spring boot集成步骤
加入maven依赖
<!-- Spring kafka 组件依赖-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
<artifactId>spring-kafka</artifactId>
</dependency>添加配置
spring:
# kafka 配置
kafka:
# 指定kafka服务地址
bootstrap-servers: http://10.10.20.15:9092
# 指定生产者采用JSON序列化
producer:
# 发生错误后，消息重发的次数。
retries: 0
#当有多个消息需要被发送到同一个分区时，生产者会把它们放在同一个批次里。该参数指定了一个批次可以使用的内存大小，按照字节数计算。
batch-size: 16384
# 设置生产者内存缓冲区的大小。
buffer-memory: 33554432
# 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
# acks=0 ： 生产者在成功写入消息之前不会等待任何来自服务器的响应。
# acks=1 ： 只要集群的首领节点收到消息，生产者就会收到一个来自服务器成功响应。
# acks=all ：只有当所有参与复制的节点全部收到消息时，生产者才会收到一个来自服务器的成功响应。
acks: 1
#事务ID前缀标识
transaction-id-prefix: tx.
consumer:
group-id:xgss
# 自动提交的时间间隔 在spring boot 2.X 版本中这里采用的是值的类型为Duration 需要符合特定的格式，如1S,1M,2H,5D
auto-commit-interval: 1S
# 该属性指定了消费者在读取一个没有偏移量的分区或者偏移量无效的情况下该作何处理：
# latest（默认值）在偏移量无效的情况下，消费者将从最新的记录开始读取数据（在消费者启动之后生成的记录）
# earliest ：在偏移量无效的情况下，消费者将从起始位置读取分区的记录
auto-offset-reset: earliest
# 是否自动提交偏移量，默认值是true,为了避免出现重复数据和数据丢失，可以把它设置为false,然后手动提交偏移量
enable-auto-commit: false
# 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
properties:
#事务隔离级别设置为只读
isolation.level: read_committed
listener:
# 在侦听器容器中运行的线程数。
concurrency: 5
#listner负责ack，每调用一次，就立即commit
ack-mode: manual_immediate
missing-topics-fatal: false编写生产端
@Component
@Slf4j
public class KafkaProducer {
@Autowired
private KafkaTemplate<String, Object> kafkaTemplate;
public static final String TOPIC_TEST = "topic.xgss";
public void send(Object obj) {
String obj2String = JSONUtil.toJsonStr(obj);
log.info("准备发送消息为：{}", obj2String);
//发送消息
ListenableFuture<SendResult<String, Object>> future = kafkaTemplate.send(TOPIC_TEST, obj);
future.addCallback(new ListenableFutureCallback<SendResult<String, Object>>() {
@Override
public void onFailure(Throwable throwable) {
//发送失败的处理
log.info(TOPIC_TEST + " - 生产者 发送消息失败：" + throwable.getMessage());
}
@Override
public void onSuccess(SendResult<String, Object> stringObjectSendResult) {
//成功的处理
log.info(TOPIC_TEST + " - 生产者 发送消息成功：" + stringObjectSendResult.toString());
}
});
}
}编写消费端
@Component
@Slf4j
public class KafkaConsumer {
@KafkaListener(topics = KafkaProducer.TOPIC_TEST, groupId = "xgss")
public void topic_test(ConsumerRecord<?, ?> record, Acknowledgment ack, @Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TOPIC) String topic) {
Optional message = Optional.ofNullable(record.value());
if (message.isPresent()) {
Object msg = message.get();
log.info("topic.group1 消费了： Topic:" + topic + ",Message:" + msg);
ack.acknowledge();
}
}
@KafkaListener(topics = KafkaProducer.TOPIC_TEST, groupId = KafkaProducer.TOPIC_GROUP2)
public void topic_test1(ConsumerRecord<?, ?> record, Acknowledgment ack, @Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TOPIC) String topic) {
Optional message = Optional.ofNullable(record.value());
if (message.isPresent()) {
Object msg = message.get();
log.info("topic.group2 消费了： Topic:" + topic + ",Message:" + msg);
ack.acknowledge();
}
}
}@EnableKafka说明
Spring Boot通过KafkaAutoConfiguration为Kafka提供了自动配置类,当您使用@EnableAutoConfiguration或 @SpringBootApplication , Spring boot 会自动为你配置Kafka。可以通过提供 @SpringBootApplication(exclude={KafkaAutoConfiguration.class})排除自动配置来测试。如果不使用Spring boot，则必须使用@EnableKafka为Spring应用程序配置Kafka。
