深入Spring Boot (十三)：整合Kafka详解

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：

1. Kafka

2. 整合Kafka

3. 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.StringSerializer	
spring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer	
# 默认消费者group id	
spring.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.StringDeserializer	
spring.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;	
@SpringBootApplication	
public 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;	
@Service	
public 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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