【项目实战】Java 开发 Kafka 生产者-Toy模板网

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【项目实战】Java 开发 Kafka 生产者,中间件,java,kafka,生产者,项目实战,原力计划

1、什么是 Kafka 生产者

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Kafka 生产者是指使用 Apache Kafka 的应用程序，用于向 Kafka 集群发送消息。生产者将消息发布到 Kafka 主题（topic），然后消费者可以从该主题订阅并接收这些消息。Kafka 生产者是实现消息发布的一方，可以是任何编程语言中的应用程序。

2、Java 如何使用 Kafka 生产者

首先，在Java项目中添加Kafka客户端依赖项。您可以在构建工具（如Maven或Gradle）中添加以下依赖项：

<dependency>
 	<groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
    <version>2.8.0</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
    <artifactId>spring-kafka</artifactId>
    <version>2.7.2</version>
</dependency>

创建Kafka生产者配置。您需要指定Kafka集群的地址和端口等配置信息。以下是一个示例配置：

Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); // Kafka集群地址和端口
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); // 键的序列化器
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); // 值的序列化器

Producer<String, String> producer;
try {
	producer = new KafkaProducer<>(props);
	
	String topic = "your-topic-name";
	String key = "your-message-key";
	String value = "your-message-value";
	ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(topic, key, value);
	producer.send(record);
} catch (Exception ex) {
} finally {
	try {
		producer.close();
	} catch (Exception ex) {
	}
}

但是在 SpringBoot 的项目中我们会使用 KafkaTemplate 去实现生产消息的发送。

3、SpringBoot 如何使用 Kafka 生产者

都需添加以下依赖项：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
    <artifactId>spring-kafka</artifactId>
    <version>2.7.2</version>		
</dependency>

3.1、方式一：代码

@Configuration
public class KafkaProducerConfig {
	/**
	 * kafka 地址
	 */
    @Value("${kafka.bootstrap-servers}")
    private String bootstrapServers;
    
    @Bean
    public ProducerFactory<String, String> producerFactory() {
        Map<String, Object> configProps = new HashMap<>();
        configProps.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);
        configProps.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        configProps.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        return new DefaultKafkaProducerFactory<>(configProps);
    }
    
    @Bean
    public KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate() {
        return new KafkaTemplate<>(producerFactory());
    }
}

使用如下：

@Service
public class KafkaProducerService {
    @Autowired
    private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;
    
    public void sendMessage(String topic, String key, String value) {
        kafkaTemplate.send(topic, key, value);
    }
}

3.2、方式二：配置文件

可以 application.properties: 加上：

spring.kafka.bootstrap-servers=localhost:9092
spring.kafka.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
spring.kafka.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

或者 yml 里面加上

spring:
  kafka:
    bootstrap-servers: localhost:9092
    key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
    value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

直接使用

@Service
public class KafkaProducerService {
    
    @Autowired
    private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;
    
    public void sendMessage(String topic, String key, String value) {
        kafkaTemplate.send(topic, key, value);
    }
}

以上也只是一个简单的实例，后面我们根据【项目实战】手把手教你搭建前后端分离项目 SpringBoot + Vue + Element UI + Mysql，在这个教程的基础上，我们写如何实战。

4、Kafka Properties 的详细讲解

以下是所有参数的详细解释：

bootstrap.servers ：生产者用于与Kafka集群建立初始连接的主机和端口列表。
acks ：生产者要求leader在认为请求完成之前接收的确认数。可能的值有：

0 ：生产者不等待任何确认。
1 ：生产者等待leader确认请求。
all ：生产者等待所有同步副本确认请求。

retries ：在放弃之前，生产者将重试发送失败的消息的次数。设置大于0的值以启用重试。
batch.size ：生产者尝试发送到Kafka代理的批次的大小（以字节为单位）。较大的批次大小可以提高吞吐量，但会增加消息传递的延迟。
linger.ms ：生产者在将批次发送到Kafka代理之前等待更多消息累积的时间（以毫秒为单位）。这有助于批处理，减少发送到代理的请求数量。
buffer.memory ：生产者用于缓冲等待发送到Kafka代理的消息的总内存量。
key.serializer ：用于将键对象序列化为字节的类。常见的选项是 StringSerializer 或 ByteArraySerializer 。
value.serializer ：用于将值对象序列化为字节的类。常见的选项是 StringSerializer 或 ByteArraySerializer 。
compression.type ：用于消息的压缩类型。支持的值有 none 、 gzip 、 snappy 或 lz4 。压缩可以减少网络带宽和存储要求。
max.in.flight.requests.per.connection ：在阻塞之前，生产者可以有的未确认请求的最大数量。将此值设置为较高的值可以增加吞吐量，但也会增加用于缓冲的内存。
request.timeout.ms ：生产者在考虑请求失败之前，从Kafka代理等待响应的最长时间（以毫秒为单位）。
max.block.ms ：当缓冲区已满或元数据不可用时，生产者在 send() 方法中阻塞的最长时间（以毫秒为单位）。

以上这些是Kafka生产者配置中常用的一些属性，使用方法如下：

Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); // Kafka集群地址和端口
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); // 键的序列化器
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); // 值的序列化器

5、Spring-Kafka Yml 配置参数

spring:
  kafka:
    bootstrap-servers: <bootstrap-servers>
    producer:
      key-serializer: <key-serializer>
      value-serializer: <value-serializer>
      retries: <retries>
      batch-size: <batch-size>
      linger-ms: <linger-ms>
      buffer-memory: <buffer-memory>
      compression-type: <compression-type>
    consumer:
      group-id: <group-id>
      key-deserializer: <key-deserializer>
      value-deserializer: <value-deserializer>
      auto-offset-reset: <auto-offset-reset>
      enable-auto-commit: <enable-auto-commit>
      max-poll-records: <max-poll-records>

以下是每个参数的解释：

bootstrap-servers ：Kafka broker地址的逗号分隔列表。
producer.key-serializer ：用于将键对象序列化为字节的类。
producer.value-serializer ：用于将值对象序列化为字节的类。
producer.retries ：在放弃之前，生产者将重试发送失败的消息的次数。
producer.batch-size ：生产者将尝试发送到Kafka broker的批次的大小（以字节为单位）。
producer.linger-ms ：生产者在将批次发送到Kafka broker之前等待更多消息累积的时间（以毫秒为单位）。
producer.buffer-memory ：生产者用于缓冲等待发送到Kafka broker的消息的总内存量。
producer.compression-type ：消息的压缩类型。
consumer.group-id ：消费者组ID。
consumer.key-deserializer ：用于将键对象从字节反序列化的类。
consumer.value-deserializer ：用于将值对象从字节反序列化的类。
consumer.auto-offset-reset ：当Kafka中没有初始偏移量或当前偏移量不再存在时，使用的策略。
consumer.enable-auto-commit ：消费者的偏移量是否应自动提交。
consumer.max-poll-records ：消费者在一次轮询中最多获取的记录数。

6、Kafka 生产者异步回调方式生产消息

6.1、什么是异步回调

什么是异步回调要搞清楚，异步回调指的是我发送完成了，我就不管了，我不需要等你的返回。具体的定义如下：

异步回调是一种编程模式，用于处理异步操作的结果。在异步回调中，当一个操作被触发时，程序不会立即阻塞等待结果，而是继续执行其他任务。当操作完成后，系统会调用预先定义的回调函数来处理操作的结果。

异步回调常用于处理需要等待时间较长的操作，例如网络请求、数据库查询等。通过使用异步回调，可以提高系统的响应性能和并发处理能力，避免阻塞和等待的情况。

在异步回调中，通常将回调函数作为参数传递给异步操作的方法。当操作完成后，系统会调用回调函数，并将操作的结果作为参数传递给回调函数，以便进行后续处理。

异步回调在编写异步代码时非常有用，可以帮助开发人员处理异步操作的结果，而无需显式地等待操作完成。这种方式可以提高系统的性能和可伸缩性，同时保持代码的简洁性和可读性。

6.2、匿名内部类的方式做异步回调

public class KafkaProducerExample{
     
   private static final String TOPIC_NAME = "test-topic";
    private static final String BOOTSTRAP_SERVERS = "localhost:9092";

    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", BOOTSTRAP_SERVERS);
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            String message = "Hello, Kafka! This is message " + i;
            ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(TOPIC_NAME, message);
            producer.send(record, new Callback() {
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
                    // 匿名内部类的方式做异步回调
                }
            });
        }

        producer.close();
    }
}

6.3、 KafkaTemplate 的异步回调

package com.pany.camp.kafka;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.kafka.support.SendResult;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.concurrent.ListenableFuture;
import org.springframework.util.concurrent.ListenableFutureCallback;

import javax.annotation.Resource;

/**
 *
 * @description:  生产者
 * @copyright: @Copyright (c) 2022
 * @company: Aiocloud
 * @author: pany
 * @version: 1.0.0
 * @createTime: 2023-06-26 18:10
 */
@Component
public class KafkaProducer {

    @Resource
    private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

    public void sendMessage(String topic, String message) {
        ListenableFuture<SendResult<String, String>> future = kafkaTemplate.send(topic, message);

        future.addCallback(new ListenableFutureCallback<>() {

            @Override
            public void onSuccess(Object o) {
            }

            @Override
            public void onFailure(Throwable ex) {
                // Handle failure callback
                System.err.println("Failed to send message: " + ex.getMessage());
            }
        });
    }

}

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