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Spring boot 整合KAFKA實現消息隊列？相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。
一、添加依賴和添加配置項
1.1、在 Pom 文件中添加依賴
<dependency> <groupId>org.springframework.kafka</groupId> <artifactId>spring-kafka</artifactId> </dependency>
1.2、添加配置項
spring: kafka: bootstrap-servers: 12.168.3.62:9092 # 指定kafka 代理地址，可以多個 producer: retries: 2 # 寫入失敗時，重試次數。當retris為0時，produce不會重復。 batch-size: 1000 #每次批量發送消息的數量,produce積累到一定數據，一次發送 buffer-memory: 33554432 # produce積累數據一次發送，緩存大小達到buffer.memory就發送數據 acks: 0 #procedure要求leader在考慮完成請求之前收到的確認數，用于控制發送記錄在服務端的持久化，如果設置為零，則生產者將不會等待來自服務器的任何確認。 key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer #指定消息key和消息體的編解碼方式 value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
二、代碼編寫
2.1、添加一個消息類
package com.jsh.mgt.kafkaTemplate.kafka;
import java.util.Date;
import lombok.Data;
/**
* @since 2020/5/21 14:13
*/
@Data
public class Message {
private Long id; //id
private String msg; //消息
private Date sendTime; //時間戳
}2.2、設置消息生產者
package com.jsh.mgt.kafkaTemplate.Controllers;
import com.google.gson.Gson;
import com.google.gson.GsonBuilder;
import com.jsh.mgt.kafkaTemplate.kafka.Message;
import java.util.Date;
import java.util.UUID;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
/**
* @since 2020/5/21 11:19
*/
@RestController
public class KafkaController {
@Autowired
private KafkaTemplate<String,Object> kafkaTemplate;
private Gson gson = new GsonBuilder().create();
@GetMapping("/kafka/{msg}")
public Object test(@PathVariable("msg") String msg) {
Message message = new Message();
message.setId(System.currentTimeMillis());
message.setMsg(UUID.randomUUID().toString()+ "-"+msg);
message.setSendTime(new Date());
kafkaTemplate.send("topic-create",gson.toJson(message));
return "ok";
}
}看完上述內容，你們掌握Spring boot 整合KAFKA實現消息隊列的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！
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