SpringBoot集成kafka测试

本文是SpringBoot+Kafka的实战讲解，如果对kafka的架构原理还不了解的读者，建议先看一下《大白话kafka架构原理》、《秒懂kafka HA（高可用）》两篇文章。

一、生产者实践

普通生产者
带回调的生产者
自定义分区器
kafka事务提交

二、消费者实践

简单消费
指定topic、partition、offset消费
批量消费
监听异常处理器
消息过滤器
消息转发
定时启动/停止监听器

一、前戏

1、在项目中连接kafka，因为是外网，首先要开放kafka配置文件中的如下配置（其中IP为公网IP），

advertised.listeners=PLAINTEXT://112.126.74.249:9092

2、在开始前我们先创建两个topic：topic1、topic2，其分区和副本数都设置为2，用来测试，

[root@iZ2zegzlkedbo3e64vkbefZ ~]# cd /usr/local/kafka-cluster/kafka1/bin/
[root@iZ2zegzlkedbo3e64vkbefZ bin]# ./kafka-topics.sh –create –zookeeper 172.17.80.219:2181 –replication-factor 2 –partitions 2 –topic topic1
Created topic topic1.
[root@iZ2zegzlkedbo3e64vkbefZ bin]# ./kafka-topics.sh –create –zookeeper 172.17.80.219:2181 –replication-factor 2 –partitions 2 –topic topic2
Created topic topic2.

当然我们也可以不手动创建topic，在执行代码kafkaTemplate.send(“topic1”, normalMessage)发送消息时，kafka会帮我们自动完成topic的创建工作，但这种情况下创建的topic默认只有一个分区，分区也没有副本。所以，我们可以在项目中新建一个配置类专门用来初始化topic，如下，

import org.apache.kafka.clients.admin.NewTopic; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; @Configuration public class KafkaInitialConfiguration { // 创建一个名为testtopic的Topic并设置分区数为3，分区副本数为2 @Bean public NewTopic initialTopic() { return new NewTopic("testtopic",3, (short) 2 ); } //如果要修改分区数，只需要修改配置重启项目即可 //修改分区数并不会导致数据的丢失，但是分区数只能增大不能减小 @Bean public NewTopic updateTopic() { return new NewTopic("testtopic",5, (short) 2 ); } }

3、新建SpringBoot项目

① 引入pom依赖

 
   
   
     org.springframework.kafka 
    
   
     spring-kafka

② application.propertise配置（本文用到的配置项这里全列了出来）

【Kafka集群】 #spring.kafka.bootstrap-servers=112.126.74.249:9092,112.126.74.249:9093 spring.kafka.bootstrap-servers=192.168.2.188:9092 【初始化生产者配置】 # 重试次数 spring.kafka.producer.retries=0 # 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) spring.kafka.producer.acks=1 # 批量大小 spring.kafka.producer.batch-size=16384 # 提交延时 spring.kafka.producer.properties.linger.ms=0 # 当生产端积累的消息达到batch-size或接收到消息linger.ms后,生产者就会将消息提交给kafka # linger.ms为0表示每接收到一条消息就提交给kafka,这时候batch-size其实就没用了  # 生产端缓冲区大小 spring.kafka.producer.buffer-memory =  # Kafka提供的序列化和反序列化类 spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer spring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer # 自定义分区器 # spring.kafka.producer.properties.partitioner.class=com.felix.kafka.producer.CustomizePartitioner  【初始化消费者配置】 # 默认的消费组ID spring.kafka.consumer.properties.group.id=defaultConsumerGroup # 是否自动提交offset spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=true # 提交offset延时(接收到消息后多久提交offset) spring.kafka.consumer.auto.commit.interval.ms=1000 # 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; spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=latest # 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) spring.kafka.consumer.properties.session.timeout.ms= # 消费请求超时时间 spring.kafka.consumer.properties.request.timeout.ms= # Kafka提供的序列化和反序列化类 spring.kafka.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer spring.kafka.consumer.value-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer # 消费端监听的topic不存在时，项目启动会报错(关掉) spring.kafka.listener.missing-topics-fatal=false # 设置批量消费 # spring.kafka.listener.type=batch # 批量消费每次最多消费多少条消息 # spring.kafka.consumer.max-poll-records=50

二、Hello Kafka

1、简单生产者

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; @RestController public class KafkaProducer { @Autowired private KafkaTemplate 
  
    kafkaTemplate; // 发送消息 @GetMapping("/kafka/normal/{message}") public void sendMessage1(@PathVariable("message") String normalMessage) { kafkaTemplate.send("topic1", normalMessage); } }

2、简单消费

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord; import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener; import org.springframework.stereotype.Component; @Component public class KafkaConsumer { // 消费监听 @KafkaListener(topics = {"topic1"}) public void onMessage1(ConsumerRecord 
   record){ // 消费的哪个topic、partition的消息,打印出消息内容 System.out.println("简单消费："+record.topic()+"-"+record.partition()+"-"+record.value()); } }

上面示例创建了一个生产者，发送消息到topic1，消费者监听topic1消费消息。监听器用@KafkaListener注解，topics表示监听的topic，支持同时监听多个，用英文逗号分隔。启动项目，postman调接口触发生产者发送消息，

SpringBoot集成kafka测试

可以看到监听器消费成功，

SpringBoot集成kafka测试

三、生产者

1、带回调的生产者

kafkaTemplate提供了一个回调方法addCallback，我们可以在回调方法中监控消息是否发送成功或失败时做补偿处理，有两种写法，

 @GetMapping("/kafka/callbackOne/{message}") public void sendMessage2(@PathVariable("message") String callbackMessage) { kafkaTemplate.send("topic1", callbackMessage).addCallback(success -> { // 消息发送到的topic String topic = success.getRecordMetadata().topic(); // 消息发送到的分区 int partition = success.getRecordMetadata().partition(); // 消息在分区内的offset long offset = success.getRecordMetadata().offset(); System.out.println("发送消息成功:" + topic + "-" + partition + "-" + offset); }, failure -> { System.out.println("发送消息失败:" + failure.getMessage()); }); }

@GetMapping("/kafka/callbackTwo/{message}") public void sendMessage3(@PathVariable("message") String callbackMessage) { kafkaTemplate.send("topic1", callbackMessage).addCallback(new ListenableFutureCallback 
  
    >() { @Override public void onFailure(Throwable ex) { System.out.println("发送消息失败："+ex.getMessage()); } @Override public void onSuccess(SendResult 
   
     result) { System.out.println("发送消息成功：" + result.getRecordMetadata().topic() + "-" + result.getRecordMetadata().partition() + "-" + result.getRecordMetadata().offset()); } }); }

2、自定义分区器

我们知道，kafka中每个topic被划分为多个分区，那么生产者将消息发送到topic时，具体追加到哪个分区呢？这就是所谓的分区策略，Kafka 为我们提供了默认的分区策略，同时它也支持自定义分区策略。其路由机制为：

① 若发送消息时指定了分区（即自定义分区策略），则直接将消息append到指定分区；

② 若发送消息时未指定 patition，但指定了 key（kafka允许为每条消息设置一个key），则对key值进行hash计算，根据计算结果路由到指定分区，这种情况下可以保证同一个 Key 的所有消息都进入到相同的分区；

③ patition 和 key 都未指定，则使用kafka默认的分区策略，轮询选出一个 patition；

※ 我们来自定义一个分区策略，将消息发送到我们指定的partition，首先新建一个分区器类实现Partitioner接口，重写方法，其中partition方法的返回值就表示将消息发送到几号分区，

import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner; import org.apache.kafka.common.Cluster; import java.util.Map; public class CustomizePartitioner implements Partitioner { @Override public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) { // 自定义分区规则(这里假设全部发到0号分区) // ...... return 0; } @Override public void close() { } @Override public void configure(Map 
  
    configs) { } }

在application.propertise中配置自定义分区器，配置的值就是分区器类的全路径名，

# 自定义分区器 spring.kafka.producer.properties.partitioner.class=com.felix.kafka.producer.CustomizePartitioner

3、kafka事务提交

如果在发送消息时需要创建事务，可以使用 KafkaTemplate 的 executeInTransaction 方法来声明事务，

@GetMapping(“/kafka/transaction”)
public void sendMessage7(){
// 声明事务：后面报错消息不会发出去
kafkaTemplate.executeInTransaction(operations -> {
operations.send(“topic1″,”test executeInTransaction”);
throw new RuntimeException(“fail”);
});
// 不声明事务：后面报错但前面消息已经发送成功了
kafkaTemplate.send(“topic1″,”test executeInTransaction”);
throw new RuntimeException(“fail”);
}

四、消费者

1、指定topic、partition、offset消费

前面我们在监听消费topic1的时候，监听的是topic1上所有的消息，如果我们想指定topic、指定partition、指定offset来消费呢？也很简单，@KafkaListener注解已全部为我们提供，

/
* @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
* @Author long.yuan
* @Date 2020/3/22 13:38
* @Param [record]
* @return void
/
@KafkaListener(id = “consumer1”,groupId = “felix-group”,topicPartitions = {
@TopicPartition(topic = “topic1”, partitions = { “0” }),
@TopicPartition(topic = “topic2”, partitions = “0”, partitionOffsets = @PartitionOffset(partition = “1”, initialOffset = “8”))
})
public void onMessage2(ConsumerRecord
record) {
System.out.println(“topic:”+record.topic()+”|partition:”+record.partition()+”|offset:”+record.offset()+”|value:”+record.value());
}

属性解释：

① id：消费者ID；

② groupId：消费组ID；

③ topics：监听的topic，可监听多个；

④ topicPartitions：可配置更加详细的监听信息，可指定topic、parition、offset监听。

上面onMessage2监听的含义：监听topic1的0号分区，同时监听topic2的0号分区和topic2的1号分区里面offset从8开始的消息。

注意：topics和topicPartitions不能同时使用；

2、批量消费

设置application.prpertise开启批量消费即可，

# 设置批量消费
spring.kafka.listener.type=batch
# 批量消费每次最多消费多少条消息
spring.kafka.consumer.max-poll-records=50

接收消息时用List来接收，监听代码如下，

@KafkaListener(id = “consumer2”,groupId = “felix-group”, topics = “topic1”)
public void onMessage3(List

> records) {
System.out.println(“>>>批量消费一次，records.size()=”+records.size());
for (ConsumerRecord
record : records) {
System.out.println(record.value());
}
}

3、ConsumerAwareListenerErrorHandler 异常处理器

通过异常处理器，我们可以处理consumer在消费时发生的异常。

新建一个 ConsumerAwareListenerErrorHandler 类型的异常处理方法，用@Bean注入，BeanName默认就是方法名，然后我们将这个异常处理器的BeanName放到@KafkaListener注解的errorHandler属性里面，当监听抛出异常的时候，则会自动调用异常处理器，

// 新建一个异常处理器，用@Bean注入
@Bean
public ConsumerAwareListenerErrorHandler consumerAwareErrorHandler() {
return (message, exception, consumer) -> {
System.out.println(“消费异常：”+message.getPayload());
return null;
};
}
// 将这个异常处理器的BeanName放到@KafkaListener注解的errorHandler属性里面
@KafkaListener(topics = {“topic1”},errorHandler = “consumerAwareErrorHandler”)
public void onMessage4(ConsumerRecord
record) throws Exception {
throw new Exception(“简单消费-模拟异常”);
}
// 批量消费也一样，异常处理器的message.getPayload()也可以拿到各条消息的信息
@KafkaListener(topics = “topic1″,errorHandler=”consumerAwareErrorHandler”)
public void onMessage5(List

> records) throws Exception {
System.out.println(“批量消费一次…”);
throw new Exception(“批量消费-模拟异常”);
}

执行看一下效果，

SpringBoot集成kafka测试

4、消息过滤器

消息过滤器可以在消息抵达consumer之前被拦截，在实际应用中，我们可以根据自己的业务逻辑，筛选出需要的信息再交由KafkaListener处理，不需要的消息则过滤掉。

配置消息过滤只需要为监听器工厂配置一个RecordFilterStrategy（消息过滤策略），返回true的时候消息将会被抛弃，返回false时，消息能正常抵达监听容器。

@Component
public class KafkaConsumer {
@Autowired
ConsumerFactory consumerFactory;
// 消息过滤器
@Bean
public ConcurrentKafkaListenerContainerFactory filterContainerFactory() {
ConcurrentKafkaListenerContainerFactory factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory();
factory.setConsumerFactory(consumerFactory);
// 被过滤的消息将被丢弃
factory.setAckDiscarded(true);
// 消息过滤策略
factory.setRecordFilterStrategy(consumerRecord -> {
if (Integer.parseInt(consumerRecord.value().toString()) % 2 == 0) {
return false;
}
//返回true消息则被过滤
return true;
});
return factory;
}
// 消息过滤监听
@KafkaListener(topics = {“topic1”},containerFactory = “filterContainerFactory”)
public void onMessage6(ConsumerRecord
record) {
System.out.println(record.value());
}
}

上面实现了一个”过滤奇数、接收偶数”的过滤策略，我们向topic1发送0-99总共100条消息，看一下监听器的消费情况，可以看到监听器只消费了偶数，

SpringBoot集成kafka测试

5、消息转发

在实际开发中，我们可能有这样的需求，应用A从TopicA获取到消息，经过处理后转发到TopicB，再由应用B监听处理消息，即一个应用处理完成后将该消息转发至其他应用，完成消息的转发。

在SpringBoot集成Kafka实现消息的转发也很简单，只需要通过一个@SendTo注解，被注解方法的return值即转发的消息内容，如下，

/
* @Title 消息转发
* @Description 从topic1接收到的消息经过处理后转发到topic2
* @Author long.yuan
* @Date 2020/3/23 22:15
* @Param [record]
* @return void
/
@KafkaListener(topics = {“topic1”})
@SendTo(“topic2”)
public String onMessage7(ConsumerRecord
record) {
return record.value()+”-forward message”;
}

6、定时启动、停止监听器

默认情况下，当消费者项目启动的时候，监听器就开始工作，监听消费发送到指定topic的消息，那如果我们不想让监听器立即工作，想让它在我们指定的时间点开始工作，或者在我们指定的时间点停止工作，该怎么处理呢——使用KafkaListenerEndpointRegistry，下面我们就来实现：

① 禁止监听器自启动；

② 创建两个定时任务，一个用来在指定时间点启动定时器，另一个在指定时间点停止定时器；

新建一个定时任务类，用注解@EnableScheduling声明，KafkaListenerEndpointRegistry 在SpringIO中已经被注册为Bean，直接注入，设置禁止KafkaListener自启动，

@EnableScheduling
@Component
public class CronTimer {
/
* @KafkaListener注解所标注的方法并不会在IOC容器中被注册为Bean，
* 而是会被注册在KafkaListenerEndpointRegistry中，
* 而KafkaListenerEndpointRegistry在SpringIOC中已经被注册为Bean
/
@Autowired
private KafkaListenerEndpointRegistry registry;
@Autowired
private ConsumerFactory consumerFactory;
// 监听器容器工厂(设置禁止KafkaListener自启动)
@Bean
public ConcurrentKafkaListenerContainerFactory delayContainerFactory() {
ConcurrentKafkaListenerContainerFactory container = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory();
container.setConsumerFactory(consumerFactory);
//禁止KafkaListener自启动
container.setAutoStartup(false);
return container;
}
// 监听器
@KafkaListener(id=”timingConsumer”,topics = “topic1”,containerFactory = “delayContainerFactory”)
public void onMessage1(ConsumerRecord
record){
System.out.println(“消费成功：”+record.topic()+”-“+record.partition()+”-“+record.value());
}
// 定时启动监听器
@Scheduled(cron = “0 42 11 * * ? “)
public void startListener() {
System.out.println(“启动监听器…”);
// “timingConsumer”是@KafkaListener注解后面设置的监听器ID,标识这个监听器
if (!registry.getListenerContainer(“timingConsumer”).isRunning()) {
registry.getListenerContainer(“timingConsumer”).start();
}
//registry.getListenerContainer(“timingConsumer”).resume();
}
// 定时停止监听器
@Scheduled(cron = “0 45 11 * * ? “)
public void shutDownListener() {
System.out.println(“关闭监听器…”);
registry.getListenerContainer(“timingConsumer”).pause();
}
}