springboot项目集成kafka多数据源

### 实现Kafka与多个数据源的集成 #### Spring Boot 中配置 Kafka 生产者 为了在 Spring Boot 应用程序中配置 Kafka 生产者，在 `application.properties` 或 `application.yml` 文件中指定必要的 Kafka 参数，如 bootstrap 服务器地址和主题名称[^1]。 对于 `application.properties`： ```properties spring.kafka.bootstrap-servers=localhost:9092 spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer spring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer ``` 或者使用 YAML 格式的配置文件 (`application.yml`)： ```yaml spring: kafka: bootstrap-servers: localhost:9092 producer: key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer ``` #### 多个 Kafka 数据源配置 当需要处理来自不同集群的消息或向不同的 Kafka 主题发送消息时，可以定义多个 Kafka 配置类来区分这些连接。通过自定义 Bean 来创建独立的 KafkaTemplate 和 ProducerFactory 对象实例[^2]。 下面是一个简单的例子展示如何设置两个 Kafka 模板： ```java @Configuration public class KafkaConfig { @Bean(name = "kafkaProducerOne") public KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplateOne() { Map<String, Object> props = new HashMap<>(); props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092"); // ...其他生产者属性... return new KafkaTemplate<>(new DefaultKafkaProducerFactory<>(props)); } @Bean(name = "kafkaProducerTwo") public KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplateTwo() { Map<String, Object> props = new HashMap<>(); props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "another-kafka-cluster:9092"); // ...其他生产者属性... return new KafkaTemplate<>(new DefaultKafkaProducerFactory<>(props)); } } ``` 之后可以在服务层注入特定的名字来获取对应的模板并执行操作: ```java @Service public class MyService { private final KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplateOne; @Autowired public MyService(@Qualifier("kafkaProducerOne") KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplateOne) { this.kafkaTemplateOne = kafkaTemplateOne; } void sendMessageToOne(String message){ ListenableFuture<SendResult<String, String>> future = kafkaTemplateOne.send("topic-one", message); // handle the result or exception as needed. } } ``` 这样就可以在同一应用程序里轻松管理多套 Kafka 连接了。