不存在已提交的offset,就抛出异常;
spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=latest
# 消费会话超时时间(超过这个时间consumer没有发送心跳,就会触发rebalance操作)
spring.kafka.consumer.properties.session.timeout.ms=120000
# 消费请求超时时间
spring.kafka.consumer.properties.request.timeout.ms=180000通过KafkaTemplate发送消息
java
@RestController
public class KafkaProducer {
@Autowired
private KafkaTemplate<String, Object> kafkaTemplate;
// 发送消息
@GetMapping("/kafka/normal/{message}")
public void sendMessage1(@PathVariable("message") String normalMessage) {
kafkaTemplate.send("topic1", normalMessage);
}
}通过@KafkaListener消费消息
java
@Component
public class KafkaConsumer {
// 消费监听
@KafkaListener(topics = {"topic1"})
public void onMessage1(ConsumerRecord<?, ?> record){
// 消费的哪个topic、partition的消息,打印出消息内容
System.out.println("简单消费："+record.topic()+"-"+record.partition()+"-"+record.value());
}
}