搞懂分布式技术23:SpringBoot Kafka 整合使用

本文涉及的产品
服务治理 MSE Sentinel/OpenSergo,Agent数量 不受限
简介: Spring Boot系列文章(一):SpringBoot Kafka 整合使用 2018-01-05 ×文章目录 1. 前提 2. 创建项目2.1. 项目整体架构: 3. Kafka 设置 3.1. 启动 zk 3.2. 启动 Kafka 服务 4. 运行 5. 关注我 6. 最后 前提 假设你了解过 SpringBoot 和 Kafka。

Spring Boot系列文章(一):SpringBoot Kafka 整合使用

× 文章目录
  1. 1. 前提
  2. 2. 创建项目
    1. 2.1. 项目整体架构:
  3. 3. Kafka 设置
    1. 3.1. 启动 zk
    2. 3.2. 启动 Kafka 服务
  4. 4. 运行
  5. 5. 关注我
  6. 6. 最后

mark

前提

假设你了解过 SpringBoot 和 Kafka。

1、SpringBoot

如果对 SpringBoot 不了解的话,建议去看看 DD 大佬 和 纯洁的微笑 的系列博客。

2、Kafka

Kafka 的话可以看看我前两天写的博客 : Kafka 安装及快速入门 学习的话自己开台虚拟机自己手动搭建环境吧,有条件的买服务器。

注意:一定要亲自自己安装实践,接下来我们将这两个进行整合。

创建项目

项目整体架构:

mark

使用 IDEA 创建 SpringBoot 项目,这个很简单了,这里不做过多的讲解。

1、pom 文件代码如下:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
<?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.zhisheng</groupId>
	<artifactId>kafka-learning</artifactId>
	<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
	<packaging>jar</packaging>

	<name>kafka-learning</name>
	<description>Demo project for Spring Boot + kafka</description>

	<parent>
		<groupId>org.springframework.boot</groupId>
		<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
		<version>1.5.9.RELEASE</version>
		<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
	</parent>

	<properties>
		<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
		<project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding>
		<java.version>1.8</java.version>
	</properties>

	<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>

		<dependency>
			<groupId>org.projectlombok</groupId>
			<artifactId>lombok</artifactId>
			<optional>true</optional>
		</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>1.1.1.RELEASE</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.google.code.gson</groupId>
            <artifactId>gson</artifactId>
            <version>2.8.2</version>
        </dependency>

    </dependencies>

	<build>
		<plugins>
			<plugin>
				<groupId>org.springframework.boot</groupId>
				<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
			</plugin>
		</plugins>
	</build>

</project>

主要引入了 spring-kafka 、lombok 、 gson 依赖。

2、消息实体类 Message.java 如下:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
@Data
public class Message {
    private Long id;    //id

    private String msg; //消息

    private Date sendTime;  //时间戳

}

3、消息发送类 KafkaSender.java

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
@Component
@Slf4j
public class KafkaSender {

    @Autowired
    private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

    private Gson gson = new GsonBuilder().create();

    //发送消息方法
    public void send() {
        Message message = new Message();
        message.setId(System.currentTimeMillis());
        message.setMsg(UUID.randomUUID().toString());
        message.setSendTime(new Date());
        log.info("+++++++++++++++++++++  message = {}", gson.toJson(message));
        kafkaTemplate.send("zhisheng", gson.toJson(message));
    }
}

就这样,发送消息代码就实现了。

这里关键的代码为 kafkaTemplate.send() 方法,zhisheng 是 Kafka 里的 topic ,这个 topic 在 Java 程序中是不需要提前在 Kafka 中设置的,因为它会在发送的时候自动创建你设置的 topic, gson.toJson(message) 是消息内容,这里暂时先说这么多了,不详解了,后面有机会继续把里面源码解读写篇博客出来(因为中途碰到坑,老子跟了几遍源码)。

4、消息接收类 KafkaReceiver.java

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
@Component
@Slf4j
public class KafkaReceiver {

    @KafkaListener(topics = {"zhisheng"})
    public void listen(ConsumerRecord<?, ?> record) {

        Optional<?> kafkaMessage = Optional.ofNullable(record.value());

        if (kafkaMessage.isPresent()) {

            Object message = kafkaMessage.get();

            log.info("----------------- record =" + record);
            log.info("------------------ message =" + message);
        }

    }
}

客户端 consumer 接收消息特别简单,直接用 @KafkaListener 注解即可,并在监听中设置监听的 topic ,topics 是一个数组所以是可以绑定多个主题的,上面的代码中修改为 @KafkaListener(topics = {"zhisheng","tian"}) 就可以同时监听两个 topic 的消息了。需要注意的是:这里的 topic 需要和消息发送类 KafkaSender.java 中设置的 topic 一致。

5、启动类 KafkaApplication.java

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
@SpringBootApplication
public class KafkaApplication {

    public static void main(String[] args) {

        ConfigurableApplicationContext context = SpringApplication.run(KafkaApplication.class, args);

        KafkaSender sender = context.getBean(KafkaSender.class);

        for (int i = 0; i < 3; i++) {
            //调用消息发送类中的消息发送方法
            sender.send();

            try {
                Thread.sleep(3000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

6、配置文件 application.properties

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
#============== kafka ===================
# 指定kafka 代理地址,可以多个
spring.kafka.bootstrap-servers=192.168.153.135:9092

#=============== provider  =======================

spring.kafka.producer.retries=0
# 每次批量发送消息的数量
spring.kafka.producer.batch-size=16384
spring.kafka.producer.buffer-memory=33554432

# 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

#=============== consumer  =======================
# 指定默认消费者group id
spring.kafka.consumer.group-id=test-consumer-group

spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=earliest
spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=true
spring.kafka.consumer.auto-commit-interval=100

# 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

spring.kafka.bootstrap-servers 后面设置你安装的 Kafka 的机器 IP 地址和端口号 9092。

如果你只是简单整合下,其他的几个默认就好了。

Kafka 设置

在你安装的 Kafka 目录文件下:

启动 ZK

使用安装包中的脚本启动单节点 Zookeeper 实例:

1
bin/zookeeper-server-start.sh -daemon config/zookeeper.properties

启动 KAFKA 服务

使用 kafka-server-start.sh 启动 kafka 服务:

1
bin/kafka-server-start.sh  config/server.properties

mark

启动成功后!

千万注意: 记得将你的虚拟机或者服务器关闭防火墙或者开启 Kafka 的端口 9092。

运行

mark

出现这就代表整合成功了!


我们看下 Kafka 中的 topic 列表就

1
bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181

mark

就会发现刚才我们程序中的 zhisheng 已经自己创建了。



微信公众号【Java技术江湖】一位阿里 Java 工程师的技术小站。(关注公众号后回复”Java“即可领取 Java基础、进阶、项目和架构师等免费学习资料,更有数据库、分布式、微服务等热门技术学习视频,内容丰富,兼顾原理和实践,另外也将赠送作者原创的Java学习指南、Java程序员面试指南等干货资源)

wAAACH5BAEKAAAALAAAAAABAAEAAAICRAEAOw==

相关文章
|
18天前
|
存储 安全 数据管理
新型数据库技术:基于区块链的分布式数据存储系统
传统数据库系统面临着中心化管理、数据安全性和可信度等方面的挑战。本文介绍了一种基于区块链技术的新型数据库系统,通过分布式存储和去中心化的特性,提高了数据的安全性和可信度,同时实现了高效的数据管理和共享。该系统在多个领域如金融、医疗和物联网等具有广阔的应用前景。
|
1月前
|
消息中间件 Java Kafka
Springboot集成高低版本kafka
Springboot集成高低版本kafka
|
28天前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
大数据技术与Python:结合Spark和Hadoop进行分布式计算
【4月更文挑战第12天】本文介绍了大数据技术及其4V特性,阐述了Hadoop和Spark在大数据处理中的作用。Hadoop提供分布式文件系统和MapReduce,Spark则为内存计算提供快速处理能力。通过Python结合Spark和Hadoop,可在分布式环境中进行数据处理和分析。文章详细讲解了如何配置Python环境、安装Spark和Hadoop,以及使用Python编写和提交代码到集群进行计算。掌握这些技能有助于应对大数据挑战。
|
2月前
|
设计模式 安全 Java
【分布式技术专题】「Tomcat技术专题」 探索Tomcat技术架构设计模式的奥秘(Server和Service组件原理分析)
【分布式技术专题】「Tomcat技术专题」 探索Tomcat技术架构设计模式的奥秘(Server和Service组件原理分析)
35 0
|
2月前
|
NoSQL Java Redis
【分布式技术专题】「分布式技术架构」手把手教你如何开发一个属于自己的分布式锁的功能组件(二)
【分布式技术专题】「分布式技术架构」手把手教你如何开发一个属于自己的分布式锁的功能组件
15 0
|
10天前
|
存储 供应链 安全
区块链技术原理及应用:深入探索分布式账本技术
【4月更文挑战第30天】区块链,从加密货币的底层技术延伸至多元领域,以其分布式账本、去中心化、不可篡改性及加密技术重塑数据存储与交易。核心组件包括区块、链和节点,应用涵盖加密货币、供应链管理、金融服务等。尽管面临扩展性等挑战,未来潜力无限。
|
11天前
|
存储 安全 数据管理
新一代数据库技术:融合区块链与分布式存储的未来趋势
传统数据库技术在数据安全性和分布式处理方面存在局限,而新一代数据库技术正日益融合区块链和分布式存储,为数据管理带来革命性变革。本文探讨了这一趋势的发展方向,以及如何利用新技术实现更高效的数据管理与保护。
|
14天前
|
存储 安全 数据管理
新一代数据库技术:融合区块链的分布式存储系统
传统数据库技术在面对日益增长的数据量和复杂的数据管理需求时显现出局限性。本文介绍了一种新一代数据库技术:融合区块链的分布式存储系统。通过将区块链技术与传统数据库相结合,实现了数据的分布式存储、安全性和透明度,以及去中心化的特性。这一技术的应用将极大地推动数据库系统的发展,为数据管理带来全新的解决方案。
|
14天前
|
存储 安全 数据管理
新一代数据库技术:融合区块链的分布式数据存储系统
传统数据库系统面临着数据安全性、可信度和去中心化等挑战,而区块链技术的兴起为解决这些问题提供了新的思路。本文介绍了一种新一代数据库技术,将区块链技术与传统的分布式数据存储系统相融合,实现了更高水平的数据安全性和可信度,以及去中心化的优势。通过结合区块链的不可篡改性和分布式存储系统的高性能,这一新型数据库技术将在未来的数据管理领域发挥重要作用。
|
17天前
|
存储 缓存 NoSQL
软件体系结构 - 缓存技术(4)Redis分布式存储
【4月更文挑战第20天】软件体系结构 - 缓存技术(4)Redis分布式存储
41 12