搭建大型分布式服务（四十）SpringBoot 整合多个kafka数据源-支持生产者

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前言

本插件稳定运行上百个kafka项目，每天处理上亿级的数据的精简小插件，快速上手。

<dependency><groupId>io.github.vipjoey</groupId><artifactId>multi-kafka-starter</artifactId><version>最新版本号</version></dependency>

例如下面这样简单的配置就完成SpringBoot和kafka的整合，我们只需要关心

com.mmc.multi.kafka.starter.OneProcessor

和

com.mmc.multi.kafka.starter.TwoProcessor

这两个Service的代码开发。

## topic1的kafka配置
spring.kafka.one.enabled=true
spring.kafka.one.consumer.bootstrapServers=${spring.embedded.kafka.brokers}
spring.kafka.one.topic=mmc-topic-one
spring.kafka.one.group-id=group-consumer-one
spring.kafka.one.processor=com.mmc.multi.kafka.starter.OneProcessor // 业务处理类名称
spring.kafka.one.consumer.auto-offset-reset=latest
spring.kafka.one.consumer.max-poll-records=10
spring.kafka.one.consumer.value-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
spring.kafka.one.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

## topic2的kafka配置
spring.kafka.two.enabled=true
spring.kafka.two.consumer.bootstrapServers=${spring.embedded.kafka.brokers}
spring.kafka.two.topic=mmc-topic-two
spring.kafka.two.group-id=group-consumer-two
spring.kafka.two.processor=com.mmc.multi.kafka.starter.TwoProcessor // 业务处理类名称
spring.kafka.two.consumer.auto-offset-reset=latest
spring.kafka.two.consumer.max-poll-records=10
spring.kafka.two.consumer.value-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
spring.kafka.two.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

## pb 消息消费者
spring.kafka.pb.enabled=true
spring.kafka.pb.consumer.bootstrapServers=${spring.embedded.kafka.brokers}
spring.kafka.pb.topic=mmc-topic-pb
spring.kafka.pb.group-id=group-consumer-pb
spring.kafka.pb.processor=pbProcessor
spring.kafka.pb.consumer.auto-offset-reset=latest
spring.kafka.pb.consumer.max-poll-records=10
spring.kafka.pb.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
spring.kafka.pb.consumer.value-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.ByteArrayDeserializer

## kafka消息生产者
spring.kafka.four.enabled=true
spring.kafka.four.producer.name=fourKafkaSender
spring.kafka.four.producer.bootstrap-servers=${spring.embedded.kafka.brokers}
spring.kafka.four.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
spring.kafka.four.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

国籍惯例，先上源码：Github源码

一、本文要点

本文将介绍通过封装一个starter，来实现多kafka数据源的配置，通过通过源码，可以学习以下特性。系列文章完整目录

• SpringBoot 整合多个kafka数据源
• SpringBoot 批量消费kafka消息
• SpringBoot 优雅地启动或停止消费kafka
• SpringBoot kafka本地单元测试（免集群）
• SpringBoot 利用map注入多份配置
• SpringBoot BeanPostProcessor 后置处理器使用方式
• SpringBoot 将自定义类注册到IOC容器
• SpringBoot 注入bean到自定义类成员变量
• Springboot 取消限定符
• SpringBoot 支持消费protobuf类型的kafka消息
• SpringBoot Aware设计模式
• SpringBoot 获取kafka消息中的topic、offset、partition、header等参数
• SpringBoot 使用任意生产者发送kafka消息
• SpringBoot 配置任意数量的kafka生产者

二、开发环境

• jdk 1.8
• maven 3.6.2
• springboot 2.4.3
• kafka-client 2.6.6
• idea 2020

三、原项目

1、接前文，我们基本完成了kafka consumer常用的特性开发，有小伙伴问，我们该如何配置多个数据源生产者，想consumer一样简单，发送kafka消息呢？

## 1.配置
spring.kafka.four.enabled=true
spring.kafka.four.producer.name=fourKafkaSender
spring.kafka.four.producer.bootstrap-servers=${spring.embedded.kafka.brokers}
spring.kafka.four.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
spring.kafka.four.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

## 2.引用
@Resource(name ="fourKafkaSender")privateMmcKafkaMultiSender mmcKafkaMultiSender;

## 3.使用
mmcKafkaMultiSender.sendStringMessage(topicOne,"aaa", json);

答案是可以的、但我们要升级和优化一下。

四、修改项目

1、修改内部类

MmcKafkaProperties

类，增加生产者相关的配置。

@EqualsAndHashCode(callSuper =true)@DatapublicstaticclassProducerextendsKafkaProperties.Producer{/**
         * 是否启用.
         */privateboolean enabled =true;/**
         * 生产者名称，如果有设置则会覆盖默认的xxxKakfkaSender名称.
         */privateString name;}/**
         * 生产者.
         */privatefinalProducer producer =newProducer();/**
         * Create an initial map of producer properties from the state of this instance.
         * <p>
         * This allows you to add additional properties, if necessary, and override the
         * default kafkaProducerFactory bean.
         *
         * @return the producer properties initialized with the customizations defined on this
         *         instance
         */Map<String,Object>buildProducerProperties(){returnnewHashMap<>(this.producer.buildProperties());}

2、新增

MmcKafkaSender

接口，作为发送Kafka消息的唯一约束。

publicinterfaceMmcKafkaSender{/**
     * 发送kafka消息.
     *
     * @param topic        topic名称
     * @param partitionKey 消息分区键
     * @param message      具体消息
     */voidsendStringMessage(String topic,String partitionKey,String message);/**
     * 发送kafka消息.
     *
     * @param topic        topic名称
     * @param partitionKey 消息分区键
     * @param message      具体消息
     */voidsendProtobufMessage(String topic,String partitionKey,byte[] message);}

3、新增

MmcKafkaOutputContainer

容器类，用于存储所有生产者，方便统一管理；

@Getter@Slf4jpublicclassMmcKafkaOutputContainer{/**
     * 存放所有生产者.
     */privatefinalMap<String,MmcKafkaSender> outputs;/**
     * 构造函数.
     */publicMmcKafkaOutputContainer(Map<String,MmcKafkaSender> outputs){this.outputs = outputs;}}

4、新增

MmcKafkaSingleSender

实现类，用于真实发送Kafka消息；

publicclassMmcKafkaSingleSenderimplementsMmcKafkaSender{privatefinalKafkaTemplate<String,Object> template;publicMmcKafkaSingleSender(KafkaTemplate<String,Object> template){this.template = template;}@OverridepublicvoidsendStringMessage(String topic,String partitionKey,String message){

        template.send(topic, partitionKey, message);}@OverridepublicvoidsendProtobufMessage(String topic,String partitionKey,byte[] message){

        template.send(topic, partitionKey, message);}}

5、修改

MmcMultiProducerAutoConfiguration

配置类，遍历所有配置，组装并生成

MmcKafkaSingleSender

，并注册到IOC容器；

@Slf4j@Configuration@EnableConfigurationProperties(MmcMultiKafkaProperties.class)@ConditionalOnProperty(prefix ="spring.kafka", value ="enabled", matchIfMissing =true)publicclassMmcMultiProducerAutoConfigurationimplementsBeanFactoryAware{privateDefaultListableBeanFactory beanDefinitionRegistry;@ResourceprivateMmcMultiKafkaProperties mmcMultiKafkaProperties;@BeanpublicMmcKafkaOutputContainermmcKafkaOutputContainer(){// 初始化一个存储所有生产者的哈希映射Map<String,MmcKafkaSender> outputs =newHashMap<>();// 获取所有的Kafka配置信息Map<String,MmcMultiKafkaProperties.MmcKafkaProperties> kafkas = mmcMultiKafkaProperties.getKafka();// 逐个遍历，并生成producerfor(Map.Entry<String,MmcMultiKafkaProperties.MmcKafkaProperties> entry : kafkas.entrySet()){// 唯一生产者名称String name = entry.getKey();// 生产者配置MmcMultiKafkaProperties.MmcKafkaProperties properties = entry.getValue();// 是否开启if(properties.isEnabled()&& properties.getProducer().isEnabled()&&CommonUtil.isNotEmpty(properties.getProducer().getBootstrapServers())){// bean名称String beanName =Optional.ofNullable(properties.getProducer().getName()).orElse(name +"KafkaSender");KafkaTemplate<String,Object> template =mmcdKafkaTemplate(properties);// 创建实例MmcKafkaSender sender =newMmcKafkaSingleSender(template);
                outputs.put(beanName, sender);// 注册到IOC
                beanDefinitionRegistry.registerSingleton(beanName, sender);}}returnnewMmcKafkaOutputContainer(outputs);}privateKafkaTemplate<String,Object>mmcdKafkaTemplate(MmcMultiKafkaProperties.MmcKafkaProperties producer){returnnewKafkaTemplate<>(baseKafkaProducerFactory(producer));}privateProducerFactory<String,Object>baseKafkaProducerFactory(MmcMultiKafkaProperties.MmcKafkaProperties producer){returnnewDefaultKafkaProducerFactory<>(producer.buildProducerProperties());}@OverridepublicvoidsetBeanFactory(BeanFactory beanFactory)throwsBeansException{this.beanDefinitionRegistry =(DefaultListableBeanFactory) beanFactory;}}

五、测试一下

1、引入kafka测试需要的jar。参考文章：kafka单元测试

<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency><dependency><groupId>org.springframework.kafka</groupId><artifactId>spring-kafka-test</artifactId><scope>test</scope></dependency><dependency><groupId>com.google.protobuf</groupId><artifactId>protobuf-java</artifactId><version>3.18.0</version><scope>test</scope></dependency><dependency><groupId>com.google.protobuf</groupId><artifactId>protobuf-java-util</artifactId><version>3.18.0</version><scope>test</scope></dependency>

2、消费者配置保持不变，增加生产者配置。

## json消息消费者
spring.kafka.one.enabled=true
spring.kafka.one.consumer.bootstrapServers=${spring.embedded.kafka.brokers}
spring.kafka.one.topic=mmc-topic-one
spring.kafka.one.group-id=group-consumer-one
spring.kafka.one.processor=oneProcessor
spring.kafka.one.duplicate=false
spring.kafka.one.snakeCase=false
spring.kafka.one.consumer.auto-offset-reset=latest
spring.kafka.one.consumer.max-poll-records=10
spring.kafka.one.consumer.value-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
spring.kafka.one.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
spring.kafka.one.container.threshold=2
spring.kafka.one.container.rate=1000
spring.kafka.one.container.parallelism=8

## json消息生产者
spring.kafka.four.enabled=true
spring.kafka.four.producer.name=fourKafkaSender
spring.kafka.four.producer.bootstrap-servers=${spring.embedded.kafka.brokers}
spring.kafka.four.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
spring.kafka.four.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

3、编写测试类。

@Slf4j@ActiveProfiles("dev")@ExtendWith(SpringExtension.class)@SpringBootTest(classes ={MmcMultiProducerAutoConfiguration.class,MmcMultiConsumerAutoConfiguration.class,DemoService.class,OneProcessor.class})@TestPropertySource(value ="classpath:application-string.properties")@DirtiesContext@EmbeddedKafka(partitions =1, brokerProperties ={"listeners=PLAINTEXT://localhost:9092","port=9092"},
        topics ={"${spring.kafka.one.topic}"})classKafkaStringMessageTest{@Value("${spring.kafka.one.topic}")privateString topicOne;@Value("${spring.kafka.two.topic}")privateString topicTwo;@Resource(name ="fourKafkaSender")privateMmcKafkaSingleSender mmcKafkaSingleSender;@TestvoidtestDealMessage()throwsException{Thread.sleep(2*1000);// 模拟生产数据produceMessage();Thread.sleep(10*1000);}voidproduceMessage(){for(int i =0; i <10; i++){DemoMsg msg =newDemoMsg();
            msg.setRoutekey("routekey"+ i);
            msg.setName("name"+ i);
            msg.setTimestamp(System.currentTimeMillis());String json =JsonUtil.toJsonStr(msg);

            mmcKafkaSingleSender.sendStringMessage(topicOne,"aaa", json);}}}

5、运行一下，测试通过，可以看到能正常发送消息和消费。

五、小结

将本项目代码构建成starter，就可以大大提升我们开发效率，我们只需要关心业务代码的开发，github项目源码：轻触这里。如果对你有用可以打个星星哦。下一篇，升级本starter，在kafka单分区下实现十万级消费处理速度。

• 《搭建大型分布式服务（三十六）SpringBoot 零代码方式整合多个kafka数据源》
• 《搭建大型分布式服务（三十七）SpringBoot 整合多个kafka数据源-取消限定符》
• 《搭建大型分布式服务（三十八）SpringBoot 整合多个kafka数据源-支持protobuf》
• 《搭建大型分布式服务（三十九）SpringBoot 整合多个kafka数据源-支持Aware模式》
• 《搭建大型分布式服务（四十）SpringBoot 整合多个kafka数据源-支持生产者》
• 《搭建大型分布式服务（四十一）SpringBoot 整合多个kafka数据源-支持亿级消息生产者》
• 《搭建大型分布式服务（四十二）SpringBoot 无代码侵入实现多Kafka数据源整合插件发布》
• 《搭建大型分布式服务（四十三）SpringBoot 多Kafka数据源发布到Maven中央仓库：让世界看到你的作品！》

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