window下安装kafka和zooker，超详细：https://blog.csdn.net/weixin_33446857/article/details/81982455

kafka：安装下载教程网址（CentOS Linux）：https://www.cnblogcnblogs.com/subendong/p/7786547.html

zooker的下载安装网址：https://blog.csdn.net/ring300/article/details/80446918

一、准备工作
提前说明：如果你运行出问题，请检查Kafka的版本与SpringBoot的版本是否与我文中的一致，本文中的环境已经经过测试。

Kafka服务版本为 kafka_2.11-1.1.0 (Scala)， 也就是1.1.0
SpringBoot版本：1.5.10.RELEASE

提前启动zk，kafka，并且创建一个Topic

[[email protected] kafka_2.11-1.1.0]# bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test_topic

确保你的kafka能够访问，如果访问不了，需要打开外网访问。
config/server.properties

advertised.listeners=PLAINTEXT://192.168.239.128:9092

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

<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
<version>0.11.0.0</version>
</dependency>

二、项目结构
为了更加体现实际开发需求，一般生产者都是在调用某些接口的服务处理完逻辑之后然后往kafka里面扔数据，然后有一个消费者不停的监控这个Topic，然后处理数据，所以这里把生产者作为一个接口，消费者放到kafka这个目录下，注意@Component注解，不然扫描不到@KafkaListener

三、具体实现代码
SpringBoot配置文件
application.yml

spring:
kafka:
bootstrap-servers: 192.168.239.128:9092
producer:
key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
consumer:
group-id: test
enable-auto-commit: true
auto-commit-interval: 1000
key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

生产者
package cn.saytime.web;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

/**
* 测试kafka生产者
*/
@RestController
@RequestMapping("kafka")
public class TestKafkaProducerController {

@Autowired
private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

@RequestMapping("send")
public String send(String msg){
kafkaTemplate.send("test_topic", msg);
return "success";
}

}
消费者
这里的消费者会监听这个主题，有消息就会执行，不需要进行while(true)

package cn.saytime.kafka;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
* kafka消费者测试
*/
@Component
public class TestConsumer {

@KafkaListener(topics = "test_topic")
public void listen (ConsumerRecord<?, ?> record) throws Exception {
System.out.printf("topic = %s, offset = %d, value = %s n", record.topic(), record.offset(), record.value());
}
}

项目启动类

package cn.saytime;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

@SpringBootApplication
public class TestApplication{

public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(TestApplication.class, args);
}
}

四、测试
运行项目，执行：http://localhost:8080/kafka/send?msg=hello

控制台输出：

topic = test_topic, offset = 19, value = hello
1
为了体现消费者不止执行一次就结束，再调用一次接口：
http://localhost:8080/kafka/send?msg=kafka

topic = test_topic, offset = 20, value = kafka
1
所以可以看到这里消费者实际上是不停的poll Topic数据的。