非常简单的SpringCloudStream集成Kafka教程！-springboot kafka整合

哈喽，大家好，我是指北君。

开发中，服务与服务之间通信通常会用到消息中间件，如果我们使用了某一个MQ，那么消息中间件与我们的系统算是高耦合。将来有一天，要替换成另外的MQ，我们的改动就会比较大。为了解决这个问题，我们可以使用Spring Cloud Stream 来整合我们的消息中间件，降低耦合度，使服务可以更多关注自己的业务逻辑等。

今天为大家带来一个人人可实操的SpringCloudStream集成Kafka的快速入门示例。

1.前言

SpringCloudStream是一个构建高扩展性的事件消息驱动的微服务框架。简单点说就是帮助你操作MQ，可以与底层MQ框架解耦。将来想要替换MQ框架的时候会比较容易。

Kafka是一个分布式发布 - 订阅消息系统，源于LinkedIn的一个项目，2011年成为开源Apache项目。

ZooKeeper 是 Apache 软件基金会的一个软件项目，它为大型分布式计算提供开源的分布式配置服务、同步服务和命名注册，Kafka的实现同时也依赖于zookeeper。

2.Windows搭建简单的Kafka

2.1 启动zookeeper

使用Kafka首先需要启动zookeeper，windows中搭建zookeeper也很简单。以下几步即可完成：

下载zookeeper (本文使用3.7.0版本，下载链接在文章末尾。)
配置基本环境变量：

将conf文件夹下面的 zoo_sample.cfg 重命名zoo.cfg。并修改其工作目录dataDir。

bin文件夹下面有zkEnv.cmd有zookeeper相关的配置，其中就包括JAVA_HOME，所以系统环境变量需要配置JAVA_HOME，或者直接用Java的路径来替换。

启动，在bin目录下运行zkServer.cmd脚本启动zookeeper。

默认启动端口2181为。

正常启动如下：

2.2 搭建Kafka

本地使用kafka同样也是如下的几个步骤：

下载Kafka(本文使用2.11版本，下载链接见文章末尾)。
环境变量配置：

查看config文件下面的 server.properties配置文件中的zookeeper的配置。

zookeeper.connect=localhost:2181

在bin/windows文件夹下面kafka-run-class.bat文件中有JAVA_HOME的配置，同样也可以直接改成系统的Java路径。

在kafka根目录下使用如下命令启动kafka，并在zookeeper中注册。

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

创建topic，在bin\windows目录下使用如下命令。创建名称为“test”的topic。

kafka-topics.bat --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 
--partitions 1 --topic test

使用windows命令窗口的producer和consumer，在bin\windows目录下使用如下命令。

#test topic的消息生产者
kafka-console-producer.bat --broker-list localhost:9092 --topic test
#test topic的消息消费者
kafka-console-consumer.bat --bootstrap-server localhost:9092 --topic test
#test topic的消息消费者（从头消费）
kafka-console-consumer.bat --bootstrap-server localhost:9092 --from-beginning --topic

kafka启动windows界面如下：

3 SpringCloudStream集成Kafka

3.1 引入依赖

由于我们直接使用Spring Cloud Stream 集成Kafka，官方也已经有现成的starter。

<dependency>
   <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
   <artifactId>spring-cloud-starter-stream-kafka</artifactId>
   <version>2.1.0.RELEASE</version>
</dependency>

3.2 关于kafka的配置

spring:
  application:
    name: shop-server
  cloud:
    stream:
      bindings:
        #配置自己定义的通道与哪个中间件交互
        input: #MessageChannel里Input和Output的值
          destination: test #目标主题 相当于kafka的topic
        output:
          destination: test1 #本例子创建了另外一个topic （test1）用于区分不同的功能区分。
      default-binder: kafka #默认的binder是kafka
  kafka:
    binder:
      zk-nodes: localhost:2181
    bootstrap-servers: localhost:9092 #kafka服务地址，集群部署的时候需要配置多个，
    consumer:
      group-id: consumer1 
    producer:
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.ByteArraySerializer
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.ByteArraySerializer
      client-id: producer1
server:
  port: 8100

3.3 消费者示例

首先需要定义SubscribableChannel 接口方法使用Input注解。

public interface Sink {
    String INPUT = "input";

    @Input("input")
    SubscribableChannel input();
}

然后简单的使用 StreamListener 监听某一通道的消息。

@Service
@EnableBinding(Sink.class)
public class MessageSinkHandler {

    @StreamListener(Sink.INPUT)
    public void handler(Message<String> msg){
        System.out.println(" received message : "+msg);

    }
}

cloud stream配置中绑定了对应的Kafka topic，如下：

cloud:
  stream:
    bindings:
      #配置自己定义的通道与哪个中间件交互
      input: #SubscribableChannel里Input值
        destination: test #目标主题

我们使用Kafka console producer 生产消息。

kafka-console-producer.bat --broker-list localhost:9092 --topic test

同时启动我们的示例SpringBoot项目,使用producer推送几条消息。

我们同时启动一个Kafka console consumer。

kafka-console-consumer.bat --bootstrap-server localhost:9092 --topic test

消费结果如下：

Spring Boot 项目消费消息如下：

3.4 生产者示例

首先需要定义生产者MessageChannel，这里会用到Output注解。

public interface KafkaSource {
    String OUTPUT = "output";

    @Output(KafkaSource.OUTPUT)
    MessageChannel output();
}

使用MessageChannel 发送消息。

@Component
public class MessageService {

    @Autowired
    private KafkaSource source;

    public Object sendMessage(Object msg) {
        source.output().send(MessageBuilder.withPayload(msg).build());
        return msg;
    }

定义一个Rest API 来触发消息发送。

@RestController
public class MessageController {

    @Autowired
    private MessageService messageService;

    @GetMapping(value = "/sendMessage/{msg}")
    public String sendMessage(@PathVariable("msg") String msg){
        messageService.sendMessage("messageService send out : " + msg + LocalDateTime.now());
        return "sent message";
    }
}

配置中关于producer的配置如下：

cloud:
  stream:
    bindings:
      input: 
        destination: test 
      output:
        destination: test1 #目标topic

启动SpringBoot App，并触发如下API call。

http://localhost:8100/sendMessage/JavaNorthProducer

我们同时启动一个Kafka console consumer，这里我们使用另一个test1 topic。

kafka-console-consumer.bat --bootstrap-server localhost:9092 --topic test1

console consumer消费消息如下：

总结

本章初步介绍了Spring Cloud Stream 集成Kafka的简单示例，实现了简单的发布-订阅功能。但是Spring Cloud Stream肯定还有更多的功能，我们后续还将继续深入学习更多Stream的功能。

以上示例仓库:https://github.com/javatechnorth/java-study-note/tree/master/kafka

下载链接：

https://dlcdn.apache.org/zookeeper/zookeeper-3.7.0/apache-zookeeper-3.7.0-bin.tar.gz

https://kafka.apache.org/downloads