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【SpringCloud】Kafka消息中间件

article 2024/11/8 17:45:53

Kafka

Kafka
- 消息中间件对比：
- kafka介绍
- 安装教程：
- 配置以及启动顺序：
Kafka整合微服务
- 初级入门
- - 测试：
- Kafka整合SpringBoot
- - ①导入spring-kafka依赖信息
  - ②消息生产者
  - ③消息消费者
  - Postman测试

Kafka

消息中间件对比：

消息中间件对比-选择建议：

kafka介绍

Kafka 是一个分布式流媒体平台,类似于消息队列或企业消息传递系统。kafka官网：Apache Kafka

producer相当于生产者，consumer相当于消费者。

Kafka Cluster相当于快递驿站，broker1、broker2相当于1，2号快递员，topic为它们的要派送的快递；

producer：发布消息的对象称之为主题生产者（Kafka topic producer）
topic：Kafka将消息分门别类，每一类的消息称之为一个主题（Topic）
consumer：订阅消息并处理发布的消息的对象称之为主题消费者（consumers）
broker：已发布的消息保存在一组服务器中，称之为Kafka集群。集群中的每一个服务器都是一个代理（Broker）。消费者可以订阅一个或多个主题（topic），并从Broker拉数据，从而消费这些已发布的消息。

生产者发送消息，多个消费者只能有一个消费者接收到消息（一对一）

**理解：**相当于同一个快递员只能给一组快递的一个人派送快递，只有这个组的对应的一个人才能收到消息；

生产者发送消息，多个消费者都可以接收到消息（一对多）

**理解：**相当于多个快递员给自己组的快递的一个人派送快递，各个组的对应的一个人都能收到消息；

安装教程：

windows系统kafka小白入门篇——下载安装，环境配置，入门代码书写_windows kafka-CSDN博客

配置以及启动顺序：

问题处理：

kfk.cmd闪退配置，配置环境变量https://blog.csdn.net/Xxy605/article/details/116844151

在环境变量path里面添加C:\Windows\System32\wbem

Kafka整合微服务

初级入门

①创建kafka-demo项目，导入依赖

<!-- kafkfa -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
    <artifactId>spring-kafka</artifactId>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-clients</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>fastjson</artifactId>
</dependency>

生产者发送消息：

package com.ape.kafka.sample;

import org.apache.kafka.clients.producer.*;

import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

/**
 * 生产者
 */
public class ProducerQuickStart {

    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {

        //1.kafka链接配置信息
        Properties prop = new Properties();
        //kafka链接地址
        prop.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"localhost:9092");
        //key和value的序列化
        prop.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        prop.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        //2.创建kafka生产者对象
        KafkaProducer<String,String> producer = new KafkaProducer<String,String>(prop);

        //3.发送消息
        /**
         * 第一个参数 ：topic
         * 第二个参数：消息的key
         * 第三个参数：消息的value
         */
        ProducerRecord<String,String> kvProducerRecord = new ProducerRecord<String,String>("topic-first","key-001","hello kafka");
        //同步发送消息
        producer.send(kvProducerRecord);


        //4.关闭消息通道  必须要关闭，否则消息发送不成功
        producer.close();



    }

}

消费者1消费消息：

package com.ape.kafka.sample;

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 java.time.Duration;
import java.util.Collections;
import java.util.Properties;

/**
 * 消费者
 */
public class ConsumerQuickStart {

    public static void main(String[] args) {

        //1.kafka的配置信息
        Properties prop = new Properties();
        //链接地址
        prop.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        //key和value的反序列化器
        prop.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        prop.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

        //设置消费者组
        prop.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "group1");

        //2.创建消费者对象
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(prop);

        //3.订阅主题
        consumer.subscribe(Collections.singletonList("topic-first"));

        //4.拉取消息
        while (true) {
            // 读取数据，读取超时时间为100ms ，即每个1000ms拉取一次
            ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
            for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
                System.out.println(consumerRecord.key());
                System.out.println(consumerRecord.value());
            }
        }

    }

}

消费者2

测试：

一对多

先启动俩个消费者1，2，然后在启动生产者：

说明是一对多，对于不同的组group对应的这个人topic-first都能收到消息。

一对一：

Kafka整合SpringBoot

①导入spring-kafka依赖信息

<!-- kafkfa -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
    <artifactId>spring-kafka</artifactId>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-clients</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>fastjson</artifactId>
</dependency>

编写yaml文件：

server:
  port: 9991
spring:
  application:
    name: kafka-demo
  kafka:
    bootstrap-servers: localhost:9092
    producer:
      retries: 10 #重试的次数
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
    consumer:
      group-id: ${spring.application.name}-test
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer