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上手第一关,手把手教你安装kafka与可视化工具kafka-eagle 架构必备能力——kafka的选型对比及应用场景 Kafka存取原理与实现分析,打破面试难关 防止消息丢失与消息重复——Kafka可靠性分析及优化实践

Kafka是什么,以及如何使用SpringBoot对接Kafka

系列文章目录一、Kafka与流处理二、Spring Boot与Kafka的整合Demo1. 新建springboot工程2. 添加Kafka依赖3. 配置Kafka4. 创建Kafka生产者5. 创建Kafka消费者6. 应用程序入口

三、启动与验证四、KafkaTemplate 介绍总结

继上一次教大家手把手安装kafka后,今天我们直接来到入门实操教程,也就是使用SpringBoot该怎么对接和使用kafka。当然,在一开始我们也会比较细致的介绍一下kafka本身。那么话不多说,马上开始今天的学习吧

作者简介:战斧,从事金融IT行业,有着多年一线开发、架构经验;爱好广泛,乐于分享,致力于创作更多高质量内容 本文收录于 kafka 专栏,有需要者,可直接订阅专栏实时获取更新 高质量专栏 云原生、RabbitMQ、Spring全家桶 等仍在更新,欢迎指导 Zookeeper Redis dubbo docker netty等诸多框架,以及架构与分布式专题即将上线,敬请期待

一、Kafka与流处理

我们先来看看比较正式的介绍:Kafka是一种流处理平台,由LinkedIn公司创建,现在是Apache下的开源项目。Kafka通过发布/订阅机制实现消息的异步传输和处理。它具有高吞吐量、低延迟、可伸缩性和可靠性等优点,使其成为了流处理和实时数据管道的首选解决方案

介绍其实是比较清晰的,如果你是第一次接触“流处理”概念,我们也可以做一点解释,流处理指的是对连续、实时产生的数据流进行实时处理、计算和分析的过程。

假设你正在玩一款在线游戏,其他玩家的动作和游戏事件会实时地传到服务器上。这些事件就形成了一条数据流。在流处理中,我们会对这条数据流进行实时处理,例如计算每个玩家的分数、监控游戏区域内的异常情况、统计玩家在线时长等等。这样,游戏管理员就可以实时地监控和管理游戏,而不需要等到游戏结束才进行操作。 类似的,流处理还可以应用在其他实时性要求比较高的场景中,例如金融交易、物联网、实时监测等。通过对数据流进行实时处理,我们可以更加精准地掌握数据变化的情况,并及时做出反应和调整,

二、Spring Boot与Kafka的整合Demo

1. 新建springboot工程

如果你没有现成的Spring boot项目,那么我们可以使用IDEA自带的Spring Initializr 来创建一个spring-boot的项目

此时我们可以直接选择使用Apache Kafka,另外项目还可以加个Spring Web准备让前台调用

2. 添加Kafka依赖

如果你不是像上述一样新建的项目,那你也可以选择在已有的Spring Boot应用程序中使用Kafka,那么你需要在pom.xml文件中添加以下依赖:

org.springframework.kafka

spring-kafka

2.8.11

3. 配置Kafka

在application.properties文件中添加以下配置:

spring.kafka.bootstrap-servers=localhost:9092

spring.kafka.consumer.group-id=test_group

这里我们指定了Kafka服务器的地址和端口,并配置了消费者组的ID,关于消费者组的概念,其实就是某一些消费者具备相同的功能,因此会把他们设为同一个消费者组,这样他们就不会重复消费同一条消息了。更具体地原理,我们会在之后地篇章中介绍。

4. 创建Kafka生产者

在Kafka中,生产者是发送消息的应用程序或服务。在Spring Boot中,我们可以使用KafkaTemplate类来创建Kafka生产者

package com.zhanfu.kafkademo.service;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;

import org.springframework.stereotype.Service;

@Service

public class KafkaService {

@Autowired

private KafkaTemplate kafkaTemplate;

public void sendMessage(String message) {

kafkaTemplate.send("test_topic", message);

}

}

这里我们使用@Autowired注解来自动注入KafkaTemplate,并使用send方法将消息发送到名为“test_topic”的Kafka主题中。

5. 创建Kafka消费者

在Kafka中,消费者是接收并处理订阅主题消息的应用程序或服务。在Spring Boot中,我们可以使用@KafkaListener注解来创建Kafka消费者。

package com.zhanfu.kafkademo.listener;

import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;

import org.springframework.stereotype.Component;

@Component

public class KafkaLis {

@KafkaListener(topics = "test_topic", groupId = "test_group")

public void receiveMessage(String message) {

System.out.println("Received message: " + message);

}

}

6. 应用程序入口

现在我们已经完成了Spring Boot和Kafka的整合。我们可以启动Spring Boot应用程序,然后发送消息并消费它,以测试我们的应用程序是否正确地与Kafka集成。

package com.zhanfu.kafkademo.controller;

import com.zhanfu.kafkademo.service.KafkaService;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;

import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;

import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController

public class MessageController {

@Autowired

private KafkaService kafkaService;

@GetMapping("/send/{message}")

public String sendMessage(@PathVariable String message) {

kafkaService.sendMessage(message);

return "Message sent successfully";

}

}

在这个例子中,我们使用@Autowired注解来自动注入KafkaProducer,并通过发送消息的方法来调用sendMessage方法。最终项目整体框架如图:

三、启动与验证

首先自然是启动 Kafka ,怎么启动可参考 《上手第一关,手把手教你安装kafka与可视化工具kafka-eagle》,然后是启动我们的Spring Boot项目

然后在浏览器中输入

http://127.0.0.1:8080/send/hello

最后检查我们的项目日志:

可以看到,整个发送和接收的流程都走通了

四、KafkaTemplate 介绍

不难看出,在Springboot中,使用kafka的关键在于 KafkaTemplate, 它是 Spring 提供的 Kafka 生产者模版,用于向 Kafka 集群发送消息。并且把 Kafka 的生产者客户端封装成了一个 Spring Bean,提供更加方便易用的 API。

它有三个主要属性:

producerFactory:生产者工厂类,用于创建 KafkaProducer 实例。defaultTopic:默认主题名称,如果在发送消息时没有指定主题名称,则使用该默认主题。messageConverter:消息转换器,用于将消息对象转换为 Kafka ProducerRecord

它的主要方法:

send(ProducerRecord record):向指定的 Kafka 主题发送一条消息。ProducerRecord 包含了主题名称、分区编号、Key 和 Value 等信息。send(String topic, V data):向指定的 Kafka 主题发送一条消息。send(String topic, K key, V data):向指定的 Kafka 主题发送一条消息,并指定消息的 Key。execute(ProducerCallback callback):使用回调方式发送消息,可以自定义消息的创建过程和错误处理过程。inTransaction():启用事务,多个 send 方法调用将被包装在一个事务中,保证 Kafka 事务的原子性。

除了上述方法外,KafkaTemplate 还提供了其他方法,如 sendDefault()、sendOffsetsToTransaction() 等,可以根据实际需要进行选择和使用。

需要注意的是,在使用 KafkaTemplate 发送消息时应该注意消息的序列化方式、主题和分区的选择以及错误处理等问题,以保证消息的可靠性和正确性。

当然,很多同学可能还注意到一个细节,我们在上面的Demo中,我们直接将其 @Autowired进我们的代码中,这是怎么做到的呢?换句话说,这个 KafkaTemplate 为什么自己就会被spring 容器管理的呢?其实这得益于SpringBoot中对Kafka有了很多自动配置的内容。如下:

如上图,相信对Spring Boot熟悉的同学看到 ConditionalOnClass 、 ConditionalOnMissingBean 应该就明白了。其实Spring Boot 早就贴心的为我们预留了这些自动配置,只要我们引入了 spring-kafka 包,使得项目中出现了 KafkaTemplate 类,那么它就能被自动配置并存入Spring 容器内

总结

今天我们通过一个Demo讲解了在SpringBoot中如何对接Kafka,也介绍了下关键类 KafkaTemplate ,得益于Spring Boot 的自动配置,开发者要做的配置内容其实并不多,使用也主要是依赖其提供的API,相对简单,相信大家很容易也都学会了,那么在后面的过程中,我们将继续学习其使用,并且会着重讲解 Kafka 的原理与结构

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