1. 基础知识

Spring Boot 是一个用于简化Spring应用开发的框架，它提供了自动配置、内嵌服务器、依赖管理等功能，让开发者能够快速构建应用。

Kafka 是一个分布式的流处理平台，具有高吞吐量、持久化、可扩展等特性，常用于构建实时数据管道和流式应用。

整合两者的优势：

• Spring Boot提供了对Kafka的自动配置支持
• 简化了Kafka的配置和使用
• 提供了便捷的注解式编程模型
• 易于集成到Spring生态系统中的其他组件

2. 环境准备

在开始之前，确保您已经准备好以下环境：

1. JDK 1.8：

   • 如未安装，从Oracle官网下载并安装
   • 确认安装成功：在命令行输入 java -version

2. Maven或Gradle：

   • 推荐使用Maven 3.5+
   • 确认安装成功：在命令行输入 mvn -v

3. Kafka服务器：

   • 在Windows上安装Kafka（参考前文"Windows系统下Kafka的安装指南"）
   • 确保Zookeeper和Kafka服务器已启动
   • 默认Kafka服务地址：localhost:9092
   • 默认Zookeeper地址：localhost:2181

4. IDE：

   • 推荐使用IntelliJ IDEA或Spring Tool Suite
   • 确保IDE能够支持Spring Boot和Maven/Gradle项目

3. 创建Spring Boot项目

有两种方式可以创建Spring Boot项目：

方式一：使用Spring Initializr网站

1. 访问 Spring Initializr
2. 选择以下配置：
   • Project: Maven
   • Language: Java
   • Spring Boot: 2.7.x（兼容JDK 1.8）
   • Group: com.example（或您喜欢的包名）
   • Artifact: kafka-demo（或您喜欢的项目名）
   • Packaging: Jar
   • Java: 8
3. 添加依赖：
   • Spring for Apache Kafka
   • Spring Web
   • Spring Boot DevTools（可选，用于开发时自动重启）
4. 点击"Generate"下载项目压缩包
5. 解压并用IDE导入项目

方式二：使用IDE创建

以IntelliJ IDEA为例：

1. 选择 File -> New -> Project...
2. 选择Spring Initializr，配置与上方相同
3. 点击Next，然后Finish

4. 添加依赖

如果您的项目已经包含了所需依赖，可以跳过这一步。如果需要手动添加，请在pom.xml文件中添加以下内容：

<dependencies><!-- Spring Boot Starter --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter</artifactId></dependency><!-- Spring Boot Web --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><!-- Spring for Apache Kafka --><dependency><groupId>org.springframework.kafka</groupId><artifactId>spring-kafka</artifactId></dependency><!-- Lombok (可选，用于简化代码) --><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><optional>true</optional></dependency><!-- Spring Boot DevTools (可选) --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-devtools</artifactId><scope>runtime</scope><optional>true</optional></dependency><!-- Spring Boot Test --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency><!-- Spring Kafka Test --><dependency><groupId>org.springframework.kafka</groupId><artifactId>spring-kafka-test</artifactId><scope>test</scope></dependency>
</dependencies>

5. Kafka配置

在application.yml（或application.properties）中添加Kafka相关配置：

YAML格式配置 (application.yml)

spring:kafka:bootstrap-servers: localhost:9092producer:# 键和值的序列化器key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializervalue-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer# 生产者确认机制 (0:不等待确认, 1:等待leader确认, all:等待全部副本确认)acks: all# 重试次数retries: 3# 批量大小batch-size: 16384# 请求的最大字节数buffer-memory: 33554432consumer:# 消费者组IDgroup-id: order-group# 自动提交偏移量enable-auto-commit: true# 自动提交间隔auto-commit-interval: 1000ms# 键和值的反序列化器key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializervalue-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer# 当没有初始偏移量或当前偏移量不存在时的处理auto-offset-reset: earliest# 应用自定义配置
app:kafka:order-topic: order-topicnotification-topic: notification-topic

属性格式配置 (application.properties)

如果您更喜欢使用properties格式，可以使用以下配置：

# Kafka服务器地址
spring.kafka.bootstrap-servers=localhost:9092# 生产者配置
spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
spring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
spring.kafka.producer.acks=all
spring.kafka.producer.retries=3
spring.kafka.producer.batch-size=16384
spring.kafka.producer.buffer-memory=33554432# 消费者配置
spring.kafka.consumer.group-id=order-group
spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=true
spring.kafka.consumer.auto-commit-interval=1000ms
spring.kafka.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
spring.kafka.consumer.value-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=earliest# 应用自定义配置
app.kafka.order-topic=order-topic
app.kafka.notification-topic=notification-topic

6. 实际应用案例：订单通知系统

我们将创建一个简单的订单通知系统，它包含以下功能：

1. 接收新订单请求
2. 将订单信息发送到Kafka
3. 消费订单消息并生成通知
4. 将通知发送到另一个Kafka