SpringBoot集成Kafka 配置工具类的详细代码

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• 1、单播模式，只有一个消费者组
• 2、广播模式，多个消费者组

spring-kafka 是基于 java版的 kafka client与spring的集成，提供了 KafkaTemplate，封装了各种方法，方便操作,它封装了apache的kafka-client,不需要再导入client依赖

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

YML配置

kafka:
    #bootstrap-servers: server1:9092,server2:9093 #kafka开发地址,
    #生产者配置
    producer:
      # Kafka提供的序列化和反序列化类
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer #序列化
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      retries: 1 # 消息发送重试次数
      #acks = 0：设置成 表示 producer 完全不理睬 leader broker 端的处理结果。此时producer 发送消息后立即开启下 条消息的发送，根本不等待 leader broker 端返回结果
      #acks= all 或者－1 ：表示当发送消息时， leader broker 不仅会将消息写入本地日志，同时还会等待所有其他副本都成功写入它们各自的本地日志后，才发送响应结果给，消息安全但是吞吐量会比较低。
      #acks = 1：默认的参数值。 producer 发送消息后 leader broker 仅将该消息写入本地日志，然后便发送响应结果给producer ，而无须等待其他副本写入该消息。折中方案，只要leader一直活着消息就不会丢失，同时也保证了吞吐量
      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)
      batch-size: 16384 #批量大小
      properties:
        linger:
          ms: 0 #提交延迟
      buffer-memory: 33554432 # 生产端缓冲区大小
    # 消费者配置
    consumer:
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      # 分组名称
      group-id: web
      enable-auto-commit: false
      #提交offset延时(接收到消息后多久提交offset)
      # auto-commit-interval: 1000ms
      #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
      properties:
        #消费会话超时时间(超过这个时间consumer没有发送心跳,就会触发rebalance操作)
        session.timeout.ms: 15000
        #消费请求超时时间
        request.timeout.ms: 18000
      #批量消费每次最多消费多少条消息
      #每次拉取一条，一条条消费，当然是具体业务状况设置
      max-poll-records: 1
      # 指定心跳包发送频率，即间隔多长时间发送一次心跳包，优化该值的设置可以减少Rebalance操作，默认时间为3秒；
      heartbeat-interval: 6000
      # 发出请求时传递给服务器的 ID。用于服务器端日志记录 正常使用后解开注释，不然只有一个节点会报错
      #client-id: mqtt
    listener:
      #消费端监听的topic不存在时，项目启动会报错(关掉)
      missing-topics-fatal: false
      #设置消费类型 批量消费 batch，单条消费：single
      type: single
      #指定容器的线程数，提高并发量
      #concurrency: 3
      #手动提交偏移量 manual达到一定数据后批量提交
      #ack-mode: manual
      ack-mode: MANUAL_IMMEDIATE #手動確認消息
        # 认证
    #properties:
      #security:
        #protocol: SASL_PLAINTEXT
      #sasl:
        #mechanism: SCRAM-SHA-256
        #jaas:config: 'org.apache.kafka.common.security.scram.ScramLoginModule required username="username" password="password";'

简单工具类，能满足正常使用，主题是无法修改的

@Component
@Slf4j
public class KafkaUtils<K, V> {
    @Autowired
    private KafkaTemplate kafkaTemplate;
    @Value("${spring.kafka.bootstrap-servers}")
    String[] servers;

    /**
     * 获取连接
     * @return
     */
    private Admin getAdmin() {
        Properties properties = new Properties();
        properties.put("bootstrap.servers", servers);
        // 正式环境需要添加账号密码
        return Admin.create(properties);
    }

    /**
     * 增加topic
     *
     * @param name      主题名字
     * @param partition 分区数量
     * @param replica   副本数量
     * @date 2022-06-23 chens
     */
    public R addTopic(String name, Integer partition, Integer replica) {
        Admin admin = getAdmin();
        if (replica > servers.length) {
            return R.error("副本数量不允许超过Broker数量");
        }
        try {
            NewTopic topic = new NewTopic(name, partition, Short.parseShort(replica.toString()));
            admin.createTopics(Collections.singleton(topic));
        } finally {
            admin.close();
        }
        return R.ok();
    }

    /**
     * 删除主题
     *
     * @param names 主题名字集合
     * @date 2022-06-23 chens
     */
    public void deleteTopic(List<String> names) {
        Admin admin = getAdmin();
        try {
            admin.deleteTopics(names);
        } finally {
            admin.close();
        }
    }

    /**
     * 查询所有主题
     *
     * @date 2022-06-24 chens
     */
    public Set<String> queryTopic() {
        Admin admin = getAdmin();
        try {
            ListTopicsResult topics = admin.listTopics();
            Set<String> set = topics.names().get();
            return set;
        } catch (Exception e) {
            log.error("查询主题错误！");
        } finally {
            admin.close();
        }
        return null;
    }

    // 向所有分区发送消息
    public ListenableFuture<SendResult<K, V>> send(String topic, @Nullable V data) {
        return kafkaTemplate.send(topic, data);
    }

    // 指定key发送消息，相同key保证消息在同一个分区
    public ListenableFuture<SendResult<K, V>> send(String topic, K key, @Nullable V data) {
        return kafkaTemplate.send(topic, key, data);
    }

    // 指定分区和key发送。
    public ListenableFuture<SendResult<K, V>> send(String topic, Integer partition, K key, @Nullable V data) {
        return kafkaTemplate.send(topic, partition, key, data);
    }
}

发送消息 使用异步

@GetMapping("/{topic}")
    public String test(@PathVariable String topic, @PathVariable Long index) throws ExecutionException, InterruptedException {

        ListenableFuture future = null;
        Chenshuang user = new Chenshuang(i, "陈爽", "123456", new Date());
        String s = JSON.toJSONString(user);
        KafkaUtils utils = new KafkaUtils();
        future = kafkaUtils.send(topic, s);
        // 异步回调，同步get,会等待 不推荐同步！
        future.addCallback(new ListenableFutureCallback() {
            @Override
            public void onFailure(Throwable ex) {
                System.out.println("发送失败");
            }
            @Override
            public void onSuccess(Object result) {
                System.out.println("发送成功：" + result);
            }
        });
        return "发送成功";
    }

建立主题

如果broker端配置auto.create.topics.enable为true(默认为true)，当收到客户端的元数据请求时则会创建topic。

向一个不存在的主题发送和消费都会创建一个新的主题，很多时候，非预期的创建主题，会导致很多意想不到的问题，建议关掉该特性。

Topic主题用来区分不同类型的消息，实际也就是适用于不同的业务场景，默认消息保存一周时间；

同一个Topic主题下，默认是一个partition分区，也就是只能有一个消费者来消费，如果想提升消费能力，就需要增加分区；

同一个Topic的多个分区，可以有三种方式分派消息(key,value)到不同的分区，指定分区、HASH路由、默认，同一个分区内的消息ID唯一，并顺序；

消费者消费partition分区内的消息时，是通过offsert来标识消息的位置；

GroupId用来解决同一个Topic主题下重复消费问题，比如一条消费需要多个消费者接收到，就可以通过设置不同的GroupId实现，

实际消息是存一份的，只是通过逻辑上设置标识来区分，系统会记录Topic主题下–》GroupId分组下–》partition分区下的offsert，来标识是否消费过。

发送消息的高可用—

集群模式，多副本方式实现；一条消息的提交，可能通过设置acks标识实现不同的可用性，=0时，发送成功就OK；=1时，master成功响应才OK，=all时，一半以上的响应才OK(真正的高可用)

消费消息的高可用—

可以关闭自动标识offsert模式，先拉取消息，消费完成后，再去设置offsert位置，来解决消费高可用

import org.apache.kafka.clients.admin.NewTopic;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class KafkaTopic {
    // yml自定义主题，项目启动就创建，
    @Value("${spring.kafka.topic}")
    String topic;
    @Value("${spring.kafka.bootstrap-servers}")
    String[] server;
    /**
     * 项目启动 初始化主题,如果存在不会覆盖主题的
     */
    @Bean
    public NewTopic batchTopic() {
        // 最大复制因子 <= 经纪人broker数量.
        return new NewTopic(topic, 10, (short) server.length);
    }
}

监听类 ,一条消息，各分组内的消费者只有一个消费者消费一次，如果消息在1区，指定分区1监听也会消费
也可以同个方法监听不同的主题，指定位移监听
同组会均匀消费，不同组会重复消费。

1、单播模式，只有一个消费者组

（1）topic只有1个partition,该组内有多个消费者时，此时同一个partition内的消息只能被该组中的一 个consumer消费。当消费者数量多于partition数量时，多余的消费者是处于空闲状态的,如图1所示。topic，test只有一个partition，并且只有1个group，G1,该group内有多个consumer,只能被其中一个消费者消费，其他的处于空闲状态。

图一

（2）该topic有多个partition,该组内有多个消费者，比如test 有3个partition,该组内有2个消费者，那么可能就是C0对应消费p0，p1内的数据，c1对应消费p2的数据；如果有3个消费者，就是一个消费者对应消费一个partition内的数据了。图解分别如图2，图3.这种模式在集群模式下使用是非常普遍的，比如我们可以起3个服务，对应的topic设置3个partiition，这样就可以实现并行消费，大大提高处理消息的效率。

图二

图三

2、广播模式，多个消费者组

如果想实现广播的模式就需要设置多个消费者组，这样当一个消费者组消费完这个消息后，丝毫不影响其他组内的消费者进行消费，这就是广播的概念。

（1）多个消费者组，1个partition

该topic内的数据被多个消费者组同时消费，当某个消费者组有多个消费者时也只能被一个消费者消费，如图4所示：

图四

（2）多个消费者组，多个partition

该topic内的数据可被多个消费者组多次消费，在一个消费者组内，每个消费者又可对应该topic内的一个或者多个partition并行消费，如图五：

注意： 消费者的数量并不能决定一个topic的并行度。它是由分区的数目决定的。
再多的消费者，分区数少，也是浪费！
一个组的最大并行度将等于该主题的分区数。

@Component
@Slf4j
public class Consumer {
    // 监听主题 分组a
    @KafkaListener(topics =("${spring.kafka.topic}") ,groupId = "a")
    public  void  getMessage(ConsumerRecord message, Acknowledgment ack) {
        //确认收到消息
        ack.acknowledge();
    }
    // 监听主题 分组a
    @KafkaListener(topics = ("${spring.kafka.topic}"),groupId = "a")
    public  void getMessage2(ConsumerRecord message, Acknowledgment ack) {
        //确认收到消息
        ack.acknowledge();
    }
    // 监听主题 分组b
    @KafkaListener(topics = ("${spring.kafka.topic}"),groupId = "b")
    public  void getMessage3(ConsumerRecord message, Acknowledgment ack) {
        //确认收到消息//确认收到消息
        ack.acknowledge();
    }
    // 监听主题 分组b
    @KafkaListener(topics = ("${spring.kafka.topic}"),groupId = "b")
    public  void getMessage4(ConsumerRecord message, Acknowledgment ack) {
        //确认收到消息//确认收到消息
        ack.acknowledge();
    }

    // 指定监听分区1的消息
    @KafkaListener(topicPartitions = {@TopicPartition(topic = ("${spring.kafka.topic}"),partitions = {"1"})})
    public void getMessage5(ConsumerRecord message, Acknowledgment ack) {
        Long id = JSONObject.parseObject(message.value().toString()).getLong("id");
        //确认收到消息//确认收到消息
        ack.acknowledge();
    }

    /**
     * @Title 指定topic、partition、offset消费
     * @Description 同时监听topic1和topic2，监听topic1的0号分区、topic2的 "0号和1号" 分区，指向1号分区的offset初始值为8
     * 注意：topics和topicPartitions不能同时使用；
     **/
    @KafkaListener(id = "c1",groupId = "c",topicPartitions = {
            @TopicPartition(topic = "t1", partitions = { "0" }),
            @TopicPartition(topic = "t2", partitions = "0", partitionOffsets = @PartitionOffset(partition = "1", initialOffset = "8"))})
    public void getMessage6(ConsumerRecord record,Acknowledgment ack) {
        //确认收到消息
        ack.acknowledge();
    }

    /**
     * 批量消费监听goods变更消息
     * yml配置listener:type 要改为batch
     * ymk配置consumer：max-poll-records: ？？（每次拉取多少条数据消费）
     * concurrency = "2" 启动多少线程执行，应小于等于broker数量，避免资源浪费
     */
    @KafkaListener(id="sync-modify-goods", topics = "${spring.kafka.topic}",concurrency = "4")
    public void getMessage7(List<ConsumerRecord<String, String>> records){
        for (ConsumerRecord<String, String> msg:records) {
            GoodsChangeMsg changeMsg = null;
            try {
                changeMsg = JSONObject.parseObject(msg.value(), GoodsChangeMsg.class);
                syncGoodsProcessor.handle(changeMsg);
            }catch (Exception exception) {
                log.error("解析失败{}", msg, exception);
            }
        }
    }
}

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