java集成kafka實(shí)例代碼

更新時(shí)間：2024年12月30日 14:15:59 作者：沉墨的夜

文章介紹了如何在Java項(xiàng)目中集成Apache Kafka以實(shí)現(xiàn)消息的生產(chǎn)和消費(fèi),通過添加Maven依賴、配置生產(chǎn)者和消費(fèi)者、使用SpringBoot簡(jiǎn)化集成以及控制消費(fèi)者的啟動(dòng)和停止,可以實(shí)現(xiàn)高效的消息處理

java集成kafka

要在 Java 項(xiàng)目中集成 Apache Kafka 以實(shí)現(xiàn)消息的生產(chǎn)和消費(fèi)，步驟如下：

1. 引入 Maven 依賴

在您的 pom.xml 文件中添加以下依賴，以包含 Kafka 客戶端庫(kù)：

<dependencies>
    <!-- Kafka Clients -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.kafka</groupId>
        <artifactId>kafka-clients</artifactId>
        <version>2.8.0</version>
    </dependency>
    <!-- 如果使用 Spring Boot，可添加以下依賴 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
        <artifactId>spring-kafka</artifactId>
        <version>2.7.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

2. 配置 Kafka 生產(chǎn)者

首先，設(shè)置生產(chǎn)者的配置屬性：

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.util.Properties;

public class KafkaProducerExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 配置屬性
        Properties props = new Properties();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());

        // 創(chuàng)建生產(chǎn)者
        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);

        // 發(fā)送消息
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("your_topic", "key" + i, "value" + i);
            producer.send(record);
        }

        // 關(guān)閉生產(chǎn)者
        producer.close();
    }
}

3. 配置 Kafka 消費(fèi)者

接下來，設(shè)置消費(fèi)者的配置屬性，并訂閱主題以消費(fèi)消息：

import org.apache.kafka.clients.consumer.Consumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;

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

public class KafkaConsumerExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 配置屬性
        Properties props = new Properties();
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "your_group_id");
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());

        // 創(chuàng)建消費(fèi)者
        Consumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);

        // 訂閱主題
        consumer.subscribe(Collections.singletonList("your_topic"));

        // 持續(xù)消費(fèi)消息
        try {
            while (true) {
                ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
                records.forEach(record -> {
                    System.out.printf("Consumed message: key = %s, value = %s, offset = %d%n",
                            record.key(), record.value(), record.offset());
                });
            }
        } finally {
            // 關(guān)閉消費(fèi)者
            consumer.close();
        }
    }
}

4. 使用 Spring Boot 集成 Kafka

如果您使用 Spring Boot，可以通過配置 KafkaTemplate（用于生產(chǎn)消息）和使用 @KafkaListener 注解（用于消費(fèi)消息）來簡(jiǎn)化 Kafka 的集成。

生產(chǎn)者配置：

import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaProducerFactory;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.kafka.core.ProducerFactory;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

@Configuration
public class KafkaProducerConfig {

    @Bean
    public ProducerFactory<String, String> producerFactory() {
        Map<String, Object> configProps = new HashMap<>();
        configProps.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        configProps.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        configProps.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        return new DefaultKafkaProducerFactory<>(configProps);
    }

    @Bean
    public KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate() {
        return new KafkaTemplate<>(producerFactory());
    }
}

使用 KafkaTemplate 發(fā)送消息：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class KafkaProducerService {

    @Autowired
    private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

    public void sendMessage(String topic, String key, String value) {
        kafkaTemplate.send(topic, key, value);
    }
}

消費(fèi)者配置：

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafka;
import org.springframework.kafka.config.ConcurrentKafkaListenerContainerFactory;
import org.springframework.kafka.core.ConsumerFactory;
import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaConsumerFactory;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

@EnableKafka
@Configuration
public class KafkaConsumerConfig {

    @Bean
    public ConsumerFactory<String, String> consumerFactory() {
        Map<String, Object> props = new HashMap<>();
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "your_group_id");
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(props);
    }

    @Bean
    public ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> kafkaListenerContainerFactory() {
        ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
        factory.setConsumerFactory(consumerFactory());
        return factory;
    }
}

使用 @KafkaListener 消費(fèi)消息：

在 Spring Boot 中，@KafkaListener 注解用于監(jiān)聽指定的 Kafka 主題，并在收到消息時(shí)觸發(fā)相應(yīng)的方法。

以下是一個(gè)基本示例：

import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class KafkaConsumerService {

    @KafkaListener(topics = "your_topic", groupId = "your_group_id")
    public void listen(String message) {
        System.out.println("Received message: " + message);
        // 在此處添加處理邏輯
    }
}

在上述代碼中：

topics：指定要監(jiān)聽的 Kafka 主題。
groupId：指定消費(fèi)者組 ID。

listen 方法：當(dāng)有新消息發(fā)布到指定主題時(shí)，該方法會(huì)被調(diào)用，message 參數(shù)包含消息的內(nèi)容。

批量消費(fèi)消息

如果希望一次處理多條消息，可以啟用批量監(jiān)聽。

首先，需要配置一個(gè)支持批量消費(fèi)的 KafkaListenerContainerFactory：

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafka;
import org.springframework.kafka.config.ConcurrentKafkaListenerContainerFactory;
import org.springframework.kafka.core.ConsumerFactory;

@EnableKafka
@Configuration
public class KafkaConsumerConfig {

    @Bean
    public ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> kafkaListenerContainerFactory(
            ConsumerFactory<String, String> consumerFactory) {
        ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> factory =
                new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
        factory.setConsumerFactory(consumerFactory);
        factory.setBatchListener(true); // 啟用批量監(jiān)聽
        return factory;
    }
}

然后，在消費(fèi)者服務(wù)中使用 @KafkaListener 注解，并指定使用上述配置的工廠：

import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.List;

@Service
public class KafkaBatchConsumerService {

    @KafkaListener(
        topics = "your_topic",
        groupId = "your_group_id",
        containerFactory = "kafkaListenerContainerFactory"
    )
    public void listen(List<String> messages) {
        System.out.println("Received batch messages: " + messages);
        // 在此處添加批量處理邏輯
    }
}

在上述代碼中：

containerFactory：指定使用支持批量消費(fèi)的工廠。

listen 方法的參數(shù)類型為 List<String>，用于接收一批消息。

控制消費(fèi)者的啟動(dòng)和停止

在某些情況下，可能需要在運(yùn)行時(shí)控制 Kafka 消費(fèi)者的啟動(dòng)和停止。

可以通過 KafkaListenerEndpointRegistry 來實(shí)現(xiàn)：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.listener.KafkaListenerEndpointRegistry;
import org.springframework.kafka.listener.MessageListenerContainer;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class KafkaListenerManager {

    @Autowired
    private KafkaListenerEndpointRegistry registry;

    // 啟動(dòng)監(jiān)聽器
    public void startListener(String listenerId) {
        MessageListenerContainer listenerContainer = registry.getListenerContainer(listenerId);
        if (listenerContainer != null && !listenerContainer.isRunning()) {
            listenerContainer.start();
        }
    }

    // 停止監(jiān)聽器
    public void stopListener(String listenerId) {
        MessageListenerContainer listenerContainer = registry.getListenerContainer(listenerId);
        if (listenerContainer != null && listenerContainer.isRunning()) {
            listenerContainer.stop();
        }
    }
}

在上述代碼中：