SpringBoot3集成Kafka
标签:Kafka3.Kafka-eagle3;
一、简介
Kafka是一个开源的分布式事件流平台,常被用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用,基于Zookeeper协调的处理平台,也是一种消息系统,具有更好的吞吐量、内置分区、复制和容错,这使得它成为大规模消息处理应用程序的一个很好的解决方案;
二、环境搭建
1、Kafka部署
1、下载安装包:kafka_2.13-3.5.0.tgz2、配置环境变量open -e ~/.bash_profileexport KAFKA_HOME=/本地路径/kafka3.5
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/binsource ~/.bash_profile3、该目录【kafka3.5/bin】启动zookeeper
zookeeper-server-start.sh ../config/zookeeper.properties4、该目录【kafka3.5/bin】启动kafka
kafka-server-start.sh ../config/server.properties
2、Kafka测试
1、生产者
kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test-topic
>id-1-message
>id-2-message2、消费者
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test-topic
id-1-message
id-2-message3、查看topic列表
kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --list
test-topic4、查看消息列表
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test-topic --from-beginning --partition 0
id-1-message
id-2-message
3、可视化工具
配置和部署
1、下载安装包:kafka-eagle-bin-3.0.2.tar.gz2、配置环境变量open -e ~/.bash_profileexport KE_HOME=/本地路径/efak-web-3.0.2
export PATH=$PATH:$KE_HOME/binsource ~/.bash_profile3、修改配置文件:system-config.propertiesefak.zk.cluster.alias=cluster1
cluster1.zk.list=localhost:2181
efak.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/kafka-eagle4、本地新建数据库:kafka-eagle,注意用户名和密码是否一致5、启动命令
efak-web-3.0.2/bin/ke.sh start
命令语法: ./ke.sh {start|stop|restart|status|stats|find|gc|jdk|version|sdate|cluster}6、本地访问【localhost:8048】 username:admin password:123456
KSQL语句测试
select * from `test-topic` where `partition` in (0) order by `date` desc limit 5
select * from `test-topic` where `partition` in (0) and msg like '%5%' order by `date` desc limit 3
三、工程搭建
1、工程结构
2、依赖管理
这里关于依赖的管理就比较复杂了,首先spring-kafka
组件选择与boot框架中spring相同的依赖,即6.0.10
版本,在spring-kafka
最近的版本中3.0.8
符合;
但是该版本使用的是kafka-clients
组件的3.3.2
版本,在Spring文档的kafka模块中,明确说明spring-boot:3.1
要使用kafka-clients:3.4
,所以从spring-kafka
组件中排除掉,重新依赖kafka-clients
组件;
<dependency><groupId>org.springframework.kafka</groupId><artifactId>spring-kafka</artifactId><version>${spring-kafka.version}</version><exclusions><exclusion><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-clients</artifactId></exclusion></exclusions>
</dependency>
<dependency><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-clients</artifactId><version>${kafka-clients.version}</version>
</dependency>
3、配置文件
配置kafka连接地址,监听器的消息应答机制,消费者的基础模式;
spring:# kafka配置kafka:bootstrap-servers: localhost:9092listener:missing-topics-fatal: falseack-mode: manual_immediateconsumer:group-id: boot-kafka-groupenable-auto-commit: falsemax-poll-records: 10properties:max.poll.interval.ms: 3600000
四、基础用法
1、消息生产
模板类KafkaTemplate
用于执行高级的操作,封装各种消息发送的方法,在该方法中,通过topic
和key
以及消息主体,实现消息的生产;
@RestController
public class ProducerWeb {@Resourceprivate KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;@GetMapping("/send/msg")public String sendMsg (){try {// 构建消息主体JsonMapper jsonMapper = new JsonMapper();String msgBody = jsonMapper.writeValueAsString(new MqMsg(7,"boot-kafka-msg"));// 发送消息kafkaTemplate.send("boot-kafka-topic","boot-kafka-key",msgBody);} catch (JsonProcessingException e) {e.printStackTrace();}return "OK" ;}
}
2、消息消费
编写消息监听类,通过KafkaListener
注解控制监听的具体信息,在实现消息生产和消费的方法测试后,使用可视化工具kafka-eagle
查看topic和消息列表;
@Component
public class ConsumerListener {private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(ConsumerListener.class);@KafkaListener(topics = "boot-kafka-topic")public void listenUser (ConsumerRecord<?,String> record, Acknowledgment acknowledgment) {try {String key = String.valueOf(record.key());String body = record.value();log.info("\n=====\ntopic:boot-kafka-topic,key{},body:{}\n=====\n",key,body);} catch (Exception e){e.printStackTrace();} finally {acknowledgment.acknowledge();}}
}
五、参考源码
文档仓库:
https://gitee.com/cicadasmile/butte-java-note源码仓库:
https://gitee.com/cicadasmile/butte-spring-parent
相关文章:

SpringBoot3集成Kafka
标签:Kafka3.Kafka-eagle3; 一、简介 Kafka是一个开源的分布式事件流平台,常被用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用,基于Zookeeper协调的处理平台,也是一种消息系统,具有更好的吞吐量、内…...

css学习1
1、样式定义如何显示元素。 2、样式通常保存至外部的css文件中。 3、样式可以使内容与表现分离。 4、css主要有两部分组成:选择器与一条或多条声明。 选择器通常为要改变的html元素,每条声明由一个属性和一个值组成。每个属性有一个值,属性…...
rust踩雷笔记(1)——切片传参和解引用赋值
最近学习rust,网上资料还是很有限,做题遇到的问题,有时需要自己试验。把自己做题过程遇到的问题,和试验的结论,做一些简单记录。 阅读下列文字和代码 用切片(的引用)做参数要非常小心ÿ…...

安全 1自测
常见对称加密算法: DES(Data Encryption Standard):数据加密标准,速度较快,适用于加密大量数据的场合; 3DES(Triple DES):是基于DES,对一块数据用…...

寻路算法小游戏
寻路算法小demo 寻路算法有两种,一种是dfs 深度优先算法,一种是 dfs 深度优先算法 深度优先搜索的步骤分为 1.递归下去 2.回溯上来。顾名思义,深度优先,则是以深度为准则,先一条路走到底,直到达到目标。这…...

CSS基础 知识点总结
一.CSS简介 1.1 CSS简介 ① CSS指的是层叠样式表,用来控制网页外观的一门技术 ② CSS发展至今,经历过CSS1.0 CSS2.0 CSS2.1 CSS3.0这几个版本,CSS3.0是CSS最新版本 1.2 CSS引入方式 ① 在一个页面引入CSS,共有三种方式 外部…...

自动执行探索性数据分析 (EDA),更快、更轻松地理解数据
一、说明 EDA是 exploratory data analysis (探索性数据分析 )的缩写。所谓EDA就是在数据分析之前需要对数据进行以此系统性研判,在这个研判后,得到基本的数据先验知识,在这个基础上进行数据分析。本文将在R语言和python语言的探索性处理。 摄…...
【自定义系统服务】【android13】添加自定义java系统服务
背景 在平时的业务开发中,我们往往需要开发自定义的系统服务来处理自己特殊的需求,这里介绍的是添加自定义的Java系统服务,可以在系统App中直接调用 定义aidl Binder默认可以传输基本类型的数据,如果要传递类对象,则这个类需要实现序列化。我们先定义一个序列化的自定义…...
【Sklearn】基于随机梯度下降算法的数据分类预测(Excel可直接替换数据)
【Sklearn】基于随机梯度下降算法的数据分类预测(Excel可直接替换数据) 1.模型原理2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果1.模型原理 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)是一种优化算法,用于训练模型的参数以最小化损失函数。在分…...

44、TCP报文(二)
接上节内容,本节我们继续TCP报文首部字段含义的学习。上节为止我们学习到“数据偏移”和“保留”字段。接下来我们学习后面的一些字段(暂不包含“检验和”的计算方法和选项字段)。 TCP首部结构(续) “数据偏移”和“保…...

目标检测(Object Detection)
文章目录 1. 目标检测1.1 目标检测简要概述及名词解释1.2 IOU1.3 TP TN FP FN1.4 precision(精确度)和recall(召回率) 2. 边框回归Bounding-Box regression3. Faster R-CNN3.1 Faster-RCNN:conv layer3.2 Faster-RCNN&…...

vue中实现文字检索时候将搜索内容标红
实现结果 html: <div class"searchBox"><span class"bt">标  题</span><div class"search"><div class"shuru"><!-- <span class"title">生产经营<…...
PCL protocol composition logic
PCL 协议组合逻辑 一 主体(principal)和线程(thread)的区分 1.主体:指 **协议的参与者,用X^来表示。**每个主体可以扮演一个或多个角色,如 InitCR和RespCR ; 2.线程:主…...

聊聊看React和Vue的区别
Vue 更适合小项目,React 更适合大公司大项目; Vue 的学习成本较低,很容易上手,但项目质量不能保证...... 真的是这样吗?借助本篇文章,我们来从一些方面的比较来客观的去看这个问题。 论文档的丰富性 从两个…...

OSPF在广播类型的网络拓扑中DR和BDR的选举
指定路由器(DR): 一个网段上的其他路由器都和指定路由器(DR)构成邻接关系,而不是它们互相之间构成邻接关系。 备份指定路由器(BDR): 当DR出现问题,由BDR接…...

系统学习Linux-Mariadb高可用MHA
概念 MHA(MasterHigh Availability)是一套优秀的MySQL高可用环境下故障切换和主从复制的软件。 MHA 的出现就是解决MySQL 单点的问题。 MySQL故障切换过程中,MHA能做到0-30秒内自动完成故障切换操作。 MHA能在故障切换的过程中最大程度上…...
慢SQL的原因
如何排查慢SQL问题 识别慢SQL:使用数据库性能监控工具,如慢SQL日志,识别耗时较长的查询。执行计划分析:使用数据库提供的分析工具,例如EXPLAIN来查看查询的执行计划,判断是否存在全表扫描,索引…...
php正则替换文章的图片
要使用正则表达式替换文章中的图片链接,可以按照以下步骤进行操作: 1. 获取文章内容:首先,你需要获取包含图片链接的文章内容。你可以从文件中读取文章,或者从数据库中检索文章内容。 2. 使用正则表达式匹配图片链接…...
57 | TAPTAP客户端分析
TAPTAP客户端分析 一、用户群分析 首先,TapTap用户群可分为三大类: 游戏爱好者游戏发烧者游戏开发者(次要用户,有开发者后台,可以显示数据,不重点分析)注:爱好者与发烧者区别在于,前者是用空余时间来玩游戏,时间不如后者充足,且后者更执着于游戏,游戏种类更多。 …...

开源了一套基于springboot+vue+uniapp的商城,包含分类、sku、商户管理、分销、会员、适合企业或个人二次开发
RuoYi-Mall-JAVA商城-电商系统简介 开源了一套基于若依框架,SringBoot2MybatisPlusSpringSecurityjwtredisVueUniapp的前后端分离的商城系统, 包含分类、sku、商户管理、分销、会员、适合企业或个人二次开发。 前端采用Vue、Element UI(ant…...
Java 语言特性(面试系列2)
一、SQL 基础 1. 复杂查询 (1)连接查询(JOIN) 内连接(INNER JOIN):返回两表匹配的记录。 SELECT e.name, d.dept_name FROM employees e INNER JOIN departments d ON e.dept_id d.dept_id; 左…...
Python爬虫(二):爬虫完整流程
爬虫完整流程详解(7大核心步骤实战技巧) 一、爬虫完整工作流程 以下是爬虫开发的完整流程,我将结合具体技术点和实战经验展开说明: 1. 目标分析与前期准备 网站技术分析: 使用浏览器开发者工具(F12&…...
【Go】3、Go语言进阶与依赖管理
前言 本系列文章参考自稀土掘金上的 【字节内部课】公开课,做自我学习总结整理。 Go语言并发编程 Go语言原生支持并发编程,它的核心机制是 Goroutine 协程、Channel 通道,并基于CSP(Communicating Sequential Processes࿰…...
浅谈不同二分算法的查找情况
二分算法原理比较简单,但是实际的算法模板却有很多,这一切都源于二分查找问题中的复杂情况和二分算法的边界处理,以下是博主对一些二分算法查找的情况分析。 需要说明的是,以下二分算法都是基于有序序列为升序有序的情况…...

蓝桥杯3498 01串的熵
问题描述 对于一个长度为 23333333的 01 串, 如果其信息熵为 11625907.5798, 且 0 出现次数比 1 少, 那么这个 01 串中 0 出现了多少次? #include<iostream> #include<cmath> using namespace std;int n 23333333;int main() {//枚举 0 出现的次数//因…...

智能分布式爬虫的数据处理流水线优化:基于深度强化学习的数据质量控制
在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业和研究机构的核心资产。智能分布式爬虫作为高效的数据采集工具,在大规模数据获取中发挥着关键作用。然而,传统的数据处理流水线在面对复杂多变的网络环境和海量异构数据时,常出现数据质…...

【数据分析】R版IntelliGenes用于生物标志物发现的可解释机器学习
禁止商业或二改转载,仅供自学使用,侵权必究,如需截取部分内容请后台联系作者! 文章目录 介绍流程步骤1. 输入数据2. 特征选择3. 模型训练4. I-Genes 评分计算5. 输出结果 IntelliGenesR 安装包1. 特征选择2. 模型训练和评估3. I-Genes 评分计…...
【Go语言基础【13】】函数、闭包、方法
文章目录 零、概述一、函数基础1、函数基础概念2、参数传递机制3、返回值特性3.1. 多返回值3.2. 命名返回值3.3. 错误处理 二、函数类型与高阶函数1. 函数类型定义2. 高阶函数(函数作为参数、返回值) 三、匿名函数与闭包1. 匿名函数(Lambda函…...

【分享】推荐一些办公小工具
1、PDF 在线转换 https://smallpdf.com/cn/pdf-tools 推荐理由:大部分的转换软件需要收费,要么功能不齐全,而开会员又用不了几次浪费钱,借用别人的又不安全。 这个网站它不需要登录或下载安装。而且提供的免费功能就能满足日常…...

人机融合智能 | “人智交互”跨学科新领域
本文系统地提出基于“以人为中心AI(HCAI)”理念的人-人工智能交互(人智交互)这一跨学科新领域及框架,定义人智交互领域的理念、基本理论和关键问题、方法、开发流程和参与团队等,阐述提出人智交互新领域的意义。然后,提出人智交互研究的三种新范式取向以及它们的意义。最后,总结…...