这篇文章主要介绍了Spring纯Java配置集成kafka代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
KafkaConfig.java
package com.niugang.config;import java.util.HashMap;import java.util.Map;import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;import org.apache.kafka.clients.consumer.OffsetAndMetadata;import org.apache.kafka.clients.consumer.OffsetCommitCallback;import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;import org.apache.kafka.common.TopicPartition;import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;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 org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaProducerFactory;import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;import org.springframework.kafka.core.ProducerFactory;import org.springframework.kafka.listener.AbstractMessageListenerContainer;import com.niugang.controller.SenderConttoller;/** * * @ClassName: KafkaConfig * @Description:kafka配置类,基于spring java纯配置的 * @author: niugang * @date: 2018年10月20日 下午8:04:26 * @Copyright: 863263957@qq.com. All rights reserved. * */@Configuration@EnableKafkapublic class KafkaConfig { private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(KafkaConfig.class); @Bean public ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> kafkaListenerContainerFactory() { ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>(); // 偏移量提交方式 // factory.getContainerProperties().setAckMode(AbstractMessageListenerContainer.AckMode.COUNT); // 异步提交偏移量(默认就是true) // factory.getContainerProperties().setSyncCommits(true); //回调函数经常用于记录提交错误 /*factory.getContainerProperties().setCommitCallback(new OffsetCommitCallback() { @Override public void onComplete(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets, Exception exception) { if (exception != null) { logger.error("Commit failed for effsets {}", offsets, exception); } } });*/ factory.setConsumerFactory(consumerFactory()); return factory; } /** * 消费者工厂配置 * * @return */ @Bean public ConsumerFactory<String, String> consumerFactory() { return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(consumerProps()); } /** * 生产者工厂配置 * * @return */ @Bean public ProducerFactory<String, String> producerFactory() { return new DefaultKafkaProducerFactory<>(senderProps()); } /** * kafka发送消息模板 * * @return */ @Bean public KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate() { return new KafkaTemplate<String, String>(producerFactory()); } /** * 消费者监听 * * @return */ @Bean public ConsumerListener listener() { return new ConsumerListener(); } /** * 消费配置方法 * * @return */ private Map<String, Object> consumerProps() { Map<String, Object> props = new HashMap<>(); props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092"); props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "kafka_group_1"); /** * enable.auto.commit 默认5秒自动提交偏移量 */ props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, true); props.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "100"); props.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, "15000"); /** * kafka是基于key-value键值对的，以下配置key和value的反序列化放 */ props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class); props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class); return props; } /** * 生产者配置方法 * * 生产者有三个必选属性 * <p> * 1.bootstrap.servers broker地址清单，清单不要包含所有的broker地址， * 生产者会从给定的broker里查找到其他broker的信息。不过建议至少提供两个broker信息，一旦 其中一个宕机，生产者仍能能够连接到集群上。 * </p> * <p> * 2.key.serializer broker希望接收到的消息的键和值都是字节数组。 生产者用对应的类把键对象序列化成字节数组。 * </p> * <p> * 3.value.serializer 值得序列化方式 * </p> * * * @return */ private Map<String, Object> senderProps() { Map<String, Object> props = new HashMap<>(); props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092"); /** * 当从broker接收到的是临时可恢复的异常时，生产者会向broker重发消息，但是不能无限 * 制重发，如果重发次数达到限制值，生产者将不会重试并返回错误。 * 通过retries属性设置。默认情况下生产者会在重试后等待100ms，可以通过 retries.backoff.ms属性进行修改 */ props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 0); /** * 在考虑完成请求之前，生产者要求leader收到的确认数量。这可以控制发送记录的持久性。允许以下设置： * <ul> * <li> * <code> acks = 0 </ code>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。在这种情况下，无法保证服务器已收到记录，并且 * <code>retries </ code>配置将不会生效（因为客户端通常不会知道任何故障）。为每条记录返回的偏移量始终设置为-1。 * <li> <code> acks = 1 </code> * 这意味着leader会将记录写入其本地日志，但无需等待所有follower的完全确认即可做出回应。在这种情况下， * 如果leader在确认记录后立即失败但在关注者复制之前，则记录将丢失。 * <li><code> acks = all </code> * 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设置 */ props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "1"); /** * 当有多条消息要被发送到统一分区是，生产者会把他们放到统一批里。kafka通过批次的概念来 提高吞吐量，但是也会在增加延迟。 */ // 以下配置当缓存数量达到16kb，就会触发网络请求，发送消息 props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16384); // 每条消息在缓存中的最长时间，如果超过这个时间就会忽略batch.size的限制，由客户端立即将消息发送出去 props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 1); props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 33554432); // key的序列化方式 props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class); // value序列化方式 props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class); return props; }}
ConsumerListener.java
package com.niugang.config;import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;/** * * @ClassName: ConsumerListener * @Description:消费者监听 * @author: niugang * @date: 2018年10月21日 下午2:05:21 * @Copyright: 863263957@qq.com. All rights reserved. * */public class ConsumerListener { /** * topicPattern:支持正则表达式 * @param foo */ @KafkaListener(id = "foo", topics = "annotated1") public void listen1(String foo) { System.out.println("接收消息为："+foo); }}
源码：https://gitee.com/niugangxy/kafka/tree/master/kafka-spring-boot
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本文标题: Spring纯Java配置集成kafka代码实例
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