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场景:在Spring Boot微服务集成spring-kafka-2.8.2操作Kafka集群的Topic的创建和删除。
版本:JDK 1.8,Spring Boot 2.6.3,kafka_2.12-2.8.0,spring-kafka-2.8.2。
Kafka集群安装:https://blog.csdn.net/zhangbeizhen18/article/details/131156084
1.微服务中配置Kafka信息
1.1在pom.xml添加依赖
pom.xml文件:
- <dependency>
- <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
- <artifactId>spring-kafka</artifactId>
- <version>2.8.2</version>
- </dependency>
解析:spring-kafka选择一般是使用spring-boot集成的对应版本。
请知悉:spring-kafka框架底层使用了原生的kafka-clients。本例对应版本:3.0.0。
1.2在application.yml中配置Kafka信息
配置细节在官网的configuration:https://kafka.apache.org/documentation/
(1)application.yml配置内容
spring: kafka: #kafka集群的IP和端口,格式:(ip:port) bootstrap-servers: - 192.168.19.161:29092 - 192.168.19.162:29092 - 192.168.19.163:29092 #生产者 producer: #客户端发送服务端失败的重试次数 retries: 2 #多个记录被发送到同一个分区时,生产者将尝试将记录一起批处理成更少的请求. #此设置有助于提高客户端和服务器的性能,配置控制默认批量大小(以字节为单位) batch-size: 16384 #生产者可用于缓冲等待发送到服务器的记录的总内存字节数(以字节为单位) buffer-memory: 33554432 #指定key使用的序列化类 key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer #指定value使用的序列化类 value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer #生产者producer要求leader节点在考虑完成请求之前收到的确认数,用于控制发送记录在服务端的持久化 #acks=0,设置为0,则生产者producer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(socket)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,并且重试配置(retries)将不会生效(因为客户端通常不会知道任何故障),每条记录返回的偏移量始终设置为-1. #acks=1,设置为1,leader节点会把记录写入本地日志,不需要等待所有follower节点完全确认就会立即应答producer.在这种情况下,在follower节点复制前,leader节点确认记录后立即失败的话,记录将会丢失. #acks=all,acks=-1,leader节点将等待所有同步复制副本完成再确认记录,这保证了只要至少有一个同步复制副本存活,记录就不会丢失. acks: -1 consumer: #开启consumer的偏移量(offset)自动提交到Kafka enable-auto-commit: true #consumer的偏移量(offset)自动提交的时间间隔,单位毫秒 auto-commit-interval: 1000 #在Kafka中没有初始化偏移量或者当前偏移量不存在情况 #earliest,在偏移量无效的情况下,自动重置为最早的偏移量 #latest,在偏移量无效的情况下,自动重置为最新的偏移量 #none,在偏移量无效的情况下,抛出异常. auto-offset-reset: latest #一次调用poll返回的最大记录条数 max-poll-records: 500 #请求阻塞的最大时间(毫秒) fetch-max-wait: 500 #请求应答的最小字节数 fetch-min-size: 1 #心跳间隔时间(毫秒) heartbeat-interval: 3000 #指定key使用的反序列化类 key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer #指定value使用的反序列化类 value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
(2)解析
配置类在spring boot自动注解包:spring-boot-autoconfigure-2.6.3.jar。
类:org.springframework.boot.autoconfigure.kafka.KafkaProperties。
使用@ConfigurationProperties注解使其生效,前缀是:spring.kafka。
spring-kafka框架对操作Kafka单机版和Kafka集群版的配置差异:
在于bootstrap-servers属性,单机版配置一个IP:端口对。集群版配置多个IP:端口对就行。
1.3加载逻辑
Spring Boot微服务在启动时,Spring Boot会读取application.yml的配置信息,根据配置内容在spring-boot-autoconfigure-2.6.3.jar找到KafkaProperties并注入到对应属性。Spring Boot微服务在启动完成后,在Spring环境中就能取到KafkaProperties的配置信息。
Spring的spring-kafka框架将KafkaProperties配置信息注入到KafkaAdmin。
使用KafkaAdminClient创建AdminClient,再使用AdminClient操作Topic。
2.使用AdminClient创建Kafka集群的Topic
AdminClient全称:org.apache.kafka.clients.admin.AdminClient
尽管集成spring-kafka,但是在操作Kafka集群的Topic方面,主要还是以kafka-clients的API为主。
(1)示例代码
- @RestController
- @RequestMapping("/hub/example/cluster/topic")
- @Slf4j
- public class OperateKafkaClusterTopicController {
- @Autowired
- private KafkaAdmin kafkaAdmin;
- private final String topicName = "hub-topic-city-info-001";
- @GetMapping("/f01_1")
- public Object f01_1() {
- try {
- //1.获取Kafka集群配置信息
- Map<String, Object> configs = kafkaAdmin.getConfigurationProperties();
- //2.创建客户端AdminClient
- AdminClient adminClient = KafkaAdminClient.create(configs);
- //3.获取Kafka集群中Topic清单
- Set<String> topicSet = adminClient.listTopics().names().get();
- log.info("在Kafka集群已建Topic数量: {} ,清单:", topicSet.size());
- topicSet.forEach((topic) -> {
- System.out.println("" + topic);
- });
- //4.在Kafka集群创建Topic
- if (!topicSet.contains(topicName)) {
- log.info("新建Topic: {}", topicName);
- // Topic名称,分区Partition数目,复制因子(replication Factor)
- NewTopic newTopic = new NewTopic(topicName, 1, (short) 1);
- Collection<NewTopic> newTopics = Lists.newArrayList(newTopic);
- adminClient.createTopics(newTopics);
- ThreadUtil.sleep(1000);
- topicSet = adminClient.listTopics().names().get();
- log.info("创建后,在Kafka集群已建Topic数量: {} ,清单:", topicSet.size());
- topicSet.forEach((topic) -> {
- System.out.println(topic);
- });
- }
- } catch (Exception e) {
- log.info("创建Topic异常.");
- e.printStackTrace();
- }
- return "创建成功";
- }
- }
(2)解析代码
注入spring-kafka框架的KafkaAdmin主要目的是获取配置内容。
操作Kafka集群的Topic需要先创建AdminClient,使用AdminClient的API创建Topic。
创建Topic一般只需指定Topic名称,分区Partition数目,复制因子(replication Factor)就行。
3.使用AdminClient删除Kafka集群的Topic
AdminClient全称:org.apache.kafka.clients.admin.AdminClient
尽管集成spring-kafka,但是在操作Kafka集群的Topic方面,主要还是以kafka-clients的API为主。
(1)示例代码
- @RestController
- @RequestMapping("/hub/example/cluster/topic")
- @Slf4j
- public class OperateKafkaClusterTopicController {
- @Autowired
- private KafkaAdmin kafkaAdmin;
- private final String topicName = "hub-topic-city-info-001";
- @GetMapping("/f01_2")
- public Object f01_2() {
- try {
- //1.获取Kafka集群配置信息
- Map<String, Object> configs = kafkaAdmin.getConfigurationProperties();
- //2.创建客户端AdminClient
- AdminClient adminClient = KafkaAdminClient.create(configs);
- //3.获取Kafka集群中Topic清单
- Set<String> topicSet = adminClient.listTopics().names().get();
- log.info("在Kafka集群已建Topic数量: {} ,清单:", topicSet.size());
- topicSet.forEach((topic) -> {
- System.out.println("" + topic);
- });
- //4.在Kafka集群删除Topic
- if (topicSet.contains(topicName)) {
- log.info("删除Topic: {}", topicName);
- Collection<String> topics = Lists.newArrayList(topicName);
- DeleteTopicsResult deleteTopicsResult = adminClient.deleteTopics(topics);
- deleteTopicsResult.all().get();
- ThreadUtil.sleep(1000);
- topicSet = adminClient.listTopics().names().get();
- log.info("删除后,在Kafka集群已建Topic数量: {} ,清单:", topicSet.size());
- topicSet.forEach((topic) -> {
- System.out.println(topic);
- });
- }
- } catch (Exception e) {
- log.info("删除Topic异常.");
- e.printStackTrace();
- }
- return "删除成功";
- }
- }
(2)解析代码
注入spring-kafka框架的KafkaAdmin主要目的是获取配置内容。
操作Kafka集群的Topic需要先创建AdminClient,使用AdminClient的API删除Topic。
创建Topic一般只需指定Topic名称就行。
4.测试
创建请求RUL:http://127.0.0.1:18208/hub-208-kafka/hub/example/cluster/topic/f01_1
删除请求RUL:http://127.0.0.1:18208/hub-208-kafka/hub/example/cluster/topic/f01_2
以上,感谢。
2023年6月18日
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