除了在原始Kafka Producer和Consumer上更易于使用的抽象之外，優秀的Spring Kafka項目提供的簡潔功能之一是在測試中使用Kafka的方法。 它通過提供可輕松設置和拆卸的Kafka嵌入式版本來實現此目的。

一個項目需要包括此支持的全部就是“ spring-kafka-test”模塊，以便按以下方式構建gradle：

testCompile "org.springframework.kafka:spring-kafka-test:1.1.2.BUILD-SNAPSHOT"

請注意，我正在使用該項目的快照版本，因為它支持Kafka 0.10+。

有了此依賴關系后，可以使用JUnit的@ClassRule在測試中啟動嵌入式Kafka：

@ClassRule public static KafkaEmbedded embeddedKafka = new KafkaEmbedded(2, true, 2, "messages");

這將啟動具有2個代理的Kafka集群，其主題是使用2個分區的“消息”，并且類規則將確保在運行測試之前啟動Kafka集群，然后在測試結束時將其關閉。

這是使用該嵌入式Kafka群集的Raw Kafka Producer / Consumer的示例的樣子，嵌入式Kafka可用于檢索Kafka Producer / Consumer所需的屬性：

Map<String, Object> senderProps = KafkaTestUtils.producerProps(embeddedKafka); KafkaProducer<Integer, String> producer = new KafkaProducer<>(senderProps); producer.send(new ProducerRecord<>("messages", 0, 0, "message0")).get(); producer.send(new ProducerRecord<>("messages", 0, 1, "message1")).get(); producer.send(new ProducerRecord<>("messages", 1, 2, "message2")).get(); producer.send(new ProducerRecord<>("messages", 1, 3, "message3")).get();Map<String, Object> consumerProps = KafkaTestUtils.consumerProps("sampleRawConsumer", "false", embeddedKafka); consumerProps.put("auto.offset.reset", "earliest");final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(4); ExecutorService executorService = Executors.newSingleThreadExecutor(); executorService.execute(() -> {KafkaConsumer<Integer, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(consumerProps);kafkaConsumer.subscribe(Collections.singletonList("messages"));try {while (true) {ConsumerRecords<Integer, String> records = kafkaConsumer.poll(100);for (ConsumerRecord<Integer, String> record : records) {LOGGER.info("consuming from topic = {}, partition = {}, offset = {}, key = {}, value = {}",record.topic(), record.partition(), record.offset(), record.key(), record.value());latch.countDown();}}} finally {kafkaConsumer.close();} });assertThat(latch.await(90, TimeUnit.SECONDS)).isTrue();

有一點更全面的測試，請點擊這里

翻譯自: https://www.javacodegeeks.com/2016/12/using-kafka-junit.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的在Junit上使用Kafka的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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