Kafka（四）：Java操作Kafka

た入场券 2022-05-27 08:49 224阅读 0赞

#### 一、准备工作 ####

> 提前说明：如果你运行出问题，请检查Kafka的版本与Maven kafka client的版本是否与我文中的一致。

环境：Kafka版本为 kafka\_2.11-1.1.0 (Scala)， 也就是1.1.0

*  提前创建一个Topic

[root@Basic kafka_2.11-1.1.0]# bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test_topic

*  确保你的kafka能够访问，如果访问不了，需要打开外网访问。

`config/server.properties`

advertised.listeners=PLAINTEXT://192.168.239.128:9092

*  Maven 依赖

<dependency>
                <groupId>org.apache.kafka</groupId>
                <artifactId>kafka-clients</artifactId>
                <version>1.1.0</version>
            </dependency>

#### 二、生产者 ####

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
    import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
    import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
    import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
    
    import java.util.Properties;
    
    /** * Kafka生产者Demo */
    public class KafkaProducerDemo {
    
        public static void main(String[] args) {
            Properties props = new Properties();
    
            // 服务器ip:端口号，集群用逗号分隔
            props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.239.128:9092");
            // key序列化指定类
            props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
            // value序列化指定类
            props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
    
            // 生产者对象
            KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
    
            // 向test_topic发送hello, kafka
            producer.send(new ProducerRecord<String, String>("test_topic", "hello, kafka"));
            producer.close();
        }
    
    }

#### 三、消费者 ####

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 org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
    import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
    import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
    import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
    import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
    
    import java.util.Arrays;
    import java.util.Properties;
    
    /** * Kafka消费者Demo */
    public class KafkaConsumerDemo {
    
        public static void main(String[] args) {
            Properties props = new Properties();
    
            // 服务器ip:端口号，集群用逗号分隔
            props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.239.128:9092");
            // 消费者指定组，名称可以随意，注意相同消费组中的消费者只能对同一个分区消费一次
            props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
            // 是否启用自动提交，默认true
            props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, true);
            // 自动提交间隔时间1s
            props.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, 1000);
            // key反序列化指定类
            props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
            // value反序列化指定类，注意生产者与消费者要保持一致，否则解析出问题
            props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
    
            // 消费者对象
            KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(props);
    
            kafkaConsumer.subscribe(Arrays.asList("test_topic"));
            while (true) {
                ConsumerRecords<String, String> records = kafkaConsumer.poll(100);
                for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                    System.out.printf("offset = %d, value = %s", record.offset(), record.value());
                    System.out.println();
                }
            }
    
        }
    
    }

> 注意生产者与消费者对应的key,value序列化与反序列化类要保持一致，否则解析出问题， 即生产者如果用StringSerializer， 消费者就必须用StringDeserializer

#### 四、测试 ####

首先启动消费者，KafkaConsumerDemo，然后运行生产者发送一条消息。

生产者控制台界面：

INFO AppInfoParser:109 - Kafka version : 1.1.0
    INFO AppInfoParser:110 - Kafka commitId : fdcf75ea326b8e07
    INFO Metadata:265 - Cluster ID: FlvHY_1RTfi0AtHUSACpQA
    INFO KafkaProducer:1054 - [Producer clientId=producer-1] Closing the Kafka producer with timeoutMillis = 9223372036854775807 ms.

消费者控制台界面：

...
    offset = 1, value = hello, kafka

#### 五、生产使用 ####

一般来说，生产者直接放到逻辑代码中就行了，比如在接收到一个请求之后，直接放入到主题中，而消费者一般是持续监听某个主题，发现消息就处理，处理完然后继续监听。

消费者在普通javaweb项目中，一般都是放入到ServletContextListener中，在服务一启动的时候，就new一个线程start，这个线程里面消费者while(true)去不停的pull Topic内容。

同样的在spring/springboot项目中，也同样只要配置在项目启动的时运行即可，另外Spring提供了Spring-Kafka项目，已便于Spring/SpringBoot项目能够快速的接入Kafka。

详情请见文章：[SpringBoot整合Kafka][SpringBoot_Kafka]

对于Spring整合Kafka其实和SpringBoot整合kafka一样，也就是在applicationContext.xml里面配置好KafkaTemplate即可，有点像整合JdbcTemplate一样，总体来说，Spring帮我们把周边框架服务都整合的差不多了，不需要重复造轮子了。

[SpringBoot_Kafka]: https://blog.csdn.net/saytime/article/details/79950635