大数据-56 Kafka SpringBoot与Kafka 基础简单配置和使用 Java代码 POM文件
以下是一个简单的Spring Boot与Kafka集成的示例。
首先,在pom.xml
中添加依赖:
<dependencies>
<!-- Spring Boot相关依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
<!-- Kafka依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
<artifactId>spring-kafka</artifactId>
</dependency>
<!-- 使用Spring Boot的测试类 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
<!-- Kafka测试依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
<artifactId>spring-kafka-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
然后,在application.properties
或application.yml
中配置Kafka的基本属性:
# Kafka 基础配置
spring.kafka.bootstrap-servers=localhost:9092
spring.kafka.consumer.group-id=my-group
spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=earliest
spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=true
spring.kafka.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
spring.kafka.consumer.value-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
接下来,创建一个Kafka生产者:
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class KafkaProducer {
@Autowired
private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;
public void sendMessage(String topic, String message) {
kafkaTemplate.send(topic, message);
}
}
最后,创建一个Kafka消费者:
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
public class KafkaConsumer {
@KafkaListener(topics = "myTopic", groupId = "myGroup")
public void listen(String message) {
System.out.println("Received message in group myGroup: " + message);
}
}
在这个例子中,我们定义了一个KafkaProducer
服务用于发送消息到指定的Kafka主题,并定义了一个KafkaConsumer
组件使用@KafkaListener
注解监听名为myTopic
的主题。当消息到达时,它会被打印出来。
要运行这个例子,确保你的Kafka服务器正在运行,并且主题myTopic
已经创建。你可以通过KafkaProducer
发送消息,并观察KafkaConsumer
是否接收到了这些消息。
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