『十倍程序员』SpringBoot接入kafka最简教程

「这是我参与11月更文挑战的第24天，活动详情查看：2021最后一次更文挑战」。

点赞再看，养成习惯👏👏

前言

Hello 大家好，我是l拉不拉米，今天的『十倍程序员』系列给大家分享SpringBoot项目如何快速接入kafka。

上集回顾

上集《『十倍程序员』Docker部署kafka+zookeeper》中，我们已经学会了通过docker-compose将kafka环境搭建起来，现在我们要通过Springboot的项目接入kafka，实现消息的生产和消费。

Springboot接入kafka

1、创建Springboot工程

2、Pom文件引入依赖

<!-- 必须 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
    <artifactId>spring-kafka</artifactId>
</dependency>

<!-- 下面三个依赖包非必须，方便演示用 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
    <optional>true</optional>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>fastjson</artifactId>
    <version>1.2.75</version>
</dependency>

3、application.yml配置文件

# 应用服务 WEB 访问端口
server:
  port: 8080

# 应用名称
spring:
  application:
    name: kafka
  kafka:
    bootstrap-servers: 127.0.0.1:9092 # kafka集群信息，多个节点通过“,”分隔
    producer: # 生产者配置
      retries: 3 # 设置大于0的值，则客户端会将发送失败的记录重新发送
      batch-size: 16384 # 16K
      buffer-memory: 33554432 # 32M 缓冲区大小
      acks: 1 # 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)
      # 指定消息key和消息体的编解码方式
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      value-serializer: org.springframework.kafka.support.serializer.JsonSerializer
    consumer: # 消费者配置
      group-id: testGroup # 消费者组
      enable-auto-commit: false # 关闭自动提交
      # 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;
      auto-offset-reset: latest
      max-poll-records: 50 # 批量消费每次最多消费多少条消息
      # 指定消息key和消息体的编解码方式
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
    listener:
      missing-topics-fatal: false  # 消费端监听的topic不存在时，项目启动会报错(关掉)
      type: batch # 批量消费

4、生产者

@Slf4j
@RestController
public class KafkaProducer {

    private final KafkaTemplate<String, Object> kafkaTemplate;

    @Autowired
    public KafkaProducer(KafkaTemplate<String, Object> kafkaTemplate) {
        this.kafkaTemplate = kafkaTemplate;
    }

    @PostMapping("/message")
    public void sendMessage(@RequestBody User user) {
        kafkaTemplate.send("user", user).addCallback(new ListenableFutureCallback<SendResult<String, Object>>() {
            @Override
            public void onFailure(Throwable throwable) {
                log.info("sendMessage onFailure:{}", throwable.getMessage());
            }

            @Override
            public void onSuccess(SendResult<String, Object> result) {
                log.info("sendMessage onSuccess:{},{},{}", result.getRecordMetadata().topic(), result.getRecordMetadata().partition(), result.getRecordMetadata().offset());
            }
        });
    }
}

5、消费者

@Slf4j
@Component
public class KafkaConsumer {

    @KafkaListener(topics = {"user"})
    public void userListener(ConsumerRecords<String, String> payload) {
        if (payload.isEmpty()) {
            return;
        }

        payload.partitions().forEach(tp -> {
            List<ConsumerRecord<String, String>> tpRecords = payload.records(tp);
            tpRecords.forEach(record -> {
                final User user = JSON.parseObject(record.value(), User.class);
                log.info("userListener -> user = {}", user);
            });
        });
    }
}

6、Postman调用接口生产消息

查看日志

接入完毕。

总结

通过这两篇文章，我们发现通过docker容器化和Springboot的高效化，简单化接入kafka的能力，整个开发过程不到半个小时。对比传统方式需要大半天的时间，可以说实现了『十倍程序员』的水平。