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news 2025/12/20 11:24:42

专业做logo的网站,seo优化知识,官方网站如何做,wordpress判断函数系列文章目录文章目录系列文章目录前言MultiKafkaStarter [V2.2]一、功能特性二、快速开始（生产端）三、快速开始（消费端）四、其它特性五、变更记录六、参考文章前言在分布式服务的架构演进中，消息队列作为核心组件…

系列文章目录

文章目录

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前言
MultiKafkaStarter [V2.2]
- 一、功能特性
- 二、快速开始（生产端）
- 三、快速开始（消费端）
- 四、其它特性
- 五、变更记录
- 六、参考文章

前言

在分布式服务的架构演进中，消息队列作为核心组件之一，承载着解耦、异步、削峰填谷等关键职责。Apache Kafka 作为业界广泛使用的分布式流处理平台，因其高吞吐、低延迟的特性被大量应用在各类大数据场景中。然而，随着业务的复杂度不断提升，如何在 SpringBoot 中高效地整合并管理多个 Kafka 数据源，成为了一个值得探讨的问题。

在过去的一段时间里，我们通过系列文章详细阐述了如何在 SpringBoot 中以零代码或极低的代码侵入方式，实现多 Kafka 数据源的整合。从基础的配置到高级特性如 protobuf 支持、Aware 模式以及亿级消息生产者的优化，我们希望通过这些内容帮助开发者更加便捷地应对复杂的业务场景。

今天，我们将这些内容凝练成一个全新的 SpringBoot 插件——MultiKafkaStarter，旨在进一步降低开发者整合多 Kafka 数据源的门槛，提升系统的可维护性和扩展性。

核心特点

无代码侵入：通过 SpringBoot 的自动配置机制，无需修改业务代码即可实现多 Kafka 数据源的整合。
灵活配置：支持动态配置多个 Kafka 数据源，包括 bootstrap servers、group id、security protocol 等关键参数。
全面特性支持：不仅支持基础的消息消费和生产功能，还提供了对 protobuf 序列化/反序列化的支持，以及对 Aware 模式的适配。
亿级消息处理：针对高并发场景，提供了包括批量发送、分区策略优化等在内的多项性能优化措施，确保系统能够稳定处理亿级消息量。
易用性与可维护性：插件采用模块化的设计思想，易于集成和升级，同时提供了丰富的文档和社区支持

国籍惯例，先上源码：Github源码

MultiKafkaStarter [V2.2]

SpringBoot 零代码方式整合多个kafka数据源，支持任意kafka集群，已封装为一个小模块，集成所有kafka配置，让注意力重新回归业务本身。

一、功能特性

SpringBoot无编程方式整合多个kafka数据源
支持批量消费kafka并对单批次消息根据条件去重
支持消费kafka消息类型为pb格式
支持任意数量生产者

1、引入最新依赖包，如果找不到依赖包，请到工程目录mvn clean package install执行一下命令。

<dependency><groupId>io.github.vipjoey</groupId><artifactId>multi-kafka-starter</artifactId><version>2.2</version>
</dependency>

二、快速开始（生产端）

2、添加kafka地址等相关配置。


## json消息生产者
spring.kafka.four.enabled=true
spring.kafka.four.producer.count=1 ## 生产者数量，默认为1个
spring.kafka.four.producer.name=fourKafkaSender  ## 设置bean的名称，方便后续引用。如果没有设置，默认值为xxxKafkaSender
spring.kafka.four.producer.bootstrap-servers=${spring.embedded.kafka.brokers} ## 必须设置
spring.kafka.four.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
spring.kafka.four.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer## pb 消息生产者
spring.kafka.five.enabled=true
spring.kafka.five.producer.name=fiveKafkaSender
spring.kafka.five.producer.bootstrap-servers=${spring.embedded.kafka.brokers}
spring.kafka.five.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
spring.kafka.five.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.ByteArraySerializer

3、根据名称注入生产者MmcKafkaMultiSender，就可以发送kafka消息。

@Resource(name = "fourKafkaSender")private MmcKafkaMultiSender mmcKafkaMultiSender;@Resource(name = "fiveKafkaSender")private MmcKafkaMultiSender mmcKafkaMultiSender;@Resourceprivate MmcKafkaOutputContainer mmcKafkaOutputContainer;// 方式一void produceMessage() {for (int i = 0; i < 10; i++) {DemoAwareMsg msg = new DemoAwareMsg();msg.setRoutekey("routekey" + i);msg.setName("name" + i);msg.setTimestamp(System.currentTimeMillis());String json = JsonUtil.toJsonStr(msg);mmcKafkaMultiSender.sendStringMessage(topicOne, "aaa", json);}}// 方式二void produceMessage() {MmcKafkaSender sender = mmcKafkaOutputContainer.getOutputs().get("xxxKafkaSender");sender.sendStringMessage(topic, sku.getRoutekey(), message);}

三、快速开始（消费端）

2、添加kafka地址等相关配置。

## topic1的kafka配置
spring.kafka.one.enabled=true
spring.kafka.one.consumer.bootstrapServers=${spring.embedded.kafka.brokers}
spring.kafka.one.topic=mmc-topic-one
spring.kafka.one.group-id=group-consumer-one
spring.kafka.one.processor=你的处理类bean名称（例如：oneProcessor）
spring.kafka.one.dupicate=true   ## 如果为true表示对批次内的kafka消息去重，需要实现MmcKafkaMsg接口，默认为false
spring.kafka.one.consumer.auto-offset-reset=latest
spring.kafka.one.consumer.max-poll-records=10
spring.kafka.one.consumer.value-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
spring.kafka.one.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer## topic2的kafka配置
spring.kafka.two.enabled=true
spring.kafka.two.consumer.bootstrapServers=${spring.embedded.kafka.brokers}
spring.kafka.two.topic=mmc-topic-two
spring.kafka.two.group-id=group-consumer-two
spring.kafka.two.processor=你的处理类bean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## protobuf类型的消息的kafka配置
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

3、新建kafka消息对应的实体类，可以选择实现MmcMsgDistinctAware接口，例如

@Data
class DemoMsg implements MmcMsgDistinctAware {private String routekey;private String name;private Long timestamp;}如果你配置了spring.kafka.xxx.duplicate=fale，则不需要实现MmcMsgDistinctAware接口。PS：如果实现MmcMsgDistinctAware接口，就自动具备了消息去重能力

4、新建kafka消息处理类，要求继承MmcKafkaKafkaAbastrctProcessor，然后就可以愉快地编写你的业务逻辑了。

@Slf4j
@Service("oneProcessor") // 你的处理类bean名称，如果没有定义bean名称，那么默认就是首字母缩写的类名称
public class OneProcessor extends MmcKafkaKafkaAbastrctProcessor<DemoMsg> {@Overrideprotected void dealMessage(List<DemoMsg> datas) {// 下面开始编写你的业务代码}}@Slf4j
@Service("pbProcessor")
public class PbProcessor extends MmcKafkaKafkaAbastrctProcessor<DemoMsg> {@Overrideprotected Stream<DemoMsg> doParseProtobuf(byte[] record) {try {DemoPb.PbMsg msg = DemoPb.PbMsg.parseFrom(record);DemoMsg demo = new DemoMsg();BeanUtils.copyProperties(msg, demo);return Stream.of(demo);} catch (InvalidProtocolBufferException e) {log.error("parssPbError", e);return Stream.empty();}}@Overrideprotected void dealMessage(List<DemoMsg> datas) {System.out.println("PBdatas: " + datas);}
}

四、其它特性

1、支持单次拉取kafka的batch消息里去重，需要实现MmcMsgDistinctAware的getRoutekey()和getTimestamp()方法；如果为false，则不要实现MmcMsgDistinctAware接口。

spring.kafka.xxx.duplicate=true

2、支持字符串kafka消息，json是驼峰或者下划线

# 默认为支持驼峰的kafka消息，为ture则支持下划线的消息
spring.kafka.xxx.snakeCase=false

3、支持pb的kafka消息，需要自行重写父类的doParseProtobuf方法；

    @Overrideprotected Stream<DemoMsg> doParseProtobuf(byte[] record) {try {DemoMsg msg = new DemoMsg();DemoPb.PbMsg pb = DemoPb.PbMsg.parseFrom(record);BeanUtils.copyProperties(pb, msg);return Stream.of(msg);} catch (InvalidProtocolBufferException e) {log.error("doParseProtobuf error: {}", e.getMessage());return Stream.empty();}}

4、支持获取kafka的topic、offset属性，注入到实体类中，需要实现MmcMsgKafkaAware接口

@Data
class DemoAwareMsg implements MmcKafkaAware {private String routekey;private String name;private Long timestamp;private String topic;private long offset;}