Kafka KRaft praktyka Spring Boot mikrousługi

Praktyczna implementacja Kafka w mikrousługach na Spring Boot

Programiści na poziomie middle/senior mogą od razu uruchomić klaster Kafka na KRaft i zintegrować go z czterema usługami Spring Boot sklepu internetowego. Order-service przyjmuje zamówienia przez REST API, publikuje zdarzenie order-placed. Inventory-service rezerwuje stany magazynowe i generuje inventory-reserved lub inventory-rejected. Analytics-service i notification-service przetwarzają te zdarzenia asynchronicznie.

Wymagania: Java, Spring Boot, Docker, Docker Compose, Postman. Zależności: Spring for Apache Kafka, Spring Web.

Docker Compose dla klastra Kafka

Wdrożenie trzech brokerów Kafka 8.1.0 z KRaft bez Zookeeper. Każdy broker pełni role broker i controller. Kafka-UI na porcie 8086 do monitorowania topiców, partycji, grup konsumentów.

Utwórz docker-compose.yaml:

services:
  kafka-0:
    image: confluentinc/cp-kafka:8.1.0
    container_name: kafka-0
    hostname: kafka-0
    ports:
      - "29092:29092"
    environment:
      CLUSTER_ID: ZETVJENWRjaECDUEExP_eg
      KAFKA_NODE_ID: 0
      KAFKA_PROCESS_ROLES: broker,controller
      KAFKA_LISTENERS: INTERNAL://:9091,EXTERNAL://:29092,CONTROLLER://:9093
      KAFKA_CONTROLLER_QUORUM_VOTERS: 0@kafka-0:9093,1@kafka-1:9093,2@kafka-2:9093
      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: INTERNAL://kafka-0:9091,EXTERNAL://localhost:29092
      KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: INTERNAL:PLAINTEXT,EXTERNAL:PLAINTEXT,CONTROLLER:PLAINTEXT
      KAFKA_CONTROLLER_LISTENER_NAMES: CONTROLLER
      KAFKA_INTER_BROKER_LISTENER_NAME: INTERNAL
  # Analogicznie dla kafka-1 (port 29093), kafka-2 (port 29094)
  kafka-ui:
    image: provectuslabs/kafka-ui:v0.7.2
    container_name: kafka-ui
    ports:
      - "8086:8080"
    environment:
      KAFKA_CLUSTERS_0_NAME: local
      KAFKA_CLUSTERS_0_BOOTSTRAPSERVERS: kafka-0:9091,kafka-1:9091,kafka-2:9091
      DYNAMIC_CONFIG_ENABLED: true

Polecenie uruchomienia: docker compose up -d. Klaster gotowy do obciążenia z 3 partycjami i replikacją x3.

Konfiguracja usług Spring Boot

Wspólne ustawienia producer

W application.properties dla wszystkich usług:

spring.kafka.bootstrap-servers=localhost:29092,localhost:29093,localhost:29094
spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
spring.kafka.producer.value-serializer=org.springframework.kafka.support.serializer.JsonSerializer

Tworzenie topiców programowo

Klasa KafkaConfig w pakiecie config:

@Configuration
public class KafkaConfig {
    @Bean
    public NewTopic orderPlacedTopic() {
        return TopicBuilder.name("order-placed")
            .partitions(3)
            .replicas(3)
            .config(TopicConfig.RETENTION_MS_CONFIG, "86400000")
            .config(TopicConfig.RETENTION_BYTES_CONFIG, "524288000")
            .build();
    }
}

Retention: 24 godziny, 500MB na topic. Analogicznie dla inventory-reserved, inventory-rejected w inventory-service.

Implementacja order-service (Producer)

DTO i zdarzenia

public record OrderRequest(String email, String productName, Integer quantity) {}

public record OrderPlacedEvent(String orderId, String email, String productName, Integer quantity) {}

Logika biznesowa

@Service
public class OrderService {
    private final KafkaTemplate<String, OrderPlacedEvent> kafkaTemplate;

    public OrderService(KafkaTemplate<String, OrderPlacedEvent> kafkaTemplate) {
        this.kafkaTemplate = kafkaTemplate;
    }

    public String placeOrder(OrderRequest orderRequest) {
        String orderId = UUID.randomUUID().toString();
        OrderPlacedEvent event = new OrderPlacedEvent(orderId, orderRequest.email(), 
            orderRequest.productName(), orderRequest.quantity());
        kafkaTemplate.send("order-placed", event);
        return orderId;
    }
}

Kontroler REST zwraca 201 Created z orderId natychmiast, przetwarzanie asynchroniczne.

Inventory-service: Producer + Consumer

Nasłuchuje order-placed, sprawdza stany magazynowe, publikuje inventory-reserved lub inventory-rejected. Wymaga @KafkaListener i drugiego KafkaTemplate.

Role usług:

• Pure Producer: order-service
• Pure Consumer: analytics-service, notification-service
• Producer+Consumer: inventory-service

Implementacja Consumer (analytics, notification)

@KafkaListener(topics = "inventory-reserved")
public void handleInventoryReserved(InventoryReservedEvent event) {
    // Logika analityki
}

Spring Kafka automatycznie zarządza offsetami, grupy konsumentów formowane są po nazwie usługi.

Testowanie przepływu

• POST /orders z JSON { "email": "[email protected]", "productName": "laptop", "quantity": 1 }
• Monitorowanie w Kafka-UI: order-placed → inventory-reserved
• Analytics i notification otrzymują zdarzenia równolegle

Co ważne:

• KRaft upraszcza wdrożenie bez Zookeeper
• 3 partycje + replikacja x3 = odporność na awarie
• JsonSerializer dla value, StringSerializer dla key
• Retention 24h/500MB nadaje się do rozwoju
• KafkaTemplate abstrahuje low-level API

— Editorial Team