本文是SpringBoot+Kafka的实战讲解，如果对kafka的架构原理还不了解的读者，建议先看一下 《大白话kafka架构原理》、 《秒懂kafka HA（高可用）》两篇文章。
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目录 一、环境准备 二、生产者实践

• 普通生产者
• 带回调的生产者
• 自定义分区器
• kafka事务提交

三、消费者实践

• 简单消费
• 指定topic、partition、offset消费
• 批量消费
• 监听异常处理器
• 消息过滤器
• 消息转发
• 定时启动/停止监听器

一、环境准备 1、在项目中连接kafka
因为是外网，首先要开放kafka配置文件中的如下配置（其中IP为公网IP），

advertised.listeners=PLAINTEXT://112.126.74.249:9092

2、创建Topic
在开始前我们先创建两个topic：topic1、topic2，其分区和副本数都设置为2，用来测试，

[root@iZ2zegzlkedbo3e64vkbefZ ~]#cd /usr/local/kafka-cluster/kafka1/bin/ [root@iZ2zegzlkedbo3e64vkbefZ bin]# ./kafka-topics.sh --create --zookeeper 172.17.80.219:2181 --replication-factor 2 --partitions 2 --topic topic1 Created topic topic1. [root@iZ2zegzlkedbo3e64vkbefZ bin]# ./kafka-topics.sh --create --zookeeper 172.17.80.219:2181 --replication-factor 2 --partitions 2 --topic topic2 Created topic topic2.

当然我们也可以不手动创建topic，在执行代码kafkaTemplate.send("topic1", normalMessage)发送消息时，kafka会帮我们自动完成topic的创建工作，但这种情况下创建的topic默认只有一个分区，分区也没有副本。所以，我们可以在项目中新建一个配置类专门用来初始化topic，如下，

@Configuration public class KafkaInitialConfiguration { // 创建一个名为testtopic的Topic并设置分区数为8，分区副本数为2 @Bean public NewTopic initialTopic() { return new NewTopic("testtopic",8, (short) 2 ); } ? // 如果要修改分区数，只需修改配置值重启项目即可 // 修改分区数并不会导致数据的丢失，但是分区数只能增大不能减小 @Bean public NewTopic updateTopic() { return new NewTopic("testtopic",10, (short) 2 ); } }

3、新建SpringBoot项目
① 引入pom依赖

org.springframework.kafka spring-kafka

② application.propertise配置（本文用到的配置项这里全列了出来）

###########【Kafka集群】########### spring.kafka.bootstrap-servers=112.126.74.249:9092,112.126.74.249:9093 ###########【初始化生产者配置】########### # 重试次数 spring.kafka.producer.retries=0 # 应答级别:多少个分区副本备份完成时向生产者发送ack确认(可选0、1、all/-1) spring.kafka.producer.acks=1 # 批量大小 spring.kafka.producer.batch-size=16384 # 提交延时 spring.kafka.producer.properties.linger.ms=0 # 当生产端积累的消息达到batch-size或接收到消息linger.ms后,生产者就会将消息提交给kafka # linger.ms为0表示每接收到一条消息就提交给kafka,这时候batch-size其实就没用了 ? # 生产端缓冲区大小 spring.kafka.producer.buffer-memory = 33554432 # Kafka提供的序列化和反序列化类 spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer spring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer # 自定义分区器 # spring.kafka.producer.properties.partitioner.class=com.felix.kafka.producer.CustomizePartitioner ? ###########【初始化消费者配置】########### # 默认的消费组ID spring.kafka.consumer.properties.group.id=defaultConsumerGroup # 是否自动提交offset spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=true # 提交offset延时(接收到消息后多久提交offset) spring.kafka.consumer.auto.commit.interval.ms=1000 # 当kafka中没有初始offset或offset超出范围时将自动重置offset # earliest:重置为分区中最小的offset; # latest:重置为分区中最新的offset(消费分区中新产生的数据); # none:只要有一个分区不存在已提交的offset,就抛出异常; spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=latest # 消费会话超时时间(超过这个时间consumer没有发送心跳,就会触发rebalance操作) spring.kafka.consumer.properties.session.timeout.ms=120000 # 消费请求超时时间 spring.kafka.consumer.properties.request.timeout.ms=180000 # Kafka提供的序列化和反序列化类 spring.kafka.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer spring.kafka.consumer.value-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer # 消费端监听的topic不存在时，项目启动会报错(关掉) spring.kafka.listener.missing-topics-fatal=false # 设置批量消费 # spring.kafka.listener.type=batch # 批量消费每次最多消费多少条消息 # spring.kafka.consumer.max-poll-records=50

二、生产者实践 1、简单生产者

@RestController public class KafkaProducer { @Autowired private KafkaTemplate kafkaTemplate; ? // 发送消息 @GetMapping("/kafka/normal/{message}") public void sendMessage1(@PathVariable("message") String normalMessage) { kafkaTemplate.send("topic1", normalMessage); } }

2、简单消费

@Component public class KafkaConsumer { // 消费监听 @KafkaListener(topics = {"topic1"}) public void onMessage1(ConsumerRecord record){ // 消费的哪个topic、partition的消息,打印出消息内容 System.out.println("简单消费："+record.topic()+"-"+record.partition()+"-"+record.value()); } }

上面示例创建了一个生产者，发送消息到topic1，消费者监听topic1消费消息。监听器用@KafkaListener注解，topics表示监听的topic，支持同时监听多个，用英文逗号分隔。启动项目，postman调接口触发生产者发送消息，

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可以看到监听器消费成功，
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3、带回调的生产者
kafkaTemplate提供了一个回调方法addCallback，我们可以在回调方法中监控消息是否发送成功 或 失败时做补偿处理，有两种写法， 方式一：

@GetMapping("/kafka/callbackOne/{message}") public void sendMessage2(@PathVariable("message") String callbackMessage) { kafkaTemplate.send("topic1", callbackMessage).addCallback(success -> { // 消息发送到的topic String topic = success.getRecordMetadata().topic(); // 消息发送到的分区 int partition = success.getRecordMetadata().partition(); // 消息在分区内的offset long offset = success.getRecordMetadata().offset(); System.out.println("发送消息成功:" + topic + "-" + partition + "-" + offset); }, failure -> { System.out.println("发送消息失败:" + failure.getMessage()); }); }

方式二：

@GetMapping("/kafka/callbackTwo/{message}") public void sendMessage3(@PathVariable("message") String callbackMessage) { kafkaTemplate.send("topic1", callbackMessage).addCallback(new ListenableFutureCallback>() { @Override public void onFailure(Throwable ex) { System.out.println("发送消息失败："+ex.getMessage()); } @Override public void onSuccess(SendResult result) { System.out.println("发送消息成功：" + result.getRecordMetadata().topic() + "-" + result.getRecordMetadata().partition() + "-" + result.getRecordMetadata().offset()); } }); }

4、自定义分区器
我们知道，kafka中每个topic被划分为多个分区，那么生产者将消息发送到topic时，具体追加到哪个分区呢？这就是所谓的分区策略，Kafka 为我们提供了默认的分区策略，同时它也支持自定义分区策略。其路由机制为： ① 若发送消息时指定了分区（即自定义分区策略），则直接将消息append到指定分区； ② 若发送消息时未指定 patition，但指定了 key（kafka允许为每条消息设置一个key），则对key值进行hash计算，根据计算结果路由到指定分区，这种情况下可以保证同一个 Key 的所有消息都进入到相同的分区； ③patition 和 key 都未指定，则使用kafka默认的分区策略，轮询选出一个 patition； ※ 我们来自定义一个分区策略，将消息发送到我们指定的partition，首先新建一个分区器类实现Partitioner接口，重写方法，其中partition方法的返回值就表示将消息发送到几号分区，

public class CustomizePartitioner implements Partitioner { @Override public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) { // 自定义分区规则(这里假设全部发到0号分区) // ...... return 0; } ? @Override public void close() { ? } ? @Override public void configure(Map configs) { ? } }

在application.propertise中配置自定义分区器，配置的值就是分区器类的全路径名，

# 自定义分区器 spring.kafka.producer.properties.partitioner.class=com.felix.kafka.producer.CustomizePartitioner

如果在发送消息时需要创建事务，可以使用 KafkaTemplate 的 executeInTransaction 方法来声明事务，

@GetMapping("/kafka/transaction") public void sendMessage7(){ // 声明事务：后面报错消息不会发出去 kafkaTemplate.executeInTransaction(operations -> { operations.send("topic1","test executeInTransaction"); throw new RuntimeException("fail"); }); ? // 不声明事务：后面报错但前面消息已经发送成功了 kafkaTemplate.send("topic1","test executeInTransaction"); throw new RuntimeException("fail"); }

三、消费者实践 1、指定topic、partition、offset消费
前面我们在监听消费topic1的时候，监听的是topic1上所有的消息，如果我们想指定topic、指定partition、指定offset来消费呢？也很简单，@KafkaListener注解已全部为我们提供，

/** * @Title 指定topic、partition、offset消费 * @Description 同时监听topic1和topic2，监听topic1的0号分区、topic2的 "0号和1号" 分区，指向1号分区的offset初始值为8 * @Author long.yuan * @Date 2020/3/22 13:38 * @Param [record] * @return void **/ @KafkaListener(id = "consumer1",groupId = "felix-group",topicPartitions = { @TopicPartition(topic = "topic1", partitions = { "0" }), @TopicPartition(topic = "topic2", partitions = "0", partitionOffsets = @PartitionOffset(partition = "1", initialOffset = "8")) }) public void onMessage2(ConsumerRecord record) { System.out.println("topic:"+record.topic()+"|partition:"+record.partition()+"|offset:"+record.offset()+"|value:"+record.value()); }

属性解释：
① id：消费者ID； ② groupId：消费组ID； ③ topics：监听的topic，可监听多个； ④ topicPartitions：可配置更加详细的监听信息，可指定topic、parition、offset监听。 上面onMessage2监听的含义：监听topic1的0号分区，同时监听topic2的0号分区和topic2的1号分区里面offset从8开始的消息。 注意：topics和topicPartitions不能同时使用； 2、批量消费
设置application.prpertise开启批量消费即可，

# 设置批量消费 spring.kafka.listener.type=batch # 批量消费每次最多消费多少条消息 spring.kafka.consumer.max-poll-records=50

接收消息时用List来接收，监听代码如下，

@KafkaListener(id = "consumer2",groupId = "felix-group", topics = "topic1") public void onMessage3(List> records) { System.out.println(">>>批量消费一次，records.size()="+records.size()); for (ConsumerRecord record : records) { System.out.println(record.value()); } }

3、ConsumerAwareListenerErrorHandler 异常处理器
通过异常处理器，我们可以处理consumer在消费时发生的异常。 新建一个 ConsumerAwareListenerErrorHandler 类型的异常处理方法，用@Bean注入，BeanName默认就是方法名，然后我们将这个异常处理器的BeanName放到@KafkaListener注解的errorHandler属性里面，当监听抛出异常的时候，则会自动调用异常处理器，

// 新建一个异常处理器，用@Bean注入 @Bean public ConsumerAwareListenerErrorHandler consumerAwareErrorHandler() { return (message, exception, consumer) -> { System.out.println("消费异常："+message.getPayload()); return null; }; } ? // 将这个异常处理器的BeanName放到@KafkaListener注解的errorHandler属性里面 @KafkaListener(topics = {"topic1"},errorHandler = "consumerAwareErrorHandler") public void onMessage4(ConsumerRecord record) throws Exception { throw new Exception("简单消费-模拟异常"); } ? // 批量消费也一样，异常处理器的message.getPayload()也可以拿到各条消息的信息 @KafkaListener(topics = "topic1",errorHandler="consumerAwareErrorHandler") public void onMessage5(List> records) throws Exception { System.out.println("批量消费一次..."); throw new Exception("批量消费-模拟异常"); }

执行看一下效果，

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4、消息过滤器
消息过滤器可以在消息抵达consumer之前被拦截，在实际应用中，我们可以根据自己的业务逻辑，筛选出需要的信息再交由KafkaListener处理，不需要的消息则过滤掉。 配置消息过滤只需要为 监听器工厂 配置一个RecordFilterStrategy（消息过滤策略），返回true的时候消息将会被抛弃，返回false时，消息能正常抵达监听容器。

@Component public class KafkaConsumer { @Autowired ConsumerFactory consumerFactory; ? // 消息过滤器 @Bean public ConcurrentKafkaListenerContainerFactory filterContainerFactory() { ConcurrentKafkaListenerContainerFactory factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory(); factory.setConsumerFactory(consumerFactory); // 被过滤的消息将被丢弃 factory.setAckDiscarded(true); // 消息过滤策略 factory.setRecordFilterStrategy(consumerRecord -> { if (Integer.parseInt(consumerRecord.value().toString()) % 2 == 0) { return false; } //返回true消息则被过滤 return true; }); return factory; } ? // 消息过滤监听 @KafkaListener(topics = {"topic1"},containerFactory = "filterContainerFactory") public void onMessage6(ConsumerRecord record) { System.out.println(record.value()); } }

上面实现了一个"过滤奇数、接收偶数"的过滤策略，我们向topic1发送0-99总共100条消息，看一下监听器的消费情况，可以看到监听器只消费了偶数，

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5、消息转发
在实际开发中，我们可能有这样的需求，应用A从TopicA获取到消息，经过处理后转发到TopicB，再由应用B监听处理消息，即一个应用处理完成后将该消息转发至其他应用，完成消息的转发。 在SpringBoot集成Kafka实现消息的转发也很简单，只需要通过一个@SendTo注解，被注解方法的return值即转发的消息内容，如下，

/** * @Title 消息转发 * @Description 从topic1接收到的消息经过处理后转发到topic2 * @Author long.yuan * @Date 2020/3/23 22:15 * @Param [record] * @return void **/ @KafkaListener(topics = {"topic1"}) @SendTo("topic2") public String onMessage7(ConsumerRecord record) { return record.value()+"-forward message"; }

6、定时启动、停止监听器
默认情况下，当消费者项目启动的时候，监听器就开始工作，监听消费发送到指定topic的消息，那如果我们不想让监听器立即工作，想让它在我们指定的时间点开始工作，或者在我们指定的时间点停止工作，该怎么处理呢——使用KafkaListenerEndpointRegistry，下面我们就来实现： ① 禁止监听器自启动； ② 创建两个定时任务，一个用来在指定时间点启动定时器，另一个在指定时间点停止定时器； 新建一个定时任务类，用注解@EnableScheduling声明，KafkaListenerEndpointRegistry 在SpringIO中已经被注册为Bean，直接注入，设置禁止KafkaListener自启动，

@EnableScheduling @Component public class CronTimer { ? /** * @KafkaListener注解所标注的方法并不会在IOC容器中被注册为Bean， * 而是会被注册在KafkaListenerEndpointRegistry中， * 而KafkaListenerEndpointRegistry在SpringIOC中已经被注册为Bean **/ @Autowired private KafkaListenerEndpointRegistry registry; ? @Autowired private ConsumerFactory consumerFactory; ? // 监听器容器工厂(设置禁止KafkaListener自启动) @Bean public ConcurrentKafkaListenerContainerFactory delayContainerFactory() { ConcurrentKafkaListenerContainerFactory container = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory(); container.setConsumerFactory(consumerFactory); //禁止KafkaListener自启动 container.setAutoStartup(false); return container; } ? // 监听器 @KafkaListener(id="timingConsumer",topics = "topic1",containerFactory = "delayContainerFactory") public void onMessage1(ConsumerRecord record){ System.out.println("消费成功："+record.topic()+"-"+record.partition()+"-"+record.value()); } ? // 定时启动监听器 @Scheduled(cron = "0 42 11 * * ? ") public void startListener() { System.out.println("启动监听器..."); // "timingConsumer"是@KafkaListener注解后面设置的监听器ID,标识这个监听器 if (!registry.getListenerContainer("timingConsumer").isRunning()) { registry.getListenerContainer("timingConsumer").start(); } //registry.getListenerContainer("timingConsumer").resume(); } ? // 定时停止监听器 @Scheduled(cron = "0 45 11 * * ? ") public void shutDownListener() { System.out.println("关闭监听器..."); registry.getListenerContainer("timingConsumer").pause(); } }

【SpringBoot集成Kafka的实战用法大全】启动项目，触发生产者向topic1发送消息，可以看到consumer没有消费，因为这时监听器还没有开始工作，

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11:42分监听器启动开始工作，消费消息，
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11：45分监听器停止工作，
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参考文档

1. https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1NDA0MDQ3MA==&mid=2247483958&idx=1&sn=dffaad318b50f875eea615bc3bdcc80c
2. https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1NDA0MDQ3MA==&mid=2247483965&idx=1&sn=20dd02c4bf3a11ff177906f0527a5053
3. https://blog.csdn.net/yuanlong122716/article/details/105160545/

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