【Kafka】基于Windows环境的Kafka有关环境(scala+zookeeper+kafka+可视化工具)搭建、以及使用.NET环境开发的案例代码与演示

前言：基于Windows系统下的Kafka环境搭建；以及使用.NET 6环境进行开发简单的生产者与消费者的演示。

一、环境部署

Kafka是使用Java语言和Scala语言开发的，所以需要有对应的Java环境，以及Scala语言环境。

Java环境配置，如果不清楚的，可以查看鄙人的另一篇博客：

https://www.cnblogs.com/weskynet/p/14852471.html

1、Scala环境安装，需要先下载Scala语言包,下载地址：

https://www.scala-lang.org/download/scala2.html

要选择Binaries版本的环境，否则需要自己编译：

2、Kafka基于Zookeeper环境运行，zookeeper提供给kafka一系列的功能支持，所以还需要安装Zookeeper有关的环境。下载zookeeper地址:

https://zookeeper.apache.org/releases.html#download

3、同样，Zookeeper也需要下载带bin 的链接，没有带bin的链接，可能是源码，需要自己编译：

4、接下来是下载主角，Kafka了。下载地址：

https://kafka.apache.org/downloads.html

5、同样需要选择下载binary版本，然后根据scala的版本选择对应的版本。

6、下载的三个安装包，如图所示：

7、先安装Scala语言包环境：

8、验证Scala语言包是否安装成功：

控制台窗口，输入：scala -version

如果提示类似如下有关版本信息，则代表安装成功。

9、然后是安装zookeeper环境。必须先启动zookeeper，才可以使用kafka。

安装zookeeper环境，先解压下载的包，然后在解压后的目录下新增data文件夹

10、然后复制data文件夹的绝对路径，备用。在conf文件夹下，编辑cfg文件

11、在cfg文件内，修改dataDir指定为上面新建的data文件夹的绝对路径。注意路径是斜杠/，如果要使用 \ 反斜杆，需要写双反斜杠 \\

12、也要更改cfg格式的文件名称为 zoo.cfg 否则zookeeper无法识别配置文件。Zoo.cfg文件是zookeeper启动时候自动关联的默认配置文件名称。

13、然后新建环境变量 ZOOKEEPER_HOME：

14、环境变量path新增：%ZOOKEEPER_HOME%\bin

15、启动zookeeper，直接任意打开控制台，输入 zkServer

16、如果都没有报错，一般是启动成功了的。再次验证下，可以任意开个控制台，输入JPS进行查看，如下图所示，有JPS、也有QuorumPeerMain，代表zookeeper启动成功了。

17、Kafka环境安装。先解压，然后在解压后的目录下，新增logs文件夹

18、然后在Config文件夹下，修改 server.properties 文件，修改 log.dirs 的值为 新增的logs文件夹的绝对路径

19、进入到解压后的kafka目录下，在路径栏输入cmd，快速打开当前文件夹下的控制台窗口：

20、输入命令：

.\bin\windows\kafka-server-start.bat .\config\server.properties

进行启动Kafka服务：

21、启动Kafka报错了，可能是版本问题，kafka一般新版本对windows环境不友好，所以降级一下。此处我把kafka3.0降级为2.8：

22、此处我下载的版本为 2.13-2.8.1，各位大佬们可以按照自己意愿选择版本。可能2.x版本和3.x版本跨度比较大，所以3.0版本没法玩。

23、然后是重复以上配置kafka有关的动作，修改有关配置文件以及新增logs文件夹等。此处省略。

24、接着在低版本的kafka目录下，快速进入当前解压缩的目录下，再次输入有关命令尝试一下：

25、没有提示错误，根据提示信息，代表是启动成功了。任意打开控制台，再输入JPS查看下，可以看到Kafka，确认是启动OK了。

26、然后是要一款Kafka可视化工具，此处我选择使用offset explorer  (原来是叫kafka tools，如下载地址所示)，下载地址：

https://www.kafkatool.com/download.html

27、安装可视化工具，默认可以一直下一步:

28、可以在安装目录下把可执行程序发送到桌面快捷方式，方便打开。

29、一些配置，包括名称、kafka版本、端口号、服务地址等

30、连接以后的效果图，如下。Topic是空的，接下来写点代码。

二、代码开发与测试

31、新建类库项目，当作kafka服务类库

32、此处选择标准库2.1，用于可以给多种.net core版本使用，方便兼容。

33、引用 Confluent.Kafka 包。

34、此处新增发布服务类和订阅服务类：

35、新增的生产者发布服务方法代码如下：

代码：

 /// <summary>
    /// Description: Kafka生产者发布服务
    /// CreateTime: 2022/1/21 19:35:27
    /// Author: Wesky
    /// </summary>
    public class PublishService: IPublishService
    {
        public async Task PublishAsync<TMessage>(string broker, string topicName, TMessage message) where TMessage : class
        {
            var config = new ProducerConfig
            {
                BootstrapServers = broker, // kafka服务集群，例如  "192.168.0.1:9092,192.168.0.2:9092"   或者单机 "192.168.0.1:9092"
                Acks = Acks.All,
                MessageSendMaxRetries = 3, // 发送失败重试的次数
            };
            using (var producer = new ProducerBuilder<string, string>(config).Build())
            {
                try
                {
                    string data = Newtonsoft.Json.JsonConvert.SerializeObject(message);
                    var sendData = new Message<string, string> { Key = Guid.NewGuid().ToString("N"), Value = data};
                    var report =  await producer.ProduceAsync(topicName, sendData);
                    Console.WriteLine($"消息 >>>>>： {data} \r\n发送到：{report.TopicPartitionOffset}");
                }
                catch (ProduceException<string, string> ex)
                {
                    Console.WriteLine($"消息发送失败>>>>>：\r\n Code= {ex.Error.Code} >>> \r\nError= {ex.Message}");
                }
            }
        }
    }

36、新增的消费者接收服务方法代码如下：

代码：

/// <summary>
    /// Description: kafka 消费者订阅服务
    /// CreateTime: 2022/1/21 19:36:25
    /// Author: Wesky
    /// </summary>
    public class SubscribeService: ISubscribeService
    {

        /// <summary>
        /// 消费者服务核心代码
        /// </summary>
        /// <typeparam name="TMessage"></typeparam>
        /// <param name="config">消费者配置信息</param>
        /// <param name="topics">主题集合</param>
        /// <param name="func"></param>
        /// <param name="cancellationToken"></param>
        /// <returns></returns>
        public async Task SubscribeAsync<TMessage>(ConsumerConfig config, IEnumerable<string> topics,  Action<TMessage> func, CancellationToken cancellationToken) where TMessage : class
        {
            const int commitPeriod = 1;
            using (var consumer = new ConsumerBuilder<Ignore, string>(config)
             .SetErrorHandler((_, e) =>
             {
                 Console.WriteLine($"消费错误 >>>>>: {e.Reason}");
             })
             .SetStatisticsHandler((_, json) =>
             {
                 Console.WriteLine($"************************************************");
             })
             .SetPartitionsAssignedHandler((c, partitionList) =>
             {
                 string partitions = string.Join(", ", partitionList);
                 Console.WriteLine($"分配的分区 >>>>> : {partitions}");
             })
             .SetPartitionsRevokedHandler((c, partitionList) =>
             {
                 string partitions = string.Join(", ", partitionList);
                 Console.WriteLine($"回收的分区 >>>>> : {partitions}");
             })
             .Build())
            {
                consumer.Subscribe(topics);
                try
                {
                    while (true)
                    {
                        try
                        {
                            var consumeResult = consumer.Consume(cancellationToken);
                            if (consumeResult.IsPartitionEOF)
                            {
                                continue;
                            }
                            if(consumeResult?.Offset % commitPeriod == 0){
                                try
                                {
                                    var result = JsonConvert.DeserializeObject<TMessage>(consumeResult.Message?.Value);
                                    func(result); // 消费消息
                                }
                                catch (Exception ex)
                                {
                                    Console.WriteLine($"消费业务处理失败: {ex.Message}");
                                }
                                try
                                {
                                    consumer.Commit(consumeResult);  // 手动提交

                                    Console.WriteLine($"消费者消费完成，已提交 ");
                                }
                                catch (KafkaException e)
                                {
                                    Console.WriteLine($"提交错误 >>>>> : {e.Error.Reason}");
                                }
                            }
                        }
                        catch (ConsumeException e)
                        {
                            Console.WriteLine($"消费错误>>>>> : {e.Error.Reason}");
                        }
                    }
                }
                catch (Exception e)
                {
                    Console.WriteLine($"其他错误 >>>>> :{e.Message}");
                    consumer.Close();
                }
            }
            await Task.CompletedTask;
        }
    }

37、并且提供对应的接口服务，用于开放给外部调用，或者提供依赖注入使用：

38、新建一个控制台项目，用来当作消费者端的测试，并且新增一个方法，用来当作消费者接收到消息以后的业务处理方法体。此处控制台环境版本为.NET 6

39、消费客户端代码如下。其中，BootstrapServers也可以提供集群地址，例如 ip1:port,ip2:port…… 服务之间以半角逗号隔开。

40、再新增一个webapi项目，用来当作生产者的客户端进行发送数据。以及对kafka服务类部分进行依赖注入注册，此处使用单例。该webapi此处使用.NET 6环境，带有控制器的模式。

41、新增的控制器里面，进行生产者的注入与实现。注意：topicName参数对应上边的topic-wesky,通过主题绑定，否则消费者不认识就没办法消费到了。

控制器代码：

  [Route("api/[controller]/[action]")]
    [ApiController]
    public class ProducerController : ControllerBase
    {
        IPublishService _service = null;
        public ProducerController(IPublishService publishService)
        {
            _service = publishService;
        }
        [HttpPost]
        public IActionResult SendMessage(string broker,string topicName,string message)
        {
            _service.PublishAsync(broker, topicName, message);
            return Ok();
        }
    }

42、接下来是一些测试，如图所示：

43、最后，使用可视化管理工具Offset进行查看，可以看到对应的主题。选中主题，可以设置数据类型，这里我设置为字符串，就可以查看到对应的消息内容了。如果没有设置，默认是16进制的数据。

44、查看刚刚测试时候收发的消息队列里面的数据，如下所示：

45、一些额外补充：

Kafka也是消息队列的一种，用于在高吞吐量场景下使用比较适合。如果是轻量级的，只需要用于削峰，可以使用RabbitMQ。

以上只是简单的操作演示，至于要用得溜，观众朋友们可以自行补充所需的相关理论知识。

可视化工具还有一款yahoo提供的开源的工具，叫kafka-manager，有兴趣的大佬们可以自行玩玩，开源地址：

https://github.com/yahoo/CMAK

还有一款滴滴平台做的开源的kafka运维管理平台，有兴趣的大佬们也可以自行了解，地址：

https://github.com/didi/LogiKM

以上就是该博客的全部内容，感谢各位大佬们的观看~