Spring纯Java配置集成kafka代码实例

Spring纯Java配置集成kafka代码实例

这篇文章主要介绍了Spring纯java配置集成kafka代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

KafkaConfig.java

package com.niugang.config;

import java.util.HashMap;

import java.util.Map;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;

import org.apache.kafka.clients.consumer.OffsetAndMetadata;

import org.apache.kafka.clients.consumer.OffsetCommitCallback;

import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;

import org.apache.kafka.common.TopicPartition;

import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;

import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import org.slf4j.Logger;

import org.slf4j.LoggerFactory;

import org.springframework.context.annotation.Bean;

import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafka;

import org.springframework.kafka.config.ConcurrentKafkaListenerContainerFactory;

import org.springframework.kafka.core.ConsumerFactory;

import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaConsumerFactory;

import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaProducerFactory;

import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;

import org.springframework.kafka.core.ProducerFactory;

import org.springframework.kafka.listener.AbstractMessageListenerContainer;

import com.niugang.controller.SenderConttoller;

/**

*

* @ClassName: KafkaConfig

* @Description:kafka配置类,基于spring java纯配置的

* @author: niugang

* @date: 2018年10月20日 下午8:04:26

* @Copyright: 863263957@qq.com. All rights reserved.

*

*/

@Configuration

@EnableKafka

public class KafkaConfig {

private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(KafkaConfig.class);

@Bean

public ConcurrentKafkaListenerContainerFactory kafkaListenerContainerFactory() {

ConcurrentKafkaListenerContainerFactory factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();

// 偏移量提交方式

// factory.getContainerProperties().setAckMode(AbstractMessageListenerContainer.AckMode.COUNT);

// 异步提交偏移量(默认就是true)

// factory.getContainerProperthttp://ies().setSyncCommits(true);

//回调函数经常用于记录提交错误

/*factory.getContainerProperties().setCommitCallback(new OffsetCommitCallback() {

@Override

public void onComplete(Map offsets, Exception exception) {

if (exception != null) {

logger.error("Commit failed for effsets {}", offsets, exception);

}

}

});*/

factory.setConsumerFactory(consumerFactory());

return factory;

}

/**

* 消费者工厂配置

*

* @return

*/

@Bean

public ConsumerFactory consumerFactory() {

return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(consumerProps());

}

/**

* 生产者工厂配置

*

* @return

*/

@Bean

public ProducerFactory producerFactory() {

return new DefaultKafkaProducerFactory<>(senderProps());

}

/**

* kafka发送消息模板

*

* @return

*/

@Bean

public KafkaTemplate kafkaTemplate() {

return new KafkaTemplate(producerFactory());

}

/**

* 消费者监听

*

* @return

*/

@Bean

public ConsumerListener listener() {

return new ConsumerListener();

}

/**

* 消费配置方法

*

* @return

*/

private Map consumerProps() {

Map props = new HashMap<>();

props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");

props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "kafka_group_1");

/**

* enable.auto.commit 默认5秒自动提交偏移量

*/

props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, true);

props.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "100");

props.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, "15000");

/**

* kafka是基于key-value键值对的，以下配置key和value的反序列化放

*/

props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);

props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeseEMFMFrializer.class);

return props;

}

/**

* 生产者配置方法

*

* 生产者有三个必选属性

*

* 1.bootstrap.servers broker地址清单，清单不要包含所有的broker地址，

* 生产者会从给定的broker里查找到其他broker的信息。不过建议至少提供两个broker信息，一旦 其中一个宕机，生产者仍能能够连接到集群上。

*

*

* 2.key.serializer broker希望接收到的消息的键和值都是字节数组。 生产者用对应的类把键对象序列化成字节数组。

*

*

* 3.value.serializer 值得序列化方式

*

*

*

* @return

*/

private Map senderProps() {

Map props = new HashMap<>();

props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");

/**

* 当从broker接收到的是临时可恢复的异常时，生产者会向broker重发消息，但是不能无限

* 制重发，如果重发次数达到限制值，生产者将不会重试并返回错误。

* 通过retries属性设置。默认情况下生产者会在重试后等待100ms，可以通过 retries.backoff.ms属性进行修改

*/

props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 0);

/**

* 在考虑完成请求之前，生产者要求leader收到的确认数量。这可以控制发送记录的持久性。允许以下设置：

*

*

* acks = 0 code>如果设置为零，则生产者将不会等待来自服务器的任何确认。该记录将立即添加到套接字缓冲区并视为已发送。在这种情况下，无法保证服务器已收到记录，并且

* retries code>配置将不会生效（因为客户端通常不会知道任何故障）。为每条记录返回的偏移量始终设置为-1。

*

* 这意味着leader会将记录写入其本地日志，但无需等待所有follower的完全确认即可做出回应。在这种情况下，

* 如果leader在确认记录后立即失败但在关注者复制之前，则记录将丢失。

*

* 这意味着leader将等待完整的同步副本集以确认记录。这保证了只要至少一个同步副本仍然存活，记录就不会丢失。这是最强有力的保证。

* 这相当于acks = -1设置

*/

props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "1");

/**

* 当有多条消息要被发送到统一分区是，生产者会把他们放到统一批里。kafka通过批次的概念来 提高吞吐量，但是也会在增加延迟。

*/

// 以下配置当缓存数量达到16kb，就会触发网络请求，发送消息

props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16384);

// 每条消息在缓存中的最长时间，如果超过这个时间就会忽略batch.size的限制，由客户端立即将消息发送出去

props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 1);

props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 33554432);

// key的序列化方式

props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);

// value序列化方式

props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);

return props;

}

}

ConsumerListener.java

package com.niugang.config;

import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;

/**

*

* @ClassName: ConsumerListener

* @Description:消费者监听

* @author: niugang

* @date: 2018年10月21日 下午2:05:21

* @Copyright: 863263957@qq.com. All rights reserved.

*

*/

public class ConsumerListener {

/**

* topicPattern:支持正则表达式

* @param foo

*/

@KafkaListener(id = "foo", topics = "annotated1")

public void listen1(String foo) {

System.out.println("接收消息为："+foo);

}

}

源码：https://gitee.com/niugangxy/kafka/tree/master/kafka-spring-boot

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