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[大数据]springboot集成kafka多线程定时消费

springboot集成kafka多线程定时消费

1.使用版本

1.springframework

<dependency>
      <groupId>org.springframework</groupId>
      <artifactId>spring-web</artifactId>
      <version>5.3.9</version>
</dependency>

2.springboot

<parent>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    <version>2.5.3</version>
</parent>
2.核心依赖
<dependency>
    <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
    <artifactId>spring-kafka</artifactId>
</dependency>
2.核心代码
package com.example.demo_kafka;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.annotation.PostConstruct;
import java.time.Duration;
import java.util.Collections;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Component
public class ConsumerHandler {
    //kafka消费对象
    private KafkaConsumer<Object, Object> consumer;
    //线程池对象
    private ExecutorService executors;
    //kafka属性配置()
    public static Properties initConfig() {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "172.16.1.240:9092");
        props.put("group.id", "test01");
        props.put("enable.auto.commit", "true");
        props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
        props.put("session.timeout.ms", "30000");
        props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        return props;
    }
    //初始化kafka连接
    @PostConstruct
    public void initKafkaConfig() {
        Properties properties = initConfig();
        consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
        consumer.subscribe(Collections.singleton("test001"));
    }

    /**
     * 多线程消费kafka数据
     * @param workerNum
     */
    public void execute(int workerNum) {
        executors = new ThreadPoolExecutor(10, 10, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                new ArrayBlockingQueue<>(1000), new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
        while (true) {
            ConsumerRecords<Object, Object> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
            if (!consumerRecords.isEmpty()) {
                for (final ConsumerRecord record : consumerRecords) {
                    executors.submit(new Worker(record));
                }
            }
        }

    }
}

业务处理

package com.example.demo_kafka;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;

public class Worker implements Runnable {

    private ConsumerRecord<String, String> consumerRecord;

    public Worker(ConsumerRecord record) {
        this.consumerRecord = record;
    }

    @Override
    public void run() {
        // 这里写你的消息处理逻辑只是简单地打印消息
        System.out.println(Thread.currentThread().getId()+"   "+Thread.currentThread().getName() + " consumed " + consumerRecord.partition()
                + "th message with offset: " + consumerRecord.offset()+"=======>"+ consumerRecord.value());

    }
}
3.测试代码
package com.example.demo_kafka;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.kafka.support.SendResult;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.util.concurrent.ListenableFuture;

@EnableScheduling
@SpringBootApplication
public class DemoKafkaApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DemoKafkaApplication.class, args);

    }

    @Autowired
    private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;
    @Autowired
    private ConsumerHandler consumers;

    @Scheduled(cron = "0/30 * * * * ? ")
    public void test() {
        System.err.println("定时消费");
        consumers.execute(10);
    }

    @Scheduled(cron = "0/10 * * * * ? ")
    public void test01() {
        System.err.println("定时生产");
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            try{
                String message = "{\"x1\": 2133, \"x2\": 2477, \"y1\": 1568, \"y2\": 1888, \"conf\": 0.791015625, \"label_id\": 0, \"label_name\": \"trash\"}";
                ListenableFuture<SendResult<String, String>> topic_test = kafkaTemplate.send("test001", message);
                System.err.println(message);
            }catch (Exception e){
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}
4.测试效果

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

5.实现原理

使用队列进行接收消息,在使用多线程进行消费信息#####

6.小结
  大数据 最新文章
实现Kafka至少消费一次
亚马逊云科技:还在苦于ETL?Zero ETL的时代
初探MapReduce
【SpringBoot框架篇】32.基于注解+redis实现
Elasticsearch:如何减少 Elasticsearch 集
Go redis操作
Redis面试题
专题五 Redis高并发场景
基于GBase8s和Calcite的多数据源查询
Redis——底层数据结构原理
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加:2021-08-15 15:39:36  更:2021-08-15 15:40:14 
 
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