springboot 整合 kafka 監控方法

在 Spring Boot 中整合 Kafka，可以通過以下步驟實現監控方法：

1. 添加依賴

在 pom.xml 文件中添加 Kafka 和 Spring Boot Kafka 相關的依賴：

<dependencies>
    <!-- Spring Boot Kafka Starter -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-kafka</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

2. 配置 Kafka

在 application.properties 或 application.yml 文件中配置 Kafka 相關參數：

# application.properties
spring.kafka.bootstrap-servers=localhost:9092
spring.kafka.consumer.group-id=my-group
spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=earliest
spring.kafka.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
spring.kafka.consumer.value-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

3. 創建 Kafka 消費者

創建一個繼承 KafkaListenerEndpoint 的類，用于監聽 Kafka 消息：

import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class KafkaConsumer {

    @KafkaListener(topics = "my-topic", groupId = "my-group")
    public void listen(String message) {
        System.out.println("Received message: " + message);
    }
}

4. 創建 Kafka 生產者

創建一個類，用于發送 Kafka 消息：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class KafkaProducer {

    @Autowired
    private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

    public void sendMessage(String topic, String message) {
        kafkaTemplate.send(topic, message);
    }
}

5. 使用 Kafka 生產者發送消息

在需要發送消息的地方，注入 KafkaProducer 并調用 sendMessage 方法：

@Autowired
private KafkaProducer kafkaProducer;

public void sendKafkaMessage() {
    kafkaProducer.sendMessage("my-topic", "Hello, Kafka!");
}

6. 監控方法

為了監控 Kafka 消息的生產和消費情況，可以使用 Spring Boot Actuator 和 Micrometer。首先，在 pom.xml 文件中添加相關依賴：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.micrometer</groupId>
    <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>

然后，在 application.properties 文件中啟用 Actuator 和 Micrometer 的相關端點：

# application.properties
management.endpoints.web.exposure.include=*
management.endpoint.health.show-details=always
management.metrics.export.prometheus.enabled=true

現在，你可以訪問 /actuator/metrics/kafka.consumer.records-consumed 和 /actuator/metrics/kafka.producer.records-sent 端點來監控 Kafka 消息的消費和生產情況。

此外，你還可以使用 Kafka 自帶的監控工具，如 JMX 或者 Confluent Control Center，來監控 Kafka 集群的性能和狀態。