springboot整合kafka注解关于spring boot整合kafka+注解方式

时间:2021-09-28 一撸向北人气:0

想了解关于spring boot整合kafka+注解方式的相关内容吗，一撸向北在本文为您仔细讲解springboot整合kafka注解的相关知识和一些Code实例，欢迎阅读和指正，我们先划重点：spring,boot整合kafka,spring注解方式,kafka,spring，下面大家一起来学习吧。

spring boot自动配置方式整合

spring boot具有许多自动化配置，对于kafka的自动化配置当然也包含在内，基于spring boot自动配置方式整合kafka，需要做以下步骤。

引入kafka的pom依赖包

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework.kafka/spring-kafka -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
    <artifactId>spring-kafka</artifactId>
    <version>2.2.2.RELEASE</version>
</dependency>

在配置文件中配置kafka相关属性配置，分别配置生产者和消费者的属性，在程序启动时，spring boot框架会自动读取这些配置的属性，创建相关的生产者、消费者等。下面展示一个简单的配置。

#kafka默认消费者配置
spring.kafka.consumer.bootstrap-servers=192.168.0.15:9092
spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=false
spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=earliest
#kafka默认生产者配置
spring.kafka.producer.bootstrap-servers=192.168.0.15:9092
spring.kafka.producer.acks=-1
spring.kafka.client-id=kafka-producer
spring.kafka.producer.batch-size=5

当然，在实际生产中的配置肯定比上面的配置复杂，需要一些定制化的操作，那么spring boot的自动化配置创建的生产者或者消费者都不能满足我们时，应该需要自定义化相关配置，这个在后续举例，这里先分析自动化配置。

在进行了如上配置之后，需要生产者时，使用方式为下代码所示。

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = {UserSSOApplication.class})
public class UserSSOApplicationTests {
   @Resource
    //注入kafkatemplete，这个由spring boot自动创建
   KafkaTemplate kafkaTemplate;
   @Test
   public void testKafkaSendMsg() {
       //发送消息
      kafkaTemplate.send("test", 0,12,"1222");
   }
}

消费者的使用注解方式整合，代码如下。

@Component
@Slf4j
public class KafkaMessageReceiver2 {
    //指定监听的topic，当前消费者组id
    @KafkaListener(topics = {"test"}, groupId = "receiver")
    public void registryReceiver(ConsumerRecord<Integer, String> integerStringConsumerRecords) {
        log.info(integerStringConsumerRecords.value());
    }
}

上面是最简单的配置，实现的一个简单例子，如果需要更加定制化的配置，可以参考类

org.springframework.boot.autoconfigure.kafka.KafkaProperties这里面包含了大部分需要的kafka配置。针对配置，在properties文件中添加即可。

spring boot自动配置的不足

上面是依赖spring boot自动化配置完成的整合方式，实际上所有的配置实现都是在org.springframework.boot.autoconfigure.kafka.KafkaAutoConfiguration中完成。可以看出个是依赖于@Configuration完成bean配置，这种配置方式基本能够实现大部分情况，只要熟悉org.springframework.boot.autoconfigure.kafka.KafkaProperties中的配置即可。

但是这种方式还有一个问题，就是org.springframework.boot.autoconfigure.kafka.KafkaProperties中并没有涵盖所有的org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig中的配置，这就导致某些特殊配置不能依赖spring boot自动创建，需要我们手动创建Producer和comsumer。

@Configuration
@ConditionalOnClass(KafkaTemplate.class)
@EnableConfigurationProperties(KafkaProperties.class)
@Import(KafkaAnnotationDrivenConfiguration.class)
public class KafkaAutoConfiguration {
   private final KafkaProperties properties;
   private final RecordMessageConverter messageConverter;
   public KafkaAutoConfiguration(KafkaProperties properties,
         ObjectProvider<RecordMessageConverter> messageConverter) {
      this.properties = properties;
      this.messageConverter = messageConverter.getIfUnique();
   }
   @Bean
   @ConditionalOnMissingBean(KafkaTemplate.class)
   public KafkaTemplate<?, ?> kafkaTemplate(
         ProducerFactory<Object, Object> kafkaProducerFactory,
         ProducerListener<Object, Object> kafkaProducerListener) {
      KafkaTemplate<Object, Object> kafkaTemplate = new KafkaTemplate<>(
            kafkaProducerFactory);
      if (this.messageConverter != null) {
         kafkaTemplate.setMessageConverter(this.messageConverter);
      }
      kafkaTemplate.setProducerListener(kafkaProducerListener);
      kafkaTemplate.setDefaultTopic(this.properties.getTemplate().getDefaultTopic());
      return kafkaTemplate;
   }
   @Bean
   @ConditionalOnMissingBean(ConsumerFactory.class)
   public ConsumerFactory<?, ?> kafkaConsumerFactory() {
      return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(
            this.properties.buildConsumerProperties());
   }
   @Bean
   @ConditionalOnMissingBean(ProducerFactory.class)
   public ProducerFactory<?, ?> kafkaProducerFactory() {
      DefaultKafkaProducerFactory<?, ?> factory = new DefaultKafkaProducerFactory<>(
            this.properties.buildProducerProperties());
      String transactionIdPrefix = this.properties.getProducer()
            .getTransactionIdPrefix();
      if (transactionIdPrefix != null) {
         factory.setTransactionIdPrefix(transactionIdPrefix);
      }
      return factory;
   }
  //略略略
}

spring boot下手动配置kafka

由于需要对某些特殊配置进行配置，我们可能需要手动配置kafka相关的bean，创建一个配置类如下，类似于

org.springframework.boot.autoconfigure.kafka.KafkaAutoConfiguration，这里创建了对应类型的bean之后，org.springframework.boot.autoconfigure.kafka.KafkaAutoConfiguration中的对应Bean定义将不起作用。

所有的生产者配置可以参考ProducerConfig类，所有的消费者配置可以参考ConsumerConfig类。

/**
 * kafka配置，实际上，在KafkaAutoConfiguration中已经有默认的根据配置文件信息创建配置，但是自动配置属性没有涵盖所有
 * 我们可以自定义创建相关bean，进行如下配置
 *
 * @author zhoujy
 * @date 2018年12月17日
 **/
@Configuration
public class KafkaConfig {
    @Value("${spring.kafka.consumer.bootstrap-servers}")
    private String bootstrapServers;
    //构造消费者属性map，ConsumerConfig中的可配置属性比spring boot自动配置要多
    private Map<String, Object> consumerProperties(){
        Map<String, Object> props = new HashMap<>();
        props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false);
        props.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, "15000");
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, IntegerDeserializer.class);
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
        props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG, 5);
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "activity-service");
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);
        return props;
    }
    /**
     * 不使用spring boot默认方式创建的DefaultKafkaConsumerFactory，重新定义创建方式
     * @return
     */
    @Bean("consumerFactory")
    public DefaultKafkaConsumerFactory consumerFactory(){
        return new DefaultKafkaConsumerFactory(consumerProperties());
    }
    @Bean("listenerContainerFactory")
    //个性化定义消费者
    public ConcurrentKafkaListenerContainerFactory listenerContainerFactory(DefaultKafkaConsumerFactory consumerFactory) {
        //指定使用DefaultKafkaConsumerFactory
        ConcurrentKafkaListenerContainerFactory factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory();
        factory.setConsumerFactory(consumerFactory);
        
 //设置消费者ack模式为手动，看需求设置  
        factory.getContainerProperties().setAckMode(AbstractMessageListenerContainer.AckMode.MANUAL_IMMEDIATE);
        //设置可批量拉取消息消费，拉取数量一次3，看需求设置
        factory.setConcurrency(3);
        factory.setBatchListener(true);
        return factory;
    }
   /* @Bean
     //代码创建方式topic
    public NewTopic batchTopic() {
        return new NewTopic("topic.quick.batch", 8, (short) 1);
    }*/
    //创建生产者配置map，ProducerConfig中的可配置属性比spring boot自动配置要多
    private Map<String, Object> producerProperties(){
        Map<String, Object> props = new HashMap<>();
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, IntegerSerializer.class);
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "-1");
        props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 5);
        props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 500);
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);
        return props;
    }
    /**
     * 不使用spring boot的KafkaAutoConfiguration默认方式创建的DefaultKafkaProducerFactory，重新定义
     * @return
     */
    @Bean("produceFactory")
    public DefaultKafkaProducerFactory produceFactory(){
        return new DefaultKafkaProducerFactory(producerProperties());
    }
    /**
     * 不使用spring boot的KafkaAutoConfiguration默认方式创建的KafkaTemplate，重新定义
     * @param produceFactory
     * @return
     */
    @Bean
    public KafkaTemplate kafkaTemplate(DefaultKafkaProducerFactory produceFactory){
        return new KafkaTemplate(produceFactory);
    }
}

生产者的使用方式，跟自动配置一样，直接注入KafkaTemplate即可。主要是消费者的使用有些不同。

批量消费消息

上面的消费者配置配置了一个bean，@Bean(“listenerContainerFactory”)，这个bean可以指定为消费者，注解方式中是如下的使用方式。

containerFactory = "listenerContainerFactory"指定了使用listenerContainerFactory作为消费者。

注意registryReceiver中的参数，ConsumerRecord对比之前的消费者，因为设置listenerContainerFactory是批量消费，因此ConsumerRecord是一个List，如果不是批量消费的话，相对应就是一个对象。
注意第二个参数Acknowledgment，这个参数只有在设置消费者的ack应答模式为AckMode.MANUAL_IMMEDIATE才能注入，意思是需要手动ack。

@Component
@Slf4j
public class KafkaMessageReceiver {   
    /**
     * listenerContainerFactory设置了批量拉取消息，因此参数是List<ConsumerRecord<Integer, String>>，否则是ConsumerRecord
     * @param integerStringConsumerRecords
     * @param acknowledgment
     */
    @KafkaListener(topics = {"test"}, containerFactory = "listenerContainerFactory")
    public void registryReceiver(List<ConsumerRecord<Integer, String>> integerStringConsumerRecords, Acknowledgment acknowledgment) {
        Iterator<ConsumerRecord<Integer, String>> it = integerStringConsumerRecords.iterator();
        while (it.hasNext()){
            ConsumerRecord<Integer, String> consumerRecords = it.next();
            //dosome
             acknowledgment.acknowledge();
        }
    } 
}

如果不想要批量消费消息，那就可以另外定义一个bean类似于@Bean(“listenerContainerFactory”)，如下,只要不设置批量消费即可。

@Bean("listenerContainerFactory2")
    //个性化定义消费者
    public ConcurrentKafkaListenerContainerFactory listenerContainerFactory2(DefaultKafkaConsumerFactory consumerFactory) {
        //指定使用DefaultKafkaConsumerFactory
        ConcurrentKafkaListenerContainerFactory factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory();
        factory.setConsumerFactory(consumerFactory);
        
 //设置消费者ack模式为手动，看需求设置  
        factory.getContainerProperties().setAckMode(AbstractMessageListenerContainer.AckMode.MANUAL_IMMEDIATE);
        return factory;
    }

spring boot整合kafka报错

Timeout expired while fetching topic metadata

这种报错应检查 kafka连接问题，服务是否启动，端口是否正确。

Kafka Producer error Expiring 10 record(s) for TOPIC:XXXXXX: xxx ms has passed since batch creation plus linger time

这种报错要考虑kafka和spring对应的版本问题，我的springboot 2.1.2在使用kafka_2.12-2.1.1时出现此问题，将kafka版本换为2.11-1.1.1后，问题解决。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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