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シナリオ: Kafka クライアント kafka-clients-3.0.0 を Spring Boot マイクロサービスに統合して、Kafka を操作します。Kafka プロデューサーのProducerを操作するには、kafka-clientsのネイティブKafkaProducerを使用します。KafkaクライアントのネイティブKafkaConsumerを使用して、KafkaのコンシューマConsumerを操作します。
バージョン: JDK 1.8、Spring Boot 2.6.3、kafka_2.12-2.8.0、kafka-clients-3.0.0。
Kafka のインストール: https://blog.csdn.net/zhangbeizhen18/article/details/129071395
1. 基本的な考え方
イベント：イベントは、世の中やあなたのビジネスで「何かが起こった」という事実を記録します。ドキュメントではレコードまたはメッセージとも呼ばれます。
ブローカー: Kafka ノードはブローカーであり、複数のブローカーで Kafka クラスターを形成できます。
トピック: Kafka はトピックに従ってメッセージを分類し、Kafka にパブリッシュされる各メッセージはトピックを指定する必要があります。
プロデューサー: メッセージプロデューサー、つまりブローカーにメッセージを送信するクライアント。
Consumer : メッセージ コンシューマー、ブローカーからメッセージを読み取るクライアント。
ConsumerGroup : 各 Consumer は特定の ConsumerGroup に属しており、メッセージは複数の異なる ConsumerGroup によって消費できますが、ConsumerGroup 内の 1 つの Consumer のみがメッセージを消費できます。
パーティション: トピックは複数のパーティションに分割でき、各パーティションの内部メッセージは順序付けされます。
public : パブリッシュし、プロデューサーを使用してデータを Kafka に書き込みます。
submit : サブスクライブし、Consumer を使用して Kafka からデータを読み取ります。
2.マイクロサービスでKafka 情報を構成する
(1) pom.xmlに依存関係を追加する
pom.xml ファイル:
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
<version>3.0.0</version>
</dependency>分析: ネイティブ Kafka クライアント、バージョン: 3.0.0 を使用します。Kafka のプロデューサー、コンシューマー、トピックを操作します。
3. Kafka のプロデューサーとコンシューマーを構成する
ネイティブ Kafka クライアントを使用するには、KafkaProducer と KafkaConsumer を構成し、これら 2 つのオブジェクトに Kafka 構成情報を注入してプロデューサーとコンシューマーを操作する必要があります。
設定の詳細は、公式 Web サイトの設定にあります: https://kafka.apache.org/documentation/
3.1 KafkaProducer プロデューサーの構成
(1) サンプルコード
@Configuration
public class KafkaConfig {
@Bean
public KafkaProducer kafkaProducer() {
Map<String, Object> configs = new HashMap<>();
//#kafka服务端的IP和端口,格式:(ip:port)
configs.put("bootstrap.servers", "192.168.19.203:29001");
//客户端发送服务端失败的重试次数
configs.put("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)
configs.put("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)
configs.put("buffer-memory", 33554432);
//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.
configs.put("acks", "-1");
//指定key使用的序列化类
Serializer keySerializer = new StringSerializer();
//指定value使用的序列化类
Serializer valueSerializer = new StringSerializer();
//创建Kafka生产者
KafkaProducer kafkaProducer = new KafkaProducer(configs, keySerializer, valueSerializer);
return kafkaProducer;
}
}(2) 解析コード
Kafka 構成情報を KafkaProducer に注入し、KafkaProducer オブジェクトを作成します。
@Configuration および @Bean アノテーションを使用して KafkaProducer オブジェクトを Spring の IOC コンテナに挿入すると、Spring 環境で KafkaProducer を使用できるようになります。
KafkaProducer の基礎となる構成クラスは、ProducerConfig であり、構成中に参照できます。
通称：org.apache.kafka.clients.Producer.ProducerConfig。
3.2 KafkaConsumerコンシューマーの構成
(1) サンプルコード
@Configuration
public class KafkaConfig {
@Bean
public KafkaConsumer kafkaConsumer() {
Map<String, Object> configs = new HashMap<>();
//kafka服务端的IP和端口,格式:(ip:port)
configs.put("bootstrap.servers", "192.168.19.203:29001");
//开启consumer的偏移量(offset)自动提交到Kafka
configs.put("enable.auto.commit", true);
//consumer的偏移量(offset) 自动提交的时间间隔,单位毫秒
configs.put("auto.commit.interval", 5000);
//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.
configs.put("auto.offset.reset", "latest");
//请求阻塞的最大时间(毫秒)
configs.put("fetch.max.wait", 500);
//请求应答的最小字节数
configs.put("fetch.min.size", 1);
//心跳间隔时间(毫秒)
configs.put("heartbeat-interval", 3000);
//一次调用poll返回的最大记录条数
configs.put("max.poll.records", 500);
//指定消费组
configs.put("group.id", "hub-topic-city-01-group");
//指定key使用的反序列化类
Deserializer keyDeserializer = new StringDeserializer();
//指定value使用的反序列化类
Deserializer valueDeserializer = new StringDeserializer();
//创建Kafka消费者
KafkaConsumer kafkaConsumer = new KafkaConsumer(configs, keyDeserializer, valueDeserializer);
return kafkaConsumer;
}
}(2) 解析コード
Kafka 構成情報を KafkaConsumer に注入し、KafkaConsumer オブジェクトを作成します。
@Configuration および @Bean アノテーションを使用して KafkaConsumer オブジェクトを Spring の IOC コンテナに挿入すると、Spring 環境で KafkaConsumer を使用できるようになります。
KafkaConsumer の基礎となる構成クラスは ConsumerConfig であり、構成中に参照できます。
通称：org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig。
4. KafkaProducerを利用してKafkaプロデューサーProducerを操作する
KafkaプロデューサーProducerを操作するには、ネイティブkafka-clientsのKafkaProducerを使用します。
KafkaProducer完全称：org.apache.kafka.clients.Producer.KafkaProducer。
(1) サンプルコード
@RestController
@RequestMapping("/hub/example/producer")
@Slf4j
public class UseKafkaProducerController {
@Autowired
private KafkaProducer kafkaProducer;
private final String topicName = "hub-topic-city-02";
@GetMapping("/f01_1")
public Object f01_1() {
try {
//1.获取业务数据
CityDTO cityDTO = CityDTO.buildDto(2023061501L, "杭州", "杭州是一个好城市");
String cityStr = JSONObject.toJSONString(cityDTO);
log.info("向Kafka的Topic: {} ,写入数据:", topicName);
log.info(cityStr);
//2.使用KafkaProducer向Kafka写入数据
ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<>(topicName, cityStr);
kafkaProducer.send(producerRecord);
} catch (Exception e) {
log.info("Producer写入Topic异常.");
e.printStackTrace();
}
return "写入成功";
}
}(2) 解析コード
ProducerRecord オブジェクトを作成し、指定した Kafka のトピック名と書き込むデータを指定します。ProducerRecord は、Kafka に書き込む必要があるデータです。
KafkaProducer の send メソッドを使用してProducerRecord を渡すと、Producer は Kafka の Broker ノードにデータを書き込むことができます。
5. KafkaConsumerを使用して、 Kafka のコンシューマ Consumer を操作します
KafkaプロデューサーConsumerを操作するには、ネイティブkafkaクライアントのKafkaConsumerを使用します。
KafkaConsumer完全称：org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer。
(1) サンプルコード
@Component
@Slf4j
public class UseKafkaConsumer implements InitializingBean {
@Autowired
private KafkaConsumer kafkaConsumer;
private final String topicName = "hub-topic-city-02";
@Override
public void afterPropertiesSet() throws Exception {
Thread thread = new Thread(() -> {
log.info("启动线程监听Topic: {}", topicName);
ThreadUtil.sleep(1000);
Collection<String> topics = Lists.newArrayList(topicName);
kafkaConsumer.subscribe(topics);
while (true) {
ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
for (ConsumerRecord consumerRecord : consumerRecords) {
//1.从ConsumerRecord中获取消费数据
String originalMsg = (String) consumerRecord.value();
log.info("从Kafka中消费的原始数据: " + originalMsg);
//2.把消费数据转换为DTO对象
CityDTO cityDTO = JSONUtil.toBean(originalMsg, CityDTO.class);
log.info("消费数据转换为DTO对象: " + cityDTO.toString());
}
}
});
thread.start();
}
}(2) 解析コード
while (true) を使用すると、KafkaConsumer コンシューマをリアルタイムで走査し、実際に Kafka コンシューマをリアルタイムで監視できます。
KafkaConsumer の submit メソッドを使用して、監視する必要がある Kafka トピックをサブスクライブします。
KafkaConsumer の Paul メソッドを使用してコンシューマをポーリングし、消費メッセージ ConsumerRecord を取得します。
ConsumerRecordから特定消費事業データを取得します。
6. テスト
(1) Postman テストを使用してプロデューサーを呼び出してデータを書き込む
RUL のリクエスト: http://127.0.0.1:18209/hub-209-kafka/hub/example/Producer/f01_1
(2) 消費者が自動的にデータを消費する
ログ情報:
向Kafka的Topic: hub-topic-city-02 ,写入数据:
{"cityDescribe":"杭州是一个好城市","cityId":2023061501,"cityName":"杭州","updateTime":"2023-06-17 11:27:52"}
从Kafka中消费的原始数据: {"cityDescribe":"杭州是一个好城市","cityId":2023061501,"cityName":"杭州","updateTime":"2023-06-17 11:27:52"}
消费数据转换为DTO对象: CityDTO(cityId=2023061501, cityName=杭州, cityDescribe=杭州是一个好城市, updateTime=Sat Jun 17 11:27:52 CST 2023)7. 補助クラス
@Data
@Builder
public class CityDTO {
private Long cityId;
private String cityName;
private String cityDescribe;
@JsonFormat(
pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
)
private Date updateTime;
public static CityDTO buildDto(Long cityId, String cityName,
String cityDescribe) {
return builder().cityId(cityId)
.cityName(cityName).cityDescribe(cityDescribe)
.updateTime(new Date()).build();
}
}以上、ありがとうございます。
2023 年 6 月 17 日