kafka的基础配置+简单使用_kafka 配置

KAFKA

Kafka 是一种高性能、分布式、可横向扩展的消息队列系统，主要用于解决大规模数据处理中的数据传输和存储问题。

Kafka 的主要作用包括：

1. 数据传输：在分布式系统中，各个组件之间需要互相通信并传递数据，Kafka 作为中间件可以方便地将生产者产生的消息传递给消费者进行处理。

2. 数据存储：Kafka 可以把生产者产生的消息以队列的形式持久化到磁盘上，并支持数据副本和数据备份等功能，确保数据的可靠性和可恢复性。

3. 实时流处理：Kafka 还可以与流处理框架结合使用，在数据流处理中扮演缓存和消息分发的角色，支持实时计算、实时监控等场景。

4. 数据订阅和分发：Kafka 支持发布-订阅模式，消费者可以通过订阅感兴趣的消息主题来获取生产者产生的消息，并且支持多个消费者对同一个主题进行并行消费。

总之，Kafka 在大数据场景中有着广泛的应用，可以解决数据传输、数据存储、实时流处理等问题，是构建可靠、高效、弹性的分布式系统的重要组件之一。

kafka的依赖 

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

配置

spring:
  kafka:
    bootstrap-servers: ruowu.com:9092 #这个是kafka的<IP地址:端口号>
    producer: #生产者配置
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer #配置key的序列化器 默认值
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer #配置value的序列化器 默认值
      retries: 10 #消息发送失败的时候重试的次数 默认值为0
      compression-type: lz4 #指定消息的压缩类型 默认不压缩
      acks: all #指定producer（生产者）等待broker（消息代理节点）的确认策略 默认值为1 可选值只有0、1、all
    consumer: #消费者配置
      group-id: ${spring.application.name}-test #指定消费者所属的GroupID（分组ID） 默认值为空字符串
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer #key的反序列化器 默认值
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer #value的反序列化器 默认值
      enable-auto-commit: false #是否开启自动提交消费位移 默认值为true
      auto-commit-interval: 100 #控制自动提交消费位移的时间间隔 默认值为5000 单位ms

使用方式

@Component
@Slf4j
public class KafkaProducer {
    @Autowired
    private KafkaTemplate<String,String> kafkaTemplate;
    public void send(){
        ArrayList<String> list = new ArrayList<>();
        list.add("第一个");
        list.add("第二个");
        list.add("第三个");
        kafkaTemplate.send("consumer", JSONObject.toJSONString(list));
    }
}

​​​​​​​

@Component
@Slf4j
public class KafkaPerson implements ApplicationRunner {
    @KafkaListener(topics = {"consumer"})
    public void deploy(ConsumerRecord<String,String> record){
        //解析record
        String value = record.value();
        log.info("kafka接收到值了，开始消费了:{}",value);
        List<String> list = JSONObject.parseArray(value, String.class);
        //在这里对传过来的数据进行操作
 
        log.info("现在是结束消费了");
    }
 
}