springboot kafka 实现延时队列_kafka延迟队列

1.3 应用场景：
①适用于较小规模的系统，实时性要求较高的场景。
②适用于轻量级的任务调度和消息通知场景，适合短期延迟任务，不适合长期任务，例如订单超时未支付等。


### 2. Kafka

2.1 优点：
①Kafka的优点在于其高并发、高吞吐量和可扩展性强，同时支持分片。
②可靠性高，支持分布式和消息持久化。
③消费者可以随时回溯消费。
④支持多个消费者并行消费、消费者组等机制。

2.2 缺点：
①没有原生的延迟队列功能，需要使用topic和消费者组来实现，实现延迟队列需要额外的开发工作。
②消费者需要主动拉取数据，可能会导致延迟，精度不是特别高。
在此案例中代码已经实现了，直接拿来使用就可以了。

2.3 应用场景：
适用于大规模的数据处理，实时性要求较高的，高吞吐量的消息处理场景。


### 3. RabbitMQ

3.1 优点：
①RabbitMQ的延迟队列是通过RabbitMQ的插件实现的，易于部署和使用。
②RabbitMQ的延迟队列支持消息重试和消息顺序处理，可靠性较高。
③支持消息持久化和分布式。
④支持优先级队列和死信队列。
⑤提供了丰富的插件和工具。

3.2 缺点：
①RabbitMQ的延迟队列性能较低，不适用于高吞吐量的场景。
②性能较低，不适合高并发场景。
③实现延迟队列需要额外的配置，但是配置就很简单了。

3.3应用场景：
适用于中小型的任务调度和消息通知，对可靠性要求高的场景。


### 4. RocketMQ

4.1 优点：
①RocketMQ的延迟队列是RocketMQ原生支持的，易于使用和部署。
②RocketMQ的延迟队列支持消息重试和消息顺序处理，可靠性较高。
③高性能和高吞吐量，支持分布式和消息持久化。
④RocketMQ使用简单，性能好，并且支持延迟队列功能。

4.2 缺点：
①RocketMQ的延迟队列不支持动态添加或删除队列。
②RocketMQ的延迟队列需要保证消息的顺序，可能会导致消息延迟。
③在节点崩溃后，RocketMQ有可能发生消息丢失。

4.3 应用场景：
①适用于大规模的数据处理，对性能和吞吐量要求较高的场景。
②适合于任务量较大、需要延迟消息和定时消息的场景。例如电商平台、社交软件等。
③适用于分布式任务调度和高可靠性消息通知场景。


## 四、Kafka延时队列背景

1. 基于以上四种实现延时队列的分析来，选择对应的技术方案的基础上呢，不同公司的mq的基础设施不同，如果只有Kafka，也没必要引入RabbitMQ和RocketMq来实现，引入新的组件也会顺便带来新的问题。
2. 网上搜Kafka实现延时队列有很多文章，很多文章说使用Kafka内部的时间轮，支持延时操作，但这是Kafka自己内部使用的，时间轮只是一个工具类，用户无法将其作为延迟队列来使用。
3. Kafka延时队列的最佳实践，**使用Kafka消费者的暂停和恢复机制来实现**。

## 五、Kafka延时队列实现思路

1. 解决一个问题前首先要明确问题，如何让Kafka有延时队列的功能呢？
2. 就是在Kafka消费者消费的时候延时消费，不久搞定了嘛
3. 那如何延时消费呢，网上有些文章使用Thread.sleep进行延时消费这是不靠谱的（亲身实践），sleep的时间超过了Kafka配置的max.poll.records时间，消费者无法及时提交offset，kafka就会认为这个消费者已经挂了，会进行rebalance也就是重新分配分区给消费者，以保证每个分区只被一个消费者消费
4. 也有同学说了，为了不发生rebalance，那可以增加max.poll.records时间啊，但是这样的话，如果要sleep几天的时间，难道max.poll.records要写几天的时间嘛，有违Kafka的设计原理了，那怎么办呢？
5. 这时候Kafka的pause暂停消费和resume恢复消费就登场了，pause暂停某个分区之后消费者不会再poll拉取该分区的消息，直到resume恢复该分区之后才会重新poll消息。
6. **我已经做好了Kafka延时队列的封装，以后只需要一行代码就可以实现延时队列了**，代码核心使用Kafka消费者的pause函数（暂停）和resume函数（恢复）+线程池+定时任务+事件监听机制+工厂模式

## 六、Kafka延时队列架构图

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/479371f7e1d34fb5b0199b97e9f2d7b6.png)

## 七、kafka延时任务代码实现

以下代码只列出了核心实现，完整代码已经给大家整理好了，可以关注【**微信公众号**】微信搜索【**老板来一杯java**】，然后【**加群**】直接获取源码，在自己项目中引入即用！  
 **源码目录：**  
 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/6155585c14884748996db543196226dd.png)

### 1. KafkaDelayQueue：Kafka延迟队列

定义一个Kafka延期队列，包含的内容：KafkaDelayQueue，其中有延迟队列配置，主题，消费组，延迟时间，目标主题，KafkaSyncConsumer，ApplicationContext，poll线程池，delay线程池等等

package com.wdyin.kafka.delay;

import lombok.Getter;
import lombok.Setter;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskScheduler;

import java.time.Duration;
import java.util.Collections;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;

/**

kafka延时队列
@Author WDYin
@Date 2022/7/2

**/
@Slf4j
@Getter
@Setter
class KafkaDelayQueue<K, V> {

private String topic;
private String group;
private Integer delayTime;
private String targetTopic;
private KafkaDelayConfig kafkaDelayConfig;
private KafkaSyncConsumer<K, V> kafkaSyncConsumer;
private ApplicationContext applicationContext;
private ThreadPoolTaskScheduler threadPoolPollTaskScheduler;
private ThreadPoolTaskScheduler threadPoolDelayTaskScheduler;
......

}


### 2. KafkaDelayQueueFactory：Kafka延迟队列工厂

Kafka延期队列的工厂，用于及其管理延迟队列

package com.wdyin.kafka.delay;

import lombok.Data;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.util.Assert;
import org.springframework.util.StringUtils;

import java.util.Properties;

/**

延时队列工厂
@author WDYin
@date 2023/4/17

**/
@Data
public class KafkaDelayQueueFactory {

private KafkaDelayConfig kafkaDelayConfig;
private Properties properties;
private ApplicationContext applicationContext;
private Integer concurrency;

public KafkaDelayQueueFactory(Properties properties, KafkaDelayConfig kafkaDelayConfig) {
    Assert.notNull(properties, "properties cannot null");
    Assert.notNull(kafkaDelayConfig.getDelayThreadPool(), "delayThreadPool cannot null");
    Assert.notNull(kafkaDelayConfig.getPollThreadPool(), "pollThreadPool cannot null");
    Assert.notNull(kafkaDelayConfig.getPollInterval(), "pollInterval cannot null");
    Assert.notNull(kafkaDelayConfig.getPollTimeout(), "timeout cannot null");
    this.properties = properties;
    this.kafkaDelayConfig = kafkaDelayConfig;
}

public void listener(String topic, String group, Integer delayTime, String targetTopic) {
    if (StringUtils.isEmpty(topic)) {
        throw new RuntimeException("topic cannot empty");
    }
    if (StringUtils.isEmpty(group)) {
        throw new RuntimeException("group cannot empty");
    }
    if (StringUtils.isEmpty(delayTime)) {
        throw new RuntimeException("delayTime cannot empty");
    }
    if (StringUtils.isEmpty(targetTopic)) {
        throw new RuntimeException("targetTopic cannot empty");
    }
    KafkaSyncConsumer<String, String> kafkaSyncConsumer = createKafkaSyncConsumer(group);
    KafkaDelayQueue<String, String> kafkaDelayQueue = createKafkaDelayQueue(topic, group, delayTime, targetTopic, kafkaSyncConsumer);
    kafkaDelayQueue.send();
}

private KafkaDelayQueue<String, String> createKafkaDelayQueue(String topic, String group, Integer delayTime, String targetTopic, KafkaSyncConsumer<String, String> kafkaSyncConsumer) {
    KafkaDelayQueue<String, String> kafkaDelayQueue = new KafkaDelayQueue<>(kafkaSyncConsumer, kafkaDelayConfig);
    Assert.notNull(applicationContext, "kafkaDelayQueue need applicationContext");
    kafkaDelayQueue.setApplicationContext(applicationContext);
    kafkaDelayQueue.setDelayTime(delayTime);
    kafkaDelayQueue.setTopic(topic);
    kafkaDelayQueue.setGroup(group);
    kafkaDelayQueue.setTargetTopic(targetTopic);
    return kafkaDelayQueue;
}

private KafkaSyncConsumer<String, String> createKafkaSyncConsumer(String group) {
    properties.put(ConsumerConfig.GROUP\_ID\_CONFIG, group);
    return new KafkaSyncConsumer<>(properties);
}

}


### 3. KafkaPollListener：Kafka延迟队列事件监听

package com.wdyin.kafka.delay;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.OffsetAndMetadata;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import org.springframework.context.ApplicationListener;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;

import java.time.Instant;
import java.time.LocalDateTime;
import java.time.ZoneId;
import java.util.*;

/**

延时队列监听
@Author : WDYin
@Date : 2021/5/7
@Desc :

*/
@Slf4j
public class KafkaPollListener<K, V> implements ApplicationListener<KafkaPollEvent<K, V>> {

private KafkaTemplate kafkaTemplate;

public KafkaPollListener(KafkaTemplate kafkaTemplate) {
    this.kafkaTemplate = kafkaTemplate;
}

@Override
public void onApplicationEvent(KafkaPollEvent<K, V> event) {
    ConsumerRecords<K, V> records = (ConsumerRecords<K, V>) event.getSource();
    Integer delayTime = event.getDelayTime();
    KafkaDelayQueue<K, V> kafkaDelayQueue = event.getKafkaDelayQueue();
    KafkaSyncConsumer<K, V> kafkaSyncConsumer = kafkaDelayQueue.getKafkaSyncConsumer();
    Set<TopicPartition> partitions = records.partitions();
    Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> commitMap = new HashMap<>();
    partitions.forEach((partition) -> {
        List<ConsumerRecord<K, V>> consumerRecords = records.records(partition);
        for (ConsumerRecord<K, V> record : consumerRecords) {
            long startTime = (record.timestamp() / 1000) \* 1000;
            long endTime = startTime + delayTime;
            long now = System.currentTimeMillis();
            if (endTime > now) {
                kafkaSyncConsumer.pauseAndSeek(partition, record.offset());
                kafkaDelayQueue.getThreadPoolPollTaskScheduler().schedule(kafkaDelayQueue.delayTask(partition), new Date(endTime));
                break;
            }
            log.info("{}: partition:{}, offset:{}, key:{}, value:{}, messageDate:{}, nowDate:{}, messageDate:{}, nowDate:{}",
                    Thread.currentThread().getName() + "#" + Thread.currentThread().getId(), record.topic() + "-" + record.partition(), record.offset(), record.key(), record.value(), LocalDateTime.ofInstant(Instant.ofEpochMilli(startTime), ZoneId.systemDefault()), LocalDateTime.now(), startTime, Instant.now().getEpochSecond());
            kafkaTemplate.send(kafkaDelayQueue.getTargetTopic(), record.value());
            commitMap.put(partition, new OffsetAndMetadata(record.offset() + 1));
        }
    });
    if (!commitMap.isEmpty()) {
        kafkaSyncConsumer.commit(commitMap);
    }
}

}


### 4. KafkaDelayConfig：Kafka延时配置

package com.wdyin.kafka.delay;

import lombok.Data;

/**

延时队列配置
@author WDYin
@date 2023/4/16

**/
@Data
public class KafkaDelayConfig {

private Integer pollInterval;
private Integer pollTimeout;
private Integer pollThreadPool;
private Integer delayThreadPool;

public KafkaDelayConfig() {
}
......

}


## 八. 如何使用kafka延时队列

自己项目中引入以上代码之后，使用KafkaDelayApplication：一个Kafka延迟任务注册程序，注意一个延时主题对应一个延迟时间，后续有新的延迟任务只需要在此注册延迟任务的监听即可！开箱即用！  
 **使用流程：**

1. 生产者发送消息到【延时主题】——自己写
2. 然后Kafka将消息从【延时主题】经过【延时时间】后发送到【目标主题】——以下代码

标签： spring boot kafka linq

本文转载自: https://blog.csdn.net/2401_86400247/article/details/142007454
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