重要的地方说下,算是给自己提醒,也给阅读者凑合着看看吧;

(1)序列化、反序列化;

注意看这个文章

https://www.jianshu.com/p/5da86afed228

很多网上的例子都是 推送字符串对象的,大多也都算是DEMO,要转实战成对象进行传递,需要序列化和反序列化,否则肯定要报错

(2)端口号问题

按照我第一部分的配置,配置了 zookeeper 后,正常启动后8080会被zookeeper占用,从而导致整个SpringBoot项目启动失败,报端口被占用异常;

(3)KAFKA作为分布式组件,肯定有博大精深的地方,应用场景很多,需要学习学习,仔细研究

可参考   https://www.jianshu.com/p/a64defb44a23

我的参考代码,仅供参考

package com.kafkastudy.kafka01;

import com.kafkastudy.kafka01.producer.UserProducer;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.ComponentScan; import javax.annotation.PostConstruct; @SuppressWarnings("SpringJavaInjectionPointsAutowiringInspection")
@SpringBootApplication
@ComponentScan(basePackages = {"com.kafkastudy.kafka01.*"})
public class Kafka01Application { @Autowired
private UserProducer kafkaSender;
@PostConstruct
public void init(){
System.out.println("----------start ----------------");
for (int i = 0; i < 10; i++) {
//调用消息发送类中的消息发送方法
kafkaSender.sendData(i);
}
System.out.println("----------end ----------------");
} public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Kafka01Application.class, args);
} }

属性文件配置如下,调整了条数和数据容量

server.port=8081

#============== kafka ===================
# 指定kafka server的地址,集群配多个,中间,逗号隔开
spring.kafka.bootstrap-servers=127.0.0.1:9092 #=============== provider =======================
# 写入失败时,重试次数。当leader节点失效,一个repli节点会替代成为leader节点,此时可能出现写入失败,
# 当retris为0时,produce不会重复。retirs重发,此时repli节点完全成为leader节点,不会产生消息丢失。
spring.kafka.producer.retries=0
# 每次批量发送消息的数量,produce积累到一定数据,一次发送
#spring.kafka.producer.batch-size=16384
spring.kafka.producer.batch-size=16
# produce积累数据一次发送,缓存大小达到buffer.memory就发送数据
#spring.kafka.producer.buffer-memory=33554432
spring.kafka.producer.buffer-memory=128 #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:
#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。
#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。
#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。
#可以设置的值为:all, -1, 0, 1
spring.kafka.producer.acks=1 # 指定消息key和消息体的编解码方式
spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
spring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer #=============== consumer =======================
# 指定默认消费者group id --> 由于在kafka中,同一组中的consumer不会读取到同一个消息,依靠groud.id设置组名
spring.kafka.consumer.group-id=om.kafkaStudy
# smallest和largest才有效,如果smallest重新0开始读取,如果是largest从logfile的offset读取。一般情况下我们都是设置smallest
spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=earliest
# enable.auto.commit:true --> 设置自动提交offset
spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=true
#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。
spring.kafka.consumer.auto-commit-interval=100 # 指定消息key和消息体的编解码方式
spring.kafka.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
spring.kafka.consumer.value-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
package com.kafkastudy.kafka01.com.kafkastudy.kafka01;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.kafkastudy.kafka01.bean.User;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component; @Component
public class ConsumerListener { @KafkaListener(topics = "userTest")
public void onMessage(String user){
//insertIntoDb(buffer);//这里为插入数据库代码
System.out.println("------receive----------");
System.out.println(user);
System.out.println("------receive end----------");
} }
package com.kafkastudy.kafka01.producer;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.kafkastudy.kafka01.bean.User;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate; @Configuration
public class UserProducer { @Autowired
private KafkaTemplate kafkaTemplate; /**
* 发送数据
* @param userid
*/
public void sendData(long userid){
User userLog = new User();
userLog.setName("test");
userLog.setId(userid);
System.err.println("发送用户日志数据:"+userLog);
kafkaTemplate.send("userTest", JSON.toJSONString(userLog));
} }
package com.kafkastudy.kafka01.bean;

import java.io.Serializable;

public class User implements Serializable {

        private Long id;

        private String name;

        private Integer age;

        /**
* transient 关键字修饰的字段不会被序列化
*/
private transient String desc; public Long getId() {
return id;
} public void setId(Long id) {
this.id = id;
} public String getName() {
return name;
} public void setName(String name) {
this.name = name;
} public Integer getAge() {
return age;
} public void setAge(Integer age) {
this.age = age;
} public String getDesc() {
return desc;
} public void setDesc(String desc) {
this.desc = desc;
} @Override
public String toString() {
return "User{" +
"id=" + id +
", name='" + name + '\'' +
", age=" + age +
", desc='" + desc + '\'' +
'}';
} }

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