SpringBoot가 Kafka 구성 도구 클래스를 통합하는 방법

<!-- kafka -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
            <artifactId>spring-kafka</artifactId>
        </dependency>

kafka:
    #bootstrap-servers: server1:9092,server2:9093 #kafka开发地址,
    #生产者配置
    producer:
      # Kafka提供的序列化和反序列化类
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer #序列化
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      retries: 1 # 消息发送重试次数
      #acks = 0：设置成 表示 producer 完全不理睬 leader broker 端的处理结果。此时producer 发送消息后立即开启下 条消息的发送，根本不等待 leader broker 端返回结果
      #acks= all 或者－1 ：表示当发送消息时， leader broker 不仅会将消息写入本地日志，同时还会等待所有其他副本都成功写入它们各自的本地日志后，才发送响应结果给，消息安全但是吞吐量会比较低。
      #acks = 1：默认的参数值。 producer 发送消息后 leader broker 仅将该消息写入本地日志，然后便发送响应结果给producer ，而无须等待其他副本写入该消息。折中方案，只要leader一直活着消息就不会丢失，同时也保证了吞吐量
      acks: 1 #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)
      batch-size: 16384 #批量大小
      properties:
        linger:
          ms: 0 #提交延迟
      buffer-memory: 33554432 # 生产端缓冲区大小
    # 消费者配置
    consumer:
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      # 分组名称
      group-id: web
      enable-auto-commit: false
      #提交offset延时(接收到消息后多久提交offset)
      # auto-commit-interval: 1000ms
      #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;
      auto-offset-reset: latest
      properties:
        #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)
        session.timeout.ms: 15000
        #消费请求超时时间
        request.timeout.ms: 18000
      #批量消费每次最多消费多少条消息
      #每次拉取一条，一条条消费，当然是具体业务状况设置
      max-poll-records: 1
      # 指定心跳包发送频率，即间隔多长时间发送一次心跳包，优化该值的设置可以减少Rebalance操作，默认时间为3秒；
      heartbeat-interval: 6000
      # 发出请求时传递给服务器的 ID。用于服务器端日志记录 正常使用后解开注释，不然只有一个节点会报错
      #client-id: mqtt
    listener:
      #消费端监听的topic不存在时，项目启动会报错(关掉)
      missing-topics-fatal: false
      #设置消费类型 批量消费 batch，单条消费：single
      type: single
      #指定容器的线程数，提高并发量
      #concurrency: 3
      #手动提交偏移量 manual达到一定数据后批量提交
      #ack-mode: manual
      ack-mode: MANUAL_IMMEDIATE #手動確認消息
        # 认证
    #properties:
      #security:
        #protocol: SASL_PLAINTEXT
      #sasl:
        #mechanism: SCRAM-SHA-256
        #jaas:config: 'org.apache.kafka.common.security.scram.ScramLoginModule required username="username" password="password";'

@Component
@Slf4j
public class KafkaUtils<K, V> {
    @Autowired
    private KafkaTemplate kafkaTemplate;
    @Value("${spring.kafka.bootstrap-servers}")
    String[] servers;

    /**
     * 获取连接
     * @return
     */
    private Admin getAdmin() {
        Properties properties = new Properties();
        properties.put("bootstrap.servers", servers);
        // 正式环境需要添加账号密码
        return Admin.create(properties);
    }

    /**
     * 增加topic
     *
     * @param name      主题名字
     * @param partition 分区数量
     * @param replica   副本数量
     * @date 2022-06-23 chens
     */
    public R addTopic(String name, Integer partition, Integer replica) {
        Admin admin = getAdmin();
        if (replica > servers.length) {
            return R.error("副本数量不允许超过Broker数量");
        }
        try {
            NewTopic topic = new NewTopic(name, partition, Short.parseShort(replica.toString()));
            admin.createTopics(Collections.singleton(topic));
        } finally {
            admin.close();
        }
        return R.ok();
    }

    /**
     * 删除主题
     *
     * @param names 主题名字集合
     * @date 2022-06-23 chens
     */
    public void deleteTopic(List<String> names) {
        Admin admin = getAdmin();
        try {
            admin.deleteTopics(names);
        } finally {
            admin.close();
        }
    }

    /**
     * 查询所有主题
     *
     * @date 2022-06-24 chens
     */
    public Set<String> queryTopic() {
        Admin admin = getAdmin();
        try {
            ListTopicsResult topics = admin.listTopics();
            Set<String> set = topics.names().get();
            return set;
        } catch (Exception e) {
            log.error("查询主题错误！");
        } finally {
            admin.close();
        }
        return null;
    }

    // 向所有分区发送消息
    public ListenableFuture<SendResult<K, V>> send(String topic, @Nullable V data) {
        return kafkaTemplate.send(topic, data);
    }
    
    // 指定key发送消息，相同key保证消息在同一个分区
    public ListenableFuture<SendResult<K, V>> send(String topic, K key, @Nullable V data) {
        return kafkaTemplate.send(topic, key, data);
    }

    // 指定分区和key发送。
    public ListenableFuture<SendResult<K, V>> send(String topic, Integer partition, K key, @Nullable V data) {
        return kafkaTemplate.send(topic, partition, key, data);
    }
}

@GetMapping("/{topic}")
    public String test(@PathVariable String topic, @PathVariable Long index) throws ExecutionException, InterruptedException {

        ListenableFuture future = null;
        Chenshuang user = new Chenshuang(i, "陈爽", "123456", new Date());
        String s = JSON.toJSONString(user);
        KafkaUtils utils = new KafkaUtils();
        future = kafkaUtils.send(topic, s);
        // 异步回调，同步get,会等待 不推荐同步！
        future.addCallback(new ListenableFutureCallback() {
            @Override
            public void onFailure(Throwable ex) {
                System.out.println("发送失败");
            }
            @Override
            public void onSuccess(Object result) {
                System.out.println("发送成功：" + result);
            }
        });
        return "发送成功";
    }

@Component
@Slf4j
public class Consumer {
    // 监听主题 分组a
    @KafkaListener(topics =("${spring.kafka.topic}") ,groupId = "a")
    public  void  getMessage(ConsumerRecord message, Acknowledgment ack) {
        //确认收到消息
        ack.acknowledge();
    }
    // 监听主题 分组a
    @KafkaListener(topics = ("${spring.kafka.topic}"),groupId = "a")
    public  void getMessage2(ConsumerRecord message, Acknowledgment ack) {
        //确认收到消息
        ack.acknowledge();
    }
    // 监听主题 分组b
    @KafkaListener(topics = ("${spring.kafka.topic}"),groupId = "b")
    public  void getMessage3(ConsumerRecord message, Acknowledgment ack) {
        //确认收到消息//确认收到消息
        ack.acknowledge();
    }
    // 监听主题 分组b
    @KafkaListener(topics = ("${spring.kafka.topic}"),groupId = "b")
    public  void getMessage4(ConsumerRecord message, Acknowledgment ack) {
        //确认收到消息//确认收到消息
        ack.acknowledge();
    }

    // 指定监听分区1的消息
    @KafkaListener(topicPartitions = {@TopicPartition(topic = ("${spring.kafka.topic}"),partitions = {"1"})})
    public void getMessage5(ConsumerRecord message, Acknowledgment ack) {
        Long id = JSONObject.parseObject(message.value().toString()).getLong("id");
        //确认收到消息//确认收到消息
        ack.acknowledge();
    }
    
    /**
     * @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
     * 注意：topics和topicPartitions不能同时使用；
     **/
    @KafkaListener(id = "c1",groupId = "c",topicPartitions = {
            @TopicPartition(topic = "t1", partitions = { "0" }),
            @TopicPartition(topic = "t2", partitions = "0", partitionOffsets = @PartitionOffset(partition = "1", initialOffset = "8"))})
    public void getMessage6(ConsumerRecord record,Acknowledgment ack) {
        //确认收到消息
        ack.acknowledge();
    }
    
    /**        
     * 批量消费监听goods变更消息
     * yml配置listener:type 要改为batch
     * ymk配置consumer：max-poll-records: ？？（每次拉取多少条数据消费）
     * concurrency = "2" 启动多少线程执行，应小于等于broker数量，避免资源浪费
     */
    @KafkaListener(id="sync-modify-goods", topics = "${spring.kafka.topic}",concurrency = "4")
    public void getMessage7(List<ConsumerRecord<String, String>> records){
        for (ConsumerRecord<String, String> msg:records) {
            GoodsChangeMsg changeMsg = null;
            try {
                changeMsg = JSONObject.parseObject(msg.value(), GoodsChangeMsg.class);
                syncGoodsProcessor.handle(changeMsg);
            }catch (Exception exception) {
                log.error("解析失败{}", msg, exception);
            }
        }
    }
}