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Guide哥答应大家的 Kafka系列的第2篇原创文章。为了保证内容实时更新，我将相关文章也发送到了Gihub上！地址：https://github.com/Snailclimb/springboot-kafka
相关阅读：入门篇！大白话带你认识 Kafka！
前置条件：你的电脑已经安装 Docker
主要内容：
- 使用 Docker 安装
- 使用命令行测试消息队列的功能
- zookeeper和kafka可视化管理工具
- Java 程序中简单使用Kafka
使用 Docker 安装搭建Kafka环境
单机版
下面使用的单机版的Kafka 来作为演示，推荐先搭建单机版的Kafka来学习。
以下使用 Docker 搭建Kafka基本环境来自开源项目：https://github.com/simplesteph/kafka-stack-docker-compose 。当然，你也可以按照官方提供的来：https://github.com/wurstmeister/kafka-docker/blob/master/docker-compose.yml 。
新建一个名为 zk-single-kafka-single.yml 的文件，文件内容如下：
version: '2.1'services:zoo1:image: zookeeper:3.4.9hostname: zoo1ports:- "2181:2181"environment:ZOO_MY_ID: 1ZOO_PORT: 2181ZOO_SERVERS: server.1=zoo1:2888:3888volumes:- ./zk-single-kafka-single/zoo1/data:/data- ./zk-single-kafka-single/zoo1/datalog:/datalogkafka1:image: confluentinc/cp-kafka:5.3.1hostname: kafka1ports:- "9092:9092"environment:KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: LISTENER_DOCKER_INTERNAL://kafka1:19092,LISTENER_DOCKER_EXTERNAL://${DOCKER_HOST_IP:-127.0.0.1}:9092KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: LISTENER_DOCKER_INTERNAL:PLAINTEXT,LISTENER_DOCKER_EXTERNAL:PLAINTEXTKAFKA_INTER_BROKER_LISTENER_NAME: LISTENER_DOCKER_INTERNALKAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: "zoo1:2181"KAFKA_BROKER_ID: 1KAFKA_LOG4J_LOGGERS: "kafka.controller=INFO,kafka.producer.async.DefaultEventHandler=INFO,state.change.logger=INFO"KAFKA_OFFSETS_TOPIC_REPLICATION_FACTOR: 1volumes:- ./zk-single-kafka-single/kafka1/data:/var/lib/kafka/datadepends_on:- zoo1
运行以下命令即可完成环境搭建(会自动下载并运行一个 zookeeper 和 kafka )
docker-compose -f zk-single-kafka-single.yml up如果需要停止Kafka相关容器的话，运行以下命令即可：
docker-compose -f zk-single-kafka-single.yml down集群版
以下使用 Docker 搭建Kafka基本环境来自开源项目：https://github.com/simplesteph/kafka-stack-docker-compose 。
新建一个名为 zk-single-kafka-multiple.yml 的文件，文件内容如下：
version: '2.1'services:zoo1:image: zookeeper:3.4.9hostname: zoo1ports:- "2181:2181"environment:ZOO_MY_ID: 1ZOO_PORT: 2181ZOO_SERVERS: server.1=zoo1:2888:3888volumes:- ./zk-single-kafka-multiple/zoo1/data:/data- ./zk-single-kafka-multiple/zoo1/datalog:/datalogkafka1:image: confluentinc/cp-kafka:5.4.0hostname: kafka1ports:- "9092:9092"environment:KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: LISTENER_DOCKER_INTERNAL://kafka1:19092,LISTENER_DOCKER_EXTERNAL://${DOCKER_HOST_IP:-127.0.0.1}:9092KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: LISTENER_DOCKER_INTERNAL:PLAINTEXT,LISTENER_DOCKER_EXTERNAL:PLAINTEXTKAFKA_INTER_BROKER_LISTENER_NAME: LISTENER_DOCKER_INTERNALKAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: "zoo1:2181"KAFKA_BROKER_ID: 1KAFKA_LOG4J_LOGGERS: "kafka.controller=INFO,kafka.producer.async.DefaultEventHandler=INFO,state.change.logger=INFO"volumes:- ./zk-single-kafka-multiple/kafka1/data:/var/lib/kafka/datadepends_on:- zoo1kafka2:image: confluentinc/cp-kafka:5.4.0hostname: kafka2ports:- "9093:9093"environment:KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: LISTENER_DOCKER_INTERNAL://kafka2:19093,LISTENER_DOCKER_EXTERNAL://${DOCKER_HOST_IP:-127.0.0.1}:9093KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: LISTENER_DOCKER_INTERNAL:PLAINTEXT,LISTENER_DOCKER_EXTERNAL:PLAINTEXTKAFKA_INTER_BROKER_LISTENER_NAME: LISTENER_DOCKER_INTERNALKAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: "zoo1:2181"KAFKA_BROKER_ID: 2KAFKA_LOG4J_LOGGERS: "kafka.controller=INFO,kafka.producer.async.DefaultEventHandler=INFO,state.change.logger=INFO"volumes:- ./zk-single-kafka-multiple/kafka2/data:/var/lib/kafka/datadepends_on:- zoo1kafka3:image: confluentinc/cp-kafka:5.4.0hostname: kafka3ports:- "9094:9094"environment:KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: LISTENER_DOCKER_INTERNAL://kafka3:19094,LISTENER_DOCKER_EXTERNAL://${DOCKER_HOST_IP:-127.0.0.1}:9094KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: LISTENER_DOCKER_INTERNAL:PLAINTEXT,LISTENER_DOCKER_EXTERNAL:PLAINTEXTKAFKA_INTER_BROKER_LISTENER_NAME: LISTENER_DOCKER_INTERNALKAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: "zoo1:2181"KAFKA_BROKER_ID: 3KAFKA_LOG4J_LOGGERS: "kafka.controller=INFO,kafka.producer.async.DefaultEventHandler=INFO,state.change.logger=INFO"volumes:- ./zk-single-kafka-multiple/kafka3/data:/var/lib/kafka/datadepends_on:- zoo1
运行以下命令即可完成 1个节点 Zookeeper+3个节点的 Kafka 的环境搭建。
docker-compose -f zk-single-kafka-multiple.yml up如果需要停止Kafka相关容器的话，运行以下命令即可：
docker-compose -f zk-single-kafka-multiple.yml down使用命令行测试消息的生产和消费
一般情况下我们很少会用到 Kafka 的命令行操作。
1.进入 Kafka container 内部执行 Kafka 官方自带了一些命令
docker exec -ti docker_kafka1_1 bash2.列出所有 Topic
root@kafka1:/# kafka-topics --describe --zookeeper zoo1:21813.创建一个 Topic
root@kafka1:/# kafka-topics --create --topic test --partitions 3 --zookeeper zoo1:2181 --replication-factor 1
Created topic test.我们创建了一个名为 test 的 Topic, partition 数为 3, replica 数为 1。
4.消费者订阅主题
root@kafka1:/# kafka-console-consumer --bootstrap-server localhost:9092 --topic test
send hello from console -producer我们订阅了 名为 test 的 Topic。
5.生产者向 Topic 发送消息
root@kafka1:/# kafka-console-producer --broker-list localhost:9092 --topic test
>send hello from console -producer
>我们使用 kafka-console-producer 命令向名为 test 的 Topic 发送了一条消息，消息内容为：“send hello from console -producer”
这个时候，你会发现消费者成功接收到了消息：
root@kafka1:/# kafka-console-consumer --bootstrap-server localhost:9092 --topic test
send hello from console -producerIDEA相关插件推荐
Zoolytic-Zookeeper tool
这是一款 IDEA 提供的 Zookeeper 可视化工具插件，非常好用！ 我们可以通过它：
- 可视化ZkNodes节点信息
- ZkNodes节点管理-添加/删除
- 编辑zkNodes数据
- ......
实际使用效果如下：
使用方法：
- 打开工具：View->Tool windows->Zoolytic；
- 点击 “+” 号后在弹出框数据：“127.0.0.1:2181” 连接 zookeeper；
- 连接之后点击新创建的连接然后点击“+”号旁边的刷新按钮即可！
Kafkalytic
IDEA 提供的 Kafka 可视化管理插件。这个插件为我们提供了下面这写功能：
- 多个集群支持
- 主题管理:创建/删除/更改分区
- 使用正则表达式搜索主题
- 发布字符串/字节序列化的消息
- 使用不同的策略消费消息
实际使用效果如下：
使用方法：
- 打开工具：View->Tool windows->kafkalytic；
- 点击 “+” 号后在弹出框数据：“127.0.0.1:9092” 连接；
Java 程序中简单使用Kafka
代码地址：https://github.com/Snailclimb/springboot-kafka/tree/master/kafka-intro-maven-demo
Step 1:新建一个Maven项目
Step2: pom.xml 中添加相关依赖
<dependency><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-clients</artifactId><version>2.2.0</version></dependency>Step 3：初始化消费者和生产者
KafkaConstants常量类中定义了Kafka一些常用配置常量。
public class KafkaConstants {public static final String BROKER_LIST = "localhost:9092";public static final String CLIENT_ID = "client1";public static String GROUP_ID_CONFIG="consumerGroup1";private KafkaConstants() {}
}
ProducerCreator 中有一个 createProducer() 方法方法用于返回一个 KafkaProducer对象
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;import java.util.Properties;/*** @author shuang.kou*/
public class ProducerCreator {public static Producer<String, String> createProducer() {Properties properties = new Properties();properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, KafkaConstants.BROKER_LIST);properties.put(ProducerConfig.CLIENT_ID_CONFIG, KafkaConstants.CLIENT_ID);properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());return new KafkaProducer<>(properties);}
}
ConsumerCreator 中有一个 createConsumer() 方法方法用于返回一个 KafkaConsumer 对象
import org.apache.kafka.clients.consumer.Consumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;import java.util.Properties;public class ConsumerCreator {public static Consumer<String, String> createConsumer() {Properties properties = new Properties();properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, KafkaConstants.BROKER_LIST);properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, KafkaConstants.GROUP_ID_CONFIG);properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());return new KafkaConsumer<>(properties);}
}
Step 4：发送和消费消息
生产者发送消息：
private static final String TOPIC = "test-topic";
Producer<String, String> producer = ProducerCreator.createProducer();
ProducerRecord<String, String> record =new ProducerRecord<>(TOPIC, "hello, Kafka!");
try {//send messageRecordMetadata metadata = producer.send(record).get();System.out.println("Record sent to partition " + metadata.partition()+ " with offset " + metadata.offset());
} catch (ExecutionException | InterruptedException e) {System.out.println("Error in sending record");e.printStackTrace();
}
producer.close();消费者消费消息：
Consumer<String, String> consumer = ConsumerCreator.createConsumer();
// 循环消费消息
while (true) {//subscribe topic and consume messageconsumer.subscribe(Collections.singletonList(TOPIC));ConsumerRecords<String, String> consumerRecords =consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {System.out.println("Consumer consume message:" + consumerRecord.value());}
}Step 5：测试
运行程序控制台打印出：
Record sent to partition 0 with offset 20
Consumer consume message:hello, Kafka!开源项目推荐
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