kafka与spring整合

标签（空格分隔）： kafka

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参考: https://www.cnblogs.com/hei12138/p/7805475.html

主要功能

• 1 发布和订阅消息流，这个功能类似于消息队列，这也是kafka归类为消息队列框架的原因
• 2 以容错的方式记录消息流，kafka以文件的方式来存储消息流
• 3 可以在消息发布的时候进行处理

使用场景

• 消息队列功能. 在系统或应用程序之间构建可靠的用于传输实时数据的管道，
• 数据处理功能 .构建实时的流数据处理程序来变换或处理数据流，

详细介绍

Kafka目前主要作为一个分布式的发布订阅式的消息系统使用，下面简单介绍一下kafka的基本机制

kafka消息传输流程

• Producer即生产者，向Kafka集群发送消息，在发送消息之前，会对消息进行分类，即Topic，上图展示了两个producer发送了分类为topic1的消息，另外一个发送了topic2的消息。

• Topic即主题，通过对消息指定主题可以将消息分类，消费者可以只关注自己需要的Topic中的消息

• Consumer即消费者，消费者通过与kafka集群建立长连接的方式，不断地从集群中拉取消息，然后可以对这些消息进行处理。

kafka服务器消息存储策略

谈到kafka的存储，就不得不提到分区，即partitions，创建一个topic时，同时可以指定分区数目，分区数越多，其吞吐量也越大，但是需要的资源也越多，同时也会导致更高的不可用性，kafka在接收到生产者发送的消息之后，会根据均衡策略将消息存储到不同的分区中。

在每个分区中消息以顺序存储,最晚接受到的消息,最后被消费.

与生产者的交互

生产者在向kafka集群发送消息的时候，可以通过指定分区来发送到指定的分区中

也可以通过指定均衡策略来将消息发送到不同的分区中

如果不指定，就会采用默认的随机均衡策略，将消息随机的存储到不同的分区中

与消费者的交互

在消费者消费消息时，kafka使用offset来记录当前消费的位置

在kafka的设计中，可以有多个不同的group来同时消费同一个topic下的消息，如图，我们有两个不同的group同时消费，他们的的消费的记录位置offset各不项目，不互相干扰。

对于一个group而言，消费者的数量不应该多余分区的数量，因为在一个group中，每个分区至多只能绑定到一个消费者上，即一个消费者可以消费多个分区，一个分区只能给一个消费者消费

因此，若一个group中的消费者数量大于分区数量的话，多余的消费者将不会收到任何消息

使用spring-kafka

1 添加依赖

<!--kafka start-->
<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
    <version>0.11.0.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-streams</artifactId>
    <version>0.11.0.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
    <artifactId>spring-kafka</artifactId>
    <version>1.3.0.RELEASE</version>
</dependency>

2 使用java配置

• 我们在主目录下新建名为KafkaConfig的类

@Configuration
@EnableKafka
public class KafkaConfig {

}

• 配置Topic,在kafkaConfig类中添加配置

//topic config Topic的配置开始
    @Bean
    public KafkaAdmin admin() {
        Map<String, Object> configs = new HashMap<String, Object>();
        configs.put(AdminClientConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.180.128:9092");
        return new KafkaAdmin(configs);
    }

    @Bean
    public NewTopic topic1() {
        return new NewTopic("foo", 10, (short) 2);
    }
//topic的配置结束

• 配置生产者Factort及Template

//producer config start
    @Bean
    public ProducerFactory<Integer, String> producerFactory() {
        return new DefaultKafkaProducerFactory<Integer,String>(producerConfigs());
    }
    @Bean
    public Map<String, Object> producerConfigs() {
        Map<String, Object> props = new HashMap<String,Object>();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.180.128:9092");
        props.put("acks", "all");
        props.put("retries", 0);
        props.put("batch.size", 16384);
        props.put("linger.ms", 1);
        props.put("buffer.memory", 33554432);
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.IntegerSerializer");
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        return props;
    }
    @Bean
    public KafkaTemplate<Integer, String> kafkaTemplate() {
        return new KafkaTemplate<Integer, String>(producerFactory());
    }
//producer config end

• 配置ConsumerFactory

//consumer config start
    @Bean
    public ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<Integer,String> kafkaListenerContainerFactory(){
        ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<Integer, String> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<Integer, String>();
        factory.setConsumerFactory(consumerFactory());
        return factory;
    }

    @Bean
    public ConsumerFactory<Integer,String> consumerFactory(){
        return new DefaultKafkaConsumerFactory<Integer, String>(consumerConfigs());
    }


    @Bean
    public Map<String,Object> consumerConfigs(){
        HashMap<String, Object> props = new HashMap<String, Object>();
        props.put("bootstrap.servers", "192.168.180.128:9092");
        props.put("group.id", "test");
        props.put("enable.auto.commit", "true");
        props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
        props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.IntegerDeserializer");
        props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        return props;
    }
//consumer config end

创建消息生产者

//使用spring-kafka的template发送一条消息 发送多条消息只需要循环多次即可
public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
    AnnotationConfigApplicationContext ctx = new AnnotationConfigApplicationContext(KafkaConfig.class);
    KafkaTemplate<Integer, String> kafkaTemplate = (KafkaTemplate<Integer, String>) ctx.getBean("kafkaTemplate");
        String data="this is a test message";
        ListenableFuture<SendResult<Integer, String>> send = kafkaTemplate.send("topic-test", 1, data);
        send.addCallback(new ListenableFutureCallback<SendResult<Integer, String>>() {
            public void onFailure(Throwable throwable) {

            }

            public void onSuccess(SendResult<Integer, String> integerStringSendResult) {

            }
        });
}

创建消息消费者

我们首先创建一个一个用于消息监听的类，当名为”topic-test”的topic接收到消息之后，我们的这个listen方法就会调用。

public class SimpleConsumerListener {
    private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SimpleConsumerListener.class);
    private final CountDownLatch latch1 = new CountDownLatch(1);

    @KafkaListener(id = "foo", topics = "topic-test")
    public void listen(byte[] records) {
        //do something here
        this.latch1.countDown();
    }
}

         我们同时也需要将这个类作为一个Bean配置到KafkaConfig中

@Bean
public SimpleConsumerListener simpleConsumerListener(){
    return new SimpleConsumerListener();
}

默认spring-kafka会为每一个监听方法创建一个线程来向kafka服务器拉取消息.