前两篇文章讲述了 Kafka 的 工作机制 和 服务器集群部署。至此，Kafka 服务器已就绪，本文分别以官方API、Spring、SpringBoot三种构建方式，讲述了 Kafka 消费生产者和消费者的开发。
最近在做一款秒杀的案例，涉及到了同步锁、数据库锁、分布式锁、进程内队列以及分布式消息队列，这里对SpringBoot集成Kafka实现消息队列做一个简单的记录。
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前言 最近在做一款秒杀的案例，涉及到了同步锁、数据库锁、分布式锁、进程内队列以及分布式消息队列，这里对SpringBoot集成Kafka实现消息队列做一个简单的记录。 Kafka简介 Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚
Spring-Kafka 提供消费重试的机制。当消息消费失败的时候，Spring-Kafka 会通过消费重试机制，重新投递该消息给 Consumer ，让 Consumer 重新消费消息 。
然后启动项添加注解 @EnableScheduling，@EnableKafka 。第一个注解是用来添加springboot定时任务以方便测试，第二个注解是装配kafka 配置。
更多基础知识见：https://www.jianshu.com/p/bee2152f476c 如何安装 kafka 见：https://www.jianshu.com/p/8a076052a9ad
kafka 的事务是从0.11 版本开始支持的，kafka 的事务是基于 Exactly Once 语义的，它能保证生产或消费消息在跨分区和会话的情况下要么全部成功要么全部失败
消息通信有两种基本模型，即发布-订阅（Pub-Sub）模型和点对点（Point to Point）模型，发布-订阅支持生产者消费者之间的一对多关系，而点对点模型中有且仅有一个消费者。
从前，有个女生宿舍，住着小A、小B、尤娜和我4个人。有天，小A不小心把小B的床板坐塌了。小B非常生气，当场和小A翻脸。不论人缘最好的尤娜怎么中间调解都不管用。一直到毕业，小A和小B再没有说过一句话。
已发布的消息保存在一组服务器中，称为Kafka集群。集群中的每个服务器都是一个Broker。
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根据官网的介绍，ApacheKafka®是一个分布式流媒体平台，它主要有3种功能：
Kafka是由Apache开源，具有分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于Zookeeper协调的分布式处理平台，由Scala和Java语言编写。通常用来搜集用户在应用服务中产生的动作日志数据，并高速的处理。日志类的数据需要高吞吐量的性能要求，对于像Hadoop一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。
Spring Boot是一个用于快速构建基于Spring框架的Java应用程序的框架。Kafka是一种分布式流处理平台，用于实时传输和处理大规模数据。通过Spring Boot与Kafka的连接，可以轻松地在Spring应用程序中使用Kafka进行数据流处理。
kafka是用于构建实时数据管道和流应用程序。具有横向扩展，容错，wicked fast（变态快）等优点，并已在成千上万家公司运行。
来源：https://blog.csdn.net/ldw201510803006/article/details/116176711 消息监听容器 1、KafkaMessageListenerContainer 由spring提供用于监听以及拉取消息，并将这些消息按指定格式转换后交给由@KafkaListener注解的方法处理，相当于一个消费者； 看看其整体代码结构： 可以发现其入口方法为doStart(), 往上追溯到实现了SmartLifecycle接口，很明显，由spring管理其start和sto
在之前的文章中，我们详细的介绍了 kafka 的架构模型，在集群环境中，kafka 可以通过设置分区数来加快数据的消费速度。
Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka的目标是为处理实时数据提供一个统一、高吞吐、低延迟的平台。
kafka 是一个消息队列产品，基于 Topic partitions 的设计，能达到非常高的消息发送处理性能。Spring 创建了一个项目 Spring-kafka，封装了 Apache 的 Kafka-client，用于在 Spring 项目里快速集成 kafka。除了简单的收发消息外，Spring-kafka 还提供了很多高级功能，下面我们就来一一探秘这些用法。
在上篇文章中，我们详细的介绍了 kafka 的架构模型，在集群环境中，kafka 可以通过设置分区数来加快数据的消费速度。
kafka是一个消息队列产品，基于Topic partitions的设计，能达到非常高的消息发送处理性能。Spring创建了一个项目Spring-kafka，封装了Apache 的Kafka-client，用于在Spring项目里快速集成kafka。除了简单的收发消息外，Spring-kafka还提供了很多高级功能，下面我们就来一一探秘这些用法。
kafka是一个消息队列产品，基于Topic partitions的设计，能达到非常高的消息发送处理性能。Spring创建了一个项目Spring-kafka，封装了Apache 的Kafka-client，用于在Spring项目里快速集成kafka。
本文基于SpringBoot整合Kafka，通过简单配置实现生产及消费，包括生产消费的配置说明、消费者偏移设置方式等。更多功能细节可参考
基于Docker可以很轻松的搭建一个kafka集群，其他机器上的应用如何使用这个kafka集群服务呢？本次实战就来解决这个问题。
作为消息队列，Kafka允许发布和订阅数据，这点和其他消息队列类似，但不同的是，Kafka作为一个分布式系统，是以集群的方式运行的，可以自由伸缩。同时还提供了数据传递保证—可复制、持久化等。
Kafka是一个开源的分布式事件流平台，常被用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用，基于Zookeeper协调的处理平台，也是一种消息系统，具有更好的吞吐量、内置分区、复制和容错，这使得它成为大规模消息处理应用程序的一个很好的解决方案；
Kafka是一种高吞吐量的分布式流处理平台，它具有高可用、高吞吐量、速度快、易扩展等特性。本篇将介绍如何使用Spring Boot整合Kafka及使用Kafka实现简单的消息发送和消费，主要包括以下3部分内容：
我们先对 Kafka-Spring 做个快速入门，实现 Producer发送消息 ，同时Consumer 消费消息。
消息丢失得分两种情况 ： 生产者 和 消费者 都有可能因处理不当导致消息丢失的情况
Kafka是一个强大的分布式消息队列系统，广泛应用于各种实时数据处理和事件驱动的场景。在Kafka中，Topic、Partition和Offset是核心概念，它们在设计和实现消息队列系统中扮演着重要角色。本文将深入探讨这些概念，并结合实际的Spring Boot项目，展示如何应用它们。
Spring Kafka 是 Spring Framework 提供的一个集成 Apache Kafka 的库，用于构建基于 Kafka 的实时数据流处理应用程序。Apache Kafka 是一个高性能、分布式的流数据平台，广泛用于构建可扩展的、实时的数据处理管道。
kafkaOneTemplate 定义第一个Kafka的高级模板，用来发送消息 kafkaOneContainerFactory 消费监听容器，配置在@KafkaListener中， producerFactory 生产者工厂 consumerFactory 消费者工厂 producerConfigs 生产者配置 consumerConfigs 消费者配置
在#192.168.1.128服务器上生产者控制台输入：hello kafka进行测试
Kafka起初是由LinkedIn公司采用Scala语言开发的一个多分区、多副本且基于ZooKeeper协调的分布式消息系统，现已被捐献给Apache基金会。
近期，我们线上遇到了一个性能问题，几乎快引起线上故障，后来仅仅是修改了一行代码，性能就提升了几十倍。一行代码几十倍，数据听起来很夸张，不过这是真实的数据，线上错误的配置的确有可能导致性能有数量级上的差异，等我说完我们这个性能问题你就清楚了。
新建一个 ConsumerAwareListenerErrorHandler 类型的异常处理方法，用@Bean注入，BeanName默认就是方法名，然后我们将这个异常处理器的BeanName放到@KafkaListener注解的errorHandler属性里面，当监听抛出异常的时候，则会自动调用异常处理器，
完整日志信息： [2021-12-10 14:10:49.244][INFO][promotionEventConsumer-0-C-1][org.apache.kafka.clients.consumer.internals.AbstractCoordinator][[,,,]][TID: N/A] - [Consumer clientId=consumer-4, groupId=promotionEventGroup] Group coordinator xxx.xxx.xxx.xxx:9093 (id: 2147383250 rack: null) is unavailable or invalid, will attempt rediscovery
Kafka 是一个分布式、支持分区，多副本的基于 zookeeper 的消息队列。使用消息队列，是应用 A 将要处理的信息发送到消息队列然后继续下面的任务，需要该信息的应用 B 从消息队列里面获取信息再做处理，这样做像是多此一举，应用 A 直接发信息给应用 B 不就可以了吗？存在即合理，使用消息队列其作用如下：
Kafka官方文档有 https://docs.spring.io/spring-kafka/reference/htmlsingle/
之前有发过一篇文章聊聊如何利用redis实现多级缓存同步。有个读者就给我留言说，因为他项目的redis版本不是6.0+版本，因此他使用我文章介绍通过MQ来实现本地缓存同步，他的同步流程大概如下图
在上一章中SpringBoot整合RabbitMQ，已经详细介绍了消息队列的作用，这一种我们直接来学习SpringBoot如何整合kafka发送消息。
其中KafkaProducer是⽤于发送消息的类，ProducerRecord类⽤于封装 Kafka 的消息。
不知道大家有没有遇到这样的场景，就是一个项目中要消费多个kafka消息，不同的消费者消费指定kafka消息。遇到这种场景，我们可以通过kafka的提供的api进行配置即可。但很多时候我们会使用spring-kafka来简化开发，可是spring-kafka原生的配置项并没提供多个kafka配置，因此本文就来聊聊如何将spring-kafka进行改造，使之能支持多个kafka配置
默认情况下， Spring-Kafka @KafkaListener 串行消费的。缺点显而易见生产者生产的数据过多时，消费端容易导致消息积压的问题。
Kafka需要依赖zookeeper，并且自身集成了zookeeper，zookeeper至少需要3个节点保证集群高可用，下面是在单机linux下创建kafka3个节点伪集群模式。
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