Springboot集成Kafka

一、添加依赖

我们使用spring本身支持的spring-kafka依赖，但是需要注意版本问题，不同的springboot版本支持不同的kafka版本，避免因版本不同带来困扰！参考下图：

或者访问官网查看版本对应关系：Spring for Apache Kafka

本教程springboot版本使用的是2.6.13，对应kafka版本为2.8.x以上。

<properties>
    <java.version>1.8</java.version>
    <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    <project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding>
    <spring-boot.version>2.6.13</spring-boot.version>
</properties>
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>

    <!-- kafka依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
        <artifactId>spring-kafka</artifactId>
        <version>2.8.10</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
</dependencies>

二、配置application.yml

application.yml文件添加kafka配置，kafka配置有很多，此教程只使用了部分，后续有时间会对其他配置再做研究。

# 应用服务web访问端口
server:
  port: 8088

spring:
  #kafka配置
  kafka:
    bootstrap-servers: 192.168.219.200:9092
    producer:
      # 发生错误后,消息重发的次数
      retries: 0
      # 键的序列化方式
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      # 值的序列化方式
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
    consumer:
      group-id: test-consumer-group
      # 键的反序列化方式
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      # 值的反序列化方式
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
    listener:
      # 当消费者监听的topic不存在时，保证项目能够启动。
      missing-topics-fatal: false

三、代码实现

生产者

package com.studykafka.springkafka.demos.kafka;

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 * Kafka生产者
 *
 * @author xiafan
 * @Date 2023-09-01 13:48
 */
@Component
public class KafkaProducer {

    private static final Logger log= LoggerFactory.getLogger(KafkaProducer.class);

    @Autowired
    private KafkaTemplate<String, Object> kafkaTemplate;

    /**
     * 生产者简单发送消息
     * @param topic
     * @param msg
     */
    public void send(String topic,String msg){
        log.info("topic为：{}，发送消息内容：{}", topic, msg);
        kafkaTemplate.send(topic,msg);
    }
}

消费者

package com.studykafka.springkafka.demos.kafka;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 * kafka消费者
 * 
 * @author xiafan
 * @Date 2023-09-01 13:48
 */
@Component
public class KafkaConsumer {

    private static final Logger log= LoggerFactory.getLogger(KafkaConsumer.class);

    /**
     * 消费者监听消息
     *
     * @param record
     */
    @KafkaListener(topics = {"demo"})
    public void onMessage(ConsumerRecord<?, ?> record){
        //消费的哪个topic、partition的消息,打印出消息内容
        log.info("简单消费topic为：{}，分区partition为：{}，内容为：{}", record.topic(),
                record.partition(), record.value());
    }
}

测试类

package com.studykafka.springkafka.demos.web;

import com.studykafka.springkafka.demos.kafka.KafkaProducer;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

/**
 * kafka测试类
 *
 * @author xiafan
 * @Date 2023-09-01 14:12
 */
@RequestMapping("/kafka")
@RestController
public class KafkaController {

    @Autowired
    private KafkaProducer kafkaProducer;

    @GetMapping("/sendMsg")
    public void sendMsg(@RequestParam String message){
        kafkaProducer.send("demo", message);
    }
}

输入http://ip:port/kafka/sendMsg，观察控制台打印信息，消费者输出的信息为：

从上结果可以看到 -》topic：demo，partition：8，已经消费了消息。

我们从kafka-ui界面也可以看到分区8增加了一条消息：

为什么会有10个分区呢？还记得在上一章节Linux安装kafka中，设置了num.partitions=10，所以在发送消息时，kafka会自动创建10个分区，并将消息负载均衡到分区8消费了。

而offset是当前partition中的数据个数的偏移量，从0开始，Next Offset是下一次消息的偏移量。

再次调用一次，发现消息被分区0消费了（负载均衡）。

到此为止，已经完成了springboot和kafka的集成！