小编给大家分享一下spring kakfa如何集成，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
1.1 kafka-producer.xml配置说明
计算
安全
数据库
网络和加速
企业服务
<!-- spring的属性加载器，加载多个properties文件中的属性 ，
如果只有一个properties文件则用<context />就行了，用了这个加载器过后不用在其他xml中再使用了-->
<bean id="propertyConfigurer"
class="org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer">
<property name="locations">
<list>
<value>classpath:/properties/kafka-producer.properties</value>
</list>
</property>
<property name="fileEncoding" value="utf-8" />
</bean><!-- 定义producer的参数 -->
<bean id="producerProperties" class="java.util.HashMap">
<constructor-arg>
<map>
<entry key="bootstrap.servers" value="${bootstrap.servers}" /> //kafka服务集群
<entry key="group.id" value="${group.id}" /> //分组
<entry key="retries" value="${retries}" /> //重试次数
<entry key="batch.size" value="${batch.size}" /> //批量数量
<entry key="linger.ms" value="${linger.ms}" />
<entry key="buffer.memory" value="${buffer.memory}" />
<entry key="key.serializer" value="org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer" />
<entry key="value.serializer" value="org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer" />
</map>
</constructor-arg>
</bean>
<!-- 创建kafkatemplate需要使用的producerfactory bean -->
<bean id="producerFactory"
class="org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaProducerFactory">
<constructor-arg ref="producerProperties" />
</bean>
<!-- 创建kafkatemplate -->
<bean id="kafkaTemplate" class="org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate">
<constructor-arg index="0" ref="producerFactory" />
<constructor-arg index="1" value="true" />
<property name="defaultTopic" value="${defaultTopic}" /> //topic名称
</bean>
<bean id="kafkaProducerServer" class="com.rkhd.ienterprise.kafka.producer.KafkaProducerServer">
<property name="kafkaTemplate" ref="kafkaTemplate"/>
</bean>1.2 kafka-producer.properties属性文件
bootstrap.servers=192.168.0.75:9092,192.168.0.75:9093,192.168.0.75:9094
group.id=testGroup
retries=1
batch.size=16384
linger.ms=1
buffer.memory=33554432
defaultTopic=topic-test1.3 生产端接口封装说明：
1）类名：
com.rkhd.ienterprise.kafka.producer.KafkaProducerServer
2）方法：
/**
* 发送信息（不分区）
* @param data 要发送的数据
* @return 返回一个map。如果成功code为0,其他则为失败
*/
public Map<String, Object> sendDefault(Object data)；/**
* 发送信息(不分区)
* @param key 要发送的键
* @param data 要发送的数据
* @return 返回一个map。如果成功code为0,其他则为失败
*/
public Map<String, Object> sendDefault(Object key, Object data)；/**
* 发送信息(分区)
* @param partitionNum 分区数(大于1),请注意分区数是在topic创建的时候就指定了，不能改变了
* @param key 要发送的键
* @param data 要发送的数据
* @return 返回一个map。如果成功code为0,其他则为失败
*/
public Map<String, Object> sendDefault(int partitionNum, Object key, Object data)；/**
* 发送信息(不分区)
* @param topic 发送目的topic名称,如果topic为null或者是为"",则会使用xml中配置的defaultTopic
* @param data 要发送的数据
* @return 返回一个map。如果成功code为0,其他则为失败
*/
public Map<String, Object> sendMessage(String topic, Object data)；/**
* 发送信息(不分区)
* @param topic 发送目的topic名称,如果topic为null或者是为"",则会使用xml中配置的defaultTopic
* @param key 要发送的键
* @param data 要发送的数据
* @return 返回一个map。如果成功code为0,其他则为失败
* */
public Map<String, Object> sendMessage(String topic, Object key, Object data)；/**
* 发送信息(分区)
* @param topic 发送目的topic名称,如果topic为null或者是为"",则会使用xml中配置的defaultTopic
* @param partitionNum 分区数(大于1),请注意分区数是在topic创建的时候就指定了，不能改变了
* @param data 要发送的数据
* @return 返回一个map。如果成功code为0,其他则为失败
*/
public Map<String, Object> sendMessage(String topic, Integer partitionNum, Object data)；/**
* 发送信息(分区)
* @param topic 发送目的topic名称,如果topic为null或者是为"",则会使用xml中配置的defaultTopic
* @param key 要发送的键
* @param value 要发送的数据
* @param partitionNum 分区数(大于1),请注意分区数是在topic创建的时候就指定了，不能改变了
* @return 返回一个map。如果成功code为0,其他则为失败
* */
public Map<String, Object> sendMessage(String topic, int partitionNum, Object key, Object value)；2.1 kafka-consumer.xml配置说明
<!-- 定义consumer的参数 -->
<bean id="consumerProperties" class="java.util.HashMap">
<constructor-arg>
<map>
<entry key="bootstrap.servers" value="${bootstrap.servers}"/> //kafka服务集群
<entry key="group.id" value="${group.id}"/> //分组
<entry key="enable.auto.commit" value="${enable.auto.commit}"/> //是否自动提交
<entry key="auto.commit.interval.ms" value="${auto.commit.interval.ms}"/> //自动提交间隔时间
<entry key="session.timeout.ms" value="${session.timeout.ms}"/> //session过期时间
<entry key="key.deserializer" value="org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"/>
<entry key="value.deserializer" value="org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"/>
</map>
</constructor-arg>
</bean>
<!-- 创建consumerFactory bean -->
<bean id="consumerFactory" class="org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaConsumerFactory">
<constructor-arg>
<ref bean="consumerProperties"/>
</constructor-arg>
</bean>
<!-- 实际执行消息消费的类 -->
<bean id="messageListernerConsumerService" class="com.rkhd.ienterprise.mq.client.consumer.generalFormula.GeneralFormulaConsumer"/>
<!-- 消费者容器配置信息 -->
<bean id="containerProperties" class="org.springframework.kafka.listener.config.ContainerProperties">
<constructor-arg value="${topicName}"/>
<property name="messageListener" ref="messageListernerConsumerService"/>
<!--<property name="ackMode" value="COUNT"/> //手动提交模式分为三种：（1）模式COUNT：数量达到COUNT时提交；（2）模式TIME：时间达到TIME；（3）模式COUNT_TIME：数量达到COUNT或时间达到TIME是提交；<property name="ackCount" value="90"/>-->
<!--<property name="ackMode" value="TIME"/>
<property name="ackTime" value="5000"/>-->
</bean>
<!-- 创建单实例KafkaMessageListenerContainer--><!--<bean id="messageListenerContainer_trade" class="org.springframework.kafka.listener.KafkaMessageListenerContainer"
init-method="doStart">
<constructor-arg ref="consumerFactory"/>
<constructor-arg ref="containerProperties_trade"/>
</bean>--><!-- 创建多实例ConcurrentMessageListenerContainer--><bean id="messageListenerContainer" class="org.springframework.kafka.listener.ConcurrentMessageListenerContainer"
init-method="doStart" >
<constructor-arg ref="consumerFactory"/>
<constructor-arg ref="containerProperties"/>
<property name="concurrency" value="1"/> //配置消费端数量
</bean>2.2 kafka-consumer.properties属性文件
bootstrap.servers=192.168.0.75:9092,192.168.0.75:9093,192.168.0.75:9094
group.id=testGroup
enable.auto.commit=false
auto.commit.interval.ms=1000
session.timeout.ms=15000
topicName=ahao-test2.3 消费端接口封装说明
1）类名：com.rkhd.ienterprise.mq.client.consumer.client.KafkaConsumerClient
2）对外提供抽象方法（根据不同的业务实现）：
public abstract void onConsumer(ConsumerRecord<String, String> record);3）实现说明：各业务线通过继承该类实现该抽象方法；
3.1 Kafka的特性
高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒
可扩展性：kafka集群支持热扩展
持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失
容错性：允许集群中节点失败（若副本数量为n,则允许n-1个节点失败）
高并发：支持数千个客户端同时读写
3.2 Kafka架构组件
Kafka中发布订阅的对象是topic。我们可以为每类数据创建一个topic，把向topic发布消息的客户端称作producer，从topic订阅消息的客户端称作consumer。Producers和 consumers可以同时从多个topic读写数据。一个kafka集群由一个或多个broker服务器组成，它负责持久化和备份具体的kafka消息。
topic：消息存放的目录即主题
Producer：生产消息到topic的一方
Consumer：订阅topic消费消息的一方
Broker：Kafka的服务实例就是一个broker
3.3 kafka 应用场景
日志收集：一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种consumer，例如hadoop、Hbase、Solr等。
消息系统：解耦和生产者和消费者、缓存消息等。
用户活动跟踪：Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，如浏览网页、搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析，或者装载到hadoop、数据仓库中做离线分析和挖掘。
运营指标：Kafka也经常用来记录运营监控数据。包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈，比如报警和报告。
流式处理：比如spark streaming和storm
事件源
以上是“spring kakfa如何集成”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！
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