<think>
我们需要在
Spring Boot应用中
配置多个Kafka集群（即
多个Kafka连接
配置）。这通常意味着我们需要
配置多个KafkaTemplate和
多个KafkaListenerContainerFactory，以便与不同的
Kafka集群进行交互。
解决方案：
1. 定义
多个Kafka配置类，每个
配置类对应一个
Kafka集群。
2. 在每个
配置类中，
使用@Bean注解创建
KafkaTemplate和
KafkaListenerContainerFactory，并为它们指定不同的名称。
3. 在生产者或消费者中
使用相应的
KafkaTemplate或
KafkaListenerContainerFactory。
注意：为了避免
配置冲突，我们需要为每个
配置类指定不同的
配置前缀，并在
配置文件中分别
配置。
下面是一个示例，假设我们有两个
Kafka集群，分别是
kafka1和
kafka2。
步骤1：在application.yml（或application.properties）中
配置两个
Kafka集群的属性。
步骤2：创建两个
Kafka配置类，分别读取不同的
配置前缀。
步骤3：在每个
配置类中定义所需的Bean。
示例
配置文件（application.yml）：
```yaml
kafka:
cluster1:
bootstrap-servers: localhost:9092
producer:
key-serializer: org.apache.
kafka.common.serialization.StringSerializer
value-serializer: org.apache.
kafka.common.serialization.StringSerializer
consumer:
group-id: group1
key-deserializer: org.apache.
kafka.common.serialization.StringDeserializer
value-deserializer: org.apache.
kafka.common.serialization.StringDeserializer
auto-offset-reset: earliest
cluster2:
bootstrap-servers: localhost:9093
producer:
key-serializer: org.apache.
kafka.common.serialization.StringSerializer
value-serializer: org.apache.
kafka.common.serialization.StringSerializer
consumer:
group-id: group2
key-deserializer: org.apache.
kafka.common.serialization.StringDeserializer
value-deserializer: org.apache.
kafka.common.serialization.StringDeserializer
auto-offset-reset: earliest
```
然后，我们创建两个
配置类：
KafkaCluster1Config和
KafkaCluster2Config。
注意：
Spring Boot默认
使用一个
Kafka配置（
spring.
kafka.*），我们需要自定义
配置前缀。我们可以
使用@ConfigurationProperties注解来绑定
配置。
但是，由于我们有两个集群，我们需要分别为它们创建
配置属性类。不过，
Spring Kafka提供了Concurrent
KafkaListenerContainerFactory和
KafkaTemplate的创建方式，我们可以通过不同的ProducerFactory和ConsumerFactory来创建。
具体实现：
配置类1（
KafkaCluster1Config）：
</think>
###
Spring Boot中
配置多个Kafka集群
在
Spring Boot中
配置多个Kafka集群需要创建不同的生产者/消费者工厂和
KafkaTemplate实例。以下是完整实现：
#### 1. 添加Maven依赖
```xml
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.
springframework.
boot</groupId>
<artifactId>
spring-
boot-starter</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.
springframework.
kafka</groupId>
<artifactId>
spring-
kafka</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
```
#### 2.
配置文件(`application.yml`)
```yaml
kafka:
cluster1:
bootstrap-servers:
kafka1-server:9092
producer:
key-serializer: org.apache.
kafka.common.serialization.StringSerializer
value-serializer: org.apache.
kafka.common.serialization.StringSerializer
consumer:
group-id: group1
key-deserializer: org.apache.
kafka.common.serialization.StringDeserializer
value-deserializer: org.apache.
kafka.common.serialization.StringDeserializer
auto-offset-reset: earliest
cluster2:
bootstrap-servers:
kafka2-server:9093
producer:
key-serializer: org.apache.
kafka.common.serialization.StringSerializer
value-serializer: org.apache.
kafka.common.serialization.ByteArraySerializer
consumer:
group-id: group2
key-deserializer: org.apache.
kafka.common.serialization.StringDeserializer
value-deserializer: org.apache.
kafka.common.serialization.ByteArrayDeserializer
auto-offset-reset: latest
```
#### 3. Java
配置类
```java
import org.apache.
kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.
kafka.common.serialization.StringSerializer;
import org.
springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.
springframework.context.annotation.Bean;
import org.
springframework.context.annotation.Configuration;
import org.
springframework.
kafka.core.*;
import org.
springframework.
kafka.config.Concurrent
KafkaListenerContainerFactory;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
@Configuration
public class Multi
KafkaConfig {
// Cluster1
配置
@Bean
public ProducerFactory<String, String> cluster1ProducerFactory(
@Value("${
kafka.cluster1.
bootstrap-servers}") String servers) {
Map<String, Object> config = new HashMap<>();
config.put(ProducerConfig.
BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, servers);
config.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
config.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
return new Default
KafkaProducerFactory<>(config);
}
@Bean
public
KafkaTemplate<String, String> cluster1
KafkaTemplate() {
return new
KafkaTemplate<>(cluster1ProducerFactory(null));
}
@Bean
public ConsumerFactory<String, String> cluster1ConsumerFactory(
@Value("${
kafka.cluster1.
bootstrap-servers}") String servers,
@Value("${
kafka.cluster1.consumer.group-id}") String groupId) {
Map<String, Object> config = new HashMap<>();
config.put(ProducerConfig.
BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, servers);
config.put("group.id", groupId);
config.put("key.deserializer", "org.apache.
kafka.common.serialization.StringDeserializer");
config.put("value.deserializer", "org.apache.
kafka.common.serialization.StringDeserializer");
return new Default
KafkaConsumerFactory<>(config);
}
@Bean
public Concurrent
KafkaListenerContainerFactory<String, String> cluster1ListenerFactory() {
Concurrent
KafkaListenerContainerFactory<String, String> factory =
new Concurrent
KafkaListenerContainerFactory<>();
factory.setConsumerFactory(cluster1ConsumerFactory(null, null));
return factory;
}
// Cluster2
配置（
配置方式相同，
使用不同参数）
@Bean
public ProducerFactory<String, byte[]> cluster2ProducerFactory(
@Value("${
kafka.cluster2.
bootstrap-servers}") String servers) {
Map<String, Object> config = new HashMap<>();
config.put(ProducerConfig.
BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, servers);
config.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
config.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.
kafka.common.serialization.ByteArraySerializer");
return new Default
KafkaProducerFactory<>(config);
}
@Bean
public
KafkaTemplate<String, byte[]> cluster2
KafkaTemplate() {
return new
KafkaTemplate<>(cluster2ProducerFactory(null));
}
}
```
#### 4. 生产者
使用示例
```java
@Service
public class
KafkaProducerService {
@Autowired
@Qualifier("cluster1
KafkaTemplate")
private
KafkaTemplate<String, String> template1;
@Autowired
@Qualifier("cluster2
KafkaTemplate")
private
KafkaTemplate<String, byte[]> template2;
public void sendToCluster1(String topic, String message) {
template1.send(topic, message);
}
public void sendToCluster2(String topic, byte[] data) {
template2.send(topic, data);
}
}
```
#### 5. 消费者
使用示例
```java
@Service
public class
KafkaConsumerService {
// 监听集群1的topic
@
KafkaListener(
topics = "topic1",
containerFactory = "cluster1ListenerFactory")
public void listenCluster1(String message) {
System.out.println("Received from Cluster1: " + message);
}
// 监听集群2的topic（需
配置cluster2ListenerFactory）
@
KafkaListener(
topics = "topic2",
containerFactory = "cluster2ListenerFactory")
public void listenCluster2(byte[] data) {
System.out.println("Received from Cluster2: " + new String(data));
}
}
```
### 关键点解释
1. **
配置隔离**：每个
Kafka集群需要独立的：
- `ProducerFactory`/`ConsumerFactory`（连接
配置）
- `
KafkaTemplate`（生产者操作）
- `Concurrent
KafkaListenerContainerFactory`（消费者监听）
2. **Bean命名**：
使用`@Qualifier`注入指定Bean，避免自动装配冲突
3. **序列化差异**：不同集群可
使用不同的序列化方式（如示例中Cluster2
使用Byte数组）
4. **
配置管理**：通过`application.yml`集中管理
配置，
使用`@Value`注入参数
5. **消费者组隔离**：不同集群的消费者组需分开
配置（`group.id`）
### 常见问题原因
- **
配置冲突**：未正确隔离不同集群的Bean导致注入错误
- **序列化不匹配**：生产者/消费者
使用的序列化方式不一致
- **资源泄漏**：未正确关闭
Kafka连接（
Spring Boot自动管理）
- **线程阻塞**：消费者线程阻塞导致其他集群消息积压
### 最佳实践
1. 为每个集群创建独立的
配置类
2.
使用配置文件管理连接参数
3. 不同集群
使用不同的消费者组ID
4. 监控各集群的连接状态和消息积压
---
本文介绍了如何在Spring Boot应用中配置和使用多个Kafka集群，包括添加依赖、配置集群、创建消费者和生产者。通过示例代码展示了如何创建消费者监听容器和发送消息到不同集群。
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