如何增加嵌入式Kafka的RAM？

要增加嵌入式Kafka的RAM，可以通过在Kafka配置中调整相关的参数来实现。以下是一个示例代码，演示如何使用EmbeddedKafkaBroker类来创建一个嵌入式Kafka实例，并通过调整相关参数来增加RAM。

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaConsumerFactory;
import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaProducerFactory;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.kafka.listener.ConcurrentMessageListenerContainer;
import org.springframework.kafka.listener.KafkaMessageListenerContainer;
import org.springframework.kafka.listener.MessageListener;
import org.springframework.kafka.listener.config.ContainerProperties;
import org.springframework.kafka.test.EmbeddedKafkaBroker;
import org.springframework.kafka.test.utils.KafkaTestUtils;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class EmbeddedKafkaExample {

    public static void main(String[] args) {
        
        // 创建一个EmbeddedKafkaBroker实例，指定相关参数
        EmbeddedKafkaBroker embeddedKafka = new EmbeddedKafkaBroker(1, true, 1, "testTopic");
        embeddedKafka.kafkaPorts(9092); // 设置Kafka监听端口
        
        // 启动EmbeddedKafkaBroker
        embeddedKafka.afterPropertiesSet();
        
        // 创建一个KafkaTemplate实例
        KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate = createKafkaTemplate(embeddedKafka.getBrokersAsString());
        
        // 发送消息到嵌入式Kafka
        kafkaTemplate.send("testTopic", "Hello Kafka!");
        
        // 创建一个监听器来消费消息
        ContainerProperties containerProps = new ContainerProperties("testTopic");
        containerProps.setMessageListener((MessageListener<String, String>) record -> {
            System.out.println("Received message: " + record.value());
        });
        
        // 创建一个KafkaMessageListenerContainer实例
        KafkaMessageListenerContainer<String, String> container = createContainer(embeddedKafka.getBrokersAsString(), containerProps);
        
        // 启动消息监听容器
        container.start();
        
        // 等待一些时间以使监听器有足够的时间来处理接收到的消息
        try {
            Thread.sleep(5000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        
        // 停止消息监听容器
        container.stop();
        
        // 关闭EmbeddedKafkaBroker
        embeddedKafka.destroy();
    }

    private static KafkaTemplate<String, String> createKafkaTemplate(String bootstrapServers) {
        Map<String, Object> producerProps = new HashMap<>();
        producerProps.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);
        producerProps.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        producerProps.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        return new KafkaTemplate<>(new DefaultKafkaProducerFactory<>(producerProps));
    }

    private static KafkaMessageListenerContainer<String, String> createContainer(String bootstrapServers, ContainerProperties containerProps) {
        Map<String, Object> consumerProps = KafkaTestUtils.consumerProps("testGroup", "true", bootstrapServers);
        consumerProps.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
        consumerProps.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
        DefaultKafkaConsumerFactory<String, String> consumerFactory = new DefaultKafkaConsumerFactory<>(consumerProps);
        ConcurrentMessageListenerContainer<String, String> container = new ConcurrentMessageListenerContainer<>(consumerFactory, containerProps);
        container.setConcurrency(1);
        return container;
    }
}

在上面的示例中，我们创建了一个EmbeddedKafkaBroker实例，并设置了监听端口和主题。然后，我们使用KafkaTemplate发送消息到嵌入式Kafka，并创建了一个消息监听容器来消费消息。最后，我们启动消息监听容器，并等待一段时间以处理接收到的消息。完成后，我们停止消息监听容器，并关闭EmbeddedKafkaBroker。

请注意，这只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求进行调整和修改。同时，你也可以根据自己的实际情况调整Kafka的其他参数，以满足你的需求。