目录

1.什么是Kafka？

主要特点和概念：

主要组成部分：

2.Kafka可以用来做什么？

3.SpringBoot整合Kafka步骤：

1. 添加依赖:

2. 配置 Kafka:

3. 创建 Kafka 生产者:

4. 创建 Kafka 消费者:

5. 发布消息:

6. 使用Postman进行测试:

如果你没有Kafka，可以参考这篇文章进行安装【Docker】手把手教你使用Docker搭建kafka【详细教程】_docker 安装kafka-CSDN博客

1.什么是Kafka？

Kafka是一个开源的流式平台，用于构建实时数据流应用程序和实时数据管道。Kafka旨在处理大规模的数据流，具有高吞吐量、可扩展性、持久性和容错性的特点。

主要特点和概念：

  1. 发布-订阅模型： Kafka采用发布-订阅模型，数据生产者将消息发布到一个或多个主题（topics），而数据消费者则订阅这些主题以接收消息。

  2. 分布式架构： Kafka是一个分布式系统，允许横向扩展，通过分布式存储和分区机制来实现高吞吐量和可扩展性。

  3. 持久性存储： Kafka使用持久性存储来保留消息，可以在消息发送后保留一定的时间，确保消费者可以在需要时检索历史消息。

  4. 数据分区： 主题被划分为多个分区，每个分区可以在不同的服务器上，以实现并行处理和提高性能。

  5. 流式处理： Kafka提供了流处理功能，允许应用程序实时处理和分析数据流，执行复杂的事件处理操作。

  6. 高可用性： Kafka在集群中的多个节点之间复制数据，提高了系统的容错性和可用性。

  7. 数据保证： Kafka提供了不同级别的数据传递保证，包括至多一次、至少一次和精确一次语义。

  8. 生态系统： Kafka生态系统丰富，包括连接器（Connectors）、Kafka Streams、MirrorMaker等组件，用于与各种外部系统集成和实现各种应用场景。

主要组成部分：

  • Producer（生产者）： 负责向Kafka主题发布消息。

  • Broker（代理）： Kafka集群中的服务器，负责存储和管理消息。

  • Consumer（消费者）： 订阅并处理Kafka主题中的消息。

  • Topic（主题）： 消息的类别或标签，生产者将消息发布到主题，而消费者从主题订阅消息。

  • Partition（分区）： 主题可以划分为多个分区，每个分区独立存储和处理消息。

2.Kafka可以用来做什么？

  1. 消息队列:

    场景: 在电子商务平台上，订单服务产生订单消息，并将其发布到Kafka主题。支付服务、物流服务等通过订阅相应主题，异步处理订单信息，实现订单处理的解耦和异步通信。

  2. 实时数据流处理:

    场景: 在在线广告平台上，使用Kafka Streams处理实时产生的广告点击数据。可以实时计算点击率、过滤无效点击、将数据与用户信息连接，以实现实时广告效果分析。

  3. 日志收集与分析:

    场景: 在一个大规模的云服务中，使用Kafka收集分布在不同服务器上的应用程序日志。日志分析服务通过消费Kafka主题，实时分析日志以监控系统性能、检测异常和进行故障排除。

  4. 事件溯源（Event Sourcing）:

    场景: 在金融领域的交易系统中，使用Kafka追踪交易事件。每笔交易引发一个事件，将其发布到Kafka主题，以便在需要时进行审计、回溯和重新处理。

  5. 数据同步:

    场景: 在企业的分布式系统中，使用Kafka同步用户信息。用户服务在用户数据变更时将事件发布到Kafka主题，其他服务通过消费主题以保持用户数据同步。

  6. 消息广播:

    场景: 在社交媒体应用中，使用Kafka将用户发布的状态更新广播给其关注者。关注者通过订阅用户状态的Kafka主题，实现实时消息广播。

  7. 分布式应用解耦:

    场景: 在电子商务微服务架构中，购物车服务、订单服务、支付服务等通过Kafka进行异步通信。例如，购物车服务可以通过Kafka发布购物车更新的事件，订单服务通过订阅事件来处理相关订单逻辑。

  8. 大数据集成:

    场景: 在一个大数据处理流水线中，使用Kafka将产生的数据传输到Spark进行实时分析。生产者将数据发布到Kafka主题，而Spark应用程序通过订阅主题来接收实时数据。

  9. 实时推荐系统:

    场景: 在在线视频平台上，使用Kafka收集用户观看记录。推荐引擎通过消费Kafka主题，实时更新用户的个性化推荐列表，提高用户体验。

  10. 异步通信:

    场景: 在电商平台中，使用Kafka实现异步订单处理。当订单支付成功时，订单服务通过Kafka发布订单处理完成的消息，而邮件服务通过订阅该主题来异步发送订单确认邮件。

下面就使用SpringBoot整合kafka的发布订阅机制，实现消息的发布和订阅。

3.SpringBoot整合Kafka步骤：

1. 添加依赖:

确保在你的pom.xml文件中包含了Spring Boot和Spring Kafka的依赖。

org.springframework.bootspring-boot-starter-weborg.springframework.kafkaspring-kafka

2. 配置 Kafka:

在application.properties或application.yml中配置 Kafka 连接信息。

spring:kafka:bootstrap-servers: your-kafka-server:9092producer:key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializervalue-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializerconsumer:key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializervalue-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
spring.kafka.bootstrap-servers=localhost:9092spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializerspring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializerspring.kafka.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializerspring.kafka.consumer.value-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

3. 创建 Kafka 生产者:

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;import org.springframework.stereotype.Service;@Servicepublic class KafkaMessageProducer {private static final String TOPIC = "admin-messages";@Autowiredprivate KafkaTemplate kafkaTemplate;public void sendAdminMessage(String message) {kafkaTemplate.send(TOPIC, message);}}

4. 创建 Kafka 消费者:

import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;import org.springframework.stereotype.Service;@Servicepublic class KafkaMessageConsumer {@KafkaListener(topics = "admin-messages", groupId = "user-group")public void receiveAdminMessage(String message) {System.out.println("Received message: " + message);// ...}}

5. 发布消息:

在管理员需要发布消息的地方调用KafkaMessageProducer的 sendAdminMessage 方法。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.web.bind.annotation.*;@RestController@RequestMapping("/message")public class AdminController {@Autowiredprivate KafkaMessageProducer kafkaMessageProducer;@GetMapping("/publish")public void publishAdminMessage(@RequestParam("messagemessage") String message) {kafkaMessageProducer.sendAdminMessage(message);}}

当调用 publishAdminMessage方法时，所有监听 admin-messages 主题的用户将会接收到相应的消息。

6. 使用Postman进行测试:

控制台输出结果：

这样就使用SpringBoot整合了Kafka并写了一个简单的案例。