深入Spring Boot (十三)：整合Kafka详解

原创 wind瑞 JavaQ

Kafka是一种高吞吐量的分布式流处理平台，它具有高可用、高吞吐量、速度快、易扩展等特性。本篇将介绍如何使用Spring Boot整合Kafka及使用Kafka实现简单的消息发送和消费，主要包括以下3部分内容：

Kafka
整合Kafka
小结

Kafka

Kafka是Apache组织下的一个分布式流处理平台，它具有以下三个功能特性:

作为消息系统，发布和订阅流式的记录，这个与消息队列或者企业消息系统类似。
作为存储系统，储存流式的记录，并且有较好的容错性。
作为流处理，在流式记录产生时就进行实时处理。

Kafka可用于构建以下两大类别的应用:

构造实时流数据管道，它可以在系统或应用之间可靠地获取数据，相当于消息队列。
构建实时流式应用程序，对这些流数据进行转换或者影，也就是流处理。

Kafka的内容比较多，这里只简单介绍相关基本概念，更多kafka知识请浏览http://kafka.apache.org/。

topic

topic直译为主题，在kafka中就是数据主题，是数据记录发布的地方，可用来区分数据、业务系统。

producer

producer就是生产者，在kafka中Producer API允许一个应用程序发布一串流式的数据到一个或者多个topic。

consumer

consumer就是消费者，在kafka中Consumer API允许一个应用程序订阅一个或多个topic ，并且对发布给他们的流式数据进行处理。

Stream Processors

kafka中的Connector API允许构建并运行可重用的生产者或者消费者，将topics连接到已存在的应用程序或者数据系统，例如连接到一个关系型数据库，捕捉表的内容变更。

整合Kafka

使用IDEA新建项目，选择maven管理依赖和构建项目，在pom.xml中添加spring-boot-starter和spring-kafka依赖配置，项目中会使用单元测试检查整合是否正确，所以需要添加spring-boot-starter-test依赖，pom.xml详细内容如下。

<?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 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>    <groupId>com.kafka</groupId>    <artifactId>demo</artifactId>    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    <parent>        <groupId>org.springframework.boot</groupId>        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>        <version>2.2.0.RELEASE</version>    </parent>
    <dependencies>        <dependency>            <groupId>org.springframework.boot</groupId>            <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>        </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>            <version>2.3.1.RELEASE</version>        </dependency>        <dependency>            <groupId>org.slf4j</groupId>            <artifactId>jcl-over-slf4j</artifactId>            <version>1.7.28</version>        </dependency>    </dependencies>
    <build>        <plugins>            <plugin>                <groupId>org.springframework.boot</groupId>                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>            </plugin>        </plugins>    </build></project>

在resources目录下新增application.properties，并在其中配置生产者和消费者的相关参数，application.properties中参数会在应用启动时被加载解析并初始化，更多生产者和消费者的参数配置请查阅官方文档。

# kafka server的地址，如果有多个，使用逗号分割spring.kafka.bootstrap-servers=127.0.0.1:9092# 生产者发送失败时，重试次数spring.kafka.producer.retries=0# 生产者消息key和消息value的序列化处理类spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializerspring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer# 默认消费者group idspring.kafka.consumer.group-id=testGroup# 消费者消息key和消息value的序列化处理类spring.kafka.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializerspring.kafka.consumer.value-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

项目目录结构如下图所示。

DemoApplication.java

import org.springframework.boot.SpringApplication;import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;@SpringBootApplicationpublic class DemoApplication {    public static void main(String[] args) {        SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);    }}

ProducerService.java

public interface ProducerService {    void send(String topic, String msg);}

ProducerServiceImpl.java

import com.kafka.demo.service.ProducerService;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;import org.springframework.lang.Nullable;import org.springframework.stereotype.Service;import org.springframework.util.concurrent.ListenableFuture;import org.springframework.util.concurrent.ListenableFutureCallback;@Service("ProducerService")public class ProducerServiceImpl implements ProducerService {    private Logger log = LoggerFactory.getLogger(ProducerServiceImpl.class);    @Autowired    private KafkaTemplate kafkaTemplate;
    @Override    public void send(String topic, String msg) {        ListenableFuture future = kafkaTemplate.send(topic, msg);        future.addCallback(new ListenableFutureCallback() {            @Override            public void onFailure(Throwable throwable) {                log.info("send failure");            }
            @Override            public void onSuccess(@Nullable Object o) {                log.info("send success");            }          });      }}

ConsumerService.java

public interface ConsumerService {    void onReceived(String msg);}

ConsumerServiceImpl.java

import com.kafka.demo.service.ConsumerService;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;import org.springframework.stereotype.Service;@Servicepublic class ConsumerServiceImpl implements ConsumerService {    private Logger log = LoggerFactory.getLogger(ConsumerServiceImpl.class);    @KafkaListener(topics="test")
    @Override    public void onReceived(String msg) {        log.info("receive msg=" + msg);    }}

DemoApplicationTest.java

import com.kafka.demo.service.ProducerService;import org.junit.Test;import org.junit.runner.RunWith;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;@RunWith(SpringRunner.class)@SpringBootTest(classes={com.kafka.demo.DemoApplication.class})public class DemoApplicationTest {
    @Autowired    private ProducerService producerService;
    @Test    public void test(){        producerService.send("test", "hello world");    }}

运行单元测试之前，需要下载并启动Kafka服务器。进入http://kafka.apache.org/downloads下载最新版本并解压。压缩包中Kafka脚本在Unix和Windows平台是不同的，下面使用到的相关命令，如果在Unix平台下请使用bin/，如果在Windows平台下请使用bin\windows\，并且脚本扩展名分别为.bat和.sh。因为kafka使用zookeeper来实现动态的集群扩展，所以要先启动zookeeper，使用如下命令：

bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties

然后使用如下命令启动kafka:

bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

使用如下命令创建一个名为"test"的topic:

bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test

上面各步骤完成后，即可执行单元测试验证了。

小结

本文通读下来，你会发现整合kafka很简单，添加kafka依赖、使用KafkaTemplate、使用@KafkaListener注解就完成了，其实是SpringBoot在背后默默的做了很多工作，如果想深入了解这部分工作做了什么，入口就是@SpringBootApplication注解。@SpringBootApplication是一个组合注解，它包含了@SpringBootConfiguration、

@EnableAutoConfiguration和@ComponentScan等注解，通过这三个注解实现了bean的配置和加载。深入@EnableAutoConfiguration注解源码，你会发现加载了KafkaAutoConfiguration，在这里加载并实例化了kafka相关的类。

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END

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