SpringBoot集成kafka全面实战

本文是SpringBoot+Kafka的实战讲解，如果对kafka的架构原理还不了解的读者，建议先看一下《大白话kafka架构原理》、《秒懂kafka HA（高可用）》两篇文章。

一、生产者实践

普通生产者

带回调的生产者

自定义分区器

kafka事务提交

二、消费者实践

简单消费

指定topic、partition、offset消费

批量消费

监听异常处理器

消息过滤器

消息转发

定时启动/停止监听器

一、前戏
1、在项目中连接kafka，因为是外网，首先要开放kafka配置文件中的如下配置（其中IP为公网IP），

advertised.listeners=PLAINTEXT://112.126.74.249:9092

2、在开始前我们先创建两个topic：topic1、topic2，其分区和副本数都设置为2，用来测试，

[root@iZ2zegzlkedbo3e64vkbefZ ~]#  cd /usr/local/kafka-cluster/kafka1/bin/
[root@iZ2zegzlkedbo3e64vkbefZ bin]# ./kafka-topics.sh --create --zookeeper 172.17.80.219:2181 --replication-factor 2 --partitions 2 --topic topic1
Created topic topic1.
[root@iZ2zegzlkedbo3e64vkbefZ bin]# ./kafka-topics.sh --create --zookeeper 172.17.80.219:2181 --replication-factor 2 --partitions 2 --topic topic2
Created topic topic2.

当然我们也可以不手动创建topic，在执行代码kafkaTemplate.send("topic1", normalMessage)发送消息时，kafka会帮我们自动完成topic的创建工作，但这种情况下创建的topic默认只有一个分区，分区也没有副本。所以，我们可以在项目中新建一个配置类专门用来初始化topic，如下，
 

@Configuration
public class KafkaInitialConfiguration {// 创建一个名为testtopic的Topic并设置分区数为8，分区副本数为2@Beanpublic NewTopic initialTopic() {return new NewTopic("testtopic",8, (short) 2 );}
​// 如果要修改分区数，只需修改配置值重启项目即可// 修改分区数并不会导致数据的丢失，但是分区数只能增大不能减小@Beanpublic NewTopic updateTopic() {return new NewTopic("testtopic",10, (short) 2 );}
}

3、新建SpringBoot项目

① 引入pom依赖

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

② application.propertise配置（本文用到的配置项这里全列了出来）

###########【Kafka集群】###########
spring.kafka.bootstrap-servers=112.126.74.249:9092,112.126.74.249:9093
###########【初始化生产者配置】###########
# 重试次数
spring.kafka.producer.retries=0
# 应答级别:多少个分区副本备份完成时向生产者发送ack确认(可选0、1、all/-1)
spring.kafka.producer.acks=1
# 批量大小
spring.kafka.producer.batch-size=16384
# 提交延时
spring.kafka.producer.properties.linger.ms=0
# 当生产端积累的消息达到batch-size或接收到消息linger.ms后,生产者就会将消息提交给kafka
# linger.ms为0表示每接收到一条消息就提交给kafka,这时候batch-size其实就没用了
​
# 生产端缓冲区大小
spring.kafka.producer.buffer-memory = 33554432
# Kafka提供的序列化和反序列化类
spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
spring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
# 自定义分区器
# spring.kafka.producer.properties.partitioner.class=com.felix.kafka.producer.CustomizePartitioner
​
###########【初始化消费者配置】###########
# 默认的消费组ID
spring.kafka.consumer.properties.group.id=defaultConsumerGroup
# 是否自动提交offset
spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=true
# 提交offset延时(接收到消息后多久提交offset)
spring.kafka.consumer.auto.commit.interval.ms=1000
# 当kafka中没有初始offset或offset超出范围时将自动重置offset
# earliest:重置为分区中最小的offset;
# latest:重置为分区中最新的offset(消费分区中新产生的数据);
# none:只要有一个分区不存在已提交的offset,就抛出异常;
spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=latest
# 消费会话超时时间(超过这个时间consumer没有发送心跳,就会触发rebalance操作)
spring.kafka.consumer.properties.session.timeout.ms=120000
# 消费请求超时时间
spring.kafka.consumer.properties.request.timeout.ms=180000
# Kafka提供的序列化和反序列化类
spring.kafka.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
spring.kafka.consumer.value-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
# 消费端监听的topic不存在时，项目启动会报错(关掉)
spring.kafka.listener.missing-topics-fatal=false
# 设置批量消费
# spring.kafka.listener.type=batch
# 批量消费每次最多消费多少条消息
# spring.kafka.consumer.max-poll-records=50

二、Hello Kafka

1、简单生产者

@RestController
public class KafkaProducer {@Autowiredprivate KafkaTemplate<String, Object> kafkaTemplate;
​// 发送消息@GetMapping("/kafka/normal/{message}")public void sendMessage1(@PathVariable("message") String normalMessage) {kafkaTemplate.send("topic1", normalMessage);}
}

 2、简单消费

@Component
public class KafkaConsumer {// 消费监听@KafkaListener(topics = {"topic1"})public void onMessage1(ConsumerRecord<?, ?> record){// 消费的哪个topic、partition的消息,打印出消息内容System.out.println("简单消费："+record.topic()+"-"+record.partition()+"-"+record.value());}
}

上面示例创建了一个生产者，发送消息到topic1，消费者监听topic1消费消息。监听器用@KafkaListener注解，topics表示监听的topic，支持同时监听多个，用英文逗号分隔。启动项目，postman调接口触发生产者发送消息，

 

三、生产者

1、带回调的生产者

kafkaTemplate提供了一个回调方法addCallback，我们可以在回调方法中监控消息是否发送成功 或 失败时做补偿处理，有两种写法，

@GetMapping("/kafka/callbackOne/{message}")
public void sendMessage2(@PathVariable("message") String callbackMessage) {kafkaTemplate.send("topic1", callbackMessage).addCallback(success -> {// 消息发送到的topicString topic = success.getRecordMetadata().topic();// 消息发送到的分区int partition = success.getRecordMetadata().partition();// 消息在分区内的offsetlong offset = success.getRecordMetadata().offset();System.out.println("发送消息成功:" + topic + "-" + partition + "-" + offset);}, failure -> {System.out.println("发送消息失败:" + failure.getMessage());});
}

@GetMapping("/kafka/callbackTwo/{message}")
public void sendMessage3(@PathVariable("message") String callbackMessage) {kafkaTemplate.send("topic1", callbackMessage).addCallback(new ListenableFutureCallback<SendResult<String, Object>>() {@Overridepublic void onFailure(Throwable ex) {System.out.println("发送消息失败："+ex.getMessage());}@Overridepublic void onSuccess(SendResult<String, Object> result) {System.out.println("发送消息成功：" + result.getRecordMetadata().topic() + "-"+ result.getRecordMetadata().partition() + "-" + result.getRecordMetadata().offset());}});
}

2、自定义分区器

我们知道，kafka中每个topic被划分为多个分区，那么生产者将消息发送到topic时，具体追加到哪个分区呢？这就是所谓的分区策略，Kafka 为我们提供了默认的分区策略，同时它也支持自定义分区策略。其路由机制为：

① 若发送消息时指定了分区（即自定义分区策略），则直接将消息append到指定分区；

② 若发送消息时未指定 patition，但指定了 key（kafka允许为每条消息设置一个key），则对key值进行hash计算，根据计算结果路由到指定分区，这种情况下可以保证同一个 Key 的所有消息都进入到相同的分区；

③  patition 和 key 都未指定，则使用kafka默认的分区策略，轮询选出一个 patition；

※ 我们来自定义一个分区策略，将消息发送到我们指定的partition，首先新建一个分区器类实现Partitioner接口，重写方法，其中partition方法的返回值就表示将消息发送到几号分区，
 

public class CustomizePartitioner implements Partitioner {@Overridepublic int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {// 自定义分区规则(这里假设全部发到0号分区)// ......return 0;}
​@Overridepublic void close() {
​}
​@Overridepublic void configure(Map<String, ?> configs) {
​}
}

在application.propertise中配置自定义分区器，配置的值就是分区器类的全路径名，

# 自定义分区器
spring.kafka.producer.properties.partitioner.class=com.felix.kafka.producer.CustomizePartitioner

3、kafka事务提交

如果在发送消息时需要创建事务，可以使用 KafkaTemplate 的 executeInTransaction 方法来声明事务，

@GetMapping("/kafka/transaction")
public void sendMessage7(){// 声明事务：后面报错消息不会发出去kafkaTemplate.executeInTransaction(operations -> {operations.send("topic1","test executeInTransaction");throw new RuntimeException("fail");});
​// 不声明事务：后面报错但前面消息已经发送成功了kafkaTemplate.send("topic1","test executeInTransaction");throw new RuntimeException("fail");
}

四、消费者
1、指定topic、partition、offset消费

前面我们在监听消费topic1的时候，监听的是topic1上所有的消息，如果我们想指定topic、指定partition、指定offset来消费呢？也很简单，@KafkaListener注解已全部为我们提供，
 

/*** @Title 指定topic、partition、offset消费* @Description 同时监听topic1和topic2，监听topic1的0号分区、topic2的 "0号和1号" 分区，指向1号分区的offset初始值为8* @Author long.yuan* @Date 2020/3/22 13:38* @Param [record]* @return void**/
@KafkaListener(id = "consumer1",groupId = "felix-group",topicPartitions = {@TopicPartition(topic = "topic1", partitions = { "0" }),@TopicPartition(topic = "topic2", partitions = "0", partitionOffsets = @PartitionOffset(partition = "1", initialOffset = "8"))
})
public void onMessage2(ConsumerRecord<?, ?> record) {System.out.println("topic:"+record.topic()+"|partition:"+record.partition()+"|offset:"+record.offset()+"|value:"+record.value());
}

属性解释：

① id：消费者ID；

② groupId：消费组ID；

③ topics：监听的topic，可监听多个；

④ topicPartitions：可配置更加详细的监听信息，可指定topic、parition、offset监听。

上面onMessage2监听的含义：监听topic1的0号分区，同时监听topic2的0号分区和topic2的1号分区里面offset从8开始的消息。

注意：topics和topicPartitions不能同时使用；

2、批量消费

设置application.prpertise开启批量消费即可，

# 设置批量消费
spring.kafka.listener.type=batch
# 批量消费每次最多消费多少条消息
spring.kafka.consumer.max-poll-records=50

接收消息时用List来接收，监听代码如下，

@KafkaListener(id = "consumer2",groupId = "felix-group", topics = "topic1")
public void onMessage3(List<ConsumerRecord<?, ?>> records) {System.out.println(">>>批量消费一次，records.size()="+records.size());for (ConsumerRecord<?, ?> record : records) {System.out.println(record.value());}
}

3、ConsumerAwareListenerErrorHandler 异常处理器

通过异常处理器，我们可以处理consumer在消费时发生的异常。

新建一个 ConsumerAwareListenerErrorHandler 类型的异常处理方法，用@Bean注入，BeanName默认就是方法名，然后我们将这个异常处理器的BeanName放到@KafkaListener注解的errorHandler属性里面，当监听抛出异常的时候，则会自动调用异常处理器，
 

// 新建一个异常处理器，用@Bean注入
@Bean
public ConsumerAwareListenerErrorHandler consumerAwareErrorHandler() {return (message, exception, consumer) -> {System.out.println("消费异常："+message.getPayload());return null;};
}
​
// 将这个异常处理器的BeanName放到@KafkaListener注解的errorHandler属性里面
@KafkaListener(topics = {"topic1"},errorHandler = "consumerAwareErrorHandler")
public void onMessage4(ConsumerRecord<?, ?> record) throws Exception {throw new Exception("简单消费-模拟异常");
}
​
// 批量消费也一样，异常处理器的message.getPayload()也可以拿到各条消息的信息
@KafkaListener(topics = "topic1",errorHandler="consumerAwareErrorHandler")
public void onMessage5(List<ConsumerRecord<?, ?>> records) throws Exception {System.out.println("批量消费一次...");throw new Exception("批量消费-模拟异常");
}

4、消息过滤器

消息过滤器可以在消息抵达consumer之前被拦截，在实际应用中，我们可以根据自己的业务逻辑，筛选出需要的信息再交由KafkaListener处理，不需要的消息则过滤掉。

配置消息过滤只需要为 监听器工厂 配置一个RecordFilterStrategy（消息过滤策略），返回true的时候消息将会被抛弃，返回false时，消息能正常抵达监听容器。
 

@Component
public class KafkaConsumer {@AutowiredConsumerFactory consumerFactory;
​// 消息过滤器@Beanpublic ConcurrentKafkaListenerContainerFactory filterContainerFactory() {ConcurrentKafkaListenerContainerFactory factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory();factory.setConsumerFactory(consumerFactory);// 被过滤的消息将被丢弃factory.setAckDiscarded(true);// 消息过滤策略factory.setRecordFilterStrategy(consumerRecord -> {if (Integer.parseInt(consumerRecord.value().toString()) % 2 == 0) {return false;}//返回true消息则被过滤return true;});return factory;}
​// 消息过滤监听@KafkaListener(topics = {"topic1"},containerFactory = "filterContainerFactory")public void onMessage6(ConsumerRecord<?, ?> record) {System.out.println(record.value());}
}

上面实现了一个"过滤奇数、接收偶数"的过滤策略，我们向topic1发送0-99总共100条消息，看一下监听器的消费情况，可以看到监听器只消费了偶数，

 

5、消息转发

在实际开发中，我们可能有这样的需求，应用A从TopicA获取到消息，经过处理后转发到TopicB，再由应用B监听处理消息，即一个应用处理完成后将该消息转发至其他应用，完成消息的转发。

在SpringBoot集成Kafka实现消息的转发也很简单，只需要通过一个@SendTo注解，被注解方法的return值即转发的消息内容，如下，
 

/*** @Title 消息转发* @Description 从topic1接收到的消息经过处理后转发到topic2* @Author long.yuan* @Date 2020/3/23 22:15* @Param [record]* @return void**/
@KafkaListener(topics = {"topic1"})
@SendTo("topic2")
public String onMessage7(ConsumerRecord<?, ?> record) {return record.value()+"-forward message";
}

6、定时启动、停止监听器

默认情况下，当消费者项目启动的时候，监听器就开始工作，监听消费发送到指定topic的消息，那如果我们不想让监听器立即工作，想让它在我们指定的时间点开始工作，或者在我们指定的时间点停止工作，该怎么处理呢——使用KafkaListenerEndpointRegistry，下面我们就来实现：

① 禁止监听器自启动；

② 创建两个定时任务，一个用来在指定时间点启动定时器，另一个在指定时间点停止定时器；

新建一个定时任务类，用注解@EnableScheduling声明，KafkaListenerEndpointRegistry 在SpringIO中已经被注册为Bean，直接注入，设置禁止KafkaListener自启动，
 

@EnableScheduling
@Component
public class CronTimer {
​/*** @KafkaListener注解所标注的方法并不会在IOC容器中被注册为Bean，* 而是会被注册在KafkaListenerEndpointRegistry中，* 而KafkaListenerEndpointRegistry在SpringIOC中已经被注册为Bean**/@Autowiredprivate KafkaListenerEndpointRegistry registry;
​@Autowiredprivate ConsumerFactory consumerFactory;
​// 监听器容器工厂(设置禁止KafkaListener自启动)@Beanpublic ConcurrentKafkaListenerContainerFactory delayContainerFactory() {ConcurrentKafkaListenerContainerFactory container = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory();container.setConsumerFactory(consumerFactory);//禁止KafkaListener自启动container.setAutoStartup(false);return container;}
​// 监听器@KafkaListener(id="timingConsumer",topics = "topic1",containerFactory = "delayContainerFactory")public void onMessage1(ConsumerRecord<?, ?> record){System.out.println("消费成功："+record.topic()+"-"+record.partition()+"-"+record.value());}
​// 定时启动监听器@Scheduled(cron = "0 42 11 * * ? ")public void startListener() {System.out.println("启动监听器...");// "timingConsumer"是@KafkaListener注解后面设置的监听器ID,标识这个监听器if (!registry.getListenerContainer("timingConsumer").isRunning()) {registry.getListenerContainer("timingConsumer").start();}//registry.getListenerContainer("timingConsumer").resume();}
​// 定时停止监听器@Scheduled(cron = "0 45 11 * * ? ")public void shutDownListener() {System.out.println("关闭监听器...");registry.getListenerContainer("timingConsumer").pause();}
}

启动项目，触发生产者向topic1发送消息，可以看到consumer没有消费，因为这时监听器还没有开始工作，

11:42分监听器启动开始工作，消费消息，

 

 

11：45分监听器停止工作，