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SpringBoot基础Kafka示例

news 来源：原创 2025/8/20 18:50:37

这里将生产者和消费者放在一个应用中

使用的Boot3.4.3

引入Kafka依赖

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

yml配置


spring:application:name: kafka-1#kafka连接地址kafka:bootstrap-servers: 127.0.0.1:9092#配置生产者producer:#消息发送失败重试次数retries: 0#一个批次可以使用内存的大小batch-size: 16384#一个批次消息数量buffer-memory: 33554432#键的序列化方式key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer#值的序列化方式value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializeracks: allconsumer:#是否自动提交enable-auto-commit: false#自动提交的频率auto-commit-interval: 1000#earliest	从分区的最早偏移量开始消费	需要消费所有历史消息  latest	从分区的最新偏移量开始消费，忽略历史消息	只关心新消息#none	如果没有有效的偏移量，抛出异常	严格要求偏移量必须存在#exception spring-kafka不支持auto-offset-reset: latestkey-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializervalue-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializerlistener:#用于配置消费者如何处理消息的确认  ack配置方式  这里指定由消费者手动提交偏移量#Acknowledgment.acknowledge() 方法来提交偏移量ack-mode: MANUAL_IMMEDIATEconcurrency: 4
test-1: group-1
test-2: group-2
test-3: group-3server:port: 8099

生产者示例,一般可能是一个MQTT接收消息入口

package com.hrui.kafka1.producer;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.kafka.support.KafkaHeaders;
import org.springframework.messaging.Message;
import org.springframework.messaging.support.MessageBuilder;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;/*** @author hrui* @date 2025/3/10 14:56*/
@RestController
public class EventProducer {@Autowiredprivate KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;@RequestMapping("/sendMessage")public String sendMessage(String topic, String message) {kafkaTemplate.send(topic, message);return "Message sent to topic '" + topic + "': " + message;}@RequestMapping("/sendMessage2")public String sendMessage2() {//通过构建器模式创建Message对象Message<String> message = MessageBuilder.withPayload("Hello, Kafka!").setHeader(KafkaHeaders.TOPIC, "ceshi").build();kafkaTemplate.send(message);return "Message sent to topic";}}

消费者示例

注意:如果配置了手动提交ack,那么

主要目的不仅仅是避免重复消费，而是为了确保消息的可靠处理和偏移量（offset）的正确提交。它可以避免重复消费，但更重要的是保证消息不会丢失，并且在消息处理失败时能够重新消费。

package com.hrui.kafka1.consumer;import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.springframework.boot.autoconfigure.jms.AcknowledgeMode;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.kafka.support.Acknowledgment;
import org.springframework.kafka.support.KafkaHeaders;
import org.springframework.messaging.handler.annotation.Header;
import org.springframework.stereotype.Component;/*** @author hrui* @date 2025/3/10 15:57*/
@Component
public class EventConsumer {@KafkaListener(topics = {"ceshi"},groupId = "#{'${test-1}'}")public void onMessage(ConsumerRecord<String,String> message){System.out.println("接收到消息1："+message.value());}@KafkaListener(topics = {"ceshi"},groupId = "#{'${test-2}'}")public void onMessage(String message){System.out.println("接收到消息2："+message);}@KafkaListener(topics = {"ceshi"}, groupId = "#{'${test-3}'}")public void onMessage(ConsumerRecord<String, String> message, Acknowledgment ack,@Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TOPIC) String topic,@Header(KafkaHeaders.GROUP_ID) String groupId) {try {System.out.println("接收到消息3：" + message + ", ack:" + ack + ", topic:" + topic + ", groupId:" + groupId);// 处理消息逻辑// ...} catch (Exception e) {// 处理异常，记录日志System.err.println("处理消息失败: " + e.getMessage());// 可以根据业务需求决定是否重新抛出异常}finally {// 手动提交偏移量ack.acknowledge();}}
}

生产者可选择异步或者同步发送消息

生产者发送消息有同步异步之说 那么消费者在消费消息时候 有没有同步异步之说呢???

在 Kafka 消费者中，消费消息的方式本质上是由 Kafka 的设计决定的，而不是由消费者代码显式控制的。Kafka 消费者在消费消息时，通常是以拉取（poll）的方式从 Kafka 服务器获取消息，然后处理这些消息。从这个角度来看，消费者的消费行为是同步的，因为消费者需要主动调用 poll 方法来获取消息。

然而，消费者的消息处理逻辑可以是同步或异步的，具体取决于业务实现。以下是对消费者消费消息的同步和异步行为的详细分析：

 消费者的同步消费

在默认情况下，Kafka 消费者的消费行为是同步的，即：

  • 消费者通过 poll 方法从 Kafka 拉取一批消息。

  • 消费者逐条处理这些消息。

  • 每条消息处理完成后，消费者提交偏移量（offset）。

  • 消费者继续调用 poll 方法获取下一批消息。

特点：

  • 消息处理是顺序的，即一条消息处理完成后才会处理下一条消息。

  • 如果某条消息处理时间较长，会影响后续消息的处理速度。

  • 适合消息处理逻辑简单、处理时间较短的场景。

@KafkaListener(topics = {"ceshi"}, groupId = "#{'${test-3}'}")
public void onMessage(ConsumerRecord<String, String> message, Acknowledgment ack) {try {System.out.println("接收到消息：" + message.value());// 同步处理消息逻辑processMessage(message);} catch (Exception e) {System.err.println("处理消息失败: " + e.getMessage());} finally {ack.acknowledge(); // 手动提交偏移量}
}private void processMessage(ConsumerRecord<String, String> message) {// 模拟消息处理逻辑try {Thread.sleep(1000); // 假设处理一条消息需要 1 秒} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();}
}

2. 消费者的异步消费

在某些场景下，消费者可能需要以异步的方式处理消息，即：

  • 消费者通过 poll 方法拉取一批消息。

  • 将每条消息提交到一个线程池或异步任务中处理。

  • 消费者继续调用 poll 方法获取下一批消息，而不等待上一条消息处理完成。

特点：

  • 消息处理是并发的，可以提高消息处理的吞吐量。

  • 需要额外的线程池或异步任务管理机制。

  • 适合消息处理逻辑复杂、处理时间较长的场景。

示例代码：

@Autowired
private ExecutorService executorService; // 注入线程池@KafkaListener(topics = {"ceshi"}, groupId = "#{'${test-3}'}")
public void onMessage(ConsumerRecord<String, String> message, Acknowledgment ack) {if (!StringUtils.hasText(message.value())) {ack.acknowledge();return;}// 提交异步任务处理消息executorService.submit(() -> {try {System.out.println("接收到消息：" + message.value());processMessage(message); // 异步处理消息} catch (Exception e) {System.err.println("处理消息失败: " + e.getMessage());} finally {ack.acknowledge(); // 手动提交偏移量}});
}private void processMessage(ConsumerRecord<String, String> message) {// 模拟消息处理逻辑try {Thread.sleep(1000); // 假设处理一条消息需要 1 秒} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();}
}

同步代码示例

@RequestMapping("/sendMessage2")public String sendMessage2(){//通过构建器模式创建Message对象Message<String> message = MessageBuilder.withPayload("Hello, Kafka!").setHeader(KafkaHeaders.TOPIC, "ceshi").build();CompletableFuture<SendResult<String, String>> send = kafkaTemplate.send(message);try {//阻塞等待拿结果SendResult<String, String> sendResult = send.get();System.out.println("说明消息发送成功,如果不成功会抛出异常");} catch (Exception e) {throw new RuntimeException(e);}return "Message sent to topic";}

异步注册回调的方式

 @RequestMapping("/sendMessage2")public String sendMessage2(){//通过构建器模式创建Message对象Message<String> message = MessageBuilder.withPayload("Hello, Kafka!").setHeader(KafkaHeaders.TOPIC, "ceshi").build();CompletableFuture<SendResult<String, String>> send = kafkaTemplate.send(message);//非阻塞  异步 注册回调异步通知send.thenAccept(result -> {System.out.println("消息发送成功");}).exceptionally(e->{System.out.println("发送失败");e.printStackTrace();return null;});return "Message sent to topic";}

如果需要发送的不是String类型 

那么要发送的不是String类型

KafkaTemplate<String,Object> kafkaTemplate;

一般来说可以专成JSON字符串发送

在引入spring-kafka的时候     KafkaAutoConfiguration中  配置了KafkaTemplate

Kafka<Object,Object>

如果需要用KafkaTemplate发送对象的时候

默认用的String序列化   会报错   除非将对象转为JSON字符串(一般可以这么做)

如果用对象的话   改成JsonSerializer  这样自动转JSON字符串

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设计模式之工厂模式

工厂模式属于创建型设计模式的一种&#xff0c;其实在我看来它更是在面向对象编程语言的抽象层的更加灵活的应用。工厂模式其实在创建型模式中难度较高&#xff0c;整体的理解上需要一定时间进行消化&#xff0c;在一些Java常见框架中&#xff0c;这种模式也是频繁出现的设计&a…...

编程日记 2025/8/19 16:09:23

详细学习 pandas 和 xlrd：从零开始

详细学习 pandas 和 xlrd&#xff1a;从零开始 前言 在数据处理和分析中&#xff0c;Excel 文件是最常见的数据格式之一。Python 提供了强大的库 pandas&#xff0c;可以轻松地处理 Excel 文件中的数据。同时&#xff0c;我们还可以使用 xlrd 来读取 Excel 文件&#xff0c;尤…...

编程日记 2025/8/19 8:21:08

BFS比DFS更好理解「翻转二叉树」

一周没发博客&#xff0c;算法好难&#xff01;一直在复习前面的&#xff0c;哈希表、链表、二叉树已经够我喝一壶了&#xff0c;不过我一定要啃下来&#xff0c;哪怕慢一点&#xff0c;也不能盲目的追求速度&#xff0c;勤于复习才能将知识变成自己的&#xff0c;复习比学习重…...

编程日记 2025/8/18 2:30:59

c++介绍运算符重载九

这段代码中我们可以看到同样是运算符&#xff0c;它的作用是不同的aa<<3;是c内置的移位运算符。 cout<<"hello world"中<<它的作用是插入运算符。将字符串传递给cout对象&#xff0c;从而将字符输出到终端上。这种功能是如何实现的&#xff1f;其…...

编程日记 2025/8/19 20:02:11

重生之我在学Vue--第9天 Vue 3 项目整合

重生之我在学Vue–第9天 Vue 3 项目整合 文章目录 重生之我在学Vue--第9天 Vue 3 项目整合前言一、架构升级&#xff1a;从散件到整机1.1 项目结构重构1.2 核心模块通信图 二、功能整合&#xff1a;CRUD全链路实现2.1 任务管理状态中枢2.2 路由守卫实现数据预取2.3 UI与业务逻辑…...

编程日记 2025/8/19 10:49:58