SpringBoot与Kafka整合方案

2025-10-12 10:54 开发作者：一叶飘零_sweeeet

3.1 创建项目并添加依赖
3.2 配置 Kafka
3.3 创建 Kafka 常量配置类
3.4 创建消息实体类
3.5 创建 Kafka 配置类
3.6 创建分区策略类
3.7 创建消息生产者服务
3.8 创建消息消费者服务
3.9 创建消息轨迹服务
3.10 创建控制器
3.11 创建启动类
3.12 创建消息轨迹相关实体和数据库表
3.13 测试消息发送与消费

四、Kafka 高级特性

4.1 消息确认机制
4.2 事务消息
4.3 死信队列
4.4 消息幂等性

五、Kafka 性能调优

5.1 服务器调优
5.2 生产者调优
5.3 消费者调优
5.4 主题和分区调优

六、常见问题与解决方案

6.1 消息丢失问题
6.2 消息积压问题
6.3 消息顺序性问题

七、总结

八、参考

为什么 Kafka 是高吞吐场景的首选？

在当今的分布式系统中，消息队列已成为不可或缺的基础设施。面对不同的业务场景，选择合适的消息队列至关重要。目前主流的消息中间件中，Kafka 以其独特的设计脱颖而出：

超高吞吐量：单机可轻松处理每秒数十万条消息
持久化存储：基于磁盘的高效存储机制，支持海量消息堆积
水平扩展：通过分区机制实现无缝扩展
流处理能力：内置流处理 API，支持复杂的数据转换和处理

根据 Apache Kafka 官方数据，Kafka 在全球财富 100 强公司中被广泛采用，包括 Netflix、Uber、LinkedIn 等，处理着每天 PB 级别的数据。其发布 - 订阅模式和日志存储特性，使其特别适合日志收集、事件溯源、实时分析等场景。

本文将带你全面掌握 SpringBoot 与 Kafka 的整合方案，从环境搭建到高级特性，从代码实现到性能调优，让你既能理解底层原理，又能解决实际开发中的各种问题。

一、Kafka 核心概念与架构

1.1 核心概念解析

Kafka 的核心概念包括：

Producer：消息生产者，负责向 Kafka 发送消息
Consumer：消息消费者，负责从 Kafka 读取消息
Broker：Kafka 服务器节点，一个 Kafka 集群由多个 Broker 组成
Topic：主题，消息的分类名称，生产者向主题发送消息，消费者从主题读取消息
Partition：分区，每个主题可以分为多个分区，分区是 Kafka 并行处理的基本单位
Replica：副本，为保证数据可靠性，每个分区可以有多个副本
Leader：主副本，每个分区有一个主副本，负责处理读写请求
Follower：从副本，同步主副本的数据，主副本故障时可升级为主副本
Consumer Group：消费者组，多个消费者可以组成一个消费者组，共同消费一个主题的消息
Offset：偏移量，每个分区中的消息都有一个唯一的偏移量，用于标识消息在分区中的位置

1.2 架构原理

Kafka 的整体架构如图所示：

SpringBoot与Kafka整合方案

消息流转流程：

生产者将消息发送到指定主题
消息被分配到主题的一个分区中（可通过分区策略指定）
分区的主副本负责接收并存储消息，同时从副本同步数据
消费者组中的消费者从分区读取消息，每个分区只能被消费者组中的一个消费者消费
消费者通过偏移量记录自己的消费位置

根据 Kafka 官方文档（Apache Kafka），这种架构设计使得 Kafka 具有极高的吞吐量和可靠性，能够满足大规模数据处理的需求。

1.3 分区与消费者组机制

分区是 Kafka 实现高吞吐量的关键机制：

每个分区是一个有序的、不可变的消息序列
消息被追加到分区的末尾，类似日志文件
分区可以分布在不同的 Broker 上，实现负载均衡

消费者组机制则实现了消息的并行消费：

每个消费者组独立消费主题的所有消息
同一个消费者组中的消费者共享消费负载
每个分区只能被消费者组中的一个消费者消费
消费者数量不应超过分区数量，否则多余的消费者将处于空闲状态

分区与消费者组的关系如图所示：

SpringBoot与Kafka整合方案

二、环境搭建

2.1 安装 Kafka

我们采用最新稳定版 Kafka 3.6.1 进行安装，步骤如下：

安装 Java 环境（Kafka 依赖 Java）：

# 对于Ubuntu/Debian
sudo apt-get update
sudo apt-get install openjdk-17-jdk

# 对于Centos/RHEL
sudo yum install java-17-openjdk

下载并解压 Kafka：

wget https://downloads.apache.org/kafka/3.6.1/kafka_2.13-3.6.1.tgz
tar -xzf kafka_2.13-3.6.1.tgz
cd kafka_2.13-3.6.1

启动 ZooKeeper（Kafka 依赖 ZooKeeper 管理元数据）：

# 后台启动ZooKeeper
bin/zookeeper-server-start.sh -daemon config/zookeeper.properties

启动 Kafka Broker：

# 后台启动Kafka
bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties

创建测试主题：

bin/kafka-topics.sh --create --topic test-topic --bootstrap-server localhost:9092 --partitions 3 --replication-factor 1

查看主题列表：

bin/kafka-topics.sh --list --bootstrap-server localhost:9092

2.2 安装 Docker 方式（推荐）

使用 Docker Compose 安装 Kafka 更加简单快捷：

创建 docker-compose.yml 文件：

version: '3'
services:
  zookeeper:
    image: confluentinc/cp-zookeeper:7.5.0
    environment:
      ZOOKEEPER_CLIENT_PORT: 2181
      ZOOKEEPER_TICK_TIME: 2000
    ports:
      - "2181:2181"

  kafka:
    image: confluentinc/cp-kafka:7.5.0
    depends_on:
      - zookeeper
    ports:
      - "9092:9092"
    environment:
      KAFKA_BROKER_ID: 1
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
      KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: PLAINTEXT:PLAINTEXT,PLAINTEXT_HOST:PLAINTEXT
      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://kafka:29092,PLAINTEXT_HOST://localhost:9092
      KAFKA_OFFSETS_TOPIC_REPLICATION_FACTOR: 1

启动服务：

docker-compose up -d

三、SpringBoot 集成 Kafka 基础

3.1 创建项目并添加依赖

我们使用 SpringBoot 3.2.0（最新稳定版）来创建项目，首先在 pom.XML 中添加必要的依赖：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>3.2.0</version>
        <relativePath/>
    </parent>
    
    <groupId>com.jam</groupId>
    <artifactId>springboot-kafka-demo</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>springboot-kafka-demo</name>
    <description>SpringBoot集成Kafka示例项目</description>
    
    <properties>
        <java.version>17</java.version>
        <lombok.version>1.18.30</lombok.version>
        <commons-lang3.version>3.14.0</commons-lang3.version>
        <myBATis-plus.version>3.5.5</mybatis-plus.version>
        <mysql-connector.version>8.2.0</mysql-connector.version>
        <springdoc.version>2.1.0</springdoc.version>
        <kafka.version>3.6.1</kafka.version>
    </properties>
    
    <dependencies>
        <!-- SpringBoot核心依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        
        <!-- Kafka依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
            <artifactId>spring-kafka</artifactId>
            <version>${kafka.version}</version>
        </dependency>
        
        <!-- Lombok -->
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <version>${lombok.version}</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
        
        <!-- 工具类 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.commons</groupId>
            <artifactId>commons-lang3</artifactId>
            <version>${commons-lang3.version}</version>
        </dependency>
        
        <!-- MyBatis-Plus -->
        <dependency>
            <groupId>com.baomidou</groupId>
            <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
            <version>${mybatis-plus.version}</version>
        </dependency>
        
        <!-- MySQL驱动 -->
        <dependency>
            <groupId>com.mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-j</artifactId>
            <version>${mysql-connector.version}</version>
            <scope>runtime</scope>
        </dependency>
        
        <!-- Swagger3 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springdoc</groupId>
            <artifactId>springdoc-openapi-starter-webmvc-ui</artifactId>
            <version>${springdoc.version}</version>
     js   </dependency>
        
        <!-- 测试依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
            <artifactId>spring-kafka-test</artifactId>
            <version>${kafka.version}</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
    
    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <excludes>
                        <exclude>
                            <groupId>org.projectlombok</groupId>
                            <artifactId>lombok</artifactId>
                        </exclude>
                    </excludes>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

3.2 配置 Kafka

在 application.yml 中添加 Kafka 的配置：

spring:
  application:
    name: springboot-kafka-demo
  datasource:
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/kafka_demo?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
    username: root
    password: root
  kafka:
    # Kafka集群地址
    bootstrap-servers: localhost:9092
    # 生产者配置
    producer:
      # 消息key的序列化器
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      # 消息value的序列化器
      value-serializer: org.springframework.kafka.support.serializer.jsonSerializer
      # 批次大小，当批次满了之后才会发送
      batch-size: 16384
      # 缓冲区大小
      buffer-memory: 33554432
      # 消息确认机制：0-不需要确认，1-只需要leader确认，all-所有副本都需要确认
      acks: all
      # 重试次数
      retries: 3
      # 重试间隔时间
      retry-backoff-ms: 1000
    # 消费者配置
    consumer:
      # 消息key的反序列化器
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      # 消息value的反序列化器
      value-deserializer: org.springframework.kafka.support.serializer.JsonDeserializer
      # 消费者组ID
      group-id: default-group
      # 自动偏移量重置策略：earliest-从头开始消费，latest-从最新的开始消费，none-如果没有偏移量则抛出异常
      auto-offset-reset: earliest
      # 是否自动提交偏移量
      enable-auto-commit: false
      # 自动提交偏移量的间隔时间
      auto-commit-interval: 1000
      # 指定JsonDeserializer反序列化的目标类
      properties:
        spring:
          json:
            trusted:
              packages: com.jam.entity
    # 监听器配置
    listener:
      # 消息确认模式：manual-手动确认，auto-自动确认
      ack-mode: manual_immediate
      # 并发消费者数量
      concurrency: 3
      # 批量消费配置
      batch-listener: false
      # 每次拉取的记录数
      consumer:
        max-poll-records: 500
      # 重试配置
      retry:
        # 是否启用重试
        enabled: true
  编程客栈      # 初始重试间隔时间
        initial-interval: 1000
        # 最大重试间隔时间
        max-interval: 10000
        # 重试乘数
        multiplier: 2
        # 最大重试次数
        max-attempts: 3

mybatis-plus:
  mapper-locations: classpath:mapper/*.xml
  type-aliases-package: com.jam.entity
  configuration:
    map-underscore-to-camel-case: true
    log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl

springdoc:
  api-docs:
    path: /api-docs
  swagger-ui:
    path: /swagger-ui.html
    operationsSorter: method

server:
  port: 8081

3.3 创建 Kafka 常量配置类

创建常量类，定义 Kafka 相关的常量：

package com.jam.config;

/**
 * Kafka常量配置类
 * 定义Kafka主题名称、消费者组等常量
 *
 * @author 果酱
 */
public class KafkaConstant {
    /**
     * 普通消息主题
     */
    public static final String NORMAL_TOPIC = "normal_topic";
    
    /**
     * 分区消息主题
     */
    public static final String PARTITION_TOPIC = "partition_topic";
    
    /**
     * 事务消息主题
     */
    public static final String TRANSACTIONAL_TOPIC = "transactional_topic";
    
    /**
     * 死信主题
     */
    public static final String DEAD_LETTER_TOPIC = "dead_letter_topic";
    
    /**
     * 普通消费者组
     */
    public static final String NORMAL_CONSUMER_GROUP = "normal_consumer_group";
    
    /**
     * 分区消费者组
     */
    public static final String PARTITION_CONSUMER_GROUP = "partition_consumer_group";
    
    /**
     * 事务消费者组
     */
    public static final String TRANSACTIONAL_CONSUMER_GROUP = "transactional_consumer_group";
    
    /**
     * 死信消费者组
     */
    public static final String DEAD_LETTER_CONSUMER_GROUP = "dead_letter_consumer_group";
    
    /**
     * 事务ID前缀
     */
    public static final String TRANSACTION_ID_PREFIX = "tx-";
}

3.4 创建消息实体类

创建一个通用的消息实体类，用于封装发送的消息内容：

package com.jam.entity;

import lombok.Data;
import java.io.Serializable;
import java.time.LocalDateTime;

/**
 * 消息实体类
 * 用于封装发送到Kafka的消息内容
 *
 * @author 果酱
 */
@Data
public class MessageEntity implements Serializable {
    /**
     * 消息ID
     */
    private String messageId;
    
    /**
     * 消息内容
     */
    private String content;
    
    /**
     * 业务类型
     */
    private String businessType;
    
    /**
     * 业务ID，用于分区策略
     */
    private String businessId;
    
    /**
     * 创建时间
     */
    private LocalDateTime createTime;
    
    /**
     * 扩展字段，用于存储额外信息
     */
    private String extra;
}

3.5 创建 Kafka 配置类

创建配置类，配置 Kafka 生产者、消费者、分区策略等：

package com.jam.config;

import com.jam.entity.MessageEntity;
import org.apache.kafka.clients.admin.NewTopic;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaProducerFactory;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.kafka.core.ProducerFactory;
import org.springframework.kafka.transaction.KafkaTransactionManager;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import static org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig.*;
import static org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig.*;

/**
 * Kafka配置类
 * 配置Kafka主题、生产者、消费者等
 *
 * @author 果酱
 */
@Configuration
public class KafkaConfig {
    /**
     * 创建普通消息主题
     * 3个分区，1个副本
     *
     * @return 普通消息主题
     */
    @Bean
    public NewTopic normalTopic() {
        // 参数：主题名称、分区数、副本数
        return new NewTopic(KafkaConstant.NORMAL_TOPIC, 3, (short) 1);
    }
    
    /**
     * 创建分区消息主题
     * 5个分区，1个副本
     *
     * @return 分区消息主题
     */
    @Bean
    public NewTopic partitionTopic() {
        return new NewTopic(KafkaConstant.PARTITION_TOPIC, 5, (short) 1);
    }
    
    /**
     * 创建事务消息主题
     * 3个分区，1个副本
     *
     * @return 事务消息主题
     */
    @Bean
    public NewTopic transactionalTopic() {
        return new NewTopic(KafkaConstant.TRANSACTIONAL_TOPIC, 3, (short) 1)编程客栈;
    }
    
    /**
     * 创建死信主题
     * 1个分区，1个副本
     *
     * @return 死信主题
     */
    @Bean
    public NewTopic deadLetterTopic() {
        return new NewTopic(KafkaConstant.DEAD_LETTER_TOPIC, 1, (short) 1);
    }
    
    /**
     * 配置事务生产者工厂
     *
     * @return 事务生产者工厂
     */
    @Bean
    public ProducerFactory<String, MessageEntity> transactionalProducerFactory() {
        Map<String, Object> configProps = new HashMap<>();
        configProps.put(BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        configProps.put(KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer.class);
        configProps.put(VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, org.springframework.kafka.support.serializer.JsonSerializer.class);
        configProps.put(ACKS_CONFIG, "all");
        configProps.put(RETRIES_CONFIG, 3);
        configProps.put(BATCH_SIZE_CONFIG, 16384);
        configProps.put(BUFFER_MEMORY_CONFIG, 33554432);
        // 配置事务ID前缀
        configProps.put(TRANSACTIONAL_ID_CONFIG, KafkaConstant.TRANSACTION_ID_PREFIX);
        
        DefaultKafkaProducerFactory<String, MessageEntity> factory = 
            new DefaultKafkaProducerFactory<>(configProps);
        // 开启事务支持
        factory.transactionCapable();
        return factory;
    }
    
    /**
     * 配置事务Kafka模板
     *
     * @return 事务Kafka模板
     */
    @Bean
    public KafkaTemplate<String, MessageEntity> transactionalKafkaTemplate() {
        return new KafkaTemplate<>(transactionalProducerFactory());
    }
    
    /**
     * 配置Kafka事务管理器
     *
     * @return Kafka事务管理器
     */
    @Bean
    public KafkaTransactionManager<String, MessageEntity> kafkaTransactionManager() {
        return new KafkaTransactionManager<>(transactionalProducerFactory());
    }
}

3.6 创建分区策略类

创建自定义的分区策略，根据业务 ID 将消息发送到指定分区：

package com.jam.config;

import com.jam.entity.MessageEntity;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner;
import org.apache.kafka.common.Cluster;
import org.apache.kafka.common.InvalidRecordException;
import org.apache.kafka.common.PartitionInfo;
import org.apache.kafka.common.utils.Utils;
import java.util.List;
import java.util.Map;

/**
 * 自定义Kafka分区策略
 * 根据业务ID将消息发送到指定分区，确保相同业务ID的消息在同一分区
 *
 * @author 果酱
 */
public class BusinessIdPartitioner implements Partitioner {
    /**
     * 计算分区号
     *
     * @param topic 主题名称
     * @param key 消息键
     * @param keyBytes 消息键的字节数组
     * @param value 消息值
     * @param valueBytes 消息值的字节数组
     * @param cluster Kafka集群信息
     * @return 分区号
     */
    @Override
    public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
        // 获取主题的所有分区
        List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);
        int numPartitions = partitions.size();
        
        // 如果消息值不是MessageEntity类型，抛出异常
        if (!(value instanceof MessageEntity)) {
            throw new InvalidRecordException("消息必须是MessageEntity类型");
        }
        
        MessageEntity message = (MessageEntity) value;
        String businessId = message.getBusinessId();
        
        // 如果业务ID为空，使用默认分区策略
        if (StringUtils.isBlank(businessId)) {
            if (keyBytes == null) {
                // 使用随机分区
                return Utils.toPositive(Utils.murmur2(valueBytes)) % numPartitions;
            } else {
                // 使用key计算分区
                return Utils.toPositive(Utils.murmur2(keyBytes)) % numPartitions;
            }
        }
        
        // 根据业务ID计算分区，确保相同业务ID的消息在同一分区
        return Math.abs(businessId.hashCode()) % numPartitions;
    }
    
    /**
     * 关闭分区器
     */
    @Override
    public void close() {
        // 关闭资源（如果有的话）
    }
    
    /**
     * 配置分区器
     *
     * @param configs 配置参数
     */
    @Override
    public void configure(Map<String, ?> configs) {
        // 读取配置参数（如果有的话）
    }
}

3.7 创建消息生产者服务

创建消息生产者服务，封装发送消息的各种方法：

package com.jam.service;

import com.jam.config.KafkaConstant;
import com.jam.entity.MessageEntity;
import com.jam.entity.MessageTrace;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.kafka.support.SendResult;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import org.springframework.util.concurrent.ListenableFuture;
import org.springframework.util.concurrent.ListenableFutureCallback;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.Objects;
import java.util.UUID;

/**
 * Kafka消息生产者服务
 * 负责向Kafka发送各种类型的消息
 *
 * @author 果酱
 */
@Slf4j
@Service
@RequiredArgsConstructor
public class KafkaProducerService {
    /**
     * Kafka模板类，提供发送消息的各种方法
     */
    private final KafkaTemplate<String, MessageEntity> kafkaTemplate;
    
    /**
     * 事务Kafka模板类，用于发送事务消息
     */
    private final KafkaTemplate<String, MessageEntity> transactionalKafkaTemplate;
    
    /**
     * 消息轨迹服务
     */
    private final MessageTraceService messageTraceService;
    
    /**
     * 发送普通消息
     *
     * @param topic 主题名称
     * @param message 消息实体
     */
    public void sendMessage(String topic, MessageEntity message) {
        // 参数校验
        StringUtils.hasText(topic, "主题名称不能为空");
        Objects.requireNonNull(message, "消息实体不能为空");
        
        // 确保消息ID和创建时间不为空
        if (StringUtils.isBlank(message.getMessageId())) {
            message.setMessageId(UUID.randomUUID().toString());
        }
        if (message.getCreateTime() == null) {
            message.setCreateTime(LocalDateTime.now());
        }
        
        // 记录消息发送前的轨迹
        messageTraceService.recordBeforeSend(message, topic);
        
        log.info("发送Kafka消息，主题：{}，消息ID：{}，业务类型：{}",
                topic, message.getMessageId(), message.getBusinessType());
        
        // 发送消息
        ListenableFuture<SendResult<String, MessageEntity>> future = 
            kafkaTemplate.send(topic, message.getMessageId(), message);
        
        // 处理发送结果
        future.addCallback(new ListenableFutureCallback<>() {
            @Override
            public void onSuccess(SendResult<String, MessageEntity> result) {
                log.info("Kafka消息发送成功，主题：{}，消息ID：{}，分区：{}，偏移量：{}",
                        topic, message.getMessageId(),
                        result.getRecordMetadata().partition(),
                        result.getRecordMetadata().offset());
                
                // 记录消息发送成功的轨迹
                messageTraceService.recordSendSuccess(message.getMessageId(),
                        result.getRecordMetadata().partition(),
                        result.getRecordMetadata().offset());
            }
            
            @Override
            public void onFailure(Throwable ex) {
                log.error("Kafka消息发送失败，主题：{}，消息ID：{}",
                        topic, message.getMessageId(), ex);
                
                // 记录消息发送失败的轨迹
                messageTraceService.recordSendFailure(message.getMessageId(), ex.getMessage());
            }
        });
    }
    
    /**
     * 发送分区消息
     *
     * @param message 消息实体
     */
    public void sendPartitionMessage(MessageEntity message) {
        // 参数校验
        Objects.requireNonNull(message, "消息实体不能为空");
        StringUtils.hasText(message.getBusinessId(), "业务ID不能为空");
        
        // 确保消息ID和创建时间不为空
        if (StringUtils.isBlank(message.getMessageId())) {
            message.setMessageId(UUID.randomUUID().toString());
        }
        if (message.getCreateTime() =编程客栈= null) {
            message.setCreateTime(LocalDateTime.now());
        }
        
        String topic = KafkaConstant.PARTITION_TOPIC;
        
        // 记录消息发送前的轨迹
        messageTraceService.recordBeforeSend(message, topic);
        
        log.info("发送Kafka分区消息，主题：{}，消息ID：{}，业务ID：{}，业务类型：{}",
                topic, message.getMessageId(), message.getBusinessId(), message.getBusinessType());
        
        // 发送消息，使用业务ID作为key，配合自定义分区策略
        ListenableFuture<SendResult<String, MessageEntity>> future = 
            kafkaTemplate.send(topic, message.getBusinessId(), message);
        
        // 处理发送结果
        future.addCallback(new ListenableFutureCallback<>() {
            @Override
            public void onSuccess(SendResult<String, MessageEntity> result) {
                log.info("Kafka分区消息发送成功，主题：{}，消息ID：{}，业务ID：{}，分区：{}，偏移量：{}",
                        topic, message.getMessageId(), message.getBusinessId(),
                        result.getRecordMetadata().partition(),
                        result.getRecordMetadata().offset());
                
                // 记录消息发送成功的轨迹
                messageTraceService.recordSendSuccess(message.getMessageId(),
                        result.getRecordMetadata().partition(),
                        result.getRecordMetadata().offset());
            }
            
            @Override
            public void onFailure(Throwable ex) {
                log.error("Kafka分区消息发送失败，主题：{}，消息ID：{}，业务ID：{}",
                        topic, message.getMessageId(), message.getBusinessId(), ex);
                
                // 记录消息发送失败的轨迹
                messageTraceService.recordSendFailure(message.getMessageId(), ex.getMessage());
            }
        });
    }
    
    /**
     * 发送事务消息
     *
     * @param message 消息实体
     */
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public void sendTransactionalMessage(MessageEntity message) {
        // 参数校验
        Objects.requireNonNull(message, "消息实体不能为空");
        
        // 确保消息ID和创建时间不为空
        if (StringUtils.isBlank(message.getMessageId())) {
            message.setMessageId(UUID.randomUUID().toString());
        }
        if (message.getCreateTime() == null) {
            message.setCreateTime(LocalDateTime.now());
        }
        
        String topic = KafkaConstant.TRANSACTIONAL_TOPIC;
        
        // 记录消息发送前的轨迹
        messageTraceService.recordBeforeSend(message, topic);
        
        log.info("发送Kafka事务消息，主题：{}，消息ID：{}，业务类型：{}",
                topic, message.getMessageId(), message.getBusinessType());
        
        // 开始事务
        transactionalKafkaTemplate.executeInTransaction(kafkaOperations -> {
            // 发送消息
            SendResult<String, MessageEntity> result = kafkaOperations.send(topic, message.getMessageId(), message).get();
            
            log.info("Kafka事务消息发送成功，主题：{}，消息ID：{}，分区：{}，偏移量：{}",
                    topic, message.getMessageId(),
                    result.getRecordMetadata().partition(),
                    result.getRecordMetadata().offset());
            
            // 记录消息发送成功的轨迹
            messageTraceService.recordSendSuccess(message.getMessageId(),
                    result.getRecordMetadata().partition(),
                    result.getRecordMetadata().offset());
            
            // 这里可以添加数据库操作等其他事务操作
            
            return result;
        });
    }
    
    /**
     * 创建消息实体
     *
     * @param content 消息内容
     * @param businessType 业务类型
     * @param businessId 业务ID
     * @param extra 额外信息
     * @return 消息实体
     */
    public MessageEntity createMessageEntity(String content, String businessType, String businessId, String extra) {
        MessageEntity message = new MessageEntity();
        message.setMessageId(UUID.randomUUID().toString());
        message.setContent(content);
        message.setBusinessType(businessType);
        message.setBusinessId(businessId);
        message.setCreateTime(LocalDateTime.now());
        message.setExtra(extra);
        return message;
    }
}

3.8 创建消息消费者服务

创建消息消费者服务，使用 @KafkaListener 注解消费消息：

package com.jam.service;

import com.jam.config.KafkaConstant;
import com.jam.entity.MessageEntity;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.kafka.support.Acknowledgment;
import org.springframework.messaging.handler.annotation.Header;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import java.util.Objects;

/**
 * Kafka消息消费者服务
 * 负责从Kafka接收并处理消息
 *
 * @author 果酱
 */
@Slf4j
@Service
@RequiredArgsConstructor
public class KafkaConsumerService {
    /**
     * 消息轨迹服务
     */
    private final MessageTraceService messageTraceService;
    
    /**
     * 消费普通消息
     *
     * @param record 消息记录
     * @param acknowledgment 确认对象
     * @param topic 主题名称
     * @param partition 分区号
     * @param offset 偏移量
     */
    @KafkaListener(topics = KafkaConstant.NORMAL_TOPIC, groupId = KafkaConstant.NORMAL_CONSUMER_GROUP)
    public void consumeNormalMessage(ConsumerRecord<String, MessageEntity> record,
                                    Acknowledgment acknowledgment,
                                    @Header("kafka_receivedTopic") String topic,
                                    @Header("kafka_receivedPartitionId") int partition,
                                    @Header("kafka_offset") long offset) {
        MessageEntity message = record.value();
        Objects.requireNonNull(message, "消息内容不能为空");
        
        log.info("接收到普通消息，主题：{}，分区：{}，偏移量：{}，消息ID：{}，业务类型：{}",
                topic, partition, offset, message.getMessageId(), message.getBusinessType());
        
        try {
            // 处理消息的业务逻辑
            processMessage(message);
            
            // 记录消费成功轨迹
            messageTraceService.recordConsumeSuccess(message.getMessageId(), partition, offset);
            
            // 手动确认消息
            acknowledgment.acknowledge();
            log.info("普通消息处理成功并确认，主题：{}，消息ID：{}", topic, message.getMessageId());
        } catch (Exception e) {
            // 记录消费失败轨迹
            messageTraceService.recordConsumeFailure(message.getMessageId(), partition, offset, e.getMessage());
            
            log.error("普通消息处理失败，主题：{}，消息ID：{}", topic, message.getMessageId(), e);
            
            // 手动确认消息（将失败消息标记为已消费，避免无限重试）
            // 如果需要将消息发送到死信队列，可以不确认并配置死信转发
            acknowledgment.acknowledge();
        }
    }
    
    /**
     * 消费分区消息
     *
     * @param record 消息记录
     * @param acknowledgment 确认对象
     * @param topic 主题名称
     * @param partition 分区号
     * @param offset 偏移量
     */
    @KafkaListener(topics = KafkaConstant.PARTITION_TOPIC, groupId = KafkaConstant.PARTITION_CONSUMER_GROUP)
    public void consumePartitionMessage(ConsumerRecord<String, MessageEntity> record,
                                       Acknowledgment acknowledgment,
                                       @Header("kafka_receivedTopic") String topic,
                                       @Header("kafka_receivedPartitionId") int partition,
                                       @Header("kafka_offset") long offset) {
        MessageEntity message = record.value();
        Objects.requireNonNull(message, "消息内容不能为空");
        
        log.info("接收到分区消息，主题：{}，分区：{}，偏移量：{}，消息ID：{}，业务ID：{}，业务类型：{}",
                topic, partition, offset, message.getMessageId(), message.getBusinessId(), message.getBusinessType());
        
        try {
            // 处理消息的业务逻辑
            processMessage(message);
            
            // 记录消费成功轨迹
            messageTraceService.recordConsumeSuccess(message.getMessageId(), partition, offset);
            
            // 手动确认消息
            acknowledgment.acknowledge();
            log.info("分区消息处理成功并确认，主题：{}，消息ID：{}", topic, message.getMessageId());
        } catch (Exception e) {
            // 记录消费失败轨迹
            messageTraceService.recordConsumeFailure(message.getMessageId(), partition, offset, e.getMessage());
            
            log.error("分区消息处理失败，主题：{}，消息ID：{}", topic, message.getMessageId(), e);
            acknowledgment.acknowledge();
        }
    }
    
    /**
     * 消费事务消息
     *
     * @param record 消息记录
     * @param acknowledgment 确认对象
     * @param topic 主题名称
     * @param partition 分区号
     * @param offset 偏移量
     */
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    @KafkaListener(topics = KafkaConstant.TRANSACTIONAL_TOPIC, groupId = KafkaConstant.TRANSACTIONAL_CONSUMER_GROUP)
    public void consumeTransactionalMessage(ConsumerRecord<String, MessageEntity> r编程客栈ecord,
                                          Acknowledgment acknowledgment,
                                          @Header("kafka_receivedTopic") String topic,
                                          @Header("kafka_receivedPartitionId") int partition,
                                          @Header("kafka_offset") long offset) {
        MessageEntity message = record.value();
        Objects.requireNonNull(message, "消息内容不能为空");
        
        log.info("接收到事务消息，主题：{}，分区：{}，偏移量：{}，消息ID：{}，业务类型：{}",
                topic, partition, offset, message.getMessageId(), message.getBusinessType());
        
        try {
            // 处理消息的业务逻辑
            processMessage(message);
            
            // 这里可以添加数据库操作等其他事务操作
            
            // 记录消费成功轨迹
            messageTraceService.recordConsumeSuccess(message.getMessageId(), partition, offset);
            
            // 手动确认消息
            acknowledgment.acknowledge();
            log.info("事务消息处理成功并确认，主题：{}，消息ID：{}", topic, message.getMessageId());
        } catch (Exception e) {
            // 记录消费失败轨迹
            messageTraceService.recordConsumeFailure(message.getMessageId(), partition, offset, e.getMessage());
            
            log.error("事务消息处理失败，主题：{}，消息ID：{}", topic, message.getMessageId(), e);
            // 事务会回滚，消息不会被确认，将被重新消费
        }
    }
    
    /**
     * 消费死信消息
     *
     * @param record 消息记录
     * @param acknowledgment 确认对象
     * @param topic 主题名称
     * @param partition 分区号
     * @param offset 偏移量
     */
    @KafkaListener(topics = KafkaConstant.DEAD_LETTER_TOPIC, groupId = KafkaConstant.DEAD_LETTER_CONSUMER_GROUP)
    public void consumeDeadLetterMessage(ConsumerRecord<String, MessageEntity> record,
                                        Acknowledgment acknowledgment,
                                        @Header("kafka_receivedTopic") String topic,
                                        @Header("kafka_receivedPartitionId") int partition,
                                        @Header("kafka_offset") long offset) {
        MessageEntity message = record.value();
        Objects.requireNonNull(message, "消息内容不能为空");
        
        log.error("接收到死信消息，主题：{}，分区：{}，偏移量：{}，消息ID：{}，业务类型：{}",
                topic, partition, offset, message.getMessageId(), message.getBusinessType());
        
        try {
            // 处理死信消息的业务逻辑，通常需要人工干预
            processDeadLetterMessage(message);
            
            // 记录消费成功轨迹
            messageTraceService.recordConsumeSuccess(message.getMessageId(), partition, offset);
            
            // 手动确认消息
            acknowledgment.acknowledge();
            log.info("死信消息处理成功并确认，主题：{}，消息ID：{}", topic, message.getMessageId());
        } catch (Exception e) {
            // 记录消费失败轨迹
            messageTraceService.recordConsumeFailure(message.getMessageId(), partition, offset, e.getMessage());
            
            log.error("死信消息处理失败，主题：{}，消息ID：{}", topic, message.getMessageId(), e);
            acknowledgment.acknowledge();
        }
    }
    
    /**
     * 处理消息的业务逻辑
     *
     * @param message 要处理的消息
     */
    private void processMessage(MessageEntity message) {
        // 根据业务类型处理不同的消息
        String businessType = message.getBusinessType();
        if ("ORDER_CREATE".equals(businessType)) {
            // 处理订单创建消息
            processOrderCreateMessage(message);
        } else if ("USER_REGISTER".equals(businessType)) {
            // 处理用户注册消息
            processUserRegisterMessage(message);
        } else {
            // 处理未知类型消息
            log.warn("收到未知类型的消息，消息ID：{}，业务类型：{}",
                    message.getMessageId(), businessType);
        }
    }
    
    /**
     * 处理死信消息
     *
     * @param message 死信消息
     */
    private void processDeadLetterMessage(MessageEntity message) {
        log.info("处理死信消息，消息ID：{}，内容：{}",
                message.getMessageId(), message.getContent());
        // 实际业务处理逻辑，如记录到数据库等待人工处理
    }
    
    /**
     * 处理订单创建消息
     *
     * @param message 订单创建消息
     */
    private void processOrderCreateMessage(MessageEntity message) {
        log.info("处理订单创建消息，消息ID：{}，订单信息：{}",
                message.getMessageId(), message.getContent());
        // 实际业务处理逻辑...
    }
    
    /**
     * 处理用户注册消息
     *
     * @param message 用户注册消息
     */
    private void processUserRegisterMessage(MessageEntity message) {
        log.info("处理用户注册消息，消息ID：{}，用户信息：{}",
                message.getMessageId(), message.getContent());
        // 实际业务处理逻辑...
    }
}

3.9 创建消息轨迹服务

为了跟踪消息的整个生命周期，创建消息轨迹服务：

package com.jam.service;

import com.jam.entity.MessageEntity;
import com.jam.entity.MessageTrace;
import com.jam.mapper.MessageTraceMapper;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.Objects;

/**
 * 消息轨迹服务
 * 记录消息的发送和消费轨迹
 *
 * @author 果酱
 */
@Slf4j
@Service
@RequiredArgsConstructor
public class MessageTraceService {
    private final MessageTraceMapper messageTraceMapper;
    
    /**
     * 记录消息发送前的轨迹
     *
     * @param message 消息实体
     * @param topic 主题
     * @return 消息轨迹ID
     */
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public Long recordBeforeSend(MessageEntity message, String topic) {
        Objects.requireNonNull(message, "消息实体不能为空");
        StringUtils.hasText(message.getMessageId(), "消息ID不能为空");
        StringUtils.hasText(topic, "主题不能为空");
        
        MessageTrace trace = new MessageTrace();
        trace.setMessageId(message.getMessageId());
        trace.setTopic(topic);
        trace.setBusinessType(message.getBusinessType());
        trace.setBusinessId(message.getBusinessId());
        trace.setContent(message.getContent());
        trace.setSendStatus(0); // 待发送
        trace.setCreateTime(LocalDateTime.now());
        trace.setUpdateTime(LocalDateTime.now());
        
        messageTraceMapper.insert(trace);
        log.info("记录消息发送前轨迹，消息ID：{}，轨迹ID：{}", message.getMessageId(), trace.getId());
        return trace.getId();
    }
    
    /**
     * 记录消息发送成功的轨迹
     *
     * @param messageId 消息ID
     * @param partition 分区
     * @param offset 偏移量
     */
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public void recordSendSuccess(String messageId, int partition, long offset) {
        StringUtils.hasText(messageId, "消息ID不能为空");
        
        MessageTrace trace = messageTraceMapper.selectByMessageId(messageId);
        if (trace == null) {
            log.warn("未找到消息轨迹，消息ID：{}", messageId);
            return;
        }
        
        trace.setSendTime(LocalDateTime.now());
        trace.setSendStatus(1); // 发送成功
        trace.setPartition(partition);
        trace.setOffset(offset);
        trace.setUpdateTime(LocalDateTime.now());
        
        messageTraceMapper.updateById(trace);
        log.info("记录消息发送成功轨迹，消息ID：{}", messageId);
    }
    
    /**
     * 记录消息发送失败的轨迹
     *
     * @param messageId 消息ID
     * @param errorMsg 错误信息
     */
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public void recordSendFailure(String messageId, String errorMsg) {
        StringUtils.hasText(messageId, "消息ID不能为空");
        StringUtils.hasText(errorMsg, "错误信息不能为空");
        
        MessageTrace trace = messageTraceMapper.selectByMessageId(messageId);
        if (trace == null) {
            log.warn("未找到消息轨迹，消息ID：{}", messageId);
            return;
        }
        
        trace.setSendTime(LocalDateTime.now());
        trace.setSendStatus(2); // 发送失败
        trace.setSendErrorMsg(errorMsg);
        trace.setUpdateTime(LocalDateTime.now());
        
        messageTraceMapper.updateById(trace);
        log.info("记录消息发送失败轨迹，消息ID：{}", messageId);
    }
    
    /**
     * 记录消息消费成功的轨迹
     *
     * @param messageId 消息ID
     * @param partition 分区
     * @param offset 偏移量
     */
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public void recordConsumeSuccess(String messageId, int partition, long offset) {
        StringUtils.hasText(messageId, "消息ID不能为空");
        
        MessageTrace trace = messageTraceMapper.selectByMessageId(messageId);
        if (trace == null) {
            log.warn("未找到消息轨迹，消息ID：{}", messageId);
            return;
        }
        
        trace.setConsumeTime(LocalDateTime.now());
        trace.setConsumeStatus(1); // 消费成功
        trace.setConsumePartition(partition);
        trace.setConsumeOffset(offset);
        trace.setUpdateTime(LocalDateTime.now());
        
        messageTraceMapper.updateById(trace);
        log.info("记录消息消费成功轨迹，消息ID：{}", messageId);
    }
    
    /**
     * 记录消息消费失败的轨迹
     *
     * @param messageId 消息ID
     * @param partition 分区
     * @param offset 偏移量
     * @param errorMsg 错误信息
     */
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public void recordConsumeFailure(String messageId, int partition, long offset, String errorMsg) {
        StringUtils.hasText(messageId, "消息ID不能为空");
        StringUtils.hasText(errorMsg, "错误信息不能为空");
        
        MessageTrace trace = messageTraceMapper.selectByMessageId(messageId);
        if (trace == null) {
            log.warn("未找到消息轨迹，消息ID：{}", messageId);
            return;
        }
        
        trace.setConsumeTime(LocalDateTime.now());
        trace.setConsumeStatus(2); // 消费失败
        trace.setConsumePartition(partition);
        trace.setConsumeOffset(offset);
        trace.setConsumeErrorMsg(errorMsg);
        trace.setUpdateTime(LocalDateTime.now());
        
        messageTraceMapper.updateById(trace);
        log.info("记录消息消费失败轨迹，消息ID：{}", messageId);
    }
}

3.10 创建控制器

创建一个控制器，用于测试消息发送功能：

package com.jam.controller;

import com.jam.config.KafkaConstant;
import com.jam.entity.MessageEntity;
import com.jam.service.KafkaProducerService;
import io.swagger.v3.oas.annotations.Operation;
import io.swagger.v3.oas.annotations.Parameter;
import io.swagger.v3.oas.annotations.tags.Tag;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

/**
 * Kafka消息测试控制器
 * 提供API接口用于测试Kafka消息发送功能
 *
 * @author 果酱
 */
@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/api/kafka")
@RequiredArgsConstructor
@Tag(name = "Kafka消息测试接口", description = "用于测试Kafka消息发送的API接口")
public class KafkaMessageController {
    /**
     * Kafka消息生产者服务
     */
    private final KafkaProducerService kafkaProducerService;
    
    /**
     * 发送普通消息
     *
     * @param content 消息内容
     * @param businessType 业务类型
     * @param businessId 业务ID
     * @param extra 额外信息
     * @return 响应信息
     */
    @PostMapping("/normal")
    @Operation(summary = "发送普通消息", description = "发送到普通主题的消息")
    public ResponseEntity<String> sendNormalMessage(
            @Parameter(description = "消息内容", required = true)
            @RequestParam String content,
            
            @Parameter(description = "业务类型")
            @RequestParam(required = false) String businessType,
            
            @Parameter(description = "业务ID")
            @RequestParam(required = false) String businessId,
            
            @Parameter(description = "额外信息")
            @RequestParam(required = false) String extra) {
        
        log.info("接收到发送普通消息请求");
        MessageEntity message = kafkaProducerService.createMessageEntity(content, businessType, businessId, extra);
        kafkaProducerService.sendMessage(KafkaConstant.NORMAL_TOPIC, message);
        return ResponseEntity.ok("普通消息发送成功，消息ID：" + message.getMessageId());
    }
    
    /**
     * 发送分区消息
     *
     * @param content 消息内容
     * @param businessType 业务类型
     * @param businessId 业务ID（用于分区）
     * @param extra 额外信息
     * @return 响应信息
     */
    @PostMapping("/partition")
    @Operation(summary = "发送分区消息", description = "发送到分区主题的消息，相同业务ID的消息会被发送到同一分区")
    public ResponseEntity<String> sendPartitionMessage(
            @Parameter(description = "消息内容", required = true)
            @RequestParam String content,
            
            @Parameter(description = "业务类型")
            @RequestParam(required = false) String businessType,
            
            @Parameter(description = "业务ID（用于分区）", required = true)
            @RequestParam String businessId,
            
            @Parameter(description = "额外信息")
            @RequestParam(required = false) String extra) {
        
        log.info("接收到发送分区消息请求，业务ID：{}", businessId);
        MessageEntity message = kafkaProducerService.createMessageEntity(content, businessType, businessId, extra);
        kafkaProducerService.sendPartitionMessage(message);
        return ResponseEntity.ok("分区消息发送成功，消息ID：" + message.getMessageId());
    }
    
    /**
     * 发送事务消息
     *
     * @param content 消息内容
     * @param businessType 业务类型
     * @param businessId 业务ID
     * @param extra 额外信息
     * @return 响应信息
     */
    @PostMapping("/transactional")
    @Operation(summary = "发送事务消息", description = "发送到事务主题的消息，支持事务特性")
    public ResponseEntity<String> sendTransactionalMessage(
            @Parameter(description = "消息内容", required = true)
            @RequestParam String content,
            
            @Parameter(description = "业务类型")
            @RequestParam(required = false) String businessType,
            
            @Parameter(description = "业务ID")
            @RequestParam(required = false) String businessId,
            
            @Parameter(description = "额外信息")
            @RequestParam(required = false) String extra) {
        
        log.info("接收到发送事务消息请求");
        MessageEntity message = kafkaProducerService.createMessageEntity(content, businessType, businessId, extra);
        kafkaProducerService.sendTransactionalMessage(message);
        return ResponseEntity.ok("事务消息发送成功，消息ID：" + message.getMessageId());
    }
}

3.11 创建启动类

package com.jam;

import io.swagger.v3.oas.annotations.OpenAPIDefinition;
import io.swagger.v3.oas.annotations.info.Info;
import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

/**
 * SpringBoot应用启动类
 *
 * @author 果酱
 */
@SpringBootApplication
@MapperScan("com.jam.mapper")
@OpenAPIDefinition(
        info = @Info(
                title = "SpringBoot集成Kafka示例项目",
                version = "1.0",
                description = "SpringBoot集成Kafka的示例项目，包含各种消息发送和消费的示例"
        )
)
public class SpringbootKafkaDemoApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SpringbootKafkaDemoApplication.class, args);
    }
}

3.12 创建消息轨迹相关实体和数据库表

消息轨迹实体类：

package com.jam.entity;

import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
import lombok.Data;
import java.time.LocalDateTime;

/**
 * 消息轨迹实体类
 * 记录Kafka消息的发送和消费情况
 *
 * @author 果酱
 */
@Data
@TableName("t_message_trace")
public class MessageTrace {
    /**
     * 主键ID
     */
    @TableId(type = IdType.AUTO)
    private Long id;
    
    /**
     * 消息ID
     */
    private String messageId;
    
    /**
     * 主题
     */
    private String topic;
    
    /**
     * 分区
     */
    private Integer partition;
    
    /**
     * 偏移量
     */
    private Long offset;
    
    /**
     * 业务类型
     */
    private String businessType;
    
    /**
     * 业务ID
     */
    private String businessId;
    
    /**
     * 消息内容
     */
    private String content;
    
    /**
     * 发送时间
     */
    private LocalDateTime sendTime;
    
    /**
     * 发送状态：0-待发送，1-发送成功，2-发送失败
     */
    private Integer sendStatus;
    
    /**
     * 发送错误信息
     */
    private String sendErrorMsg;
    
    /**
     * 消费时间
     */
    private LocalDateTime consumeTime;
    
    /**
     * 消费分区
     */
    private Integer consumePartition;
    
    /**
     * 消费偏移量
     */
    private Long consumeOffset;
    
    /**
     * 消费状态：0-待消费，1-消费成功，2-消费失败
     */
    private Integer consumeStatus;
    
    /**
     * 消费错误信息
     */
    private String consumeErrorMsg;
    
    /**
     * 创建时间
     */
    private LocalDateTime createTime;
    
    /**
     * 更新时间
     */
    private LocalDateTime updateTime;
}

消息轨迹 Mapper 接口：

package com.jam.mapper;

import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.jam.entity.MessageTrace;
import org.apache.ibatis.annotations.Param;

/**
 * 消息轨迹Mapper
 *
 * @author 果酱
 */
public interface MessageTraceMapper extends BaseMapper<MessageTrace> {
    /**
     * 根据消息ID查询消息轨迹
     *
     * @param messageId 消息ID
     * @return 消息轨迹信息
     */
    MessageTrace selectByMessageId(@Param("messageId") String messageId);
}

消息轨迹 Mapper XML 文件（resources/mapper/MessageTraceMapper.xml）：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.jam.mapper.MessageTraceMapper">
    <select id="selectByMessageId" parameterType="java.lang.String" resultType="com.jam.entity.MessageTrace">
        SELECT * FROM t_message_trace WHERE message_id = #{messageId}
    </select>
</mapper>

创建消息轨迹表的 SQL：

CREATE TABLE `t_message_trace` (
  `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
  `message_id` varchar(64) NOT NULL COMMENT '消息ID',
  `topic` varchar(128) NOT NULL COMMENT '主题',
  `partition` int DEFAULT NULL COMMENT '分区',
  `offset` bigint DEFAULT NULL COMMENT '偏移量',
  `business_type` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '业务类型',
  `business_id` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '业务ID',
  `content` text COMMENT '消息内容',
  `send_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '发送时间',
  `send_status` tinyint DEFAULT NULL COMMENT '发送状态：0-待发送，1-发送成功，2-发送失败',
  `send_error_msg` text COMMENT '发送错误信息',
  `consume_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '消费时间',
  `consume_partition` int DEFAULT NULL COMMENT '消费分区',
  `consume_offset` bigint DEFAULT NULL COMMENT '消费偏移量',
  `consume_status` tinyint DEFAULT NULL COMMENT '消费状态：0-待消费，1-消费成功，2-消费失败',
  `consume_error_msg` text COMMENT '消费错误信息',
  `create_time` datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',
  `update_time` datetime NOT NULL COMMENT '更新时间',
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `uk_message_id` (`message_id`),
  KEY `idx_topic` (`topic`),
  KEY `idx_business_type` (`business_type`),
  KEY `idx_business_id` (`business_id`),
  KEY `idx_send_status` (`send_status`),
  KEY `idx_consume_status` (`consume_status`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='Kafka消息轨迹表';

3.13 测试消息发送与消费

启动应用程序后，可以通过以下方式测试消息发送与消费：

使用 Swagger UI 测试：访问http://localhost:8081/swagger-ui.html，通过界面调用消息发送接口
使用 curl 命令测试：

# 发送普通消息
curl -X POST "http://localhost:8081/api/kafka/normal?content=Hello Kafka&businessType=TEST"

# 发送分区消息
curl -X POST "http://localhost:8081/api/kafka/partition?content=Hello Partition&businessType=TEST&businessId=BUS123456"

# 发送事务消息
curl -X POST "http://localhost:8081/api/kafka/transactional?content=Hello Transaction&businessType=TEST"

发送消息后，可以在控制台看到生产者和消费者的日志输出，证明消息已经成功发送和消费。

四、Kafka 高级特性

4.1 消息确认机制

Kafka 提供了灵活的消息确认机制，确保消息的可靠传递。

生产者确认机制：
通过 acks 参数控制生产者需要等待的确认数量：
- acks=0：生产者不等待任何确认，直接发送下一条消息
- acks=1：生产者等待 leader 分区确认收到消息
- acks=all：生产者等待所有同步副本确认收到消息
消费者确认机制：
通过 ack-mode 参数控制消费者何时确认消息：
- auto：自动确认，消费者收到消息后立即确认
- manual：手动确认，消费者处理完消息后调用 acknowledge () 方法确认
- manual_immediate：手动确认，确认后立即提交偏移量

消息确认流程：

SpringBoot与Kafka整合方案

根据 Kafka 官方文档（Apache Kafka），对于需要高可靠性的场景，推荐使用 acks=all 和 manual 确认模式。

4.2 事务消息

Kafka 从 0.11 版本开始支持事务消息，确保消息的原子性：要么所有消息都被成功发送，要么都失败。

事务消息的工作流程：

SpringBoot与Kafka整合方案

在前面的代码中，我们已经实现了事务消息的发送：

配置了事务生产者工厂和事务 Kafka 模板
使用 @Transactional 注解或 executeInTransaction 方法开启事务
在事务中可以混合发送消息和数据库操作等

4.3 死信队列

死信队列（Dead Letter Queue）用于存储无法被正常消费的消息。在 Kafka 中，可以通过以下方式实现死信队列：

配置死信主题和死信消费者
在消费失败时，手动将消息发送到死信主题
死信消费者专门处理死信消息

死信队列的工作流程：

SpringBoot与Kafka整合方案

实现死信消息转发的代码示例：

/**
 * 转发消息到死信队列
 *
 * @param message 消息实体
 * @param topic 原主题
 * @param partition 原分区
 * @param offset 原偏移量
 * @param errorMsg 错误信息
 */
public void forwardToDeadLetterQueue(MessageEntity message, String topic, int partition, long offset, String errorMsg) {
    Objects.requireNonNull(message, "消息实体不能为空");
    StringUtils.hasText(topic, "主题不能为空");
    StringUtils.hasText(errorMsg, "错误信息不能为空");
    
    log.warn("将消息转发到死信队列，原主题：{}，消息ID：{}，错误信息：{}",
            topic, message.getMessageId(), errorMsg);
    
    // 创建死信消息，添加原消息的元数据
    MessageEntity deadLetterMessage = new MessageEntity();
    deadLetterMessage.setMessageId(UUID.randomUUID().toString());
    deadLetterMessage.setContent(JSON.toJSONString(message));
    deadLetterMessage.setBusinessType("DEAD_LETTER");
    deadLetterMessage.setBusinessId(message.getMessageId());
    deadLetterMessage.setCreateTime(LocalDateTime.now());
    deadLetterMessage.setExtra(String.format("原主题：%s，原分区：%d，原偏移量：%d，错误信息：%s",
            topic, partition, offset, errorMsg));
    
    // 发送到死信主题
    kafkaTemplate.send(KafkaConstant.DEAD_LETTER_TOPIC, deadLetterMessage.getMessageId(), deadLetterMessage);
}

4.4 消息幂等性

在分布式系统中，消息重复消费是不可避免的问题，因此需要保证消息消费的幂等性。常用的实现方式有：

基于数据库唯一索引：

/**
 * 处理消息（幂等性保证）
 *
 * @param message 消息实体
 */
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public void processMessageWithIdempotency(MessageEntity message) {
    String messageId = message.getMessageId();
    String businessType = message.getBusinessType();
    
    // 检查消息是否已经处理过
    MessageTrace trace = messageTraceMapper.selectByMessageId(messageId);
    if (trace != null && trace.getConsumeStatus() == 1) {
        log.info("消息已经处理过，消息ID：{}", messageId);
        return;
    }
    
    // 根据业务类型处理不同的消息
    if ("ORDER_CREATE".equals(businessType)) {
        // 处理订单创建消息，使用订单号作为唯一键
        String orderNo = message.getExtra();
        // 检查订单是否已经处理
        Order order = orderMapper.selectByOrderNo(orderNo);
        if (order != null) {
            log.info("订单已经处理过，订单号：{}", orderNo);
            return;
        }
        // 处理订单业务逻辑
        // ...
    } else if ("USER_REGISTER".equals(businessType)) {
        // 处理用户注册消息，使用用户ID作为唯一键
        // ...
    }
}

基于 Redis 的分布式锁：

/**
 * 使用Redis分布式锁保证幂等性
 *
 * @param message 消息实体
 */
public void processMessageWithRedisLock(MessageEntity message) {
    String messageId = message.getMessageId();
    String lockKey = "kafka:message:process:" + messageId;
    
    // 获取分布式锁，设置5分钟过期时间
    Boolean locked = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "1", 5, TimeUnit.MINUTES);
    
    if (Boolean.TRUE.equals(locked)) {
        try {
            // 检查消息是否已经处理过
            MessageTrace trace = messageTraceMapper.selectByMessageId(messageId);
            if (trace != null && trace.getConsumeStatus() == 1) {
                log.info("消息已经处理过，消息ID：{}", messageId);
                return;
            }
            
            // 处理消息业务逻辑
            processMessage(message);
            
        } finally {
            // 释放锁
            redisTemplate.delete(lockKey);
        }
    } else {
        log.info("消息正在处理中，消息ID：{}", messageId);
    }
}

五、Kafka 性能调优

为了让 Kafka 在生产环境中发挥最佳性能，我们需要进行合理的调优。以下是一些关键的调优方向：

5.1 服务器调优

JVM 参数调优：

根据服务器内存大小合理配置 JVM 参数

# 在kafka-server-start.sh中设置
export KAFKA_HEAP_OPTS="-Xms8g -Xmx8g -XX:MetASPaceSize=96m -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=20 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35 -XX:G1HeapRegionSize=16M"

操作系统调优：

增加文件描述符限制

# 在/etc/security/limits.conf中添加
* soft nofile 1000000
* hard nofile 1000000

调整网络参数

# 在/etc/sysctl.conf中添加
net.core.rmem_default=134217728
net.core.rmem_max=134217728
net.core.wmem_default=134217728
net.core.wmem_max=134217728
net.ipv4.tcp_wmem=134217728 134217728 134217728
net.ipv4.tcp_rmem=134217728 134217728 134217728
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog=8192
net.core.netdev_max_backlog=16384

Kafka 配置调优：

# server.properties
# 日志刷新策略
log.flush.interval.messages=10000
log.flush.interval.ms=1000

# 日志保留策略
log.retention.hours=72
log.retention.bytes=107374182400

# 分区大小限制
log.segment.bytes=1073741824

# I/O线程数
num.io.threads=8

# 网络线程数
num.network.threads=3

# 分区副本同步线程数
num.replica.fetchers=2

# 副本滞后阈值
replica.lag.time.max.ms=30000

5.2 生产者调优

批量发送：

配置合理的批次大小和 linger.ms 参数，实现批量发送

spring:
  kafka:
    producer:
      # 批次大小，当批次满了之后才会发送
      batch-size: 16384
      #  linger.ms参数，即使批次未满，达到该时间也会发送
      properties:
        linger.ms: 5

压缩消息：

启用消息压缩，减少网络传输和存储开销

spring:
  kafka:
    producer:
      # 启用消息压缩，可选值：none, gzip, snappy, lz4, zstd
      properties:
        compression.type: lz4

异步发送：
使用异步发送提高吞吐量，避免阻塞主线程
自定义分区策略：
根据业务特点实现自定义分区策略，均衡分区负载

5.3 消费者调优

消费线程池配置：

根据分区数量配置合理的消费者线程数

spring:
  kafka:
    listener:
      # 并发消费者数量，建议等于分区数量
      concurrency: 3
      # 每次拉取的记录数
      consumer:
        max-poll-records: 500

批量消费：

开启批量消费提高消费效率

spring:
  kafka:
    listener:
      # 开启批量消费
      batch-listener: true
    consumer:
      # 批量消费需要设置为false
      enable-auto-commit: false
      # 每次拉取的最大记录数
      properties:
        max.poll.records: 500

批量消费代码示例：

/**
 * 批量消费消息
 */
@KafkaListener(topics = KafkaConstant.NORMAL_TOPIC, groupId = KafkaConstant.NORMAL_CONSUMER_GROUP)
public void batchConsume(List<ConsumerRecord<String, MessageEntity>> records,
                       Acknowledgment acknowledgment) {
    log.info("接收到批量消息，数量：{}", records.size());
    
    for (ConsumerRecord<String, MessageEntity> record : records) {
        MessageEntity message = record.value();
        if (message == null) {
            continue;
        }
        
        try {
            log.info("处理批量消息，主题：{}，分区：{}，偏移量：{}，消息ID：{}",
                    record.topic(), record.partition(), record.offset(), message.getMessageId());
            
            // 处理消息的业务逻辑
            processMessage(message);
            
            // 记录消费成功轨迹
            messageTraceService.recordConsumeSuccess(message.getMessageId(),
                    record.partition(), record.offset());
            
        } catch (Exception e) {
            // 记录消费失败轨迹
            messageTraceService.recordConsumeFailure(message.getMessageId(),
                    record.partition(), record.offset(), e.getMessage());
            
            log.error("批量消息处理失败，消息ID：{}", message.getMessageId(), e);
            
            // 转发到死信队列
            forwardToDeadLetterQueue(message, record.topic(), 
                    record.partition(), record.offset(), e.getMessage());
        }
    }
    
    // 手动确认所有消息
    acknowledgment.acknowledge();
    log.info("批量消息处理完成，数量：{}", records.size());
}

异步处理：
消费者接收到消息后，将消息放入线程池异步处理，快速确认消息，提高消费效率

5.4 主题和分区调优

合理设置分区数量：
分区数量是影响 Kafka 吞吐量的关键因素，一般建议：
- 每个主题的分区数量 = 预期吞吐量 / 单分区吞吐量
- 单分区吞吐量：生产者约 500-1000 条 / 秒，消费者约 1000-2000 条 / 秒
合理设置副本数量：
- 副本数量越多，可靠性越高，但会降低吞吐量
- 生产环境建议设置为 2-3 个副本
清理策略：
根据业务需求设置合理的日志清理策略：
- 按时间清理：log.retention.hours
- 按大小清理：log.retention.bytes

六、常见问题与解决方案

6.1 消息丢失问题

消息丢失可能发生在三个阶段：生产阶段、存储阶段和消费阶段。

生产阶段丢失：
- 解决方案：设置 acks=all，确保所有副本都收到消息
```
spring:
  kafka:
    producer:
      acks: all
      retries: 3
```

存储阶段丢失：

解决方案：设置合理的副本数量和同步策略

# server.properties
# 最小同步副本数，应小于等于副本数
min.insync.replicas=2

消费阶段丢失：
- 解决方案：使用手动确认模式，确保消息处理完成后再确认
```
spring:
  kafka:
    listener:
      ack-mode: manual_immediate
```

6.2 消息积压问题

消息积压通常是因为消费速度跟不上生产速度，解决方案如下：

优化消费逻辑：
- 减少单次消息处理时间
- 异步处理非关键流程
增加消费者数量：
- 水平扩展消费者实例
- 确保消费者数量不超过分区数量
临时扩容：
- 对于突发流量，可以临时启动更多的消费者实例

消息迁移：

创建新的主题和消费者组，将积压的消息迁移到新主题

/**
 * 迁移积压消息
 */
@Scheduled(fixedRate = 60000)
public void migrateBacklogMessages() {
    String sourceTopic = "source_topic";
    String targetTopic = "backlog_topic";
    String consumerGroup = "backlog_migrate_group";
    
    log.info("开始迁移积压消息，源主题：{}，目标主题：{}", sourceTopic, targetTopic);
    
    // 创建临时消费者
    DefaultKafkaConsumerFactory<String, MessageEntity> consumerFactory = 
        new DefaultKafkaConsumerFactory<>(kafkaProperties.buildConsumerProperties());
    
    try (KafkaConsumer<String, MessageEntity> consumer = 
             (KafkaConsumer<String, MessageEntity>) consumerFactory.createConsumer(
                 consumerGroup, 
                 new DefaultPrincipal("migrate-service"))) {
        
        // 订阅源主题
        consumer.subscribe(Collections.singleton(sourceTopic));
        
        // 从最早的偏移量开始消费
        consumer.seekToBeginning(consumer.assignment());
        
        while (true) {
            ConsumerRecords<String, MessageEntity> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
            if (records.isEmpty()) {
                break;
            }
            
            // 批量发送到目标主题
            List<ProducerRecord<String, MessageEntity>> producerRecords = new ArrayList<>();
            for (ConsumerRecord<String, MessageEntity> record : records) {
                producerRecords.add(new ProducerRecord<>(
                    targetTopic, 
                    record.key(), 
                    record.value()));
            }
            
            // 批量发送
            kafkaTemplate.send(producerRecords);
            
            log.info("已迁移消息：{}条", producerRecords.size());
            
            // 手动提交偏移量
            consumer.commitSync();
            
            // 控制迁移速度，避免影响正常业务
            Thread.sleep(100);
        }
    } catch (Exception e) {
        log.error("迁移积压消息失败", e);
    }
    
    log.info("积压消息迁移完成");
}

监控告警：

配置消息积压监控和告警，及时发现问题

/**
 * 消息积压监控
 */
@Scheduled(fixedRate = 60000) // 每分钟检查一次
public void monitorMessageBacklog() {
    // 监控的主题和消费者组
    Map<String, String> monitorTopics = new HashMap<>();
    monitorTopics.put(KafkaConstant.NORMAL_TOPIC, KafkaConstant.NORMAL_CONSUMER_GROUP);
    monitorTopics.put(KafkaConstant.PARTITION_TOPIC, KafkaConstant.PARTITION_CONSUMER_GROUP);
    
    // 获取KafkaAdminClient
    try (AdminClient adminClient = AdminClient.create(kafkaProperties.buildAdminProperties())) {
        
        for (Map.Entry<String, String> entry : monitorTopics.entrySet()) {
            String topic = entry.getKey();
            String consumerGroup = entry.getValue();
            
            // 获取消费者组的偏移量
            Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> committedOffsets = 
                adminClient.listConsumerGroupOffsets(consumerGroup).partitionsToOffsetAndMetadata().get();
            
            // 获取主题的最新偏移量
            Map<TopicPartition, Long> endOffsets = 
                adminClient.listOffsets(committedOffsets.keySet()).all().get();
            
            // 计算每个分区的积压数量
            for (Map.Entry<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsetEntry : committedOffsets.entrySet()) {
                TopicPartition topicPartition = offsetEntry.getKey();
                long consumerOffset = offsetEntry.getValue().offset();
                long endOffset = endOffsets.get(topicPartition);
                long backlog = endOffset - consumerOffset;
                
                log.info("主题：{}，分区：{}，积压消息数：{}", 
                        topic, topicPartition.partition(), backlog);
                
                // 如果积压数量超过阈值，发送告警
                if (backlog > 10000) {
                    log.warn("主题消息积压严重，主题：{}，分区：{}，积压消息数：{}", 
                            topic, topicPartition.partition(), backlog);
                    // 发送告警通知（邮件、短信等）
                    alertService.sendAlert("Kafka消息积压告警", 
                        String.format("主题：%s，分区：%d，积压消息数：%d", 
                        topic, topicPartition.partition(), backlog));
                }
            }
        }
    } catch (Exception e) {
        log.error("消息积压监控失败", e);
    }
}

6.3 消息顺序性问题

Kafka 中，单个分区的消息是有序的，但跨分区的消息无法保证顺序。确保消息顺序性的解决方案如下：

单分区：
- 所有消息都发送到同一个分区，保证全局有序
- 缺点：无法利用多分区的并行处理能力，吞吐量受限
按业务 ID 分区：
- 相同业务 ID 的消息发送到同一个分区，保证局部有序
- 优点：兼顾顺序性和吞吐量
```
// 如前面实现的BusinessIdPartitioner
```
使用状态机：
- 对于需要全局有序的场景，可以在消费端实现状态机，处理乱序消息

七、总结

本文详细介绍了 SpringBoot 集成 Kafka 的全过程，从基础概念到高级特性，从代码实现到性能调优，涵盖了实际开发中可能遇到的各种场景。

Kafka 作为一款高性能的分布式消息系统，在大数据领域和实时流处理场景中有着广泛的应用。合理使用 Kafka 可以帮助我们构建高吞吐、高可靠的分布式系统。

八、参考

Kafka 核心概念与架构：参考 Kafka 官方文档（Apache Kafka）
SpringBoot 集成 Kafka：参考 Spring Kafka 官方文档（Overview :: Spring Kafka）
消息确认机制：参考 Kafka 官方文档的 "Producer Configs" 和 "Consumer Configs" 章节
事务消息：参考 Kafka 官方文档的 "Transactions" 章节（Apache Kafka）
性能调优参数：参考 Kafka 官方文档的 "Performance Tuning" 章节（Apache Kafka）
消息幂等性解决方案：参考 Spring 官方博客和《Kafka 权威指南》一书
消息丢失与积压解决方案：参考 Kafka 官方文档和 Confluent 博客（Confluent Blog | Tutorials, Tips, and News Updates）

到此这篇关于SpringBoot与Kafka整合方案的文章就介绍到这了,更多相关SpringBoot 整合 Kafka 内容请搜索编程客栈(www.devze.com)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程客栈(www.devze.com)！

继续阅读：springboot kafka SpringBoot 整合 Kafka

目录

为什么 Kafka 是高吞吐场景的首选？

一、Kafka 核心概念与架构

1.1 核心概念解析

1.2 架构原理

1.3 分区与消费者组机制

二、环境搭建

2.1 安装 Kafka

2.2 安装 Docker 方式（推荐）

三、SpringBoot 集成 Kafka 基础

3.1 创建项目并添加依赖

3.2 配置 Kafka

3.3 创建 Kafka 常量配置类

3.4 创建消息实体类

3.5 创建 Kafka 配置类

3.6 创建分区策略类

3.7 创建消息生产者服务

3.8 创建消息消费者服务

3.9 创建消息轨迹服务

3.10 创建控制器

3.11 创建启动类

3.12 创建消息轨迹相关实体和数据库表

3.13 测试消息发送与消费

四、Kafka 高级特性

4.1 消息确认机制

4.2 事务消息

4.3 死信队列

4.4 消息幂等性

五、Kafka 性能调优

5.1 服务器调优

5.2 生产者调优

5.3 消费者调优

5.4 主题和分区调优

六、常见问题与解决方案

6.1 消息丢失问题

6.2 消息积压问题

6.3 消息顺序性问题

七、总结

八、参考

更多精彩内容

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