kafka及其与SpringBoot集成_kafka springboot

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前言

#博学谷IT学技术支持#

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一、kafka

1.1kafka概述

消息中间件对比

消息中间件对比-选择建议

kafka介绍

Kafka 是一个分布式流媒体平台,类似于消息队列或企业消息传递系统。kafka官网：http://kafka.apache.org/

kafka介绍-名词解释

• producer：发布消息的对象称之为主题生产者（Kafka topic producer）

• topic：Kafka将消息分门别类，每一类的消息称之为一个主题（Topic）

• consumer：订阅消息并处理发布的消息的对象称之为主题消费者（consumers）

• broker：已发布的消息保存在一组服务器中，称之为Kafka集群。集群中的每一个服务器都是一个代理（Broker）。 消费者可以订阅一个或多个主题（topic），并从Broker拉数据，从而消费这些已发布的消息。

1.2kafka安装配置

Kafka对于zookeeper是强依赖，保存kafka相关的节点数据，所以安装Kafka之前必须先安装zookeeper

• Docker安装zookeeper

下载镜像：

docker pull zookeeper:3.4.14
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创建容器

docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 zookeeper:3.4.14
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• Docker安装kafka

下载镜像：
docker pull wurstmeister/kafka:2.12-2.3.1
创建容器

docker run -d --name kafka \
--env KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME=192.168.200.130 \
--env KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=192.168.200.130:2181 \
--env KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://192.168.200.130:9092 \
--env KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 \
--env KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx256M -Xms256M" \
--net=host wurstmeister/kafka:2.12-2.3.1
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1.3kafka入门

• 生产者发送消息，多个消费者只能有一个消费者接收到消息
• 生产者发送消息，多个消费者都可以接收到消息

（1）创建kafka-demo项目，导入依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
</dependency>
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（2）生产者发送消息
package com.heima.kafka.sample;

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

import java.util.Properties;

/**

• 生产者
  */
  public class ProducerQuickStart {

  public static void main(String[] args) {
  //1.kafka的配置信息
  Properties properties = new Properties();
  //kafka的连接地址
  properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,“192.168.200.130:9092”);
  //发送失败，失败的重试次数
  properties.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG,5);
  //消息key的序列化器
  properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,“org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer”);
  //消息value的序列化器
  properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,“org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer”);

   //2.生产者对象
   KafkaProducer<String,String> producer = new KafkaProducer<String, String>(properties);
  
   //封装发送的消息
   ProducerRecord<String,String> record = new ProducerRecord<String, String>("itheima-topic","100001","hello kafka");
  
   //3.发送消息
   producer.send(record);
  
   //4.关闭消息通道，必须关闭，否则消息发送不成功
   producer.close();
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  }

}
（3）消费者接收消息
package com.heima.kafka.sample;

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 java.time.Duration;
import java.util.Collections;
import java.util.Properties;

/**

• 消费者
  */
  public class ConsumerQuickStart {

  public static void main(String[] args) {
  //1.添加kafka的配置信息
  Properties properties = new Properties();
  //kafka的连接地址
  properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, “192.168.200.130:9092”);
  //消费者组
  properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, “group2”);
  //消息的反序列化器
  properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, “org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer”);
  properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, “org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer”);

   //2.消费者对象
   KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);
  
   //3.订阅主题
   consumer.subscribe(Collections.singletonList("itheima-topic"));
  
   //当前线程一直处于监听状态
   while (true) {
       //4.获取消息
       ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
       for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
           System.out.println(consumerRecord.key());
           System.out.println(consumerRecord.value());
       }
   }
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  }

}
总结

• 生产者发送消息，多个消费者订阅同一个主题，只能有一个消费者收到消息（一对一）
• 生产者发送消息，多个消费者订阅同一个主题，所有消费者都能收到消息（一对多）

1.4kafka高可用设计

1.4.1集群

• Kafka 的服务器端由被称为 Broker 的服务进程构成，即一个 Kafka 集群由多个 Broker 组成

• 这样如果集群中某一台机器宕机，其他机器上的 Broker 也依然能够对外提供服务。这其实就是 Kafka 提供高可用的手段之一

1.4.2备份机制(Replication）

Kafka 中消息的备份又叫做 副本（Replica）

Kafka 定义了两类副本：

• 领导者副本（Leader Replica）

• 追随者副本（Follower Replica）
  同步方式
  
  ISR（in-sync replica）需要同步复制保存的follower

如果leader失效后，需要选出新的leader，选举的原则如下：

第一：选举时优先从ISR中选定，因为这个列表中follower的数据是与leader同步的

第二：如果ISR列表中的follower都不行了，就只能从其他follower中选取

极端情况，就是所有副本都失效了，这时有两种方案

第一：等待ISR中的一个活过来，选为Leader，数据可靠，但活过来的时间不确定

第二：选择第一个活过来的Replication，不一定是ISR中的，选为leader，以最快速度恢复可用性，但数据不一定完整

1.5kafka生产者详解

1.5.1发送类型

同步发送

使用send()方法发送，它会返回一个Future对象，调用get()方法进行等待，就可以知道消息是否发送成功

RecordMetadata recordMetadata = producer.send(kvProducerRecord).get();
System.out.println(recordMetadata.offset());
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异步发送

调用send()方法，并指定一个回调函数，服务器在返回响应时调用函数

//异步消息发送
producer.send(kvProducerRecord, new Callback() {
    @Override
    public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
        if(e != null){
            System.out.println("记录异常信息到日志表中");
        }
        System.out.println(recordMetadata.offset());
    }
});
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1.5.2参数详解

• ack

代码的配置方式：

//ack配置  消息确认机制
prop.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG,"all");
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参数的选择说明

• retries
  
  生产者从服务器收到的错误有可能是临时性错误，在这种情况下，retries参数的值决定了生产者可以重发消息的次数，如果达到这个次数，生产者会放弃重试返回错误，默认情况下，生产者会在每次重试之间等待100ms

代码中配置方式：

//重试次数
prop.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG,10);
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• 消息压缩

默认情况下， 消息发送时不会被压缩。

代码中配置方式：

//数据压缩
prop.put(ProducerConfig.COMPRESSION_TYPE_CONFIG,"lz4");
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使用压缩可以降低网络传输开销和存储开销，而这往往是向 Kafka 发送消息的瓶颈所在。

1.6kafka消费者详解

1.6.1消费者组

• 消费者组（Consumer Group） ：指的就是由一个或多个消费者组成的群体

• 一个发布在Topic上消息被分发给此消费者组中的一个消费者

  • 所有的消费者都在一个组中，那么这就变成了queue模型

  • 所有的消费者都在不同的组中，那么就完全变成了发布-订阅模型

1.6.2消息有序性

应用场景：

• 即时消息中的单对单聊天和群聊，保证发送方消息发送顺序与接收方的顺序一致

• 充值转账两个渠道在同一个时间进行余额变更，短信通知必须要有顺序
  
  topic分区中消息只能由消费者组中的唯一一个消费者处理，所以消息肯定是按照先后顺序进行处理的。但是它也仅仅是保证Topic的一个分区顺序处理，不能保证跨分区的消息先后处理顺序。 所以，如果你想要顺序的处理Topic的所有消息，那就只提供一个分区。

1.6.3提交和偏移量

kafka不会像其他JMS队列那样需要得到消费者的确认，消费者可以使用kafka来追踪消息在分区的位置（偏移量）

消费者会往一个叫做_consumer_offset的特殊主题发送消息，消息里包含了每个分区的偏移量。如果消费者发生崩溃或有新的消费者加入群组，就会触发再均衡

正常的情况

如果消费者2挂掉以后，会发生再均衡，消费者2负责的分区会被其他消费者进行消费

再均衡后不可避免会出现一些问题

如果提交偏移量小于客户端处理的最后一个消息的偏移量，那么处于两个偏移量之间的消息就会被重复处理。
问题二：

如果提交的偏移量大于客户端的最后一个消息的偏移量，那么处于两个偏移量之间的消息将会丢失。

如果想要解决这些问题，还要知道目前kafka提交偏移量的方式：

提交偏移量的方式有两种，分别是自动提交偏移量和手动提交

• 自动提交偏移量

当enable.auto.commit被设置为true，提交方式就是让消费者自动提交偏移量，每隔5秒消费者会自动把从poll()方法接收的最大偏移量提交上去

• 手动提交 ，当enable.auto.commit被设置为false可以有以下三种提交方式

  • 提交当前偏移量（同步提交）

  • 异步提交

  • 同步和异步组合提交
    1.提交当前偏移量（同步提交）

把enable.auto.commit设置为false,让应用程序决定何时提交偏移量。使用commitSync()提交偏移量，commitSync()将会提交poll返回的最新的偏移量，所以在处理完所有记录后要确保调用了commitSync()方法。否则还是会有消息丢失的风险。

只要没有发生不可恢复的错误，commitSync()方法会一直尝试直至提交成功，如果提交失败也可以记录到错误日志里。

while (true){
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
        System.out.println(record.value());
        System.out.println(record.key());
        try {
            consumer.commitSync();//同步提交当前最新的偏移量
        }catch (CommitFailedException e){
            System.out.println("记录提交失败的异常："+e);
        }

    }
}
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2.异步提交

手动提交有一个缺点，那就是当发起提交调用时应用会阻塞。当然我们可以减少手动提交的频率，但这个会增加消息重复的概率（和自动提交一样）。另外一个解决办法是，使用异步提交的API。

while (true){
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
        System.out.println(record.value());
        System.out.println(record.key());
    }
    consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback() {
        @Override
        public void onComplete(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> map, Exception e) {
            if(e!=null){
                System.out.println("记录错误的提交偏移量："+ map+",异常信息"+e);
            }
        }
    });
}
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3.同步和异步组合提交

异步提交也有个缺点，那就是如果服务器返回提交失败，异步提交不会进行重试。相比较起来，同步提交会进行重试直到成功或者最后抛出异常给应用。异步提交没有实现重试是因为，如果同时存在多个异步提交，进行重试可能会导致位移覆盖。

举个例子，假如我们发起了一个异步提交commitA，此时的提交位移为2000，随后又发起了一个异步提交commitB且位移为3000；commitA提交失败但commitB提交成功，此时commitA进行重试并成功的话，会将实际上将已经提交的位移从3000回滚到2000，导致消息重复消费。

try {
    while (true){
        ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
        for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
            System.out.println(record.value());
            System.out.println(record.key());
        }
        consumer.commitAsync();
    }
}catch (Exception e){+
    e.printStackTrace();
    System.out.println("记录错误信息："+e);
}finally {
    try {
        consumer.commitSync();
    }finally {
        consumer.close();
    }
}
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二、springboot集成kafka

2.1入门

1.导入spring-kafka依赖信息

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <!-- kafkfa -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
        <artifactId>spring-kafka</artifactId>
        <exclusions>
            <exclusion>
                <groupId>org.apache.kafka</groupId>
                <artifactId>kafka-clients</artifactId>
            </exclusion>
        </exclusions>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.kafka</groupId>
        <artifactId>kafka-clients</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba</groupId>
        <artifactId>fastjson</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
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2.在resources下创建文件application.yml

server:
  port: 9991
spring:
  application:
    name: kafka-demo
  kafka:
    bootstrap-servers: 192.168.200.130:9092
    producer:
      retries: 10
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
    consumer:
      group-id: ${spring.application.name}-test
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
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3.消息生产者

package com.heima.kafka.controller;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class HelloController {

    @Autowired
    private KafkaTemplate<String,String> kafkaTemplate;

    @GetMapping("/hello")
    public String hello(){
        kafkaTemplate.send("itcast-topic","黑马程序员");
        return "ok";
    }
}
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4.消息消费者

package com.heima.kafka.listener;

import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.StringUtils;

@Component
public class HelloListener {

    @KafkaListener(topics = "itcast-topic")
    public void onMessage(String message){
        if(!StringUtils.isEmpty(message)){
            System.out.println(message);
        }

    }
}
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2.2传递消息为对象

目前springboot整合后的kafka，因为序列化器是StringSerializer，这个时候如果需要传递对象可以有两种方式

方式一：可以自定义序列化器，对象类型众多，这种方式通用性不强，本章节不介绍

方式二：可以把要传递的对象进行转json字符串，接收消息后再转为对象即可，本项目采用这种方式

• 发送消息

@GetMapping("/hello")
public String hello(){
    User user = new User();
    user.setUsername("xiaowang");
    user.setAge(18);

    kafkaTemplate.send("user-topic", JSON.toJSONString(user));

    return "ok";
}
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• 接收消息

package com.heima.kafka.listener;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.heima.kafka.pojo.User;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.StringUtils;

@Component
public class HelloListener {

    @KafkaListener(topics = "user-topic")
    public void onMessage(String message){
        if(!StringUtils.isEmpty(message)){
            User user = JSON.parseObject(message, User.class);
            System.out.println(user);
        }

    }
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