Spring Boot 4 Microservices & REST APIs · Leçon

Créer des consommateurs Kafka

Développez des consommateurs Spring Kafka pour s’abonner aux messages des sujets Kafka et les traiter.

Leçon 2 sur 311 étapes

Créer des consommateurs Kafka est une leçon Spring Boot 4 Microservices & REST APIs gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 2 sur 3. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage Spring Boot 4 Microservices & REST APIs, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours Spring Boot 4 Microservices & REST APIs comprend 3 leçons au total.

Certaines parties de cette leçon n'ont pas encore été traduites et s'affichent en anglais.

Kafka Consumers: The Listeners

In event-driven architectures, Kafka Consumers are the components responsible for reading messages (records) from Kafka topics. Think of them as listeners waiting for new events!

They subscribe to one or more topics and process the incoming data, enabling different parts of your application or other services to react to events.

Spring Boot & Kafka Config

To build a Kafka consumer in Spring Boot, first, you need the spring-kafka dependency. Add it to your pom.xml:

<dependency>
  <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
  <artifactId>spring-kafka</artifactId>
</dependency>

Next, configure your Kafka broker details in application.properties. This tells your Spring Boot app where to find the Kafka server.

spring.kafka.bootstrap-servers=localhost:9092

Meet @KafkaListener

Spring for Apache Kafka provides the powerful @KafkaListener annotation. This annotation marks a method to be a Kafka listener, meaning it will automatically consume messages from specified topics.

topics: The Kafka topic(s) to listen to.
groupId: Identifies the consumer group. Essential for scaling.

It handles all the low-level Kafka API details for you!

Your First Kafka Listener

Let's create a simple consumer that listens to a topic named my-first-topic and prints any incoming string messages to the console.

Notice the groupId. All consumers with the same groupId are part of a consumer group.

package com.coddykit.kafka;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafka;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

@SpringBootApplication
@EnableKafka
public class KafkaConsumerApp {
  public static void main(String[] args) {
    SpringApplication.run(KafkaConsumerApp.class, args);
  }
}

@Component
class SimpleKafkaListener {

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

Understanding Deserialization

Kafka messages are stored as byte arrays. When a consumer reads a message, it needs to convert these bytes back into a usable object (like a String or a custom Java object).

This process is called deserialization. You configure deserializers in application.properties:

spring.kafka.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
spring.kafka.consumer.value-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

The choice of deserializer depends on how the producer serialized the message.

Consumer Groups for Scale

Consumer groups are key to Kafka's scalability. Multiple consumer instances can belong to the same group, sharing the workload of consuming messages from a topic.

Each message in a topic partition is delivered to only one consumer instance within a group.
If you have more consumers than partitions, some consumers will be idle.
If a consumer fails, another consumer in the same group automatically takes over its partitions.

This allows for both high availability and horizontal scaling.

Listening for JSON Data

Often, you'll send complex data as JSON. To consume JSON, you'll need to define a Java class (POJO) that matches the JSON structure and use Spring Kafka's JsonDeserializer.

Add spring.kafka.consumer.value-deserializer=org.springframework.kafka.support.serializer.JsonDeserializer to your config.

package com.coddykit.kafka;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafka;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

// Define a simple DTO matching the JSON structure
class MyEvent {
  private String name;
  private int value;

  // Default constructor required for deserialization
  public MyEvent() {}

  public MyEvent(String name, int value) {
    this.name = name;
    this.value = value;
  }

  public String getName() { return name; }
  public void setName(String name) { this.name = name; }
  public int getValue() { return value; }
  public void setValue(int value) { this.value = value; }

  @Override
  public String toString() {
    return "MyEvent{" +
           "name='" + name + '\'' +
           ", value=" + value +
           '}';
  }
}

@SpringBootApplication
@EnableKafka
public class KafkaJsonConsumerApp {
  public static void main(String[] args) {
    SpringApplication.run(KafkaJsonConsumerApp.class, args);
  }
}

@Component
class JsonKafkaListener {

  @KafkaListener(topics = "my-json-topic", groupId = "json-group")
  public void listenJson(MyEvent event) {
    System.out.println("Received JSON Event: " + event);
  }
}

Graceful Error Handling

What happens if a message is malformed or your processing logic throws an error? Consumers need robust error handling.

For simple errors, a try-catch block within your listener method is effective. For more advanced scenarios, Spring Kafka offers error handlers:

DefaultErrorHandler: Retries messages with backoff.
DeadLetterPublishingRecoverer: Sends failed messages to a dead-letter topic.

These prevent a single bad message from stopping your entire consumer.

Peeking at Message Metadata

Sometimes, you need more than just the message payload. Kafka messages come with useful metadata, such as the topic name, partition, and offset.

You can access this metadata directly in your @KafkaListener method using annotations like @Header or by accepting a ConsumerRecord object.

@KafkaListener(topics = "my-topic", groupId = "my-group")
public void listenWithInfo(
  String message,
  @Header(org.springframework.kafka.support.KafkaHeaders.RECEIVED_TOPIC) String topic,
  @Header(org.springframework.kafka.support.KafkaHeaders.RECEIVED_PARTITION_ID) int partition
) {
  System.out.println("From topic " + topic + ", partition " + partition + ": " + message);
}

Quick Check: Kafka Consumers

Which of the following is the primary annotation used in Spring Kafka to mark a method as a message listener for a specific topic?

Réponds-y dans la leçon interactive

Recap: Building Kafka Consumers

Great job! You've learned how to build Spring Kafka consumers to process messages from topics.

We set up Spring Kafka and used @KafkaListener to create message-consuming methods.
We explored deserialization and how to consume both simple strings and complex JSON objects.
You also understand the importance of consumer groups for scaling and handling errors.

Next up, we'll dive deeper into integrating producers and consumers to build full event-driven microservices!

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Questions Fréquemment Posées

La leçon « Créer des consommateurs Kafka » est-elle gratuite ?

Oui — le texte complet de « Créer des consommateurs Kafka » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours Spring Boot 4 Microservices & REST APIs, passe à CoddyKit PRO. Le cours Spring Boot 4 Microservices & REST APIs comprend 3 leçons au total.

Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Créer des consommateurs Kafka » ?

Développez des consommateurs Spring Kafka pour s’abonner aux messages des sujets Kafka et les traiter. Tu pratiques Spring Boot 4 Microservices & REST APIs avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.

Dois-je avoir de l'expérience pour commencer Spring Boot 4 Microservices & REST APIs ?

Aucune expérience préalable n'est requise. Spring Boot 4 Microservices & REST APIs sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 2 sur 3.

Combien de temps prend la leçon « Créer des consommateurs Kafka » ?

La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.

Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon Spring Boot 4 Microservices & REST APIs ?

Oui. Chaque leçon Spring Boot 4 Microservices & REST APIs inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.

Toutes les leçons de ce cours

Introduction aux producteurs Kafka
Créer des consommateurs Kafka
Intégration de microservices orientée événements

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