Kafka 3.x.x 入门到精通（07）——Java应用场景——SpringBoot集成

Kafka 3.x.x 入门到精通（07）——Java应用场景——SpringBoot集成

  • 4. Java应用场景——SpringBoot集成
    • 4.1 创建SpringBoot项目
      • 4.1.1 创建SpringBoot项目
      • 4.1.2 修改pom.xml文件
      • 4.1.3 在resources中增加application.yml文件
    • 4.2 编写功能代码
      • 4.2.1 创建配置类：SpringBootKafkaConfig
      • 4.2.2 创建生产者控制器：KafkaProducerController
      • 4.2.3 创建消费者：KafkaDataConsumer
    • 4.3 集成测试
      • 4.3.1 启动ZooKeeper
      • 4.3.2 启动Kafka
      • 4.3.3 启动应用程序
      • 4.3.4 生产数据测试

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本文档参看的视频是：

  • 尚硅谷Kafka教程，2024新版kafka视频，零基础入门到实战
  • 黑马程序员Kafka视频教程，大数据企业级消息队列kafka入门到精通
  • 小朋友也可以懂的Kafka入门教程，还不快来学

本文档参看的文档是：

  • 尚硅谷官方文档，并在基础上修改 完善！非常感谢尚硅谷团队！！！！

在这之前大家可以看我以下几篇文章，循序渐进：

❤️Kafka 3.x.x 入门到精通（01）——对标尚硅谷Kafka教程

❤️Kafka 3.x.x 入门到精通（02）——对标尚硅谷Kafka教程

❤️Kafka 3.x.x 入门到精通（03）——对标尚硅谷Kafka教程

❤️Kafka 3.x.x 入门到精通（04）——对标尚硅谷Kafka教程

❤️Kafka 3.x.x 入门到精通（05）——对标尚硅谷Kafka教程

❤️Kafka 3.x.x 入门到精通（06）——对标尚硅谷Kafka教程

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4. Java应用场景——SpringBoot集成

Spring Boot帮助您创建可以运行的、独立的、生产级的基于Spring的应用程序。您可以使用Spring Boot创建Java应用程序，这些应用程序可以通过使用java-jar或更传统的war部署启动。
我们的目标是：

  • 为所有Spring开发提供从根本上更快、广泛访问的入门体验。
  • 开箱即用，但随着要求开始偏离默认值，请迅速离开。
  • 提供大型项目（如嵌入式服务器、安全性、指标、健康检查和外部化配置）常见的一系列非功能性功能。
  • 绝对没有代码生成（当不针对原生图像时），也不需要XML配置。

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4.1 创建SpringBoot项目

4.1.1 创建SpringBoot项目

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4.1.2 修改pom.xml文件

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>3.0.5</version><relativePath/> <!-- lookup parent from repository --></parent><groupId>com.atguigu</groupId><artifactId>springboot-kafka</artifactId><version>0.0.1</version><name>springboot-kafka</name><description>Kafka project for Spring Boot</description><properties><java.version>17</java.version></properties><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId><exclusions><exclusion><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-logging</artifactId></exclusion></exclusions></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency><dependency><groupId>org.springframework.kafka</groupId><artifactId>spring-kafka</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-clients</artifactId><version>3.6.1</version></dependency><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>fastjson</artifactId><version>1.2.83</version></dependency><dependency><groupId>cn.hutool</groupId><artifactId>hutool-json</artifactId><version>5.8.11</version></dependency><dependency><groupId>cn.hutool</groupId><artifactId>hutool-db</artifactId><version>5.8.11</version></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId></dependency></dependencies><build><plugins><plugin><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId></plugin></plugins></build>
</project>

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4.1.3 在resources中增加application.yml文件

spring:kafka:bootstrap-servers: localhost:9092producer:acks: allbatch-size: 16384buffer-memory: 33554432key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializervalue-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializerretries: 0consumer:group-id: test#消费者组#消费方式: 在有提交记录的时候，earliest与latest是一样的，从提交记录的下一条开始消费# earliest：无提交记录，从头开始消费#latest：无提交记录，从最新的消息的下一条开始消费auto-offset-reset: earliestenable-auto-commit: true #是否自动提交偏移量offsetauto-commit-interval: 1s #前提是 enable-auto-commit=true。自动提交的频率key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializervalue-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializermax-poll-records: 2properties:#如果在这个时间内没有收到心跳，该消费者会被踢出组并触发{组再平衡 rebalance}session.timeout.ms: 120000#最大消费时间。此决定了获取消息后提交偏移量的最大时间，超过设定的时间（默认5分钟），服务端也会认为该消费者失效。踢出并再平衡max.poll.interval.ms: 300000#配置控制客户端等待请求响应的最长时间。#如果在超时之前没有收到响应，客户端将在必要时重新发送请求，#或者如果重试次数用尽，则请求失败。request.timeout.ms: 60000#订阅或分配主题时，允许自动创建主题。0.11之前，必须设置falseallow.auto.create.topics: true#poll方法向协调器发送心跳的频率，为session.timeout.ms的三分之一heartbeat.interval.ms: 40000#每个分区里返回的记录最多不超max.partitions.fetch.bytes 指定的字节#0.10.1版本后 如果 fetch 的第一个非空分区中的第一条消息大于这个限制#仍然会返回该消息，以确保消费者可以进行#max.partition.fetch.bytes=1048576  #1Mlistener:#当enable.auto.commit的值设置为false时，该值会生效；为true时不会生效#manual_immediate:需要手动调用Acknowledgment.acknowledge()后立即提交#ack-mode: manual_immediatemissing-topics-fatal: true #如果至少有一个topic不存在，true启动失败。false忽略#type: single #单条消费？批量消费？ #批量消费需要配合 consumer.max-poll-recordstype: batchconcurrency: 2 #配置多少，就为为每个消费者实例创建多少个线程。多出分区的线程空闲template:default-topic: "test"
server:port: 9999

4.2 编写功能代码

4.2.1 创建配置类：SpringBootKafkaConfig

package com.atguigu.springkafka.config;public class SpringBootKafkaConfig {public static final String TOPIC_TEST = "test";public static final String GROUP_ID = "test";
}

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4.2.2 创建生产者控制器：KafkaProducerController

package com.atguigu.springkafka.controller;import com.atguigu.springkafka.config.SpringBootKafkaConfig;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.kafka.support.SendResult;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;import org.springframework.util.concurrent.ListenableFuture;
import org.springframework.util.concurrent.ListenableFutureCallback;@RestController
@RequestMapping("/kafka")
@Slf4j
public class KafkaProducerController {@Autowiredprivate KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;@ResponseBody@PostMapping(value = "/produce", produces = "application/json")public String produce(@RequestBody Object obj) {try {String obj2String = JSONUtil.toJsonStr(obj);kafkaTemplate.send(SpringBootKafkaConfig.TOPIC_TEST, obj2String);return "success";} catch (Exception e) {e.getMessage();}return "success";}
}

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4.2.3 创建消费者：KafkaDataConsumer

package com.atguigu.springkafka.component;import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import com.atguigu.springkafka.config.SpringBootKafkaConfig;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.kafka.support.KafkaHeaders;
import org.springframework.messaging.handler.annotation.Header;
import org.springframework.stereotype.Component;import java.util.List;
import java.util.Optional;@Component
@Slf4j
public class KafkaDataConsumer {@KafkaListener(topics = SpringBootKafkaConfig.TOPIC_TEST, groupId = SpringBootKafkaConfig.GROUP_ID)public void topic_test(List<String> messages, @Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TOPIC) String topic) {for (String message : messages) {final JSONObject entries = JSONUtil.parseObj(message);System.out.println(SpringBootKafkaConfig.GROUP_ID + " 消费了： Topic:" + topic + ",Message:" + entries.getStr("data"));//ack.acknowledge();}}
}

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4.3 集成测试

4.3.1 启动ZooKeeper

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4.3.2 启动Kafka

4.3.3 启动应用程序

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4.3.4 生产数据测试

可以采用任何的工具进行测试，我们这里采用postman发送POST数据

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消费者消费数据

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