参考:Kafka参数
一、@KafkaListener注解
@KafkaListener(id = "11111", groupId = "demo-group",topics = Constants.TOPIC)
public void listen(String msgData) {
LOGGER.info("收到消息" + msgData);
}
@KafkaListener(id = "22222", groupId = "demo-group", clientIdPrefix = "prefix",
topics = Constants.TOPIC)
public void listen2(String msgData) {
LOGGER.info("收到消息" + msgData);
}
@KafkaListener(id = "3333", groupId = "demo-group2", topics = Constants.TOPIC)
public void listen3(String msgData) {
LOGGER.info("收到消息" + msgData);
}
@KafkaListener(id = "4444", groupId = "demo-group2", topics = Constants.TOPIC)
public void listen4(String msgData) {
LOGGER.info("收到消息" + msgData);
}
(1) id: 默认是每个Listener实例的重要标识。
对于整个日志的排查起着至关重要的作用。如果不指定groupId,那么id将直接作为groupId。可以使用另外一个属性 idIsGroup=false关闭,默认是true。
(2) goupId: 每个消费者所属的组。
每个消费者都有自己所属的组。一个组中可以有多个消费者。
一个Topic的分区只能被同一个组下的某个消费者消费。从日志上来看,侧面也反映的消费模式是 Subscribed 订阅模式,不是手动的assign模式。
[Consumer clientId=consumer-1, groupId=demo-group2] Subscribed to topic(s): COLA
[Consumer clientId=consumer-2, groupId=demo-group] Subscribed to topic(s): COLA
[Consumer clientId=consumer-3, groupId=demo-group2] Subscribed to topic(s): COLA
[Consumer clientId=prefix-0, groupId=demo-group] Subscribed to topic(s): COLA
(3) clientIdPrefix: 消费者clientId前缀
@KafkaListener(id = "22222", groupId = "demo-group", clientIdPrefix = "prefix", topics = Constants.TOPIC)
public void listen2(String msgData) {
LOGGER.info("收到消息" + msgData);
}
如下图,共有4个消费者。有个消费者配置了clientIdPrefix属性为"prefix",所以该消费者的clientId以指定的"prefix"开头。如果没有配置,该实例的clientId默认为"consumer"。同时,每个实例的clientId后面挂了一个数字,来标示它在整个kafka集群中的消费者编号,编号从0开始。这里配置了4个消费者,所以消费者实例编号有0、 1、 2、 3。
(4) autoStartup
public @interface KafkaListener ...
/**
* Set to true or false, to override the default setting in the container factory. May
* be a property placeholder or SpEL expression that evaluates to a {@link Boolean} or
* a {@link String}, in which case the {@link Boolean#parseBoolean(String)} is used to
* obtain the value.
* <p>SpEL {@code #{...}} and property place holders {@code ${...}} are supported.
* @return true to auto start, false to not auto start.
* @since 2.2
*/
String autoStartup() default "";
是否自动启动,如果是 false,默认不生效,需要手动唤醒。
看源代码上作者给的的注释:该注解指定的值优先级比工厂里指定的高。
另外可以使用 ${} 占位符的形式,支持配置。
application.yaml:
listener:
auto:
startup: true
java :
@KafkaListener(... containerFactory = "batchContainerFactory",
autoStartup = "${listener.auto.startup}")
public void listen4(List<ConsumerRecord> list, Acknowledgment acknowledgment)...
注:每个消费者实例对象内部持有两个属性。
boolean running
boolean paused
有几个改变状态的方法:
调用start()方法后,running转为true
调用stop()方法后,running转为false
调用pause()方法后,paused转为true
调用resume()方法后,paused转为false
只有running=true 、 paused=false 的消费者实例才能正常消费数据。
注解上的autoStartup改变的是running属性。
@KafkaListener(id = "11111", groupId = "demo-group",
topics = Constants.TOPIC, autoStartup = "false")
public void listen(String msgData) throws InterruptedException {
LOGGER.info("收到消息" + msgData);
Thread.sleep(1000);
}
二、Kafka Listener任务暂停及恢复
2.1 唤醒消费者实例, 示例代码:
@Autowired
private KafkaListenerEndpointRegistry registry;
// 获取到id="11111" 的消费实例对象
MessageListenerContainer listenerContainer =
this.registry.getListenerContainer("11111");
listenerContainer.pause(); //paused ==> true
// listenerContainer.stop(); //running==> false
2.2 暂停消费者实例, 示例代码:
@Autowired
private KafkaListenerEndpointRegistry registry;
// 获取到id="11111" 的消费实例对象
MessageListenerContainer listenerContainer =
this.registry.getListenerContainer("11111");
listenerContainer.pause(); //paused ==> true
// listenerContainer.stop(); //running==> false
2.3 定时任务自动启动
@Autowired
private KafkaListenerEndpointRegistry registry;
// 定时器,每天凌晨0点开启监听
@Scheduled(cron = "0 0 0 * * ?")
public void startListener() {
log.info("开启监听");
// 判断监听容器是否启动,未启动则将其启动
if (!registry.getListenerContainer("11111").isRunning()) {
registry.getListenerContainer("11111").start();
}
registry.getListenerContainer("11111").resume();
}
// 定时器,每天早上10点关闭监听
@Scheduled(cron = "0 0 10 * * ?")
public void shutDownListener() {
log.info("关闭监听");
registry.getListenerContainer("11111").pause();
}
三、@KafkaListener注解方法参数汇总
@KafkaListener注解能够使用到如下8种方法上面。至于监听单条数据的前4种方法,与批量监听多条数据的后4种方法,主要依据kafka的具体配置。
@KafkaListener(....)
public void listen1(String data)
@KafkaListener(....)
public void listen2(ConsumerRecord<K,V> data)
@KafkaListener(....)
public void listen3(ConsumerRecord<K,V> data, Acknowledgment acknowledgment)
@KafkaListener(....)
public void listen4(ConsumerRecord<K,V> data,
Acknowledgment acknowledgment, Consumer<K,V> consumer)
@KafkaListener(....)
public void listen5(List<String> data)
@KafkaListener(....)
public void listen6(List<ConsumerRecord<K,V>> data)
@KafkaListener(....)
public void listen7(List<ConsumerRecord<K,V>> data, Acknowledgment acknowledgment)
@KafkaListener(....)
public void listen8(List<ConsumerRecord<K,V>> data,
Acknowledgment acknowledgment, Consumer<K,V> consumer)
四、KafkaListenerContainerFactory配置
在application.yaml中配置的kafka参数,以spring.kafka开头的参数族,全部用于kafka默认对象的创建。
4.1 kafka参数默认封装对象
所有kafka参数默认封装到对象:KafkaProperties对象中,可使用@Autowired自动注入。
@Autowired
private KafkaProperties properties;
4.2 @KakfkaListener注解标记监听实例对象
如不特殊指定,默认使用在yaml中的所有spring.kafka.consumer与spring.kafka.listener下的参数。
监听器实例对象自动绑定到上述配置文件,是由于它默认使用的"containerFactory" 是名为"kafkaListenerContainerFactory"的bean。
源码注释如下,如果不特殊指定,则默认的容器工厂将会被使用。
package org.springframework.kafka.annotation;
public @interface KafkaListener ...
/**
* The bean name of the {@link
org.springframework.kafka.config.KafkaListenerContainerFactory}
* to use to create the message listener container
responsible to serve this endpoint.
* <p>If not specified, the default container factory is used, if any.
* @return the container factory bean name.
*/
String containerFactory() default "";
默认的容器工厂代码如下,均为Springboot与Kafka框架提供的类。
这两个bean将spring.kafka.listener与spring.kafka.consumer下的参数全部组装到名为"kafkaListenerContainerFactory"这个bean中。该bean供@KafkaListener标记的监听实例使用。
因此可以得出结论:
如果不想使用默认的"kafkaListenerContainerFactory"容器工厂,则必须手动创建一个"ConcurrentKafkaListenerContainerFactory"类的实例,并且其bean name 不能叫"kafkaListenerContainerFactory"(不然与默认的工厂实例重名了),然后把该对象加入spring容器中。当在使用@KafkaListener标注的监听实例对象时,手动指定该注解"containerFactory"属性为刚才自定义的容器工厂实例bean name。
package org.springframework.boot.autoconfigure.kafka;
class KafkaAnnotationDrivenConfiguration {
@Bean
@ConditionalOnMissingBean
ConcurrentKafkaListenerContainerFactoryConfigurer kafkaListenerContainerFactoryConfigurer() {
ConcurrentKafkaListenerContainerFactoryConfigurer configurer =
new ConcurrentKafkaListenerContainerFactoryConfigurer();
configurer.setKafkaProperties(this.properties);
MessageConverter messageConverterToUse =
(this.properties.getListener().getType().equals(Type.BATCH))
? this.batchMessageConverter : this.messageConverter;
configurer.setMessageConverter(messageConverterToUse);
configurer.setReplyTemplate(this.kafkaTemplate);
configurer.setTransactionManager(this.transactionManager);
configurer.setRebalanceListener(this.rebalanceListener);
configurer.setErrorHandler(this.errorHandler);
configurer.setBatchErrorHandler(this.batchErrorHandler);
configurer.setAfterRollbackProcessor(this.afterRollbackProcessor);
configurer.setRecordInterceptor(this.recordInterceptor);
return configurer;
}
@Bean
@ConditionalOnMissingBean(name = "kafkaListenerContainerFactory")
ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<?, ?> kafkaListenerContainerFactory(
ConcurrentKafkaListenerContainerFactoryConfigurer configurer,
ObjectProvider<ConsumerFactory<Object, Object>> kafkaConsumerFactory) {
ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<Object, Object> factory =
new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
configurer.configure(factory, kafkaConsumerFactory
.getIfAvailable(() ->
new DefaultKafkaConsumerFactory<>(this.properties.buildConsumerProperties())));
return factory;
}
4.3 自定义容器工厂实例代码示例:
@Autowired
private KafkaProperties properties;
@Bean("batchContainerFactory")
public ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<?, ?> listenerContainer() {
ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<?, ?> container =
new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
Map<String, Object> stringObjectMap = this.properties.buildConsumerProperties();
stringObjectMap.put("enable.auto.commit", false);
container.setConsumerFactory(new DefaultKafkaConsumerFactory<>(stringObjectMap));
// 没有topic是否禁止系统启动
container.setMissingTopicsFatal(true);
// 并发
container.setConcurrency(1);
// 批量接收
container.setBatchListener(true);
// 如果消息队列中没有消息,等待timeout毫秒后,调用poll()方法。
container.getContainerProperties().setPollTimeout(5000);
// 设置提交偏移量的方式, MANUAL_IMMEDIATE 表示消费一条提交一次;MANUAL表示批量提交一次
container.getContainerProperties().setAckMode(ContainerProperties.AckMode.MANUAL_IMMEDIATE);
// 设置kafka 异常重试次数 第一个参数等待重试时间,第二个参数数提交次数,这里设置不重试,默认重试10次 抛出异常后调用
// factory.setCommonErrorHandler(new DefaultErrorHandler(new FixedBackOff(1000L, 0L)));
return container;
}
@KafkaListener(id = "4444", groupId = "demo-group2", topics = Constants.TOPIC, containerFactory = "batchContainerFactory")
public void listen4(List<ConsumerRecord> list, Acknowledgment acknowledgment) {
LOGGER.info("4444收到消息" + list.size());
acknowledgment.acknowledge();
}
五、吞吐量
如下,这里我只列出了影响本例的几条参数。
spring:
kafka:
consumer:
enable-auto-commit: true
# max-poll-records: 20
listener:
ack-mode: batch
type: batch
concurrency: 5
如果设置spring.kafka.listener.concurrency为5,共两个消费者,Topic名为"COLA",共8个分区。代码如下。
@KafkaListener(id = "4444", groupId = "demo-group2", topics = "COLA")
public void listen4(List<String> msgData) {
LOGGER.info("收到消息" + msgData);
}
@KafkaListener(id = "5555", groupId = "demo-group2", topics = "COLA")
public void listen5(List<String> msgData) {
LOGGER.info("收到消息" + msgData);
}
@Bean
public NewTopic newTopic() {
return new NewTopic(Constants.TOPIC, 8, (short) 1);
}
系统每个消费者都创建了5个线程,共10个线程。换句话说,每个消费者实例(@KafkaListener标记的方法)同时都会有5个线程在跑。每个线程接收的分区都不一样。
另外,这两个消费者属于同一个组,Topic只有8个分区,2个消费者共10个线程,一个线程消费一个分区,所以必然有两个线程最后属于空闲状态。
从实际结果上来看(下面的日志),没想到系统为id="4444"的消费者实际只分配到了3个分区,有两个线程处于空闲状态。id="5555"的消费者达到了预期,共消费了5个分区,分配到了5个线程!
[4444-2-C-1]: demo-group2: partitions assigned: []
[4444-3-C-1]: demo-group2: partitions assigned: []
[4444-4-C-1]: demo-group2: partitions assigned: [COLA-1]
[4444-1-C-1]: demo-group2: partitions assigned: [COLA-7]
[5555-2-C-1]: demo-group2: partitions assigned: [COLA-3]
[5555-4-C-1]: demo-group2: partitions assigned: [COLA-5]
[5555-3-C-1]: demo-group2: partitions assigned: [COLA-4]
[4444-0-C-1]: demo-group2: partitions assigned: [COLA-6]
[5555-0-C-1]: demo-group2: partitions assigned: [COLA-0]
[5555-1-C-1]: demo-group2: partitions assigned: [COLA-2]
六、 结论:
concurrency值对应@KafkaListener的消费者实例线程数目,如果concurrency数量大于partition数量,多出的部分分配不到partition,会被闲置。 文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-821931.html
设置的并发量不能大于partition的数量,如果需要提高吞吐量,可以通过增加partition的数量达到快速提升吞吐量的效果。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-821931.html
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