一、快速了解Kafka

在把Kafka集成到spring之前，我们首先要了解Kafka是什么？由什么东西组成？主要的使用场景是哪些？

Apache Kafka是一个开源消息系统，由Scala写成。是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目。

Kafka是一个分布式消息队列。Kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者称为Producer，消息接受者称为Consumer，此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(server)称为broker。

无论是kafka集群，还是consumer都依赖于zookeeper集群保存一些meta信息，来保证系统可用性。

简单架构理解图

详细架构图

• 1）Producer ：消息生产者，就是向kafka broker发消息的客户端；

• 2）Consumer ：消息消费者，向kafka broker取消息的客户端；

• 3）Topic ：可以理解为一个队列；

• 4） Consumer Group （CG）：这是kafka用来实现一个topic消息的广播（发给所有的consumer）和单播（发给任意一个consumer）的手段。一个topic可以有多个CG。topic的消息会复制（不是真的复制，是概念上的）到所有的CG，但每个partion只会把消息发给该CG中的一个consumer。如果需要实现广播，只要每个consumer有一个独立的CG就可以了。要实现单播只要所有的consumer在同一个CG。用CG还可以将consumer进行自由的分组而不需要多次发送消息到不同的topic；

• 5）Broker ：一台kafka服务器就是一个broker。一个集群由多个broker组成。一个broker可以容纳多个topic；

• 6）Partition：为了实现扩展性，一个非常大的topic可以分布到多个broker（即服务器）上，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列。partition中的每条消息都会被分配一个有序的id（offset）。kafka只保证按一个partition中的顺序将消息发给consumer，不保证一个topic的整体（多个partition间）的顺序；

• 7）Offset：kafka的存储文件都是按照offset.kafka来命名，用offset做名字的好处是方便查找。例如你想找位于2049的位置，只要找到2048.kafka的文件即可。当然the first offset就是00000000000.kafka。

二、环境准备

这边的话，我们简单的在windows搭建一个环境即可

主要的就是以下三个环境：

• jdk
• zookeeper
• kafka

具体步骤这里就不详细介绍了，网上有很多案例，照着做一遍即可。
本地测试的话，搭建个单机的即可。

三、Spring Kafka集成

1、添加架包依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
    <artifactId>spring-kafka</artifactId>
    <version>2.2.6.RELEASE</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
    <version>2.1.0</version>
</dependency>

注意：这里有一个很大的坑，因为版本的问题，spring-kafka和kafka-clients的版本一定要按照下图对应。

2、简单配置

推荐使用spring-boot的项目，配置既简单又方便

直接在application.yml配置文件加入以下内容即可。

spring:
  kafka:
    # 消费者
    consumer: 
      group-id: foo
      auto-offset-reset: earliest
      bootstrap-servers: localhost:9092 
    # 生产者
    producer: 
      bootstrap-servers: localhost:9092 
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

如果你想了解更多的配置，可以参考文档 Apache Kafka Documentation

注意：运行项目之前一定要先开启zookeeper和kafka服务

3、简单的例子

监听器主要是使用@KafkaListenter注解即可，可以监听多个topic也可以监听单个。

@Component
public class SimpleListener {
    @KafkaListener(topics = {"topic1", "topic2"})
    public void listen1(String data) {
        System.out.println(data);
    }
}

消息发送主要是使用KafkaTemplate，它具有多个方法可以发送消息，这里我们用简单的。

@RestController
@AllArgsConstructor
public class SimpleController {
    
    private final KafkaTemplate<Object, Object> kafkaTemplate;

    @GetMapping("/send/{messge}")
    public String send(@PathVariable String messge) {
        kafkaTemplate.send("topic1", "topci1:" + messge);
        kafkaTemplate.send("topic2", "topci2:" + messge);
        return messge;
    }
}

我们用postman测试一下，看看控制台有没有输出，有没有接受到消息。

4、发送实体类封装的消息

4.1实体类

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@ToString
public class Bar {
    private Integer id;
    private Integer age;
}

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@ToString
public class Foo {
    private Integer id;
    private String name;
}

4.2 配置文件

@Configuration
public class KafkaConfig {

	@Bean
	public ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<?, ?> kafkaListenerContainerFactory(
			ConcurrentKafkaListenerContainerFactoryConfigurer configurer,
			ConsumerFactory<Object, Object> kafkaConsumerFactory,
			KafkaTemplate<Object, Object> template) {
		ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<Object, Object> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
		configurer.configure(factory, kafkaConsumerFactory);
		factory.setErrorHandler(new SeekToCurrentErrorHandler(
				new DeadLetterPublishingRecoverer(template), 3));
		return factory;
	}

	// 当传输的是个实体类时，进行消息格式转换
	@Bean
	public RecordMessageConverter converter() {
		StringJsonMessageConverter converter = new StringJsonMessageConverter();
		DefaultJackson2JavaTypeMapper typeMapper = new DefaultJackson2JavaTypeMapper();
		typeMapper.setTypePrecedence(TypePrecedence.TYPE_ID);
		typeMapper.addTrustedPackages("com.lzx.kafka.example2");
		Map<String, Class<?>> mappings = new HashMap<>();
		mappings.put("foo", Foo.class);
		mappings.put("bar", Bar.class);
		typeMapper.setIdClassMapping(mappings);
		converter.setTypeMapper(typeMapper);
		return converter;
	}

	@Bean
	public NewTopic foos() {
		return new NewTopic("foo", 1, (short) 1);
	}

	@Bean
	public NewTopic bars() {
		return new NewTopic("bar", 1, (short) 1);
	}
}

4.3 application.yml配置文件

spring:
  kafka:
    consumer:
      group-id: foo
      auto-offset-reset: earliest
      bootstrap-servers: localhost:9092 
    producer:
      bootstrap-servers: localhost:9092 
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      value-serializer: org.springframework.kafka.support.serializer.JsonSerializer
      properties:
        spring.json.type.mapping: foo:com.lzx.kafka.entity.Foo,bar:com.lzx.kafka.entity.Bar

4.4 代码

监听器

@Component
@KafkaListener(id = "handler", topics = {"foo", "bar"})
public class ListenHandler {
    @Autowired
    private KafkaTemplate<Object, Object> kafkaTemplate;

    @KafkaHandler
    public void foo(@Payload Foo foo, @Header(KafkaHeaders.RECEIVED_MESSAGE_KEY) String key) {
        System.out.println("key:" + key);
        System.out.println("foo:" + foo.toString());
    }

    @KafkaHandler
    public void foo(Bar bar) {
        System.out.println("bar:" + bar.toString());
    }
}

Controlller

@RestController
@AllArgsConstructor
public class Example2Controller {

    private final KafkaTemplate kafkaTemplate;

    @PostMapping("/foo")
    public void send(Foo foo){
        kafkaTemplate.send("foo", "modelOne", foo);
    }

    @PostMapping("/bar")
    public void send(Bar bar){
        kafkaTemplate.send("bar", bar);
    }
}

4.5结果

5、消息发送的同步方法和异步方法

方法

@Service
@AllArgsConstructor
public class SendService {

    private final KafkaTemplate<Object, Object> template;

    // 异步
    public void sendAnsyc(final Bar bar) {
//        ProducerRecord<Object, Object> producerRecord = new ProducerRecord<>("ansyc", bar);

        ListenableFuture<SendResult<Object, Object>> future = template.send("ansyc",bar);
        future.addCallback(new ListenableFutureCallback<SendResult<Object, Object>>() {
            @Override
            public void onSuccess(SendResult<Object, Object> result) {
                System.out.println("发送消息成功：" + result);
            }

            @Override
            public void onFailure(Throwable ex) {
                System.out.println("发送消息失败："+ ex.getMessage());
            }
        });
    }

    // 同步
    public void sendSync(final Bar bar) {
        ProducerRecord<Object, Object> producerRecord = new ProducerRecord<>("sync", bar);
        try {
            template.send(producerRecord).get(10, TimeUnit.SECONDS);
            System.out.println("发送成功");
        }
        catch (ExecutionException e) {
            System.out.println("发送消息失败："+ e.getMessage());
        }
        catch (TimeoutException | InterruptedException e) {
            System.out.println("发送消息失败："+ e.getMessage());
        }
    }
}

监听器

@Component
public class Example3Listenter {

    @KafkaListener(topics = "ansyc")
    public void listenAnsyc(Bar bar) {
        System.out.println(bar);
    }

    @KafkaListener(topics = "sync")
    public void listenSync(Bar bar) {
        System.out.println(bar);
    }
}

Controller

@RestController
@AllArgsConstructor
public class Example3Controller {
    private final SendService sendService;

    @PostMapping("/ansyc")
    public void sendAnsyc(Bar bar){
        sendService.sendAnsyc(bar);
    }

    @PostMapping("/sync")
    public void sendSync(Bar bar){
        sendService.sendSync(bar);
    }
}

异步结果

同步结果

6、使用事务的消息发送方式

在4.3application.yml中的properties配置上方添加这样的一句配置即可

transaction-id-prefix: tx.

代码

@RestController
@AllArgsConstructor
public class Example1Controller {

    private final KafkaTemplate<Object, Object> kafkaTemplate;

    @PostMapping("/send/foo")
    public void sendFoo(Foo foo) {
        kafkaTemplate.executeInTransaction(kafkaTemplate -> {
            kafkaTemplate.send("foo", foo);
            return true;
        });
    }
}

四、相关资料连接

• Spring Kafka 官方文档
• Apache Kafka 官方文档
• 博客里面的代码
• 尚硅谷 kafka相关资料 提取码：qkum