1:ビルドにシンプルドッカー環境
:参照サイト(効果的なプロのテスト)を構築するための環境CentOSの下ドッカー作曲・カフカクラスタ・デプロイメント環境を
ドッキングウィンドウ-cpmpose.ymlスクリプトを追加します。
version: '2'
services:
zoo1:
image: wurstmeister/zookeeper
restart: unless-stopped
hostname: zoo1
ports:
- "2181:2181"
container_name: zookeeper
kafka1:
image: wurstmeister/kafka
ports:
- "9092:9092"
environment:
KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME: 192.168.189.131
KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://192.168.189.131:9092
KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: "zoo1:2181"
KAFKA_ADVERTISED_PORT: 9092
KAFKA_BROKER_ID: 1
KAFKA_OFFSETS_TOPIC_REPLICATION_FACTOR: 1
depends_on:
- zoo1
container_name: kafka1
kafka-manager:
image: sheepkiller/kafka-manager
environment:
ZK_HOSTS: 192.168.189.131
ports:
- "9000:9000"
2:IDEA
-
2.1:追加POM依存
<dependency>
<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
<artifactId>spring-kafka</artifactId>
</dependency>
-
2.2:application.ymlエディタ
spring:
kafka:
bootstrap-servers: 192.168.189.131:9092 #指定kafka server的地址,集群配多个,中间,逗号隔开
producer:
retries: 0
key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
#扩展序列化类,方便传输实体对象或者List
value-serializer: com.zhou.wei.config.EncodeingKafka
batch-size: 16384
buffer-memory: 33554432
acks: 1
consumer:
#群组ID
group-id: default_consumer_group
#如果为true,则消费者的偏移量将在后台定期提交,默认值为true
enable-auto-commit: true
#如果'enable.auto.commit'为true,则消费者偏移自动提交给Kafka的频率(以毫秒为单位),默认值为5000。
auto-commit-interval: PT5S
key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
#扩展反序列化类,方便传输实体对象或者List
value-deserializer: com.zhou.wei.config.DecodeingKafka
server:
port: 8500
-
2.3:コード
最初のステップ:まず、ブートストラップクラス
@SpringBootApplication
@RestController
public class KafkaApplication {
public static void main(String[] args){
SpringApplication.run(KafkaApplication.class,args);
}
@Autowired
private KafkaTemplate kafkaTemplate;
/**
* 简单类型
* @param msg
* @return
*/
@RequestMapping(value = "/send/{msg}",method = RequestMethod.GET)
public String send(@PathVariable("msg") String msg){
kafkaTemplate.send("demo", msg); //使用kafka模板发送信息
return "success";
}
@KafkaListener(topics = "demo")
public void listen (String record){
System.out.printf("获取消费信息:"+record);
}
/**
* 复杂类型
*/
@RequestMapping(value = "/sendObj",method = RequestMethod.GET)
public String sendObj(){
kafkaTemplate.send("topic_001", new Student("胖哥",27)); //使用kafka模板发送信息
return "success";
}
@KafkaListener(topics = "topic_001")
public void listenObj (Student record){
System.out.printf("获取消费信息:"+record);
}
@AllArgsConstructor
@Data
static class Student implements Serializable{
private String name;
private Integer age;
}
}
ステップ2:シリアル化および逆シリアル化ツール
EncodeingKafka
public class EncodeingKafka implements Serializer<Object> {
@Override
public void configure(Map<String, ?> map, boolean b) {
}
@Override
public byte[] serialize(String s, Object o) {
return BeanUtils.ObjectToBytes(o);
}
@Override
public void close() {
}
}
DecodeingKafka
public class DecodeingKafka implements Deserializer<Object> {
@Override
public void configure(Map<String, ?> map, boolean b) {
}
@Override
public Object deserialize(String s, byte[] bytes) {
return BeanUtils.BytesToObject(bytes);
}
@Override
public void close() {
}
}
々BeanUtils
public class BeanUtils {
/**
* 对象转字节数组
* @param obj
* @return
*/
public static byte[] ObjectToBytes(Object obj){
byte[] bytes = null;
ByteArrayOutputStream bo = null;
ObjectOutputStream oo = null;
try {
bo = new ByteArrayOutputStream();
oo = new ObjectOutputStream(bo);
oo.writeObject(obj);
bytes = bo.toByteArray();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}finally {
try {
if(bo!=null){
bo.close();
}
if(oo!=null){
oo.close();
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
return bytes;
}
/**
* 字节数组转对象
* @param bytes
* @return
*/
public static Object BytesToObject(byte[] bytes){
Object obj = null;
ByteArrayInputStream bi = null;
ObjectInputStream oi = null;
try {
bi =new ByteArrayInputStream(bytes);
oi =new ObjectInputStream(bi);
obj = oi.readObject();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}finally {
try {
if(bi!=null){
bi.close();
}
if(oi!=null){
oi.close();
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
return obj;
}
}
-
2.4:カフカ構成アイテムの説明のより完全なうれしい驚き、
spring:
kafka:
#以逗号分隔的主机:端口对列表,用于建立与Kafka群集的初始连接
bootstrap-servers:
consumer:
#用于标识此使用者所属的使用者组的唯一字符串。
group-id: group-id-1
#ID在发出请求时传递给服务器;用于服务器端日志记录。
client-id: client-id-1
#如果为true,则消费者的偏移量将在后台定期提交,默认值为true
enable-auto-commit: true
#如果'enable.auto.commit'为true,则消费者偏移自动提交给Kafka的频率(以毫秒为单位),默认值为5000。
auto-commit-interval: PT5S
#当Kafka中没有初始偏移量或者服务器上不再存在当前偏移量时该怎么办,默认值为latest,表示自动将偏移重置为最新的偏移量
#可选的值为latest, earliest, none
auto-offset-reset: earliest
#如果没有足够的数据立即满足“fetch.min.bytes”给出的要求,服务器在回答获取请求之前将阻塞的最长时间(以毫秒为单位)
#默认值为500
fetch-max-wait: PT0.5S
#服务器应以字节为单位返回获取请求的最小数据量,默认值为1,对应的kafka的参数为fetch.min.bytes。
fetch-min-size: 1
#心跳与消费者协调员之间的预期时间(以毫秒为单位),默认值为3000
heartbeat-interval: PT3S
#key的反序列化器类,实现类实现了接口org.apache.kafka.common.serialization.Deserializer
key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
#值的反序列化器类,实现类实现了接口org.apache.kafka.common.serialization.Deserializer
value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
#一次调用poll()操作时返回的最大记录数,默认值为500
max-poll-records: 500
producer:
#ID在发出请求时传递给服务器,用于服务器端日志记录
client-id:
#procedure要求leader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,其值可以为如下:
#acks = 0 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。
#acks = 1 这意味着leader会将记录写入其本地日志,但无需等待所有副本服务器的完全确认即可做出回应.
#acks = all 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服务器仍然存活,记录就不会丢失,这是最强有力的保证,这相当于acks = -1的设置。
#可以设置的值为:all, -1, 0, 1
acks: 1
#每当多个记录被发送到同一分区时,生产者将尝试将记录一起批量处理为更少的请求,
#这有助于提升客户端和服务器上的性能,此配置控制默认批量大小(以字节为单位),默认值为16384
batch-size: 16384
#生产者可用于缓冲等待发送到服务器的记录的内存总字节数,默认值为33554432
buffer-memory: 33554432
#生产者生成的所有数据的压缩类型,此配置接受标准压缩编解码器('gzip','snappy','lz4'),
#它还接受'uncompressed'以及'producer',分别表示没有压缩以及保留生产者设置的原始压缩编解码器,
#默认值为producer
compression-type: producer
#key的反序列化器类,实现类实现了接口org.apache.kafka.common.serialization.Deserializer
key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
#值的反序列化器类,实现类实现了接口org.apache.kafka.common.serialization.Deserializer
value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer