1、前言
圣诞节的到来，程序员不会收到圣诞老人的🎁，但可以自己满足一下自己，所以，趁着有时间，就记录一下这会儿撸了些什么代码吧！！！
因为业务原因，需要在系统内新增其他的kakfa配置使用，所以今天研究的是怎么在系统内整合多套kafka配置使用。
2、整合kafka实践
首先，引入pom依赖，我的版本是 2.3.1 ：
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<dependency>
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<groupId>org.springframework.kafka
</groupId>
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<artifactId>spring-kafka
</artifactId>
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</dependency>
然后，设置properties配置：
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spring.kafka.bootstrap-servers=127.0.0.1:9090,127.0.0.1:9091,127.0.0.1:9092
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spring.kafka2.bootstrap-servers=127.0.0.2:9090,127.0.0.2:9091,127.0.0.2:9092
另外还可以设置很多其他配置，例如生产者、消费者各自的消息序列化、消费模式等等，
具体的配置样例，请参考如下：
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#################consumer的配置参数（开始）#################
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#如果'enable.auto.commit'为true，则消费者偏移自动提交给Kafka的频率（以毫秒为单位），默认值为5000。
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spring.kafka.consumer.auto-commit-interval;
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#当Kafka中没有初始偏移量或者服务器上不再存在当前偏移量时该怎么办，默认值为latest，表示自动将偏移重置为最新的偏移量
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# latest：不存在offset时，消费最新的消息
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# earliest：不存在offset时，从最早消息开始消费
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# none ：不存在offset时，直接报错
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spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=latest;
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#以逗号分隔的主机：端口对列表，用于建立与Kafka群集的初始连接。
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spring.kafka.consumer.bootstrap-servers;
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#ID在发出请求时传递给服务器;用于服务器端日志记录。
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spring.kafka.consumer.client-id;
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#如果为true，则消费者的偏移量将在后台定期提交，默认值为true
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spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=
true;
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#如果没有足够的数据立即满足“fetch.min.bytes”给出的要求，服务器在回答获取请求之前将阻塞的最长时间（以毫秒为单位）
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#默认值为500
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spring.kafka.consumer.fetch-max-wait;
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#服务器应以字节为单位返回获取请求的最小数据量，默认值为1，对应的kafka的参数为fetch.min.bytes。
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spring.kafka.consumer.fetch-min-size;
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#用于标识此使用者所属的使用者组的唯一字符串。
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spring.kafka.consumer.group-id;
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#心跳与消费者协调员之间的预期时间（以毫秒为单位），默认值为3000
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spring.kafka.consumer.heartbeat-interval;
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#密钥的反序列化器类，实现类实现了接口org.apache.kafka.common.serialization.Deserializer
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spring.kafka.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
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#值的反序列化器类，实现类实现了接口org.apache.kafka.common.serialization.Deserializer
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spring.kafka.consumer.value-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
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#一次调用poll()操作时返回的最大记录数，默认值为500
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spring.kafka.consumer.max-poll-records;
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#################consumer的配置参数（结束）#################
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#################producer的配置参数（开始）#################
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#procedure要求leader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，其值可以为如下：
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#acks = 0 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，并且重试配置将不会生效（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。
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#acks = 1 这意味着leader会将记录写入其本地日志，但无需等待所有副本服务器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，但在将数据复制到所有的副本服务器之前，则记录将会丢失。
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#acks = all 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服务器仍然存活，记录就不会丢失，这是最强有力的保证，这相当于acks = -1的设置。
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#可以设置的值为：all, -1, 0, 1
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spring.kafka.producer.acks=1
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#每当多个记录被发送到同一分区时，生产者将尝试将记录一起批量处理为更少的请求，
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#这有助于提升客户端和服务器上的性能，此配置控制默认批量大小（以字节为单位），默认值为16384
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spring.kafka.producer.batch-size=16384
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#以逗号分隔的主机：端口对列表，用于建立与Kafka群集的初始连接
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spring.kafka.producer.bootstrap-servers
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#生产者可用于缓冲等待发送到服务器的记录的内存总字节数，默认值为33554432
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spring.kafka.producer.buffer-memory=33554432
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#ID在发出请求时传递给服务器，用于服务器端日志记录
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spring.kafka.producer.client-id
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#生产者生成的所有数据的压缩类型，此配置接受标准压缩编解码器（'gzip'，'snappy'，'lz4'），
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#它还接受'uncompressed'以及'producer'，分别表示没有压缩以及保留生产者设置的原始压缩编解码器，
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#默认值为producer
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spring.kafka.producer.compression-type=producer
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#key的Serializer类，实现类实现了接口org.apache.kafka.common.serialization.Serializer
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spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
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#值的Serializer类，实现类实现了接口org.apache.kafka.common.serialization.Serializer
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spring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
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#如果该值大于零时，表示启用重试失败的发送次数
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spring.kafka.producer.retries
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#################producer的配置参数（结束）#################
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#################listener的配置参数（结束）#################
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#侦听器的AckMode,参见https://docs.spring.io/spring-kafka/reference/htmlsingle/#committing-offsets
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#当enable.auto.commit的值设置为false时，该值会生效；为true时不会生效
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spring.kafka.listener.ack-mode;
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#在侦听器容器中运行的线程数
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spring.kafka.listener.concurrency;
-
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#轮询消费者时使用的超时（以毫秒为单位）
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spring.kafka.listener.poll-timeout;
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#当ackMode为“COUNT”或“COUNT_TIME”时，偏移提交之间的记录数
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spring.kafka.listener.ack-count;
-
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#当ackMode为“TIME”或“COUNT_TIME”时，偏移提交之间的时间（以毫秒为单位）
-
spring.kafka.listener.ack-time;
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#################listener的配置参数（结束）#################
最后，编写kafka的config配置类：
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package ***.***.***.kafka;
-
-
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
-
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
-
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
-
import org.springframework.context.annotation.Bean;
-
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
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import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafka;
-
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;
-
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@Configuration
-
@EnableKafka
-
public
class
KafkaConfiuration {
-
-
@Value("${spring.kafka.bootstrap-servers}")
-
private String bootstrapServer;
-
-
@Value("${spring.kafka2.bootstrap-servers}")
-
private String bootstrapServer2;
-
-
@Bean("kafkaTemplateOne")
-
public KafkaTemplate<String, String>
oneReqKafkaTemplate
() {
-
return
new
KafkaTemplate<>(oneEnquiryReqFactory());
-
}
-
-
@Bean
-
public ProducerFactory<String, String>
oneEnquiryReqFactory
() {
-
return
new
DefaultKafkaProducerFactory<>(oneProducerConfigs());
-
}
-
-
@Bean
-
public Map<String, Object>
oneProducerConfigs
() {
-
Map<String, Object> props =
new
HashMap<>();
-
props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServer);
-
props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
-
props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
-
return props;
-
}
-
-
@Bean("kafkaTemplateTwo")
-
public KafkaTemplate<String, String>
twoKafkaTemplate
() {
-
return
new
KafkaTemplate<>(twoFactory());
-
}
-
-
@Bean
-
public ProducerFactory<String, String>
twoFactory
() {
-
return
new
DefaultKafkaProducerFactory<>(twoProducerConfigs());
-
}
-
-
@Bean
-
public Map<String, Object>
twoProducerConfigs
() {
-
Map<String, Object> props =
new
HashMap<>();
-
props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServer2);
-
props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
-
props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
-
return props;
-
}
-
}
配置完成之后，就可以直接使用啦：
-
package ***.***.***.controller;
-
-
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
-
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
-
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
-
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
-
-
import javax.annotation.Resource;
-
-
@RestController
-
public
class
KafkaTestController {
-
-
@Resource(name = "kafkaTemplateOne")
-
private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplateOne;
-
-
@Resource(name = "kafkaTemplateTwo")
-
private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplateTwo;
-
-
private
final
static
String
TOPIC1
=
"testTopic1";
-
private
final
static
String
TOPIC2
=
"testTopic2";
-
-
@PostMapping("/testKafka")
-
public
void
testKafka
(){
-
kafkaTemplateOne.send(TOPIC1,
"test message 1");
-
kafkaTemplateTwo.send(TOPIC2,
"test message 2");
-
}
-
-
@KafkaListener(groupId = "TOPIC_DATA_ACCOUNT_GROUPID",topics = TOPIC1)
-
public
void
receiveMsg
(String msg){
-
System.out.println(TOPIC1+
" 接收到的消息是："+msg);
-
}
-
-
@KafkaListener(groupId = "TOPIC_DATA_ACCOUNT_GROUPID",topics = TOPIC2)
-
public
void
receiveMsg1
(String msg){
-
System.out.println(TOPIC2+
" 接收到的消息是："+msg);
-
}
-
}
-
效果如下：
2022-11-15 18:35:28,973 [kafka-producer-network-thread | producer-2] [] INFO (Metadata.java:261)- [Producer clientId=producer-2] Cluster ID: SrufjpSTQpiu0QseCKbwYg
testTopic2 接收到的消息是：test message 2
testTopic1 接收到的消息是：test message 1
3、总结
本次的记录内容，只是简单的demo实践，具体的使用情况，可以根据自身系统设置详细配置处理。
若有疑问，欢迎留言讨论~~。
最后祝大家圣诞节快乐，新年快到了，继续加油吧！！！
转载：https://blog.csdn.net/yy339452689/article/details/128457739
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