一、kafka介绍
Kafka是一种基于分布式发布-订阅消息系统的开源软件。 其目标是提供高吞吐量、低延迟、可扩展性和容错能力。 Kafka中将消息存储在可配置数量的分区中,以便实现横向扩展,并且支持多个生产者和消费者,具有良好的可靠性保证机制。 除此之外,Kafka还支持数据复制、故障转移和离线数据处理等功能,并被广泛应用于网站活动跟踪、日志收集与分析、流式处理、消息队列等场景
二、环境搭建
采用docker-compose搭建测试环境,具体配置如下:
version: '3'
# 网桥 -> 方便相互通讯
networks:
kafka:
ipam:
driver: default
config:
- subnet: "172.22.6.0/24"
services:
zookepper:
image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/zhengqing/zookeeper:latest # 原镜像`bitnami/zookeeper:latest`
container_name: zookeeper-server # 容器名为'zookeeper-server'
restart: unless-stopped # 指定容器退出后的重启策略为始终重启,但是不考虑在Docker守护进程启动时就已经停止了的容器
volumes: # 数据卷挂载路径设置,将本机目录映射到容器目录
- "/etc/localtime:/etc/localtime"
environment:
ALLOW_ANONYMOUS_LOGIN: yes
ports: # 映射端口
- "2181:2181"
networks:
kafka:
ipv4_address: 172.22.6.11
kafka:
image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/zhengqing/kafka:3.4.1 # 原镜像`bitnami/kafka:3.4.1`
container_name: kafka # 容器名为'kafka'
restart: unless-stopped # 指定容器退出后的重启策略为始终重启,但是不考虑在Docker守护进程启动时就已经停止了的容器
volumes: # 数据卷挂载路径设置,将本机目录映射到容器目录
- "/etc/localtime:/etc/localtime"
environment:
ALLOW_PLAINTEXT_LISTENER: yes
KAFKA_CFG_ZOOKEEPER_CONNECT: zookepper:2181 # zookeeper地址
KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://10.11.68.77:9092 # TODO 填写域名或主机IP -- 让客户端能够监听消息 ( host.docker.internal:自动识别主机IP,在Windows或Mac上运行Docker有效 )
ports: # 映射端口
- "9092:9092"
depends_on: # 解决容器依赖启动先后问题
- zookepper
networks:
kafka:
ipv4_address: 172.22.6.12
# kafka-map图形化管理工具
kafka-map:
image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/zhengqing/kafka-map # 原镜像`dushixiang/kafka-map:latest`
container_name: kafka-map # 容器名为'kafka-map'
restart: unless-stopped # 指定容器退出后的重启策略为始终重启,但是不考虑在Docker守护进程启动时就已经停止了的容器
volumes:
- "./kafka/kafka-map/data:/usr/local/kafka-map/data"
environment:
DEFAULT_USERNAME: admin
DEFAULT_PASSWORD: 123456
ports: # 映射端口
- "8080:8080"
depends_on: # 解决容器依赖启动先后问题
- kafka
networks:
kafka:
ipv4_address: 172.22.6.13
启动测试环境
docker-compose -f docker-compose-kafka.yml -p kafka up -d
kafka-map
https://github.com/dushixiang/kafka-map
访问:http://127.0.0.1:8080
账号密码:admin/123456
添加集群创建topic
三、代码工程
本工程主要是测试生产者发送消息到主题【testTopic】,然后消费者接收消息
pom.xml
<?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">
<parent>
<artifactId>springboot-demo</artifactId>
<groupId>com.et</groupId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
</parent>
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<artifactId>kafaka</artifactId>
<properties>
<maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
<maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-autoconfigure</artifactId>
</dependency>
<!-- kafka依赖 begin -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
<artifactId>spring-kafka</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
<artifactId>spring-kafka-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
<!-- kafka依赖 end -->
</dependencies>
</project>
属性文件
server.port=8088
#### kafka配置生产者 begin ####
#============== kafka ===================
# 指定kafka server的地址,集群配多个,中间,逗号隔开
spring.kafka.bootstrap-servers=127.0.0.1:9092
#=============== provider =======================
# 写入失败时,重试次数。当leader节点失效,一个repli节点会替代成为leader节点,此时可能出现写入失败,
# 当retris为0时,produce不会重复。retirs重发,此时repli节点完全成为leader节点,不会产生消息丢失。
spring.kafka.producer.retries=0
# 每次批量发送消息的数量,produce积累到一定数据,一次发送
spring.kafka.producer.batch-size=16384
# produce积累数据一次发送,缓存大小达到buffer.memory就发送数据
spring.kafka.producer.buffer-memory=33554432
#procedure要求leader在考虑完成请求之前收到的确认数,用于控制发送记录在服务端的持久化,其值可以为如下:
#acks = 0 如果设置为零,则生产者将不会等待来自服务器的任何确认,该记录将立即添加到套接字缓冲区并视为已发送。在这种情况下,无法保证服务器已收到记录,并且重试配置将不会生效(因为客户端通常不会知道任何故障),为每条记录返回的偏移量始终设置为-1。
#acks = 1 这意味着leader会将记录写入其本地日志,但无需等待所有副本服务器的完全确认即可做出回应,在这种情况下,如果leader在确认记录后立即失败,但在将数据复制到所有的副本服务器之前,则记录将会丢失。
#acks = all 这意味着leader将等待完整的同步副本集以确认记录,这保证了只要至少一个同步副本服务器仍然存活,记录就不会丢失,这是最强有力的保证,这相当于acks = -1的设置。
#可以设置的值为:all, -1, 0, 1
spring.kafka.producer.acks=1
# 指定消息key和消息体的编解码方式
spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
spring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
#### kafka配置生产者 end ####
#### kafka配置消费者 start ####
# 指定默认消费者group id --> 由于在kafka中,同一组中的consumer不会读取到同一个消息,依靠groud.id设置组名
spring.kafka.consumer.group-id=test
# smallest和largest才有效,如果smallest重新0开始读取,如果是largest从logfile的offset读取。一般情况下我们都是设置smallest
spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=earliest
# enable.auto.commit:true --> 设置自动提交offset
spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=true
#如果'enable.auto.commit'为true,则消费者偏移自动提交给Kafka的频率(以毫秒为单位),默认值为5000。
spring.kafka.consumer.auto-commit-interval=1000
# 指定消息key和消息体的编解码方式
spring.kafka.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
spring.kafka.consumer.value-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
#### kafka配置消费者 end ####
消费者
package com.et.kafaka.listener;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;
/**
* 消费者监听topic=testTopic的消息
*
* @author Lynch
*/
@Component
public class ConsumerListener {
@KafkaListener(topics = "testTopic")
public void onMessage(String message){
//insertIntoDb(buffer);//这里为插入数据库代码
System.out.println("message: " + message);
}
}
生产者
package com.et.kafaka.controller;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;
/**
*
*
* @author Lynch
*/
@Controller
@RequestMapping("/api/kafka/")
public class KafkaController {
@Autowired
private KafkaTemplate<String,Object> kafkaTemplate;
@GetMapping("send")
@ResponseBody
public boolean send(@RequestParam String message) {
try {
kafkaTemplate.send("testTopic", message);
System.out.println("消息发送成功...");
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return true;
}
@GetMapping("test")
@ResponseBody
public String test(){
System.out.println("hello world!");
return "ok";
}
}
启动类
package com.et.kafaka;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
@SpringBootApplication
public class DemoApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);
}
}
代码仓库
https://github.com/Harries/springboot-demo
四、测试
启动java应用,
生产者:http://localhost:8088/api/kafka/send?message=aaabbbcccdddd
消费者接收到消息aaabbbcccdddd
消息发送成功...
message: aaabbbcccdddd
五、引用
https://spring.io/projects/spring-kafka
https://docs.spring.io/spring-kafka/docs/2.2.0.RELEASE/reference/html/
http://www.liuhaihua.cn/archives/710233.html