标签：Kafka3.Kafka-eagle3； 。

1、简介

Kafka是一个开源的分布式事件流平台，常被用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用，基于Zookeeper协调的处理平台，也是一种消息系统，具有更好的吞吐量、内置分区、复制和容错，这使得它成为大规模消息处理应用程序的一个很好的解决方案； 。

2、环境搭建

1、Kafka部署

                        
                          1、下载安装包：kafka_2.13-3.5.0.tgz

2、配置环境变量

open -e ~/.bash_profile

export KAFKA_HOME=/本地路径/kafka3.5
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin

source ~/.bash_profile

3、该目录【kafka3.5/bin】启动zookeeper
zookeeper-server-start.sh ../config/zookeeper.properties

4、该目录【kafka3.5/bin】启动kafka
kafka-server-start.sh ../config/server.properties

                        
                      

2、Kafka测试

                        
                          1、生产者
kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test-topic
>id-1-message
>id-2-message

2、消费者
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test-topic
id-1-message
id-2-message

3、查看topic列表
kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --list
test-topic

4、查看消息列表
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test-topic --from-beginning --partition 0
id-1-message
id-2-message

                        
                      

3、可视化工具

配置和部署 。

                        
                          1、下载安装包：kafka-eagle-bin-3.0.2.tar.gz

2、配置环境变量

open -e ~/.bash_profile

export KE_HOME=/本地路径/efak-web-3.0.2
export PATH=$PATH:$KE_HOME/bin

source ~/.bash_profile

3、修改配置文件：system-config.properties

efak.zk.cluster.alias=cluster1
cluster1.zk.list=localhost:2181
efak.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/kafka-eagle

4、本地新建数据库：kafka-eagle，注意用户名和密码是否一致

5、启动命令
efak-web-3.0.2/bin/ke.sh start
命令语法: ./ke.sh {start|stop|restart|status|stats|find|gc|jdk|version|sdate|cluster}

6、本地访问【localhost:8048】 username:admin password:123456

                        
                      

KSQL语句测试 。

                        
                          select * from `test-topic` where `partition` in (0)  order by `date` desc limit 5

                        
                      

                        
                          select * from `test-topic` where `partition` in (0) and msg like '%5%' order by `date` desc limit 3

                        
                      

3、工程搭建

1、工程结构

2、依赖管理

这里关于依赖的管理就比较复杂了，首先 spring-kafka 组件选择与boot框架中spring相同的依赖，即 6.0.10 版本，在 spring-kafka 最近的版本中 3.0.8 符合； 。

但是该版本使用的是 kafka-clients 组件的 3.3.2 版本，在Spring文档的kafka模块中，明确说明 spring-boot:3.1 要使用 kafka-clients:3.4 ，所以从 spring-kafka 组件中排除掉，重新依赖 kafka-clients 组件； 。

                        
                          <dependency>
    <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
    <artifactId>spring-kafka</artifactId>
    <version>${spring-kafka.version}</version>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-clients</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
    <version>${kafka-clients.version}</version>
</dependency>

                        
                      

3、配置文件

配置kafka连接地址，监听器的消息应答机制，消费者的基础模式； 。

                        
                          spring:
  # kafka配置
  kafka:
    bootstrap-servers: localhost:9092
    listener:
      missing-topics-fatal: false
      ack-mode: manual_immediate
    consumer:
      group-id: boot-kafka-group
      enable-auto-commit: false
      max-poll-records: 10
      properties:
        max.poll.interval.ms: 3600000

                        
                      

4、基础用法

1、消息生产

模板类 KafkaTemplate 用于执行高级的操作，封装各种消息发送的方法，在该方法中，通过 topic 和 key 以及消息主体，实现消息的生产； 。

                        
                          @RestController
public class ProducerWeb {

    @Resource
    private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

    @GetMapping("/send/msg")
    public String sendMsg (){
        try {
            // 构建消息主体
            JsonMapper jsonMapper = new JsonMapper();
            String msgBody = jsonMapper.writeValueAsString(new MqMsg(7,"boot-kafka-msg"));
            // 发送消息
            kafkaTemplate.send("boot-kafka-topic","boot-kafka-key",msgBody);
        } catch (JsonProcessingException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return "OK" ;
    }
}

                        
                      

2、消息消费

编写消息监听类，通过 KafkaListener 注解控制监听的具体信息，在实现消息生产和消费的方法测试后，使用可视化工具 kafka-eagle 查看topic和消息列表； 。

                        
                          @Component
public class ConsumerListener {

    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(ConsumerListener.class);

    @KafkaListener(topics = "boot-kafka-topic")
    public void listenUser (ConsumerRecord<?,String> record, Acknowledgment acknowledgment) {
        try {
            String key =  String.valueOf(record.key());
            String body = record.value();
            log.info("\n=====\ntopic:boot-kafka-topic，key{}，body:{}\n=====\n",key,body);
        } catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        } finally {
            acknowledgment.acknowledge();
        }
    }
}

                        
                      

5、参考源码

                        
                          文档仓库：
https://gitee.com/cicadasmile/butte-java-note

源码仓库：
https://gitee.com/cicadasmile/butte-spring-parent

                        
                      

最后此篇关于SpringBoot3集成Kafka的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于SpringBoot3集成Kafka的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。