SpringBootKafka整合的使用方法
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创建项目
项目整体架构:
使用 IDEA 创建 SpringBoot 项目,这个很简单了,这里不做过多的讲解。
1、pom 文件代码如下:
4.0.0 com.zhisheng kafka-learning 0.0.1-SNAPSHOT jar kafka-learning Demo project for Spring Boot + kafka org.springframework.boot spring-boot-starter-parent 1.5.9.RELEASE UTF-8 UTF-8 1.8 org.springframework.boot spring-boot-starter-web org.projectlombok lombok true org.springframework.boot spring-boot-starter-test test org.springframework.kafka spring-kafka 1.1.1.RELEASE com.google.code.gson gson 2.8.2 org.springframework.boot spring-boot-maven-plugin
主要引入了 spring-kafka 、lombok 、 gson 依赖。
2、消息实体类 Message.java 如下:
@Datapublic class Message { private Long id; //id private String msg; //消息 private Date sendTime; //时间戳 }
3、消息发送类 KafkaSender.java
@Component @Slf4jpublic class KafkaSender { @Autowired private KafkaTemplatekafkaTemplate; private Gson gson = new GsonBuilder().create(); //发送消息方法 public void send() { Message message = new Message(); message.setId(System .currentTimeMillis()); message.setMsg(UUID.randomUUID().toString()); message.setSendTime(new Date()) ; log.info("+++++++++++++++++++++ message = {}", gson.toJson(message)); kafkaTemplate.send ("zhisheng", gson.toJson(message)); } }
就这样,发送消息代码就实现了。
这里关键的代码为 kafkaTemplate.send()
方法, zhisheng
是 Kafka 里的 topic ,这个 topic 在 Java 程序中是不需要提前在 Kafka 中设置的,因为它会在发送的时候自动创建你设置的 topic, gson.toJson(message)
是消息内容,这里暂时先说这么多了,不详解了,后面有机会继续把里面源码解读写篇博客出来(因为中途碰到坑,老子跟了几遍源码)。
4、消息接收类 KafkaReceiver.java
@Component @Slf4jpublic class KafkaReceiver { @KafkaListener(topics = {"zhisheng"}) public void listen(ConsumerRecord, ?> record) { Optional> kafkaMessage = Optional.ofNullable(record.value()); if (kafkaMessage.isPresent()) { Object message = kafkaMessage.get(); log.info("----------------- record =" + record); log.info("------------------ message =" + message); } } }
客户端 consumer 接收消息特别简单,直接用 @KafkaListener
注解即可,并在监听中设置监听的 topic
, topics
是一个数组所以是可以绑定多个主题的,上面的代码中修改为 @KafkaListener(topics={"zhisheng","tian"})
就可以同时监听两个 topic
的消息了。需要注意的是:这里的 topic 需要和消息发送类 KafkaSender.java 中设置的 topic 一致。
5、启动类 KafkaApplication.java
@SpringBootApplicationpublic class KafkaApplication { public static void main(String[] args) { ConfigurableApplicationContext context = SpringApplication.run(KafkaApplication.class, args); KafkaSender sender = context.getBean(KafkaSender.class); for (int i = 0; i < 3; i++) { //调用消息发送类中的消息发送方法 sender.send(); try { Thread.sleep(3000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } } }
6、配置文件 application.properties
#============== kafka ===================# 指定kafka 代理地址,可以多个 spring.kafka.bootstrap-servers=192.168.153.135:9092 ##=============== provider ======================= #spring.kafka.producer.retries=0# 每次批量发送消息的数量 spring.kafka.producer.batch-size=16384spring.kafka.producer.buffer-memory=33554432 ## 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 ##=============== consumer =======================# 指定默认消费者group id spring.kafka.consumer.group-id=test-consumer-group spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=earliest spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=true spring.kafka.consumer.auto-commit-interval=100 ## 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
spring.kafka.bootstrap-servers 后面设置你安装的 Kafka 的机器 IP 地址和端口号 9092。
如果你只是简单整合下,其他的几个默认就好了。
Kafka 设置
在你安装的 Kafka 目录文件下:
启动 zk
使用安装包中的脚本启动单节点 Zookeeper 实例:
bin/zookeeper-server-start.sh -daemon config/zookeeper.properties
启动 Kafka 服务
使用 kafka-server-start.sh
启动 kafka 服务:
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
启动成功后!
千万注意:记得将你的虚拟机或者服务器关闭防火墙或者开启 Kafka 的端口 9092。
运行
出现这就代表整合成功了!
我们看下 Kafka 中的 topic 列表就
bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
就会发现刚才我们程序中的 zhisheng
已经自己创建了。
感谢各位的阅读,以上就是“SpringBoot Kafka 整合的使用方法”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对SpringBoot Kafka 整合的使用方法这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!
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