新建SpringBoot项目
基于JDK版本1.8，SpringBoot 版本2.2.2.RELEASE

单次消息消费

1、pom.xml中添加依赖

<dependency>
        <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
	<artifactId>spring-kafka</artifactId>
	<version>2.3.4.RELEASE</version>
</dependency>

 针对springboot版本选用对应的kafka版本

此时注意添加的kafka依赖包版本和kafka服务器版本存在兼容性问题 （该demo中依赖2.3.4.RELEASE版本，linux服务器安装kafka版本为kafka_2.11-2.3.1）

kafka client各个版本与spring kafka的兼容关系

较新版本对应

较早本对应 

 

2、配置application.yml文件

spring:
  kafka:
    bootstrap-servers: 192.168.3.3:9092
    producer:
      # 发生错误后，消息重发的次数。
      retries: 0
      #当有多个消息需要被发送到同一个分区时，生产者会把它们放在同一个批次里。该参数指定了一个批次可以使用的内存大小，按照字节数计算。
      batch-size: 16384
      # 设置生产者内存缓冲区的大
      buffer-memory: 33554432
      # 键的序列化方式
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      # 值的序列化方式
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      # 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。
      # acks=1 ： 只要集群的首领节点收到消息，生产者就会收到一个来自服务器成功响应。
      # acks=all ：只有当所有参与复制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。
      acks: 1
    consumer:
      # 自动提交的时间间隔 在spring boot 2.X 版本中这里采用的是值的类型为Duration 需要符合特定的格式，如1S,1M,2H,5D
      auto-commit-interval: 1S
      # 该属性指定了消费者在读取一个没有偏移量的分区或者偏移量无效的情况下该作何处理：
      # latest（默认值）在偏移量无效的情况下，消费者将从最新的记录开始读取数据（在消费者启动之后生成的记录）
      # earliest ：在偏移量无效的情况下，消费者将从起始位置读取分区的记录
      auto-offset-reset: earliest
      # 是否自动提交偏移量，默认值是true,为了避免出现重复数据和数据丢失，可以把它设置为false,然后手动提交偏移量
      enable-auto-commit: false
      # 键的反序列化方式
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      # 值的反序列化方式
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
    listener:
      # 在侦听器容器中运行的线程数。
      concurrency: 5
      #listner负责ack，每调用一次，就立即commit
      ack-mode: manual_immediate
      missing-topics-fatal: false

3、生产者Producer

@Slf4j
@RestController
@Api(value = "kafka操作类",description = "kafka操作类")
public class KafkaProducer {
    @Autowired
    private KafkaTemplate kafkaTemplate;

    /**
     * 自定义topic
     */
    public static final String TOPIC_TEST = "topic.test";

    /**
     * 组别1
     */
    public static final String TOPIC_GROUP1 = "topic.group1";

    /**
     * 组别2
     */
    public static final String TOPIC_GROUP2 = "topic.group2";

    @PostMapping(value = "/pushMessage")
    @ApiOperation(notes = "kafka推送消息",value = "kafka推送消息")
    public void pushMessage(String message){
        log.info("准备发送消息信息：{}",message);
        //发送消息
        ListenableFuture<SendResult<String, Object>> send = kafkaTemplate.send(TOPIC_TEST, message);
        String dateTime = ZwDateUtil.getDateTime();
        log.info("topic：{}发送消息完成,完成时间：{}",TOPIC_TEST,dateTime);
        send.addCallback(new ListenableFutureCallback<SendResult<String, Object>>() {
            @Override
            public void onFailure(Throwable throwable) {
                log.error(TOPIC_TEST+"-生产者发送消息失败"+throwable.getMessage());
            }

            @Override
            public void onSuccess(@Nullable SendResult<String, Object> stringObjectSendResult) {
                String dateTime = ZwDateUtil.getDateTime();
                log.info(TOPIC_TEST+"-生产者发送消息成功"+stringObjectSendResult.toString()+"时间："+dateTime);
            }
        });
    }
}

4、消费者Consumer 

@Slf4j
@Component
public class KafkaConsumer {

    @KafkaListener(topics = KafkaProducer.TOPIC_TEST,groupId = KafkaProducer.TOPIC_GROUP1)
    public void consumerGroup1(ConsumerRecord<?, ?> record, Acknowledgment ack, @Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TOPIC) String topic){
        String dateTime = ZwDateUtil.getDateTime();
        log.info("group1接收到消息时间：{}",dateTime);
        Optional message = Optional.ofNullable(record.value());
        if(message.isPresent()){
            Object msg = message.get();
            log.info("consumerGroup1 消费了： Topic:" + topic + ",Message:" + msg);
            //手动提交偏移量
            ack.acknowledge();
        }
    }

    @KafkaListener(topics = KafkaProducer.TOPIC_TEST,groupId = KafkaProducer.TOPIC_GROUP2)
    public void consumerGroup2(ConsumerRecord<?, ?> record, Acknowledgment ack, @Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TOPIC) String topic){
        String dateTime = ZwDateUtil.getDateTime();
        log.info("group2接收到消息时间：{}",dateTime);
        Optional message = Optional.ofNullable(record.value());
        if(message.isPresent()){
            Object msg = message.get();
            log.info("consumerGroup2 消费了：Topic:" + topic + ",Message:" + msg);
            //手动提交偏移量
            ack.acknowledge();
        }
    }
}

5、swagger测试

 

运行结果消息接收成功

批量消息消费

通过配置文件添加配置形式达到批量消费效果

    consumer:
      # 是否自动提交偏移量，默认值是true,为了避免出现重复数据和数据丢失，可以把它设置为false,然后手动提交偏移量
      #enable-auto-commit: false
      #设置每次批量消费的消息条数
      max-poll-records: 5
    listener:
      #设置kafka批量消费
      type: BATCH

此时特别注意需要注释掉之前单条消费时设置的手动提交偏移量enable-auto-commit，默认为true 自动提交。

生产者Producer

@PostMapping(value = "/batchPushMessage")
    @ApiOperation(notes = "kafka批量推送消息",value = "kafka批量推送消息")
    public void batchPushMessage(String message){
        log.info("准备发送消息信息：{}",message);
        //发送消息
        List<String> list = Arrays.asList(message.split(","));
        for (String msg : list){
            ListenableFuture<SendResult<String, Object>> send = kafkaTemplate.send(BATCH_TOPIC_TEST, msg);
            String dateTime = ZwDateUtil.getDateTime();
            log.info("topic：{}发送消息完成,完成时间：{}",BATCH_TOPIC_TEST,dateTime);
            send.addCallback(new ListenableFutureCallback<SendResult<String, Object>>() {
                @Override
                public void onFailure(Throwable throwable) {
                    log.error(BATCH_TOPIC_TEST+"-生产者发送消息失败"+throwable.getMessage());
                }

                @Override
                public void onSuccess(@Nullable SendResult<String, Object> stringObjectSendResult) {
                    String dateTime = ZwDateUtil.getDateTime();
                    log.info(BATCH_TOPIC_TEST+"-生产者发送消息成功"+stringObjectSendResult.toString()+"时间："+dateTime);
                }
            });
        }

    }

 消费者Consumer 

@KafkaListener(topics = KafkaProducer.BATCH_TOPIC_TEST,groupId = KafkaProducer.TOPIC_GROUP2)
    public void batchConsumer(List<ConsumerRecord<?, ?>> records){
        try {
            String dateTime = ZwDateUtil.getDateTime();
            log.info("batchConsumer接收到消息时间：{}",dateTime);
            for (ConsumerRecord<?,?> record : records){
                Optional message = Optional.ofNullable(record.value());
                if(message.isPresent()){
                    String msg =(String) message.get();
                    log.info("batchConsumer接收到消息信息：{}",msg);
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

swagger测试 

 

 特别注意需要批量消费时：

1、单次消费的ConsumerRecord参数也应该是list类型 否则运行报错类转换异常 

2、去掉单次消费者入参Acknowledgment ack, @Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TOPIC) ，批量消费自动提交偏移量。