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本节内容比较初级，故接着躺平攻略写

一、官网的下载

1.1 下载解压

首先，去官网下载jar包，放进linux中，解压到对应位置。
我的位置放在/WORK/MIDDLEWARE/kafka/4.0

1.2 常见配置

# 每个topic默认的分片数
num.properties=4
# 数据被删除的时间
log.retention.hours=168
# 文件存储路径，注意，这不是日志，而是数据
log.dirs=/WORK/MIDDLEWARE/kafka/4.0/kraft-combined-logs
# 这个地方一定要修改，不然客户端无法连通
# 这里要写成ip
advertised.listeners=PLAINTEXT://192.168.0.64:9092,CONTROLLER://192.168.0.64:9093

1.3 自启动

创建 /etc/systemd/system/kafka.service

[Unit]
Description=Apache Kafka Server
Documentation=http://kafka.apache.org/documentation.html
Requires=network.target remote-fs.target
After=network.target remote-fs.target[Service]
Type=simple
User=kafka
Group=kafka
ExecStart=/bin/bash -c 'source /etc/profile && /WORK/MIDDLEWARE/kafka/4.0/bin/kafka-server-start.sh /WORK/MIDDLEWARE/kafka/4.0/config/server.properties'
ExecStop=/bin/bash -c 'source /etc/profile && /WORK/MIDDLEWARE/kafka/4.0/bin/kafka-server-stop.sh'
Restart=on-failure[Install]
WantedBy=multi-user.target                       

启用

systemctl daemreload
systemctl enable kafka

1.4 创建topic

bin/kafka-topics.sh --create --topic my-test-topic --bootstrap-server localhost:9092
bin/kafka-topics.sh --describe --topic my-test-topic --bootstrap-server localhost:9092

描述信息展示如下：

        Topic: my-test-topic    Partition: 0    Leader: 1       Replicas: 1     Isr: 1  Elr:    LastKnownElr:Topic: my-test-topic    Partition: 1    Leader: 1       Replicas: 1     Isr: 1  Elr:    LastKnownElr:Topic: my-test-topic    Partition: 2    Leader: 1       Replicas: 1     Isr: 1  Elr:    LastKnownElr:Topic: my-test-topic    Partition: 3    Leader: 1       Replicas: 1     Isr: 1  Elr:    LastKnownElr:

毕竟我们是学习环境，搭的单机节点，对于每个分区没有做副本。生产环境下，注意把副本分配到不同的节点上
使用参数如下：

--replica-assignment "<partition0>:<brokerA>,<brokerB>,…;<partition1>:<brokerC>,<brokerD>,…;…"
#如：
--replica-assignment "0:1,2;1:2,3;2:1,3

解释一下，':‘前面的是分区的编号；’:'后面是这个分区的数据，分别放到哪个broker下

1.5 安装kafka-ui

cd /WORK/MIDDLEWARE/kafka
mkdir kafka-ui
cd kafka-ui
vim docker-compose.yml

编辑docker-compose文件

services:kafka-ui:container_name: kafka-uiimage: provectuslabs/kafka-ui:latestports:- 9100:8080environment:DYNAMIC_CONFIG_ENABLED: 'true'

二、SpringBoot的生产者接入

2.1 pom引用

注意，我这里的indi.zhifa.engine-cloud:common-web-starter是自己写的库，便于快速创建web项目，大家可以去 我的码云 下载

    <dependencies><dependency><groupId>indi.zhifa.engine-cloud</groupId><artifactId>common-web-starter</artifactId><version>${zhifa-engine.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework.kafka</groupId><artifactId>spring-kafka</artifactId><version>3.1.10</version></dependency></dependencies>

2.2 生产者java核心代码:

service

@Slf4j
@Component
public class KafkaSendDataImpl implements IKafkaSendData {private final KafkaTemplate<String, String> mKafkaTemplate;private final FastJsonConfig mFastJsonConfig;public KafkaSendDataImpl(KafkaTemplate<String, String> pKafkaTemplate,@Qualifier("simple-fastJson-config") FastJsonConfig pFastJsonConfig) {mKafkaTemplate = pKafkaTemplate;mFastJsonConfig = pFastJsonConfig;}@Overridepublic void sendAsync(String topic,KafkaData pKafkaData) {String str = JSON.toJSONString(pKafkaData);try{mKafkaTemplate.send(topic,pKafkaData.getName(),str);}catch (Exception e){log.error("发送kafka时发成错误，错误信息是"+ e.getMessage());}}
}

controller

@Slf4j
@Validated
@RequiredArgsConstructor
@Tag(name = "生产者")
@ZhiFaRestController
@RequestMapping("/kafka/produce")
public class KafkaProduceController {final IKafkaSendData mKafkaSendData;@PostMapping("/{topic}")public void sendAsync(@PathVariable("topic") String pTopic, @RequestBody KafkaData pKafkaData){mKafkaSendData.sendAsync(pTopic,pKafkaData);}
}

配置：

server:# 服务端口port: 8083springdoc:swagger-ui:path: /swagger-ui.htmltags-sorter: alphaoperations-sorter: alphaapi-docs:path: /v3/api-docsgroup-configs:- group: "管理接口"paths-to-match: '/**'packages-to-scan:- indi.zhifa.study2025.test.kafka.producer.controllerzhifa:enum-memo:enabled: trueenum-packages:- indi.zhifa.**.enumsuri: /api/enumweb:enabled: truespring:profiles:active: localkafka:bootstrap-servers: 192.168.0.64:9092producer:key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializervalue-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializercompression-type: zstd#0 的时候，吞吐量最高，不管是否成功#1 leader收到后才响应#-1 要求所有的follow都写成功#通常iot项目，日志采集等，该值设为0.仅仅用来解耦时，比如订单处理业务，一般设成all，避免丢失，并且在回调监控。并且会自动开启幂等性。acks: all# 重试次数retries: 3

我们创建几条消息，观察现象：

打开swagger-ui，看到确实有消息数量了

2.3 key的作用

额外解释一点，发送时，指定消息的key。kafka默认会把同一个key放在一个partition（分区）中。我这里用name做key，可以保证同一个name的消息被顺序消费。

三、SpringBoot的消费者接入

消费者非常简单，这里略写

3.1 java核心代码

@Component
public class KafkaConsumerListener {private Map<String,Long> mMsgIdx;public KafkaConsumerListener() {mMsgIdx = new ConcurrentHashMap<>();}@KafkaListener(topics = "my-test-topic", groupId = "my-group")public void listen(ConsumerRecord<String, String> record) {String key = record.key();           // 获取消息的 keyString value = record.value();       // 获取消息的 valueString topic = record.topic();       // 获取消息的 topicint partition = record.partition(); // 获取消息的分区long offset = record.offset();      // 获取消息的偏移量long timestamp = record.timestamp(); // 获取消息的时间戳// 处理消息（这里我们只是打印消息）System.out.println("Consumed record: ");System.out.println("Key: " + key);System.out.println("Value: " + value);System.out.println("Topic: " + topic);System.out.println("Partition: " + partition);System.out.println("Offset: " + offset);System.out.println("Timestamp: " + timestamp);if(StringUtils.hasText(key)){Long idx = mMsgIdx.get(key);if(idx == null){idx = 0l;}idx = idx + 1;mMsgIdx.put(key, idx);System.out.println(key+"的第"+idx+"个消息");}}
}

3.2 配置

spring:profiles:active: localkafka:bootstrap-servers: 192.168.0.64:9092consumer:group-id: my-group   # 消费者组IDauto-offset-reset: earliest   # 消费者从头开始读取（如果没有已提交的偏移量）key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer  # 设置key的反序列化器value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer