主要观点总结
本文介绍了在Spring Boot技术框架下，结合生产环境案例，使用Kafka进行高吞吐数据消费的程序实践。包括添加Kafka依赖、配置Kafka变量、创建消费者和模拟数据推送等步骤，以及将单条消费模式改为批量消费模式的操作。同时提供了关于并发数、批量拉取最大数量等参数的设置和调整建议。
关键观点总结
关键观点1: 介绍Spring Boot和Kafka的结合使用
文章首先介绍了Spring Boot和Kafka的结合使用，包括添加依赖、配置变量等步骤。
关键观点2: 消费者程序的实现
文章详细描述了消费者程序的实现，包括创建消费者、监听Kafka数据等。
关键观点3: 从单条消费到批量消费的转变
文章重点介绍了如何将单条消费模式改为批量消费模式，包括创建配置类、设置并发数、调整参数等。
关键观点4: 性能提升和注意事项
文章提到了批量消费带来的性能提升，并强调了根据实际硬件配置调整批量拉取最大数量的重要性。
关键观点5: 项目实战和教程推荐
文章最后介绍了实战项目和教程的推荐，包括GitHub上的开源项目和视频教程等。
文章预览
微服务项目学习： cloud.macrozheng.com 一、介绍 在之前的文章中，我们详细的介绍了 kafka 的架构模型 ，在集群环境中，kafka 可以通过设置分区数来加快数据的消费速度。 光知道理论还不行，我们得真真切切的实践起来才行！ 下面，我将结合生产环境的真实案例，以 SpringBoot 技术框架为基础，向大家介绍 kafka 的使用以及如何实现数据高吞吐！ 二、程序实践 最近，公司大数据团队每天凌晨会将客户的订单数据进行统计计算，然后把业绩数据推送给我们，以便销售人员每天能看到昨天的业绩数据，数据的体量大约在 1000 多万条，以下是我对接的过程！ 这或许是一个对你有用的开源项目 ，mall项目是一套基于 SpringBoot3 + Vue 的电商系统（Github标星60K），后端支持多模块和 2024最新微服务架构 ，采用Docker和K8S部署。包括前台商城项目和后台管理系统，能
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