编写kafka监听器

在编写Kafka监听器时，首先需要定义一个实现了ProducerListener接口的类。然后，在该类中实现onSend、onError和onSuccess等方法来处理生产者发送消息时的事件。在onSend方法中，你可以对消息进行修改或添加额外的信息，比如在value中加上时间戳。例如，可以在onSend方法中实现以下代码来为所有生产者发送的消息添加时间戳：

@Override
public ProducerRecord onSend(ProducerRecord record) {
    return new ProducerRecord(
        record.topic(),
        record.partition(),
        record.timestamp(),
        record.key(),
        System.currentTimeMillis() + "," + record.value().toString()
    );
}

这样，每次生产者发送消息时，都会经过该监听器的onSend方法进行处理，从而实现对消息的统一处理操作。

相关问题

kafka监听topic消费java写法

### 回答1：
以下是使用Java编写Kafka消费者监听Topic的示例代码：

import java.util.Collections;
import java.util.Properties;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;

public class KafkaConsumerExample {
    
    public static void main(String[] args) {
        
        Properties props = new Properties();
        props.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        props.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test-group");
        props.setProperty(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        props.setProperty(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
        consumer.subscribe(Collections.singletonList("test-topic"));
        
        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(1000);
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                System.out.println("Received message: " + record.value());
            }
        }
        
    }

}

在上面的代码中，我们使用了KafkaConsumer类来创建一个Kafka消费者，并订阅了一个名为"test-topic"的Topic。然后，我们使用一个无限循环来轮询Kafka集群，以便在有新消息时能够及时处理。在每次轮询时，我们使用poll方法从Kafka集群中获取消息，并对每个消息进行处理。在这个示例中，我们只是简单地将消息内容打印到控制台。

### 回答2：
Kafka 是一种分布式流处理平台，它可以用于构建高可靠性、可扩展性和可容错性的实时数据流处理系统。使用 Java 编写 Kafka 监听和消费 Topic 的代码如下：

首先，我们需要导入相关的 Kafka 相关包：

import java.util.Properties;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;

然后，我们可以创建 Kafka 消费者并设置相关属性：

Properties props = new Properties();
props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092"); // 设置 Kafka 服务器地址
props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "my-group"); // 设置消费者组 ID
props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName()); // 设置键反序列化器
props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName()); // 设置值反序列化器

KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);

接下来，我们可以订阅要监听的 Topic：

consumer.subscribe(Arrays.asList("my-topic")); // 订阅主题，可以是单个主题或者多个主题

最后，我们可以循环监听并消费消息：

while (true) {
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100); // 从 Kafka 中获取消息
    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
        System.out.printf("Topic: %s, Partition: %d, Offset: %d, Key: %s, Value: %s\n",
            record.topic(), record.partition(), record.offset(), record.key(), record.value());
        // 在这里进行自定义的消息处理逻辑
    }
}

以上就是使用 Java 编写 Kafka 监听和消费 Topic 的基本代码。根据实际需求，你可以进一步处理消费的消息，例如将其保存到数据库、进行计算等等。同时，请确保你已经正确配置了 Kafka 的相关参数，包括 Kafka 服务器地址、消费者组 ID 等。

### 回答3：
Kafka是一个分布式的消息队列系统，允许多个消费者同时监听同一个主题（topic）。以下是使用Java编写的Kafka监听topic消费的常见写法：

首先，需要引入Kafka的相关依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
    <version>2.8.0</version>
</dependency>

接下来，创建一个Kafka消费者对象，并设置相关属性：

Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");  // Kafka集群的地址
props.put("group.id", "my-consumer-group");  // 消费者组ID
props.put("enable.auto.commit", "true");  // 自动提交消费位移
props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");  // 消费位移提交间隔时间
props.put("auto.offset.reset", "earliest");  // 从最早的偏移量开始消费
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");  // key的反序列化器
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");  // value的反序列化器

KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);

然后，订阅要监听的主题（topic）：

consumer.subscribe(Arrays.asList("my-topic"));  // 订阅单个主题
// 或者
consumer.subscribe(Pattern.compile("my-topic.*"));  // 订阅多个主题（使用正则表达式匹配）

最后，开始消费消息：

try {
    while (true) {
        ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));  // 每100毫秒拉取一次消息
        for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
            String key = record.key();
            String value = record.value();
            long offset = record.offset();
            int partition = record.partition();
            System.out.println("Received message: key = " + key + ", value = " + value + ", offset = " + offset + ", partition = " + partition);
            // 处理消息的逻辑代码
        }
    }
} finally {
    consumer.close();  // 关闭消费者
}

以上就是使用Java编写的Kafka监听topic消费的基本写法。其中，我们通过创建一个Kafka消费者对象，设置相关属性，订阅要监听的主题，然后在一个无限循环中通过`poll`方法拉取消息进行消费。最后，记得在消费完成后关闭消费者。

spring-kafka整合

Spring-Kafka整合是将Spring框架与Kafka消息系统进行整合，使得开发者能够方便地使用Spring框架进行Kafka消息的生产和消费。

Spring-Kafka整合提供了以下功能：

1. 自动配置Kafka生产者和消费者。

2. 提供KafkaTemplate用于发送消息。

3. 提供@KafkaListener注解用于监听Kafka主题。

4. 提供KafkaListenerContainerFactory用于创建Kafka监听器容器。

5. 提供KafkaAdmin用于管理Kafka集群。

Spring-Kafka整合的使用步骤如下：

1. 添加Spring-Kafka依赖

在pom.xml文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
    <artifactId>spring-kafka</artifactId>
    <version>${spring-kafka.version}</version>
</dependency>

2. 配置Kafka连接

在application.properties文件中添加Kafka连接相关配置：

spring.kafka.bootstrap-servers=localhost:9092

3. 编写Kafka生产者

使用KafkaTemplate发送消息：

@Autowired
private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

public void sendMessage(String topic, String message) {
    kafkaTemplate.send(topic, message);
}

4. 编写Kafka消费者

使用@KafkaListener注解监听Kafka主题：

@KafkaListener(topics = "test-topic")
public void receiveMessage(String message) {
    //消费消息
}

5. 配置Kafka监听器容器

使用KafkaListenerContainerFactory创建Kafka监听器容器：

@Bean
public KafkaListenerContainerFactory<?> kafkaListenerContainerFactory() {
    ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
    factory.setConsumerFactory(consumerFactory());
    factory.setConcurrency(1);
    factory.getContainerProperties().setPollTimeout(3000);
    return factory;
}

6. 配置Kafka管理器

使用KafkaAdmin创建Kafka管理器：

@Bean
public KafkaAdmin kafkaAdmin() {
    Map<String, Object> configs = new HashMap<>();
    configs.put(AdminClientConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);
    return new KafkaAdmin(configs);
}

Spring-Kafka整合的使用可以使得开发者更加方便地使用Kafka消息系统，提高消息的生产和消费效率。