接下来我将详细讲解“被kafka-client和springkafka版本坑到自闭及解决”的完整攻略。

问题描述

在使用Kafka客户端和Spring Kafka时，我们经常遇到版本不兼容的问题。当我们使用不兼容的版本时，代码将无法编译或代码将在运行时崩溃。这使得我们感到困惑和沮丧，因此本攻略将为您讲解如何解决这些问题。

解决方案

了解Spring Kafka和Kafka的版本兼容关系

在使用Spring Kafka时，我们需要确保所使用的Spring Kafka对应的Kafka的版本是兼容的。在Spring Kafka官方文档中，我们可以查找所使用版本的Spring Kafka对应的Kafka的版本兼容关系，然后再去下载和使用指定版本的Kafka客户端。如下示例：

| Spring Kafka Version | Compatible Apache Kafka Version |
| -------------------- | ------------------------------ |
| 2.7.x (master branch) | 2.5.x, 2.6.x                   |
| 2.6.x                | 2.5.x, 2.6.x                   |
| 2.5.x                | 2.4.x, 2.5.x                   |
| 2.4.x                | 2.3.x, 2.4.x                   |

修改项目中的依赖

一旦我们了解了Spring Kafka和Kafka的版本兼容关系，我们需要修改项目中的依赖来解决版本不兼容的问题。我们需要删除当前项目依赖中的Kafka客户端，然后添加对应兼容版本的Kafka客户端的依赖。如下实例：

<!-- 添加对Spring Kafka的依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
    <artifactId>spring-kafka</artifactId>
    <version>2.7.5</version>
</dependency>

<!-- 删除当前项目中的Kafka客户端依赖 -->
<!-- <dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
    <version>2.6.0</version>
</dependency> -->

<!-- 添加对应兼容版本的Kafka客户端的依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
    <version>2.6.0</version>
</dependency>

更新Kafka客户端的代码

当我们修改了项目中的依赖之后，我们需要更新Kafka客户端的代码以适应新的Kafka客户端依赖。如果有必要的话，我们需要将代码进行调整以适应新的依赖版本。如下示例：

// 创建KafkaProducer
@Bean
public KafkaProducer<String, String> kafkaProducer() {
    // 创建Properties对象
    Properties props = new Properties();
    // 配置Bootstrap Servers
    props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);
    // 配置Key的序列化器
    props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
    // 配置Value的序列化器
    props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
    // 创建KafkaProducer
    return new KafkaProducer<>(props);
}

在上述代码中，我们使用了StringSerializer的序列化器。在新的Kafka客户端依赖下，我们需要将序列化器进行更新。如下示例：

// 创建KafkaProducer
@Bean
public KafkaProducer<String, String> kafkaProducer() {
    // 创建Properties对象
    Properties props = new Properties();
    // 配置Bootstrap Servers
    props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);
    // 配置Key的序列化器
    props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
    // 配置Value的序列化器
    props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
    // 创建KafkaProducer
    return new KafkaProducer<>(props);
}

在新的Kafka客户端依赖下，我们需要使用StringSerializer.class而不是StringSerializer.class.getName()。

示例

下面是两个示例，演示如何解决版本不兼容的问题。

示例1：解决使用Spring Kafka和Kafka-client时的版本不兼容问题

在本示例中，我们遇到了使用Spring Kafka和Kafka-client时的版本不兼容问题。我们解决该问题的步骤如下：

在Spring Kafka官方文档中查看当前Spring Kafka版本对应的Kafka版本。
将项目依赖中的Kafka-client删除。
添加对应的兼容版本的Kafka-client依赖。
更新Kafka-producer和Kafka-consumer的代码，使之适应新的依赖版本。

代码示例：

@Bean
public KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate() {
    // 创建Properties对象
    Properties props = new Properties();
    // 为Properties对象添加配置信息
    props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);
    // 配置Key的序列化器
    props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
    // 配置Value的序列化器
    props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
    // 创建KafkaProducer
    KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
    // 创建KafkaTemplate
    KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate = new KafkaTemplate<>(producer);
    // 设置ProducerListener
    kafkaTemplate.setProducerListener(new MyProducerListener());
    // 返回KafkaTemplate
    return kafkaTemplate;
}

示例2：解决使用Spring Kafka时的版本不兼容问题

在本示例中，我们遇到了使用Spring Kafka时的版本不兼容问题。我们解决该问题的步骤如下：

在Spring Kafka官方文档中查看当前Spring Kafka版本对应的Kafka版本。
将项目依赖中的Kafka-client删除。
添加对应的兼容版本的Kafka-client依赖。
更新Kafka-producer和Kafka-consumer的代码，使之适应新的依赖版本。

代码示例：

@EnableKafka
@Configuration
public class KafkaConsumerConfig {

    @Value("${kafka.bootstrap.servers}")
    private String bootstrapServers;

    @Value("${kafka.consumer.group-id}")
    private String groupId;

    @Value("${kafka.topic}")
    private String topic;

    @Bean
    public ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> kafkaListenerContainerFactory() {
        // 创建ConcurrentKafkaListenerContainerFactory对象
        ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
        // 创建Properties对象
        Properties props = new Properties();
        // 添加相关配置
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, groupId);
        // 创建DefaultKafkaConsumerFactory对象
        DefaultKafkaConsumerFactory<String, String> consumerFactory = new DefaultKafkaConsumerFactory<>(props);
        // 设置consumerFactory
        factory.setConsumerFactory(consumerFactory);
        // 返回factory
        return factory;
    }

    @Bean
    public KafkaListenerContainerFactory<?> batchFactory() {
        // 创建ConcurrentKafkaListenerContainerFactory对象
        ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
        // 设置批量消费模式
        factory.setBatchListener(true);
        // 设置Properties对象
        Properties props = new Properties();
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, groupId);
        // 创建DefaultKafkaConsumerFactory对象
        DefaultKafkaConsumerFactory<String, String> consumerFactory = new DefaultKafkaConsumerFactory<>(props);
        // 设置consumerFactory
        factory.setConsumerFactory(consumerFactory);
        // 返回factory
        return factory;
    }

    @KafkaListener(topics = "${kafka.topic}")
    public void listen(String message) {
        System.out.println("Received Message: " + message);
    }
}

总结

在本攻略中，我们讲解了如何解决使用Kafka客户端和Spring Kafka时版本不兼容的问题，包括了了解Spring Kafka和Kafka的版本兼容关系、修改项目中的依赖和更新Kafka客户端的代码等步骤。我们还提供了两个示例，演示了如何解决这些问题。

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被kafka-client和springkafka版本坑到自闭及解决