springcloud+kafka集群

上节说了kafka在linux环境下怎么搭建集群。这节写一下怎么在springcloud中以stream流方式去做kafka集群对接。

1.yml配置

#spring  Cloud  kafka    -- streams --
  cloud:
     stream:
        kafka:
          binder:
            minPartitionCount: 3  # 分区数量，主要就是为了减轻单台服务器的压力，扩大并发量
            brokers: 192.168.100.100:9092,192.168.100.101:9092,192.168.100.102:9092  # kafka服务地址和端口
            autoCreateTopics: true
            autoAddPartitions: true

2.消息发送

@RestController
@RequestMapping("/kafka")
@EnableBinding(value = {WarningStreams.class})
public class kafkaTest {

    @Autowired
    private MessageService messageService;

    /**
     * 测试消息发送，入参就是你的topic，进行发送的时候就算kafka中没有该topic，他也会自动创建一个你传入的topic
     * 这里面的Msg是我封装的一个消息对象，可以是随意的一个消息对象，字符串也可以
     * @param topic
     */
    @RequestMapping("/sendMsg")
    public void sendMsg(String topic){
        // 循环发送6次消息，分别发送在不同的分区
        for (int i=0; i<=5; i++ ) {
            Msg msg = new Msg();
            msg.setData(null);
            msg.setTaskId("1");
            msg.setMsg("测试消息发送");
            msg.setMsgId(System.currentTimeMillis() + MathUtil.getFiveRandom());
            msg.setSuccess("true");
            msg.setCode("200");
            msg.setMsgType(100);
            String result = messageService.sendControl(msg, topic);
            System.out.println(result);
        }
    }
}

messageService类：

@Service
public class MessageService {
    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());

    @Autowired
    private BinderAwareChannelResolver resolver;

    /**
     * 发送预警消息到指定topic，这里的topic是由平台编码+平台名称组成
     * 若发现kafka中没有该topic，它会自动创建一个由平台编码+平台名称组成的topic
     * @param warnings
     * @param topic
     * @return
     */
    public String sendWarning(final Msg warnings, String topic) {
        logger.info("Sending warnings {}", warnings);

        // 获取预警的topic，然后发送预警消息到kafka的topic
        MessageChannel messageChannel = resolver.resolveDestination(topic);
        messageChannel.send(MessageBuilder
                .withPayload(warnings)
                .setHeader(MessageHeaders.CONTENT_TYPE, MimeTypeUtils.APPLICATION_JSON)
                .build());

        return "send msg ok";
    }

    /**
     * 发送布控消息到指定topic，这里的topic是由平台编码+平台名称组成
     * 若发现kafka中没有该topic，它会自动创建一个由平台编码+平台名称组成的topic
     * @param msg
     * @param topic
     * @return
     */
    public String sendControl(final Msg msg, String topic) {
        logger.info("Sending controlMsg {}", JSON.toJSONString(msg));
        // 获取布控的topic，然后发送布控消息到kafka的topic
        MessageChannel messageChannel = resolver.resolveDestination(topic);
        messageChannel.send(MessageBuilder
                .withPayload(msg)
                .setHeader(MessageHeaders.CONTENT_TYPE, MimeTypeUtils.APPLICATION_JSON)
                .build());

        return "send msg ok";
    }
}

发送完毕后会在服务器中的topic下看到你传入的那个topic，并且会有三个分区，每个分区分别对应三台服务器并且每台服务器中会有两条消息，如下图：

3.消息接收

@RestController
@RequestMapping("/kafka")
@EnableBinding(value = {WarningStreams.class})
public class kafkaTest {

    /**
     * 测试消息接收，接收对象用Object，否则收不到
     * @param playLoad
     */
    @StreamListener(WarningStreams.INPUT)
    public void receive(Object playLoad) {
        System.out.println("消息消费..result=="+ JSON.toJSONString(playLoad));
    }
}
当消息被消费后，分区中的数据释放被清空，但是会保存在硬盘的log日志中。也就是在server.properties中你配置的log目录