一、自媒体文章上下架

1. 需求分析

消息通知的其他需求

二、Kafka概述

1. 消息中间件对比

特性	ActiveMQ	RabbitMQ	RocketMQ	Kafka
公司/社区	Apache	Rabbit	阿里	Apache
开发语言	Java	Erlang	Java	Scala&Java
协议支持	OpenWire, ST OMP, REST, XMPP, AMQP	AMQP, XMPP, SMTP, STOMP	自定义协议	自定义协议
可用性	一般（主从）	高（主从）	非常高（分布式）	非常高（分布式）
单机吞吐量	差（万级）	一般（万级）	高（10万级）	非常高（100万级）
消息延迟	毫秒级	微秒级	毫秒级	毫秒以内
消息可靠性	一般	高	高	一般
功能特性	成熟的产品、较全的文档、各种协议支持最好	并发能力强、性能好、延迟低	MQ功能比较完善，扩展性佳	只支持主要的MQ功能，主要应用于大数据领域

消息中间件对比-选择建议

消息中间件	建议
Kafka	追求高吞吐量，适合产生大量数据的互联网服务的数据收集服务
RocketMQ	可靠性要求很高的金融互联网领域，稳定性高，经历了多次阿里双11校验
RabbitMQ	性能较好，社区活跃度高，数据量没有那么大，优先选择功能比较完备的RabbitMQ

2. Kafka介绍

Kafka是一个分布式流媒体平台，类似于消息队列或企业消息传递系统。

Kafka官网：Apache Kafka

• producer：发布消息的对象称之为主题生产者（Kafka topic producer）
• topic：Kafka将消息分门别类，每一类的消息称之为一个主题（Topic）
• consumer：订阅消息并处理发布的消息的对象称之为主题消费者（consumers）
• broker：已发布的消息保存到一组服务器中，称之为Kafka集群。集群中的每一个服务器都是一个代理（Broker）。消费者可以订阅一个或多个主题（topic），并从Broker拉数据，从而消费这些已发布的消息。

3. Kafka安装和配置

Kafka对于zookeeper是强依赖，保存kafka相关的节点数据，所以安装Kafka之前必须先安装zookeeper

Docker安装zookeeper

①下载镜像

docker pull zookeeper:3.4.14

②创建容器

docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 zookeeper:3.4.14

Docker安装Kafka

①下载镜像

docker pull wurstmeister/kafka:2.12-2.3.1

②创建容器

docker run -d --name kafka \
--env KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME=192.168.200.130 \
--env KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=192.168.200.130:2181 \
--env KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://192.168.200.130:9092 \
--env KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 \
--env KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx256M -Xms256M" \
--net=host wurstmeister/kafka:2.12-2.3.1

--net=host，直接使用容器宿主机的网络命名空间，即没有独立的网络环境，它使用宿主机的ip和端口

4. Kafka入门案例

• 生产者发送消息，多个消费者订阅同一个主题，只能有一个消费者接收到消息（一对一）-> 设置为同一个消费者组 
• 生产者发送消息，多个消费者同一个主题，所有消费者都可以接收到消息（一对多）-> 设置为不同的消费者组

步骤①：创建kafka-demo项目

②导入依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
</dependency>

③生产者发送消息

package com.heima.kafka.sample;

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

import java.util.Properties;

/**
 * 生产者
 */
public class ProducerQuickStart {
    public static void main(String[] args) {
        // 1. kafka的配置信息
        Properties properties = new Properties();
        // kafka的连接地址
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.200.130:9092");
        // 发送失败，失败的重试次数
        properties.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 5);
        // 消息key的序列化器
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        // 消息value的序列化器
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        // 2. 生产者对象
        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(properties);
        // 封装发送的消息
        ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<String, String>("itheima-topic", "100001", "hello kafka");

        // 3. 发送消息
        producer.send(record);
        
        // 4. 关闭消息通道，必须关闭，否则消息发送不成功
        producer.close();
    }
}

④消费者接收消息

package com.heima.kafka.sample;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;

import java.time.Duration;
import java.util.Collections;
import java.util.Properties;

/**
 * 消费者
 */
public class ConsumerQuickStart {
    public static void main(String[] args) {
        // 1. kafka的配置信息
        Properties properties = new Properties();
        // kafka的连接地址
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.200.130:9092");
        // 消费者组
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "group2");
        // 消费的反序列化器
        // key的反序列化
        properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        // value的反序列化
        properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        
        // 2. 消费者对象
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);
        
        // 3. 订阅主题
        consumer.subscribe(Collections.singletonList("itheima-topic"));
        // 当前线程一直处于监听状态
        while (true) {
            // 4. 获取消息
            ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
            for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
                System.out.println(consumerRecord.key());
                System.out.println(consumerRecord.value());
            }
        }
    }
}

⑤先启动ConsumerQuickStart，再启动ProducerQuickStart

5. Kafka分区机制

Kafka中分区机制指的是将多个主题划分为多个分区（Partition），可以处理更多的消息，不受单台服务器的限制，可以不受限的处理更多的数据。

Topic剖析

每一个分区都是一个顺序的、不可变的消息队列，并且可以持续的添加。分区中的消息都被分了一个序列号，称之为偏移量（offset），在每个分区中此偏移量都是唯一的。

分区策略

分区策略	说明
轮询策略	按顺序轮流将每条数据分配到每个分区中
随机策略	每次都随机地将消息分配到每个分区
按键保存策略	生产者发送数据的时候，可以指定一个key，计算这个key的hashCode值，按照hashCode的值对不同消息进行存储

6. Kafka高可用设计

（1）集群

• Kafka的服务器端由被称为Broker的服务进程构成，即一个Kafka集群由多个Broker组成
• 这样如果集群中某一台机器宕机，其他机器上的Broker也依然能够对外提供服务。这其实就是Kafka提供高可用的手段之一。

（2）备份机制（Replication）

Kafka中消息的备份又叫做副本（Replica），Kafka定义了两类副本：

• 领导者副本（Leader Replica）
• 追随者副本（Follower Replica）

同步方式

ISR(in-sync replica)，需要同步复制保存的follower

如果leader失效后，需要选出新的leader，选举的原则如下：

• 选举时优先从ISR中选定，因为这个列表中follower的数据是与leader同步的
• 如果ISR列表中的follower都不行了，就只能从其他follower中选取

极端情况，就是所有副本都失效了，这时有两种方案：

• 等待ISR中的一个活过来，选为Leader，数据可靠，但活过来的时间不确定
• 选择第一个活过来的Replication，不一定是ISR中的，选为Leader，以最快速度恢复可用性，但数据不一定完整

三、Kafka生产者详解

1. 发送类型

（1）同步发送

使用send()方法发送，它会返回一个Future对象，调用get()方法进行等待，就可以直到消息是否发送成功

RecordMetedata recordMetadata = producer.send(kvProducerRecord).get();
System.out.println(recordMetadata.offset());

（2）异步发送

调用send()方法，并指定一个回调函数，服务器在返回响应时调用函数

// 异步消息发送
producer.send(kvProducerRecord, new Callback() {
    @Override
    public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
        if(e != null) {
            System.out.println("记录异常信息到日志表中");
        }
        System.out.println(recordMetadata.offset());
    }
});

package com.heima.kafka.sample;

import org.apache.kafka.clients.producer.*;

import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

/**
 * 生产者
 */
public class ProducerQuickStart {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        // 1. kafka的配置信息
        Properties properties = new Properties();
        // kafka的连接地址
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.200.130:9092");
        // 发送失败，失败的重试次数
        properties.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 5);
        // 消息key的序列化器
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        // 消息value的序列化器
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        // 2. 生产者对象
        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(properties);
        // 封装发送的消息
        ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<String, String>("itheima-topic", 0, "100001", "hello kafka");
        
        // 3. 发送消息
        // producer.send(record);
        // 同步发送消息
        /*RecordMetadata recordMetadata = producer.send(record).get();
        System.out.println(recordMetadata.offset());*/

        // 异步发送消息
        producer.send(record, new Callback() {
            @Override
            public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
                if(e != null) {
                    System.out.println("记录异常消息到日志表中");
                }
                System.out.println(recordMetadata.offset());
            }
        });

        // 4. 关闭消息通道，必须关闭，否则消息发送不成功
        producer.close();
    }
}

2. 参数详解

（1）ack——消息确认机制

确认机制	说明
acks=0	生产者在成功写入消息之前不会等待任何来自服务器的响应，但是速度最快
acks=1（默认值）	只要集群首领节点收到消息，生产者就会收到一个来自服务器的成功响应
acks=all	只有当所有参与赋值的节点全部收到消息时，生产者才会收到一个来自服务器的成功响应

// ack配置，消费确认机制
properties.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "1");

（2）retries——重试机制

生产者从服务器收到的错误有可能是临时性错误，在这种情况下，retries参数的值决定了生产者可以重发消息的次数。如果达到这个次数，生产者会放弃重试返回错误，默认情况下，生产者会在每次重试之间等待100ms。

// 重试次数
properties.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 3);

（3）消息压缩

默认情况下，消息发送时不会被压缩。使用压缩可以降低网络传输开销和存储开销，而这样往往是向Kafka发送消息的瓶颈所在。

压缩算法	说明
snappy	占用较少的CPU，却能提供较好的性能和相当可观的压缩比。如果看着性能和网络带宽，建议使用
lz4	占用较少的CPU，压缩和解压缩速度较快，压缩比也很可观
gzip	占用较多的CPU，但会提供更高的压缩比。网络带宽有限，可以使用这种算法

// 消息压缩
properties.put(ProducerConfig.COMPRESSION_TYPE_CONFIG, "gzip");

四、Kafka消费者详解

1. 消费者组

消费者组（Consumer Group），指的就是由一个或多个消费者组成的群体

一个发布在Topic上消息被分给此消费者组中的一个消费者

• 所有的消费者都在一个组中，那么这就变成了queue模型
• 所有的消费者都在不同的组中，那么就完全了发布-订阅模型

2. 消息有序性

应用场景：

• 即时消息中的单聊天和群聊，保证发送方消息发送顺序与接收方顺序一致
• 充值转账两个渠道在同一个时间进行余额变更，短信通知必须要有顺序

Topic分区中消息只能由消费者组中的唯一一个消费者处理，所以消息肯定是按照先后顺序进行处理的。但是它也仅仅是保证Topic的一个分区顺序处理，不能保证跨分区的消息先后处理顺序。所以，如果你想要顺序的处理Topic的所有消息，那就只提供一个分区。

3. 提交和偏移量

Kafka不会像其他JMS队列那样需要得到消费者的确认，消费者可以使用Kafka来追踪消息在分区的位置（偏移量）。

消费者会往一个叫做_consumer_offset的特殊主题发送消息，消息里包含了每个分区的偏移量。如果消费者发生崩溃或有新的消费者加入群组，就会触发再均衡。

异常情况：

如果消费者2挂掉以后，会发生再均衡，消费者2负责的分区会被其他消费者进行消费。再均衡后不可避免会出现一些问题：

问题一：

如果提交偏移量小于客户端处理的最后一个消息的偏移量，那么处于两个偏移量之间得到消息就会被重复处理。

问题二：

如果提交的偏移量大于客户端的最后一个消息的偏移量，那么处于两个偏移量之间的消息将会丢失。

如果要解决这些问题，就要知道目前Kafka提交偏移量的方式：分别是自动提交和手动提交

自动提交偏移量：当enable.auto.commit被设置为true，提交方式就是让消费者自动提交偏移量，每隔5秒消费者会自动把从poll()方法接收的最大偏移量提交上去。

手动提交偏移量：当enable.auto.commit被设置为false时可以有以下三种提交方式：

• 提交当前偏移量（同步提交）
• 异步提交
• 同步和异步组合提交

（1）提交当前偏移量（同步提交）

把enable.auto.commit设置为false，让应用程序决定何时提价偏移量。使用commitSync()提交偏移量，commitSync()将会提交poll返回的最新的偏移量，所以在处理完所有记录后要确保调用了commitSync()方法，否则还是会有消息丢失的风险。

只要没有发生不可恢复的错误，commitSync()方法会一直尝试直至提交成功，如果提交失败也可以记录到错误日志里。

while (true){
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
        System.out.println(record.value());
        System.out.println(record.key());
        try {
            consumer.commitSync();//同步提交当前最新的偏移量
        }catch (CommitFailedException e){
            System.out.println("记录提交失败的异常："+e);
        }

    }
}

（2）异步提交

手动提交有一个缺点，那就是当发起提交调用时应用会阻塞。当然我们可以减少手动提交的频率，但是这个会增加消息重复的概率（和自动提交一样）。另外一个解决办法是，使用异步提交的API。

while (true){
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
        System.out.println(record.value());
        System.out.println(record.key());
    }
    consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback() {
        @Override
        public void onComplete(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> map, Exception e) {
            if(e != null){
                System.out.println("记录错误的提交偏移量："+ map+", 异常信息" + e);
            }
        }
    });
}

（3）同步和异步组合提交

异步提交也有个缺点，那就是如果服务器返回提交失败，异步提交不会进行重试。相比较起来，同步提交会进行重试直到成功或者最后抛出异常给应用。异步提交没有实现重试是因为，如果同时存在多个异步提交，进行重试可能会导致位移覆盖。

举个例子，假如我们发起了一个异步提交commitA，此时的提交位移为2000，随后又发起了一个异步提交commitB且位移为3000；commitA提交失败且commitB提交成功，此时commitA进行重试并成功的话，会将实际上已经提交的位移从3000回滚到2000，导致消息重复消费。

// 手动提交偏移量
properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false);

// ... ...

try {
    while (true){
        ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
        for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
            System.out.println(record.value());
            System.out.println(record.key());
        }
        consumer.commitAsync();
    }
}catch (Exception e){+
    e.printStackTrace();
    System.out.println("记录错误信息："+e);
}finally {
    try {
        consumer.commitSync();
    }finally {
        consumer.close();
    }
}

五、SpringBoot集成Kafka

1. 入门

①导入spring-kafka依赖信息 - pom.xml(kafka-demo)

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <!-- kafkfa -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
        <artifactId>spring-kafka</artifactId>
        <exclusions>
            <exclusion>
                <groupId>org.apache.kafka</groupId>
                <artifactId>kafka-clients</artifactId>
            </exclusion>
        </exclusions>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.kafka</groupId>
        <artifactId>kafka-clients</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba</groupId>
        <artifactId>fastjson</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

②在resource下创建文件application.yml

server:
  port: 9991
spring:
  application:
    name: kafka-demo
  kafka:
    bootstrap-servers: 192.168.200.130:9092
    producer:
      retries: 10
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
    consumer:
      group-id: ${spring.application.name}-test
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

③消息生产者 - HelloController

package com.heima.kafka.controller;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class HelloController {
    @Autowired
    private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;
    
    @GetMapping("/hello")
    public String hello() {
        kafkaTemplate.send("itcast-topic", "黑马程序员");
        return "ok";
    }
}

④消息消费者 - HelloListener

package com.heima.kafka.listener;

import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.StringUtils;

@Component
public class HelloListener {
    @KafkaListener(topics = "itcast-topic")
    public void onMessage(String message) {
        if(!StringUtils.isEmpty(message)) {
            System.out.println(message);
        }
    }
}

⑤创建引导类 - KafkaDemoApplication

package com.heima.kafka;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

@SpringBootApplication
public class KafkaDemoApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(KafkaDemoApplication.class, args);
    }
}

⑥启动引导类进行测试

http://localhost:9991/hello

2. 传递消息为对象

目前SpringBoot整合后的Kafka，因为序列化器是StringSerializer，这个时候如果需要传递对象可以有两种方式。

方式一：可以自定义序列化器，对象类型众多，但通用性不强

方式二：可以把要传递的对象进行转json字符串，接收消息后再转为对象即可

步骤①：准备实体类User

package com.heima.kafka.pojo;

import lombok.Data;

@Data
public class User {
    String username;
    Integer age;
}

②发生消息

package com.heima.kafka.controller;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.heima.kafka.pojo.User;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class HelloController {
    @Autowired
    private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

    @GetMapping("/hello")
    public String hello() {
        User user = new User();
        user.setUsername("xiaowang");
        user.setAge(18);
        
        kafkaTemplate.send("user-topic", JSON.toJSONString(user));
        return "ok";
    }
}

③接收消息

package com.heima.kafka.listener;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.heima.kafka.pojo.User;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.StringUtils;

@Component
public class HelloListener {
    @KafkaListener(topics = "user-topic")
    public void onMessage(String message) {
        if(!StringUtils.isEmpty(message)) {
            User user = JSON.parseObject(message, User.class);
            System.out.println(user);
        }
    }
}

④启动KafkaDemoApplication，访问 http://localhost:9991/hello 进行测试

六、自媒体文章上下架功能完成

1. 需求分析

• 已发布且已上架的文章可以下架
• 已发布且已下架的文章可以上架

2. 流程说明

3. 接口定义

4. 功能实现

步骤①：在WmNewsDto中新增enable属性

    /**
     * 上下架 0：下架 1：上架
     */
    private Short enable;

②在heima-leadnews-wemedia工程下的WmNewsController新增方法

    /**
     * 文章上下架
     * @param dto
     * @return
     */
    @PostMapping("/down_or_up")
    public ResponseResult downOrUp(@RequestBody WmNewsDto dto) {
        return wmNewsService.downOrUp(dto);
    }

③在WmNewsService新增方法

    /**
     * 文章的上下架
     * @param dto
     * @return
     */
    public ResponseResult downOrUp(WmNewsDto dto);

④在WmNewsServiceImpl实现方法

    /**
     * 文章的上下架
     * @param dto
     * @return
     */
    @Override
    public ResponseResult downOrUp(WmNewsDto dto) {
        // 1. 检查参数
        if(dto.getId() == null) {
            return ResponseResult.errorResult(AppHttpCodeEnum.PARAM_INVALID);
        }
        // 2. 查询文章
        WmNews wmNews = getById(dto.getId());
        if(wmNews == null) {
            return ResponseResult.errorResult(AppHttpCodeEnum.DATA_NOT_EXIST, "文章不存在");
        }

        // 3. 判断文章是否已经发布
        if(!wmNews.getStatus().equals(WmNews.Status.PUBLISHED.getCode())) {
            return ResponseResult.errorResult(AppHttpCodeEnum.PARAM_INVALID, "当前文章不是发布状态，不能上下架");
        }
        
        // 4. 修改文章enable
        if(dto.getEnable() != null && dto.getEnable() > -1 && dto.getEnable() < 2) {
            update(Wrappers.<WmNews>lambdaUpdate().set(WmNews::getEnable, dto.getEnable()).eq(WmNews::getId, wmNews.getId()));
        }
        
        return ResponseResult.okResult(AppHttpCodeEnum.SUCCESS);
    }

⑤测试

4. 消息通知article端文章上下架

步骤①：在heima-leadnews-common模块下导入kafka依赖

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

②在自媒体端的nacos配置中心配置Kafka的生产者 - leadnews-wemedia.yml

spring:
  kafka:
    bootstrap-servers: 192.168.200.130:9092
    producer:
      retries: 10
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

③添加常量类

package com.heima.common.constants;

public class WmNewsMessageConstants {

    public static final String WM_NEWS_UP_OR_DOWN_TOPIC="wm.news.up.or.down.topic";
}

④在自媒体端文章上下架后发送消息 - WmNewsServiceImpl

    /**
     * 文章的上下架
     * @param dto
     * @return
     */
    @Override
    public ResponseResult downOrUp(WmNewsDto dto) {
        // 1. 检查参数
        if(dto.getId() == null) {
            return ResponseResult.errorResult(AppHttpCodeEnum.PARAM_INVALID);
        }
        // 2. 查询文章
        WmNews wmNews = getById(dto.getId());
        if(wmNews == null) {
            return ResponseResult.errorResult(AppHttpCodeEnum.DATA_NOT_EXIST, "文章不存在");
        }

        // 3. 判断文章是否已经发布
        if(!wmNews.getStatus().equals(WmNews.Status.PUBLISHED.getCode())) {
            return ResponseResult.errorResult(AppHttpCodeEnum.PARAM_INVALID, "当前文章不是发布状态，不能上下架");
        }

        // 4. 修改文章enable
        if(dto.getEnable() != null && dto.getEnable() > -1 && dto.getEnable() < 2) {
            update(Wrappers.<WmNews>lambdaUpdate().set(WmNews::getEnable, dto.getEnable()).eq(WmNews::getId, wmNews.getId()));
        }

        // 5. 发送消息，通知article端修改文章配置
        if(wmNews.getArticleId() != null) {
            Map<String, Object> map = new HashMap<>();
            map.put("articleId", wmNews.getArticleId());
            map.put("enable", dto.getEnable());

            kafkaTemplate.send(WmNewsMessageConstants.WM_NEWS_UP_OR_DOWN_TOPIC, JSON.toJSONString(map));
        }

        return ResponseResult.okResult(AppHttpCodeEnum.SUCCESS);
    }

⑤在article端的nacos配置中心配置kafka的消费者

spring:
  kafka:
    bootstrap-servers: 192.168.200.130:9092
    consumer:
      group-id: ${spring.application.name}
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

⑥新建ApArticleConfigService

package com.heima.article.service;

import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;
import com.heima.model.article.pojos.ApArticleConfig;

import java.util.Map;

public interface ApArticleConfigService extends IService<ApArticleConfig> {
    /**
     * 修改文章配置
     * @param map
     */
    public void updateByMap(Map map);
}

⑦实现类ApArticleConfigServiceImpl

package com.heima.article.service.impl;

import com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit.Wrappers;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.heima.article.mapper.ApArticleConfigMapper;
import com.heima.article.service.ApArticleConfigService;
import com.heima.model.article.pojos.ApArticleConfig;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import java.util.Map;

@Service
@Slf4j
@Transactional
public class ApArticleConfigServiceImpl extends ServiceImpl<ApArticleConfigMapper, ApArticleConfig> implements ApArticleConfigService {
    /**
     * 修改文章配置
     * @param map
     */
    @Override
    public void updateByMap(Map map) {
        // 0:下架 1:上架
        Object enable = map.get("enable");
        boolean isDown = true;
        if(enable.equals(1)) {
            isDown = false;
        }
        // 修改文章配置
        update(Wrappers.<ApArticleConfig>lambdaUpdate().eq(ApArticleConfig::getArticleId, map.get("articleId")).set(ApArticleConfig::getIsDown, isDown));
    }
}

⑧在article端编写监听，接收数据 - ArticleIsDownListener

package com.heima.article.listener;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.heima.article.service.ApArticleConfigService;
import com.heima.common.constants.WmNewsMessageConstants;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.Map;

@Component
@Slf4j
public class ArticleIsDonwListener {

    @Autowired
    private ApArticleConfigService apArticleConfigService;
    
    @KafkaListener(topics = WmNewsMessageConstants.WM_NEWS_UP_OR_DOWN_TOPIC)
    public void onMessage(String message) {
        if(StringUtils.isNotBlank(message)) {
            Map map = JSON.parseObject(message, Map.class);
            apArticleConfigService.updateByMap(map);
            log.info("article端文章配置修改，articleId={}", map.get("articleId"));
        }
    }
}

⑨启动以下服务进行测试