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

系列文章目录

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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.vipjoeygroupId>
    <artifactId>multi-kafka-starterartifactId>
    <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")
private MmcKafkaMultiSender 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)
    @Data
    public static class Producer extends KafkaProperties.Producer {

        /**
         * 是否启用.
         */
        private boolean enabled = true;
        /**
         * 生产者名称，如果有设置则会覆盖默认的xxxKakfkaSender名称.
         */
        private String name;
    }
        /**
         * 生产者.
         */
        private final Producer producer = new Producer();
        /**
         * Create an initial map of producer properties from the state of this instance.
         * 

         * 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() {
            return new HashMap<>(this.producer.buildProperties());
        }

2、新增MmcKafkaSender接口，作为发送Kafka消息的唯一约束。

public interface MmcKafkaSender {

    /**
     * 发送kafka消息.
     *
     * @param topic        topic名称
     * @param partitionKey 消息分区键
     * @param message      具体消息
     */
    void sendStringMessage(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
     */
    void sendProtobufMessage(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
@Slf4j
public class MmcKafkaOutputContainer {

    /**
     * 存放所有生产者.
     */
    private final Map<String, MmcKafkaSender> outputs;

    /**
     * 构造函数.
     */
    public MmcKafkaOutputContainer(Map<String, MmcKafkaSender> outputs) {
        this.outputs = outputs;
    }

}

4、新增MmcKafkaSingleSender实现类，用于真实发送Kafka消息；

public class MmcKafkaSingleSender implements MmcKafkaSender {

    private final KafkaTemplate<String, Object> template;


    public MmcKafkaSingleSender(KafkaTemplate<String, Object> template) {
        this.template = template;
    }

    @Override
    public void sendStringMessage(String topic, String partitionKey, String message) {

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


    @Override
    public void sendProtobufMessage(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)
public class MmcMultiProducerAutoConfiguration implements BeanFactoryAware {

    private DefaultListableBeanFactory beanDefinitionRegistry;

    @Resource
    private MmcMultiKafkaProperties mmcMultiKafkaProperties;


    @Bean
    public MmcKafkaOutputContainer mmcKafkaOutputContainer() {

        // 初始化一个存储所有生产者的哈希映射
        Map<String, MmcKafkaSender> outputs = new HashMap<>();

        // 获取所有的Kafka配置信息
        Map<String, MmcMultiKafkaProperties.MmcKafkaProperties> kafkas = mmcMultiKafkaProperties.getKafka();

        // 逐个遍历，并生成producer
        for (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 = new MmcKafkaSingleSender(template);
                outputs.put(beanName, sender);

                // 注册到IOC
                beanDefinitionRegistry.registerSingleton(beanName, sender);
            }

        }

        return new MmcKafkaOutputContainer(outputs);
    }

    private KafkaTemplate<String, Object> mmcdKafkaTemplate(MmcMultiKafkaProperties.MmcKafkaProperties producer) {

        return new KafkaTemplate<>(baseKafkaProducerFactory(producer));

    }

    private ProducerFactory<String, Object> baseKafkaProducerFactory(MmcMultiKafkaProperties.MmcKafkaProperties producer) {
        return new DefaultKafkaProducerFactory<>(producer.buildProducerProperties());
    }

    @Override
    public void setBeanFactory(BeanFactory beanFactory) throws BeansException {
        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.bootgroupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-testartifactId>
            <scope>testscope>
        dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.kafkagroupId>
            <artifactId>spring-kafka-testartifactId>
            <scope>testscope>
        dependency>
        
        <dependency>
            <groupId>com.google.protobufgroupId>
            <artifactId>protobuf-javaartifactId>
            <version>3.18.0version>
            <scope>testscope>
        dependency>
        
        <dependency>
            <groupId>com.google.protobufgroupId>
            <artifactId>protobuf-java-utilartifactId>
            <version>3.18.0version>
            <scope>testscope>
        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}"})
class KafkaStringMessageTest {


    @Value("${spring.kafka.one.topic}")
    private String topicOne;

    @Value("${spring.kafka.two.topic}")
    private String topicTwo;

    @Resource(name = "fourKafkaSender")
    private MmcKafkaSingleSender mmcKafkaSingleSender;


    @Test
    void testDealMessage() throws Exception {

        Thread.sleep(2 * 1000);

        // 模拟生产数据
        produceMessage();

        Thread.sleep(10 * 1000);
    }

    void produceMessage() {


        for (int i = 0; i < 10; i++) {

            DemoMsg msg = new DemoMsg();
            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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