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Springboot整合kafka

1. 整合kafka

1、引入依赖

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

2、设置yml文件

spring:application:name: demo

  kafka:bootstrap-servers: 52.82.98.209:10903,52.82.98.209:10904producer:# producer 生产者retries:0# 重试次数acks:1# 应答级别:多少个分区副本备份完成时向生产者发送ack确认(可选0、1、all/-1)batch-size:16384# 批量大小buffer-memory:33554432# 生产端缓冲区大小key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
#      value-serializer: com.itheima.demo.config.MySerializervalue-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

    consumer:# consumer消费者group-id: javagroup # 默认的消费组IDenable-auto-commit:true# 是否自动提交offsetauto-commit-interval:100# 提交offset延时(接收到消息后多久提交offset)# earliest:当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消费# latest:当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，消费新产生的该分区下的数据# none:topic各分区都存在已提交的offset时，从offset后开始消费；只要有一个分区不存在已提交的offset，则抛出异常auto-offset-reset: latest
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
#      value-deserializer: com.itheima.demo.config.MyDeserializervalue-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

3、启动项目
在这里插入图片描述

2. 消息发送

2.1 发送类型

KafkaTemplate调用send时默认采用异步发送，如果需要同步获取发送结果，调用get方法

异步发送生产者：

@RestControllerpublicclassKafkaProducer{@ResourceprivateKafkaTemplate<String,Object> kafkaTemplate;@GetMapping("/kafka/test/{msg}")publicvoidsendMessage(@PathVariable("msg")String msg){Message message =newMessage();
        message.setMessage(msg);
        kafkaTemplate.send("test", JSON.toJSONString(message));}}

同步发送生产者：

//测试同步发送与监听@RestControllerpublicclassAsyncProducer{privatefinalstaticLogger logger =LoggerFactory.getLogger(AsyncProducer.class);@ResourceprivateKafkaTemplate<String,Object> kafkaTemplate;//同步发送@GetMapping("/kafka/sync/{msg}")publicvoidsync(@PathVariable("msg")String msg)throwsException{Message message =newMessage();
        message.setMessage(msg);ListenableFuture<SendResult<String,Object>> future = kafkaTemplate.send("test", JSON.toJSONString(message));//注意，可以设置等待时间，超出后，不再等候结果SendResult<String,Object> result = future.get(3,TimeUnit.SECONDS);
        logger.info("send result:{}",result.getProducerRecord().value());}}

消费者：

@ComponentpublicclassKafkaConsumer{privatefinalLogger logger =LoggerFactory.getLogger(KafkaConsumer.class);//不指定group，默认取yml里配置的@KafkaListener(topics ={"test"})publicvoidonMessage1(ConsumerRecord<?,?> consumerRecord){Optional<?> optional =Optional.ofNullable(consumerRecord.value());if(optional.isPresent()){Object msg = optional.get();
            logger.info("message:{}", msg);}}}

那么我们怎么看出来同步发送和异步发送的区别呢？

①首先在服务器上，将kafka暂停服务。
②在swagger发送消息

  • 调同步发送：请求被阻断，一直等待，超时后返回错误在这里插入图片描述
  • 而调异步发送的（默认发送接口），请求立刻返回。在这里插入图片描述

那么，异步发送的消息怎么确认发送情况呢？
我们使用注册监听
即新建一个类：

KafkaListener.java

@ConfigurationpublicclassKafkaListener{privatefinalstaticLogger logger =LoggerFactory.getLogger(KafkaListener.class);@AutowiredKafkaTemplate kafkaTemplate;//配置监听@PostConstructprivatevoidlistener(){
        kafkaTemplate.setProducerListener(newProducerListener<String,Object>(){@OverridepublicvoidonSuccess(ProducerRecord<String,Object> producerRecord,RecordMetadata recordMetadata){
                logger.info("ok,message={}", producerRecord.value());}@OverridepublicvoidonError(ProducerRecord<String,Object> producerRecord,Exception exception){
                logger.error("error!message={}", producerRecord.value());}});}}

查看控制台，等待一段时间后，异步发送失败的消息会被回调给注册过的listener
在这里插入图片描述
如果是正常发送异步消息，则会获得该消息。可以看到，在内部类 KafkaListener$1 中，即注册的Listener的消息。
在这里插入图片描述

2.2 序列化

消费者使用：

KafkaConsumer.java

@ComponentpublicclassKafkaConsumer{privatefinalLogger logger =LoggerFactory.getLogger(KafkaConsumer.class);//不指定group，默认取yml里配置的@KafkaListener(topics ={"test"})publicvoidonMessage1(ConsumerRecord<?,?> consumerRecord){Optional<?> optional =Optional.ofNullable(consumerRecord.value());if(optional.isPresent()){Object msg = optional.get();
            logger.info("message:{}", msg);}}}

1）序列化详解

  • 前面用到的是Kafka自带的字符串序列化器（org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer）
  • 除此之外还有：ByteArray、ByteBuffer、Bytes、Double、Integer、Long 等
  • 这些序列化器都实现了接口（org.apache.kafka.common.serialization.Serializer）
  • 基本上，可以满足绝大多数场景

2）自定义序列化
自己实现，实现对应的接口即可，有以下方法：

publicinterfaceSerializer<T>extendsCloseable{defaultvoidconfigure(Map<String,?> configs,Boolean isKey){}//理论上，只实现这个即可正常运行byte[]serialize(String var1,T var2);//默认调上面的方法defaultbyte[]serialize(String topic,Headers headers,T data){returnthis.serialize(topic, data);}defaultvoidclose(){}}

我们来自己实现一个序列化器：

MySerializer.java

publicclassMySerializerimplementsSerializer{@Overridepublicbyte[]serialize(String s,Object o){String json = JSON.toJSONString(o);return json.getBytes();}}

3）解码

MyDeserializer.java

，实现方式与编码器几乎一样.

publicclassMyDeserializerimplementsDeserializer{privatefinalstaticLogger logger =LoggerFactory.getLogger(MyDeserializer.class);@OverridepublicObjectdeserialize(String s,byte[] bytes){try{String json =newString(bytes,"utf-8");return JSON.parse(json);}catch(UnsupportedEncodingException e){
            e.printStackTrace();}returnnull;}}

4）在yaml中配置自己的编码器、解码器
在这里插入图片描述

再次收发，消息正常
在这里插入图片描述

2.3 分区策略

分区策略决定了消息根据key投放到哪个分区，也是顺序消费保障的基石。

  • 给定了分区号，直接将数据发送到指定的分区里面去
  • 没有给定分区号，给定数据的key值，通过key取上hashCode进行分区
  • 既没有给定分区号，也没有给定key值，直接轮循进行分区（默认）
  • 自定义分区，你想怎么做就怎么做

1）验证默认分区规则
发送者代码参考：PartitionProducer.java

//测试分区发送@RestControllerpublicclassPartitionProducer{@ResourceprivateKafkaTemplate<String,Object> kafkaTemplate;//    指定分区发送//    不管你key是什么，到同一个分区@GetMapping("/kafka/partitionSend/{key}")publicvoidsetPartition(@PathVariable("key")String key){
        kafkaTemplate.send("test",0, key,"key="+ key +"，msg=指定0号分区");}//    指定key发送，不指定分区//    根据key做hash，相同的key到同一个分区@GetMapping("/kafka/keysend/{key}")publicvoidsetKey(@PathVariable("key")String key){
        kafkaTemplate.send("test", key,"key="+ key +"，msg=不指定分区");}}

消费者代码使用：PartitionConsumer.java

@ComponentpublicclassPartitionConsumer{privatefinalLogger logger =LoggerFactory.getLogger(PartitionConsumer.class);//分区消费@KafkaListener(topics ={"test"},topicPattern ="0")publicvoidonMessage(ConsumerRecord<?,?> consumerRecord){Optional<?> optional =Optional.ofNullable(consumerRecord.value());if(optional.isPresent()){Object msg = optional.get();
            logger.info("partition=0,message:[{}]", msg);}}@KafkaListener(topics ={"test"},topicPattern ="1")publicvoidonMessage1(ConsumerRecord<?,?> consumerRecord){Optional<?> optional =Optional.ofNullable(consumerRecord.value());if(optional.isPresent()){Object msg = optional.get();
            logger.info("partition=1,message:[{}]", msg);}}}

通过swagger访问setKey(也就是只给了key的方法)：
在这里插入图片描述

可以看到key相同的被hash到了同一个分区

再访问setPartition来设置分区号0来发送：
在这里插入图片描述

可以看到无论key是什么，都是分区0来消费

2）自定义分区
参考代码：MyPartitioner.java , MyPartitionTemplate.java。
发送使用：MyPartitionProducer.java。

publicclassMyPartitionerimplementsPartitioner{@Overridepublicintpartition(String topic,Object key,byte[] keyBytes,Object value,byte[] valueBytes,Cluster cluster){//        定义自己的分区策略//                如果key以0开头，发到0号分区//                其他都扔到1号分区String keyStr = key+"";if(keyStr.startsWith("0")){return0;}else{return1;}}@Overridepublicvoidclose(){}@Overridepublicvoidconfigure(Map<String,?> map){}}

@ConfigurationpublicclassMyPartitionTemplate{privatefinalLogger logger =LoggerFactory.getLogger(this.getClass());@Value("${spring.kafka.bootstrap-servers}")privateString bootstrapServers;KafkaTemplate kafkaTemplate;@PostConstructpublicvoidsetKafkaTemplate(){Map<String,Object> props =newHashMap<>();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class);
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class);//注意分区器在这里！！！
        props.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG,MyPartitioner.class);this.kafkaTemplate =newKafkaTemplate<String,String>(newDefaultKafkaProducerFactory<>(props));}publicKafkaTemplategetKafkaTemplate(){return kafkaTemplate;}}

//测试自定义分区发送@RestControllerpublicclassMyPartitionProducer{@AutowiredMyPartitionTemplate template;//    使用0开头和其他任意字母开头的key发送消息//    看控制台的输出，在哪个分区里？@GetMapping("/kafka/myPartitionSend/{key}")publicvoidsetPartition(@PathVariable("key")String key){
        template.getKafkaTemplate().send("test", key,"key="+key+"，msg=自定义分区策略");}}

使用swagger，发送0开头和非0开头两种key
在这里插入图片描述

3. 消息消费

3.1 消息组别

发送者使用：KafkaProducer.java

@RestControllerpublicclassKafkaProducer{@ResourceprivateKafkaTemplate<String,Object> kafkaTemplate;@GetMapping("/kafka/test/{msg}")publicvoidsendMessage(@PathVariable("msg")String msg){Message message =newMessage();
        message.setMessage(msg);
        kafkaTemplate.send("test", JSON.toJSONString(message));}}

1）代码参考：GroupConsumer.java，Listener拷贝3份，分别赋予两组group，验证分组消费：

//测试组消费@ComponentpublicclassGroupConsumer{privatefinalLogger logger =LoggerFactory.getLogger(GroupConsumer.class);//组1，消费者1@KafkaListener(topics ={"test"},groupId ="group1")publicvoidonMessage1(ConsumerRecord<?,?> consumerRecord){Optional<?> optional =Optional.ofNullable(consumerRecord.value());if(optional.isPresent()){Object msg = optional.get();
            logger.info("group:group1-1 , message:{}", msg);}}//组1，消费者2@KafkaListener(topics ={"test"},groupId ="group1")publicvoidonMessage2(ConsumerRecord<?,?> consumerRecord){Optional<?> optional =Optional.ofNullable(consumerRecord.value());if(optional.isPresent()){Object msg = optional.get();
            logger.info("group:group1-2 , message:{}", msg);}}//组2，只有一个消费者@KafkaListener(topics ={"test"},groupId ="group2")publicvoidonMessage3(ConsumerRecord<?,?> consumerRecord){Optional<?> optional =Optional.ofNullable(consumerRecord.value());if(optional.isPresent()){Object msg = optional.get();
            logger.info("group:group2 , message:{}", msg);}}}

2）启动
在这里插入图片描述
3）通过swagger发送2条消息
在这里插入图片描述

  • 同一group下的两个消费者，在group1均分消息
  • group2下只有一个消费者，得到全部消息

4）消费端闲置
注意分区数与消费者数的搭配，如果 （ 消费者数 > 分区数量 ），将会出现消费者闲置（因为一个分区只能分配给一个消费者），浪费资源！

验证方式：
停掉项目，删掉test主题，重新建一个 ，这次只给它分配一个分区。
重新发送两条消息，试一试
在这里插入图片描述

  • group2可以消费到1、2两条消息
  • group1下有两个消费者，但是只分配给了 1 ， 2这个进程被闲置

3.2 位移提交

1）自动提交
前面的案例中，我们设置了以下两个选项，则kafka会按延时设置自动提交

enable-auto-commit:true# 是否自动提交offsetauto-commit-interval:100# 提交offset延时(接收到消息后多久提交offset，默认单位为ms)

2）手动提交
有些时候，我们需要手动控制偏移量的提交时机，比如确保消息严格消费后再提交，以防止丢失或重复。
下面我们自己定义配置，覆盖上面的参数
代码参考：MyOffsetConfig.java

@ConfigurationpublicclassMyOffsetConfig{privatefinalLogger logger =LoggerFactory.getLogger(this.getClass());@Value("${spring.kafka.bootstrap-servers}")privateString bootstrapServers;@BeanpublicKafkaListenerContainerFactory<?>manualKafkaListenerContainerFactory(){Map<String,Object> configProps =newHashMap<>();
        configProps.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);
        configProps.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringDeserializer.class);
        configProps.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringDeserializer.class);// 注意这里！！！设置手动提交
        configProps.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,"false");ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String,String> factory =newConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
        factory.setConsumerFactory(newDefaultKafkaConsumerFactory<>(configProps));// ack模式：//          AckMode针对ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG=false时生效，有以下几种：////          RECORD//          每处理一条commit一次////          BATCH(默认)//          每次poll的时候批量提交一次，频率取决于每次poll的调用频率////          TIME//          每次间隔ackTime的时间去commit(跟auto commit interval有什么区别呢？)////          COUNT//          累积达到ackCount次的ack去commit////          COUNT_TIME//          ackTime或ackCount哪个条件先满足，就commit////          MANUAL//          listener负责ack，但是背后也是批量上去////          MANUAL_IMMEDIATE//          listner负责ack，每调用一次，就立即commit

        factory.getContainerProperties().setAckMode(ContainerProperties.AckMode.MANUAL_IMMEDIATE);return factory;}}

然后通过在消费端的Consumer来提交偏移量
MyOffsetConsumer：

@ComponentpublicclassMyOffsetConsumer{privatefinalLogger logger =LoggerFactory.getLogger(this.getClass());@KafkaListener(topics ="test", groupId ="myoffset-group-1", containerFactory ="manualKafkaListenerContainerFactory")publicvoidmanualCommit(@PayloadString message,@Header(KafkaHeaders.RECEIVED_PARTITION_ID)int partition,@Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TOPIC)String topic,Consumer consumer,Acknowledgment ack){
        logger.info("手动提交偏移量 , partition={}, msg={}", partition, message);// 同步提交
        consumer.commitSync();//异步提交//consumer.commitAsync();// ack提交也可以，会按设置的ack策略走(参考MyOffsetConfig.java里的ack模式)// ack.acknowledge();}@KafkaListener(topics ="test", groupId ="myoffset-group-2", containerFactory ="manualKafkaListenerContainerFactory")publicvoidnoCommit(@PayloadString message,@Header(KafkaHeaders.RECEIVED_PARTITION_ID)int partition,@Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TOPIC)String topic,Consumer consumer,Acknowledgment ack){
        logger.info("忘记提交偏移量, partition={}, msg={}", partition, message);// 不做commit！}/**
     * 现实状况：
     * commitSync和commitAsync组合使用
     * <p>
     * 手工提交异步 consumer.commitAsync();
     * 手工同步提交 consumer.commitSync()
     * <p>
     * commitSync()方法提交最后一个偏移量。在成功提交或碰到无怯恢复的错误之前，
     * commitSync()会一直重试，但是commitAsync()不会。
     * <p>
     * 一般情况下，针对偶尔出现的提交失败，不进行重试不会有太大问题
     * 因为如果提交失败是因为临时问题导致的，那么后续的提交总会有成功的。
     * 但如果这是发生在关闭消费者或再均衡前的最后一次提交，就要确保能够提交成功。否则就会造成重复消费
     * 因此，在消费者关闭前一般会组合使用commitAsync()和commitSync()。
     *///   @KafkaListener(topics = "test", groupId = "myoffset-group-3",containerFactory = "manualKafkaListenerContainerFactory")publicvoidmanualOffset(@PayloadString message,@Header(KafkaHeaders.RECEIVED_PARTITION_ID)int partition,@Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TOPIC)String topic,Consumer consumer,Acknowledgment ack){try{
            logger.info("同步异步搭配 , partition={}, msg={}", partition, message);//先异步提交
            consumer.commitAsync();//继续做别的事}catch(Exception e){System.out.println("commit failed");}finally{try{
                consumer.commitSync();}finally{
                consumer.close();}}}/**
     * 甚至可以手动提交，指定任意位置的偏移量
     * 不推荐日常使用！！！
     *///    @KafkaListener(topics = "test", groupId = "myoffset-group-4",containerFactory = "manualKafkaListenerContainerFactory")publicvoidoffset(ConsumerRecordrecord,Consumer consumer){
        logger.info("手动指定任意偏移量， partition={}, msg={}",record.partition(),record);Map<TopicPartition,OffsetAndMetadata> currentOffset =newHashMap<>();
        currentOffset.put(newTopicPartition(record.topic(),record.partition()),newOffsetAndMetadata(record.offset()+1));
        consumer.commitSync(currentOffset);}}

3）重复消费问题
如果手动提交模式被打开，一定不要忘记提交偏移量。否则会造成重复消费！

用km将test主题删除，新建一个test空主题。方便观察消息偏移 注释掉其他Consumer的Component注解，只保留当前MyOffsetConsumer.java 启动项目，使用swagger的KafkaProducer发送连续几条消息 留心控制台，都能消费，没问题：
在这里插入图片描述
但是！重启项目：
在这里插入图片描述
无论重启多少次，不提交偏移量的消费组，会重复消费一遍！！！

再通过命令行查询偏移量
在这里插入图片描述
4）经验与总结
commitSync()方法，即同步提交，会提交最后一个偏移量。在成功提交或碰到无怯恢复的错误之前，commitSync()会一直重试，但是commitAsync()不会。

这就造成一个陷阱：
如果异步提交，针对偶尔出现的提交失败，不进行重试不会有太大问题，因为如果提交失败是因为临时问题导致的，那么后续的提交总会有成功的。只要成功一次，偏移量就会提交上去。

但是！如果这是发生在关闭消费者时的最后一次提交，就要确保能够提交成功，如果还没提交完就停掉了进程。就会造成重复消费！

因此，在消费者关闭前一般会组合使用commitAsync()和commitSync()。
详细代码参考：MyOffsetConsumer.manualOffset()

标签： kafka spring boot java
本文转载自: https://blog.csdn.net/qq_21040559/article/details/122839376
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