文章目录

• • • 前言
    • 什么是Kafka?
    • Kafka的应用场景?
    • • 日志收集：
      • 消息系统：
      • 用户活动跟踪：
      • 指标和日志聚合：
      • 事件源：
      • 示例
      • • 版本依赖
        • 代码
        • • KafkaConfig
          • KafkaSender
          • KafkaReceiver
          • KafkaController
          • 测试
          • 遇见问题
          • • Error connecting to node xxxxxx:9092 (id: 0 rack: null)
            • 解决方案
            • 总结
            • 源码获取
            • 写在最后

              

              前言

              在现代的微服务架构中，消息队列已经成为了一个不可或缺的组件。

              它能够帮助我们在不同的服务之间传递消息，并且能够确保这些消息不会丢失。

              在众多的消息队列中，Kafka 是一个非常出色的选择。

              它能够处理大量的实时数据，并且提供了强大的持久化能力。

              在本文中，我们将会探讨如何在 SpringBoot 中整合 Kafka。

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              什么是Kafka?

              Apache Kafka 是一个开源的流处理平台，由 LinkedIn 团队开发并于 2011 年贡献给 Apache 基金会。Kafka 以其高吞吐量、可扩展性和容错性而闻名。它是一个基于发布/订阅模式的消息系统，通常用于大型实时数据流处理应用。

              Kafka 的主要组件包括：

              • Producer：负责发布消息到 Kafka 服务器。
              • Broker：是 Kafka 服务器实例，负责消息的存储、接收和发送。
              • Consumer：从 Kafka 服务器读取消息。
              • Topic：消息的类别或者说是消息的标签，Producer 将消息发布到特定的 Topic，Consumer 从特定的 Topic 读取消息。

                Kafka 可以在分布式系统中用于构建实时流数据管道，它可以在系统或应用之间可靠地获取数据。此外，Kafka 可以和 Apache Storm、Apache Hadoop、Apache Spark 等进行集成，用于大数据处理和分析。

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                Kafka的应用场景?

                日志收集：

                一个公司可能有很多服务器，每个服务器上运行着很多服务，Kafka 可以用来实现这些服务的日志收集功能。各服务的日志分别发送到 Kafka 的不同 Topic 中。

                消息系统：

                Kafka 能够作为一个大规模的消息处理系统，各生产者将消息发送到 Kafka，消费者从 Kafka 中读取消息进行处理。

                用户活动跟踪：

                Kafka 也常用于用户活动跟踪和实时分析。例如，用户的点击、搜索等行为可以实时写入到 Kafka，然后进行实时或者离线分析。

                在 Kafka 上可以进行实时的流处理。例如，使用 Apache Storm 集成 Kafka 来进行实时的数据处理。

                指标和日志聚合：

                统计数据和监控数据也是 Kafka 的一个重要应用场景。例如，通过 Kafka 可以收集各种分布式应用的数据，然后进行统一的处理和分析。

                事件源：

                Kafka 可以作为大规模事件处理的源头，例如，用户的行为、系统的状态等都可以作为事件，通过 Kafka 进行分发处理。

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                示例

                版本依赖

                模块	版本
                SpringBoot	3.1.0
                JDK	17

                代码

                KafkaConfig

                @Configuration
                @EnableKafka
                public class KafkaConfig {
                    @Bean
                    public KafkaReceiver listener() {
                        return new KafkaReceiver();
                    }
                }
                

                KafkaSender

                @Component
                @Slf4j
                public class KafkaSender {
                    @Resource
                    private KafkaTemplate kafkaTemplate;
                    public void send(String topic, String key, String data) {
                        //发送消息
                        CompletableFuture> completable = kafkaTemplate.send(topic, key, data);
                        completable.whenCompleteAsync((result, ex) -> {
                            if (null == ex) {
                                log.info(topic + "生产者发送消息成功：" + result.toString());
                            } else {
                                log.info(topic + "生产者发送消息失败：" + ex.getMessage());
                            }
                        });
                    }
                }
                

                KafkaReceiver

                @Component
                @Slf4j
                public class KafkaReceiver {
                    /**
                     * 下面的主题是一个数组，可以同时订阅多主题，只需按数组格式即可，也就是用","隔开
                     */
                    @KafkaListener(topics = {"testTopic"})
                    public void receive(ConsumerRecord record){
                        log.info("消费者收到的消息key: " + record.key());
                        log.info("消费者收到的消息value: " + record.value().toString());
                    }
                }
                

                KafkaController

                /**
                 * kafka 测试接口
                 */
                @RestController
                public class KafkaController {
                    @Autowired
                    private KafkaSender kafkaSender;
                    @GetMapping("/sendMessageToKafka")
                    public String sendMessageToKafka() {
                        Map messageMap = new HashMap();
                        messageMap.put("message", "hello world!");
                        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
                        String data = null;
                        try {
                            data = objectMapper.writeValueAsString(messageMap);
                        } catch (JsonProcessingException e) {
                            throw new RuntimeException(e);
                        }
                        String key = String.valueOf(UUID.randomUUID());
                        //kakfa的推送消息方法有多种，可以采取带有任务key的，也可以采取不带有的（不带时默认为null）
                        kafkaSender.send("testTopic", key, data);
                        return "ok";
                    }
                }
                

                测试

                http://127.0.0.1:8080/sendMessageToKafka

                

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                ---

                遇见问题

                Error connecting to node xxxxxx:9092 (id: 0 rack: null)

                Error connecting to node iZbp127a9vpra4v3kmkkmzZ:9092 (id: 0 rack: null)

                解决方案

                修改本地物理机hosts文件。文件目录：C:\Windows\System32\drivers\etc

                

                新增 xx.xx.xx.xx iZbp127a9vpra4v3kmkkmzZ

                如果没生效，则需要重启系统

                ---

                总结

                通过上述的步骤，我们已经成功地在 SpringBoot 中整合了 Kafka。

                这使得我们的应用程序能够在不同的服务之间传递消息，而不需要担心消息的丢失。

                我们也看到，通过使用 SpringBoot，我们可以非常轻松地完成这个过程。

                希望这篇文章能够帮助你在自己的项目中更好地使用 Kafka。

                ---

                源码获取

                如果需要完整源码请关注公众号"架构殿堂" ，回复 "SpringBoot+Kafka"即可获得

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                写在最后

                感谢您的支持和鼓励！ 😊🙏

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