Java代码操作Kafka-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Java代码操作Kafka。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1、消息的发送与接收

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生产者主要的对象有： KafkaProducer ， ProducerRecord 。
其中KafkaProducer 是用于发送消息的类， ProducerRecord 类用于封装Kafka的消息。

KafkaProducer 的创建需要指定的参数和含义：

参数	说明
bootstrap.servers	配置生产者如何与broker建立连接。该参数设置的是初始化参数。如果生产者需要连接的是Kafka集群，则这里配置集群中几个broker的地址，而不是全部，当生产者连接上此处指定的broker之后，在通过该连接发现集群中的其他节点。
key.serializer	要发送信息的key数据的序列化类。设置的时候可以写类名，也可以使用该类的Class对象。
value.serializer	要发送消息的alue数据的序列化类。设置的时候可以写类名，也可以使用该类的Class对象。
acks	默认值：all。 acks=0：生产者不等待broker对消息的确认，只要将消息放到缓冲区，就认为消息已经发送完成。该情形不能保证broker是否真的收到了消息，retries配置也不会生效。发送的消息的返回的消息偏移量永远是-1。 acks=1 表示消息只需要写到主分区即可，然后就响应客户端，而不等待副本分区的确认。在该情形下，如果主分区收到消息确认之后就宕机了，而副本分区还没来得及同步该消息，则该消息丢失。 acks=all 首领分区会等待所有的ISR副本分区确认记录。该处理保证了只要有一个ISR副本分区存活，消息就不会丢失。这是Kafka最强的可靠性保证，等效于acks=-1
retries	retries重试次数当消息发送出现错误的时候，系统会重发消息。跟客户端收到错误时重发一样。如果设置了重试，还想保证消息的有序性，需要设置MAX_IN_FLIGHT_REQUESTS_PER_CONNECTION=1 否则在重试此失败消息的时候，其他的消息可能发送成功了

其他参数可以从org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig 中找到。

消费者生产消息后，需要broker端的确认，可以同步确认，也可以异步确认。
同步确认效率低，异步确认效率高，但是需要设置回调对象。

生产者：

package com.example.producer;

import org.apache.kafka.clients.producer.Callback;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;
import org.apache.kafka.common.header.Header;
import org.apache.kafka.common.header.internals.RecordHeader;
import org.apache.kafka.common.serialization.IntegerSerializer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.Future;

public class MyProducer1 {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        Map<String, Object> configs = new HashMap<>();
        // 指定初始连接用到的broker地址，如果是集群，则可以通过此初始连接发现集群中的其他broker
        configs.put("bootstrap.servers", "192.168.80.121:9092");
        // 指定key的序列化类
        configs.put("key.serializer", IntegerSerializer.class);
        // 指定value的序列化类
        configs.put("value.serializer", StringSerializer.class);

       /*  configs.put("acks", "all");
        configs.put("retries", 3); */

        // 创建kafkaProducer对象
        KafkaProducer<Integer, String> producer = new KafkaProducer<Integer, String>(configs);

        // 用于设置用户自定义的消息头字段
        List<Header> headers = new ArrayList<>();
        headers.add(new RecordHeader("biz.name", "producer.demo".getBytes()));

        // 封装消息
        ProducerRecord<Integer, String> record = new ProducerRecord<Integer, String>(
                "topic_1", // 主题名称
                0, // 分区编号，现在只有一个分区，所以是0
                0, // 数字作为key
                "hello world", // 字符串作为value
                headers
        );

        // 消息的同步确认
       /*  Future<RecordMetadata> future = producer.send(record);
        RecordMetadata metadata = future.get();

        System.out.println("消息的主题：" + metadata.topic());
        System.out.println("消息的分区：" + metadata.partition());
        System.out.println("消息的偏移量：" + metadata.offset()); */


        // 消息的异步确认
        producer.send(record, new Callback() {
            @Override
            public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception e) {
                if (e==null) {
                    System.out.println("消息的主题：" + metadata.topic());
                    System.out.println("消息的分区：" + metadata.partition());
                    System.out.println("消息的偏移量：" + metadata.offset());
                }else{
                    System.out.println("异常消息:"+e.getMessage());
                }
            }
        });

        // 关闭生产者
        producer.close();
    }
}

消费者：

package com.example.consumer;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.serialization.IntegerDeserializer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;

import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.function.Consumer;

public class MyConsumer {
    public static void main(String[] args) {
        Map<String, Object> configs = new HashMap<>();
        // 指定初始连接用到的broker地址
        // configs.put("bootstrap.servers", "192.168.80.121:9092");
        // 上面方式如果怕写错，可以尝试下面这种方法
        configs.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.80.121:9092");
        // 指定key的反序列化类
        configs.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, IntegerDeserializer.class);
        // 指定value的反序列化类
        configs.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);

        // 配置消费组id
        configs.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "consumer_demo");
        // earliest:如果找不到当前消费者的有效偏移量，自自动重置到最开始
        // latest:表示直接重置到消息偏移量的最后一个
        configs.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");

        KafkaConsumer<Integer, String> consumer = new KafkaConsumer<Integer, String>(configs);

        // 先订阅，在消费
        consumer.subscribe(Arrays.asList("topic_1"));

      /*   while (true) {
            ConsumerRecords<Integer, String> consumerRecords = consumer.poll(3_000);
        } */
        // 如果主题中没有可消费的消息，则该方法可以放到while循环中，每过3秒重新拉取一次
        // 如果还没有拉取到，过三秒再次拉取，防止while循环过于密集的poll调用

        // 批量从主题的分区拉取消息
        ConsumerRecords<Integer, String> consumerRecords = consumer.poll(3_000); // 指定拉取消息的时间间隔

        // 遍历本次从主题分区拉取的批量消息
        consumerRecords.forEach(new Consumer<ConsumerRecord<Integer, String>>() {
            @Override
            public void accept(ConsumerRecord<Integer, String> record) {
                System.out.println("========================================");
                System.out.println("消息头字段：" + Arrays.toString(record.headers().toArray()));
                System.out.println("消息的key：" + record.key());
                System.out.println("消息的偏移量：" + record.offset());
                System.out.println("消息的分区号：" + record.partition());
                System.out.println("消息的序列化key字节数：" + record.serializedKeySize());
                System.out.println("消息的序列化value字节数：" + record.serializedValueSize());
                System.out.println("消息的时间戳：" + record.timestamp());
                System.out.println("消息的时间戳类型：" + record.timestampType());
                System.out.println("消息的主题：" + record.topic());
                System.out.println("消息的值：" + record.value());
            }
        });

        consumer.close();
    }
}

2、SpringBoot Kafka

（1）pom.xml文件

<?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 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.2.8.RELEASE</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
    <groupId>com.example</groupId>
    <artifactId>demo_02_springboot-kafka</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>demo_02_springboot-kafka</name>
    <description>demo_02_springboot-kafka</description>
    <properties>
        <java.version>8</java.version>
    </properties>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
            <artifactId>spring-kafka</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>org.junit.vintage</groupId>
                    <artifactId>junit-vintage-engine</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
            <artifactId>spring-kafka-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
    
    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

</project>

（2）application.properties

spring.application.name=springboot-kafka-02
server.port=8080

# 用于建立初始连接的broker地址
spring.kafka.bootstrap-servers=192.168.80.121:9092

# producer用到的key和value的序列化类
spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.IntegerSerializer
spring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

# 默认的批处理记录数
spring.kafka.producer.batch-size=16384
# 32MB的总发送缓存
spring.kafka.producer.buffer-memory=33554432

# consumer用到的key和value的反序列化类
spring.kafka.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.IntegerDeserializer
spring.kafka.consumer.value-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
# consumer的消费组id
spring.kafka.consumer.group-id=springboot-consumer02

# 是否自动提交消费者偏移量
spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=true
# 每隔100ms向broker提交一次偏移量
spring.kafka.consumer.auto-commit-interval=100
# 如果该消费者的偏移量不存在，则自动设置为最早的偏移量
spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=earliest

（3）启动类

package com.example.demo;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

@SpringBootApplication
public class Demo02SpringbootKafkaApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Demo02SpringbootKafkaApplication.class, args);
    }

}

（4）KafkaConfig（在这里可以进行主题的创建、自定义了kafkaAdmin对象等一系列配置，也可以省略，如果kafka在连接主题时，发现没有，KafkaAdmin这个类会自动帮我们创建）

package com.example.demo.config;

import org.apache.kafka.clients.admin.NewTopic;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class KafkaConfig {

    // 创建主题
    @Bean
    public NewTopic topic1() {
        return new NewTopic("nptc-01",3, (short) 1);
    }

    @Bean
    public NewTopic topic2() {
        return new NewTopic("nptc-02",5, (short) 1);
    }


}

（5）生产者

同步方式

package com.example.demo.controlller;

import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.kafka.support.SendResult;
import org.springframework.util.concurrent.ListenableFuture;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

@RestController
public class KafkaSyncProducerController {
    @Autowired
    private KafkaTemplate<Integer, String> template;

    @RequestMapping("send/sync/{message}")
    public String send(@PathVariable String message) throws ExecutionException, InterruptedException {
        ListenableFuture<SendResult<Integer, String>> future = template.send("topic-spring-01", 0, 0, message);

        // 同步发送消息
        SendResult<Integer, String> sendResult = future.get();
        RecordMetadata metadata = sendResult.getRecordMetadata();
        System.out.println(metadata.topic() + "\t" + metadata.partition() + "\t" + metadata.offset());
        return "success";
    }

}

异步回调方式

package com.example.demo.controlller;

import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.kafka.support.SendResult;
import org.springframework.util.concurrent.ListenableFuture;
import org.springframework.util.concurrent.ListenableFutureCallback;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class KafkaAsyncProducerController {
    @Autowired
    private KafkaTemplate<Integer, String> template;

    @RequestMapping("send/async/{message}")
    public String send(@PathVariable String message) {
        ListenableFuture<SendResult<Integer, String>> future = (ListenableFuture<SendResult<Integer, String>>) template.send("topic-spring-01", 0, 1, message);

        future.addCallback(new ListenableFutureCallback<SendResult<Integer, String>>() {
            @Override
            public void onFailure(Throwable ex) {
                System.out.println("发送消息失败：" + ex.getMessage());
            }

            @Override
            public void onSuccess(SendResult<Integer, String> result) {
                RecordMetadata metadata = result.getRecordMetadata();
                System.out.println("发送消息成功：" + metadata.topic() + "\t" + metadata.partition() + "\t" + metadata.offset());
            }
        });

        return "success";
    }

}

（6）消费者文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-643243.html

package com.example.demo.consumer;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class MyConsumer {
    @KafkaListener(topics = "topic-spring-01")
    public void onMessage(ConsumerRecord<Integer, String> record) {
        System.out.println("消费者收到的消息：" + record.topic() + "\t" + record.partition() + "\t" + record.offset() + "\t" + record.key() + "\t" + record.value());
    }
}

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