这里讲解直接安装启动kafka，没有先安装zookeeper
一、linux安装
1.1、下载
wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/2.2.0/kafka_2.12-2.2.0.tgz
或者官网下载再上传linux
http://kafka.apache.org/downloads
1.2、解压
cd kafka_2.13-2.4.0/bin
1.3、修改kafka端口（如果不想修改请忽略该步骤）
端口号可以被任意修改。如果端口号设置为小于1024，那么kafka需要以root身份启动。
进入config下
1、service.properties port = 3014 不指定的话，按照默认3014
2、connect-distributed.properties bootstrap.servers=localhost:3014
3、producer.properties bootstrap.servers=localhost:3014
4、connect-standalone.properties bootstrap.servers=localhost:3014
5、consumer.properties bootstrap.servers=localhost:3014
1.4、启动zookeeper和kafka
./zookeeper-server-start.sh ../config/zookeeper.properties &
./kafka-server-start.sh ../config/server.properties &
zookeeper启动成功
kafka启动成功
二、mac安装
2.1、第一种:brew
1、brew安装
brew install kafka
我发现有时候brew启动kafka会 error，所以我发现两种方法
2、启动方式一
brew services start kafka
brew services start zookeeper
3、启动方式二
先杀掉brew中zookeeper
nohup ./zookeeper-server-start /usr/local/etc/kafka/zookeeper.properties &
./kafka-server-start /usr/local/etc/kafka/server.properties &
2.2、安装包安装
如上linux下载包，进入bin再命令启动
三、springboot整合
废话不多说，代码走起。依赖整起。
3.1、依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
<artifactId>spring-kafka</artifactId>
</dependency>
3.2、配置
spring:
kafka:
bootstrap-servers: 172.101.203.33:9092
producer:
# 发生错误后，消息重发的次数。
retries: 0
#当有多个消息需要被发送到同一个分区时，生产者会把它们放在同一个批次里。该参数指定了一个批次可以使用的内存大小，按照字节数计算。
batch-size: 16384
# 设置生产者内存缓冲区的大小。
buffer-memory: 33554432
# 键的序列化方式
key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
# 值的序列化方式
value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
# acks=0 ： 生产者在成功写入消息之前不会等待任何来自服务器的响应。
# acks=1 ： 只要集群的首领节点收到消息，生产者就会收到一个来自服务器成功响应。
# acks=all ：只有当所有参与复制的节点全部收到消息时，生产者才会收到一个来自服务器的成功响应。
acks: 1
consumer:
# 自动提交的时间间隔 在spring boot 2.X 版本中这里采用的是值的类型为Duration 需要符合特定的格式，如1S,1M,2H,5D
auto-commit-interval: 1S
# 该属性指定了消费者在读取一个没有偏移量的分区或者偏移量无效的情况下该作何处理：
# latest（默认值）在偏移量无效的情况下，消费者将从最新的记录开始读取数据（在消费者启动之后生成的记录）
# earliest ：在偏移量无效的情况下，消费者将从起始位置读取分区的记录
auto-offset-reset: earliest
# 是否自动提交偏移量，默认值是true,为了避免出现重复数据和数据丢失，可以把它设置为false,然后手动提交偏移量
enable-auto-commit: false
# 键的反序列化方式
key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
# 值的反序列化方式
value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
listener:
# 在侦听器容器中运行的线程数。
concurrency: 5
#listner负责ack，每调用一次，就立即commit
ack-mode: manual_immediate
missing-topics-fatal: false
3.3、消费者
@Component
public class KafkaConsumer {
@KafkaListener(topics = KafkaConstant.TOPIC)
public void consumer(ConsumerRecord<?, ?> record) throws InterruptedException {
System.out.println(LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")) + "接收到kafka消息,partition:" + record.partition() + ",offset:" + record.offset() + "value:" + record.value());
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
//ack.acknowledge();, Acknowledgment ack
}
}
3.4、发送者
@Component
public class KafkaProducer implements CommandLineRunner {
@Autowired
private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;
@Override
public void run(String... args) {
Executors.newSingleThreadScheduledExecutor().scheduleAtFixedRate(() -> {
kafkaTemplate.send(KafkaConstant.TOPIC, String.valueOf(System.currentTimeMillis()));
}, 0, 1, TimeUnit.SECONDS);
}
}