docker安装kafka,并通过springboot快速集成kafka
目录
一、docker安装和配置Kafka
1.拉取 Zookeeper 的 Docker 镜像
2.运行 Zookeeper 容器
3.拉取 Kafka 的 Docker 镜像
4.运行 Kafka 容器
5.下载 Kafdrop
6.运行 Kafdrop
7.如果docker pull wurstmeister/zookeeper或docker pull wurstmeister/kafka下载很慢,可以找一台网络比较好的机器,输入这两个命令进行下载,下载后使用docker save -o保存为tar文件,然后将tar文件传输到目标机器后,使用docker load -i加载tar文件为docker镜像文件
8.使用 Kafka 自带的工具来创建一个名为 users 的主题
9.验证 Kafka,可以使用 Kafka 自带的工具来验证 Kafka 是否正常工作。例如,启动一个 Kafka 消费者来监听 users 主题:
二、在Spring Boot项目中集成和使用Kafka
1. 添加依赖
2. 配置Kafka
3. 创建消息对象
4. 创建生产者
5. 创建消费者
6. 测试
三、web访问Kafdrop
一、docker安装和配置Kafka
1.拉取 Zookeeper 的 Docker 镜像
docker pull wurstmeister/zookeeper
2.运行 Zookeeper 容器
docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 wurstmeister/zookeeper
3.拉取 Kafka 的 Docker 镜像
docker pull wurstmeister/kafka
4.运行 Kafka 容器
docker run -d --name kafka -p 9092:9092 -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://192.168.7.46:9092 -e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181 --link zookeeper:zookeeper wurstmeister/kafka
5.下载 Kafdrop
docker pull obsidiandynamics/kafdrop
6.运行 Kafdrop
docker run -p 9000:9000 -d --name kafdrop -e KAFKA_BROKERCONNECT=192.168.7.46:9092 -e JVM_OPTS="-Xms16M -Xmx48M" obsidiandynamics/kafdrop
7.如果docker pull wurstmeister/zookeeper或docker pull wurstmeister/kafka下载很慢,可以找一台网络比较好的机器,输入这两个命令进行下载,下载后使用docker save -o保存为tar文件,然后将tar文件传输到目标机器后,使用docker load -i加载tar文件为docker镜像文件
下载:
docker pull wurstmeister/zookeeper
docker pull wurstmeister/kafka
(kafdrop是一个kafka的web图形管理界面)
docker pull obsidiandynamics/kafdrop
打包:
docker save -o ./zookeeper.tar wurstmeister/zookeeper
docker save -o ./kafka.tar wurstmeister/kafka
docker save -o ./kafdrop.tar obsidiandynamics/kafdrop
传输:
scp kafka.tar root@192.168.7.46:/usr/root/kafka 回车后输入密码即可
scp zookeeper.tar root@192.168.7.46:/usr/root/kafka 回车后输入密码即可
scp kafdrop.tar root@192.168.7.46:/usr/root/kafka 回车后输入密码即可
目标机加载成docker镜像
docker load -i /usr/root/kafka/kafka.tar
docker load -i /usr/root/kafka/zookeeper.tar
docker load -i /usr/root/kafka/kafdrop.tar
查看镜像列表
docker images
8.使用 Kafka 自带的工具来创建一个名为 users 的主题
docker exec -it kafka kafka-topics.sh --create --topic users --partitions 1 --replication-factor 1 --bootstrap-server 192.168.7.46:9092
9.验证 Kafka,可以使用 Kafka 自带的工具来验证 Kafka 是否正常工作。例如,启动一个 Kafka 消费者来监听 users 主题:
docker exec -it kafka kafka-console-consumer.sh --topic users --from-beginning --bootstrap-server 192.168.7.46:9092
这个命令,会启动一个额外的 Kafka 消费者来监听 users 主题。这个消费者是通过 Kafka 自带的 kafka-console-consumer.sh 工具启动的,主要用于测试和验证目的。它会持续监听并打印出发送到 users 主题的所有消息。
二、在Spring Boot项目中集成和使用Kafka
1. 添加依赖
首先,在你的pom.xml文件中添加Kafka的依赖:
<dependency>
<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
<artifactId>spring-kafka</artifactId>
</dependency>
2. 配置Kafka
在application.properties或application.yml文件中配置Kafka的相关属性。这里以application.properties为例:
# Kafka broker地址
spring.kafka.bootstrap-servers=localhost:9092
# 生产者配置
spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
spring.kafka.producer.value-serializer=org.springframework.kafka.support.serializer.JsonSerializer
# 消费者配置
spring.kafka.consumer.group-id=my-group
spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=earliest
spring.kafka.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
spring.kafka.consumer.value-deserializer=org.springframework.kafka.support.serializer.JsonDeserializer
spring.kafka.consumer.properties.spring.json.trusted.packages=*
3. 创建消息对象
假设我们要发送和接收一个简单的KafkaMsgs 对象:
public class KafkaMsgs {
private String id;
private String msg;
private Long date;
// 构造函数、getter和setter省略
}
4. 创建生产者
创建一个生产者类来发送消息:
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class KafkaProducer {
@Autowired
private KafkaTemplate<String, KafkaMsgs> kafkaTemplate;
public void sendMessage(String topic, KafkaMsgs kafkaMsgs) {
kafkaTemplate.send(topic, kafkaMsgs);
}
}
5. 创建消费者
创建一个消费者类来接收消息:
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class KafkaConsumer {
@KafkaListener(topics = "users", groupId = "my-group")
public void listen(KafkaMsgs kafkaMsgs) {
System.out.println("Received message: " + kafkaMsgs);
}
}
6. 测试
你可以创建一个简单的测试类来验证生产和消费是否正常工作:
import cn.hutool.core.date.DatePattern;
import cn.hutool.core.date.DateUtil;
import cn.hutool.core.util.IdUtil;
import com.esop.resurge.core.config.kafka.KafkaProducer;
import io.swagger.annotations.Api;
import io.swagger.annotations.ApiOperation;
import io.swagger.annotations.ApiParam;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.airbubble.kingdom.army.reponse.FeedBack;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.util.Date;
@Api(tags="kafka数据控制器")
@RestController
@RequestMapping("/kafka")
@Slf4j
public class KafkaController {
@Autowired
KafkaProducer kafkaProducer;@ApiOperation(value = "测试发送数据到kafka", httpMethod = "GET")
@GetMapping(value = "/sendKafkaData")
public FeedBack<String> sendKafkaData(
@ApiParam(value = "topic", required = true) @RequestParam(required = true,value = "topic") String topic,
@ApiParam(value = "msg", required = true) @RequestParam(required = true,value = "msg") String msg
) throws Exception {
kafkaProducer.sendMessage(topic, new com.esop.resurge.core.config.kafka.KafkaMsgs(
IdUtil.fastUUID(),
msg,
Long.valueOf(DateUtil.format(new Date(), DatePattern.NORM_DATETIME_FORMAT).replace(" ", "").replace(":", "").replace("-", ""))
));
return FeedBack.getInstance("发送成功");
}}
三、web访问Kafdrop
打开浏览器,访问 http://192.168.7.46:9000,你应该能够看到 Kafdrop 的 Web 界面
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