Kafka消费者——结合spring开发

标签：key   0ms   util   pre   scan   xmlns   while   res   xmla   

Kafka消费者端

可靠性保证

作为消费端，消费数据需要考虑的是：

1、不重复消费消息

2、不缺失消费消息

自动提交 offset 的相关参数：

enable.auto.commit： 是否开启自动提交 offset 功能(true)
auto.commit.interval.ms： 自动提交 offset 的时间间隔 (1000ms = 1s)

手动提交offset 的相关参数：

enable.auto.commit： 是否开启自动提交 offset 功能(false)

异步提交也个缺点，那就是如果服务器返回提交失败，异步提交不会进行重试。相比较起来，同步提交会进行重试直到成功或者最后抛出异常给应用。异步提交没有实现重试是因为，如果同时存在多个异步提交，进行重试可能会导致位移覆盖。举个例子，假如我们发起了一个异步提交commitA，此时的提交位移为2000，随后又发起了一个异步提交commitB且位移为3000；commitA提交失败但commitB提交成功，此时commitA进行重试并成功的话，会将实际上将已经提交的位移从3000回滚到2000，导致消息重复消费。

虽然同步提交 offset 更可靠一些，但是由于其会阻塞当前线程，直到提交成功。因此吞吐量会收到很大的影响。因此更多的情况下，会选用异步提交 offset 的方式。

无论是同步提交还是异步提交 offset，都有可能会造成数据的漏消费或者重复消费。先提交 offset 后消费，有可能造成数据的漏消费；而先消费后提交 offset，有可能会造成数据的重复消费 。所以，在保证数据完整性的前提下，选择同步提交同时尽量能在消费端进行消息去重的操作。

spring-kafka消费者端

spring-consumer.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
       xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
    http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
    http://www.springframework.org/schema/context
    http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd
    http://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop.xsd">

    <context:component-scan base-package="listener" />
    <!--<context:component-scan base-package="concurrent" />-->


    <bean id="consumerProperties" class="java.util.HashMap">
        <constructor-arg>
            <map>
                <!--broker集群-->
                <entry key="bootstrap.servers" value="192.168.25.10:9092,192.168.25.11:9092,192.168.25.12:9092"/>
                <!--groupid-->
                <entry key="group.id" value="group1"/>
                <!--
                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
                -->
                <entry key="auto.offset.reset" value="earliest "/>
                <!--自动提交-->
                <entry key="enable.auto.commit" value="false"/>
                <!--自动提交重试等待时间-->
                <entry key="auto.commit.interval.ms" value="1000"/>
                <!--检测消费者故障的超时-->
                <entry key="session.timeout.ms" value="30000"/>
                <!--key反序列化-->
                <entry key="key.deserializer" value="org.apache.kafka.common.serialization.IntegerDeserializer"/>
                <!--value反序列化-->
                <entry key="value.deserializer" value="org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"/>
            </map>
        </constructor-arg>
    </bean>
    <!--consumer工厂-->
    <bean id="consumerFactory" class="org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaConsumerFactory">
        <constructor-arg>
            <ref bean="consumerProperties"/>
        </constructor-arg>
    </bean>
    <bean id="containerProperties" class="org.springframework.kafka.listener.config.ContainerProperties">
        <constructor-arg  >
            <list>
                <value>topic1</value>
                <value>topic2</value>
            </list>
        </constructor-arg>
        <property name="messageListener" ref="kafkaConsumerListener"/>
        <property name="pollTimeout" value="1000"/>
        <property name="AckMode" value="MANUAL"/>
    </bean>

    <bean id="messageListenerContainer" class="org.springframework.kafka.listener.KafkaMessageListenerContainer" >
        <constructor-arg ref="consumerFactory"/>
        <constructor-arg ref="containerProperties"/>
    </bean>

    <!-- 并发消息监听容器，执行doStart()方法 -->
<!--    <bean id="messageListenerContainer" class="org.springframework.kafka.listener.ConcurrentMessageListenerContainer" init-method="doStart" >
        <constructor-arg ref="consumerFactory" />
        <constructor-arg ref="containerProperties" />
        &lt;!&ndash;#消费监听器容器并发数&ndash;&gt;
        &lt;!&ndash;concurrency = 3&ndash;&gt;
        <property name="concurrency" value="3" />
    </bean>-->
</beans>

AckMode
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_TIMEackTime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

KafkaConsumerListener类

(同步提交)

@Component
public class KafkaConsumerListener implements AcknowledgingMessageListener<String, String> {
    @Override
    public void onMessage(ConsumerRecord<String, String> stringStringConsumerRecord, Acknowledgment acknowledgment) {
        System.out.printf("offset= %d, key= %s, value= %s,topic= %s,partition= %s\n",
                stringStringConsumerRecord.offset(),
                stringStringConsumerRecord.key(),
                stringStringConsumerRecord.value(),
                stringStringConsumerRecord.topic(),
                stringStringConsumerRecord.partition());
                acknowledgment.acknowledge();
    }
}

测试

    @Test
    public  void consumer() {
        ApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("listener.xml");
        System.out.printf("启动listener");
        while (true) {

        }
    }

结果：

offset= 57, key= null, value= 2019-11-19 03:40:45,topic= topic1,partition= 0
offset= 4929, key= null, value= 2019-11-19 03:40:47,topic= topic2,partition= 2

kafka消费者如何才能从头开始消费某个topic的全量数据

消费者要从头开始消费某个topic的全量数据，需要满足2个条件（spring-kafka）：

（1）使用一个全新的"group.id"（就是之前没有被任何消费者使用过）;

（2）指定"auto.offset.reset"参数的值为earliest；

对应的spring-kafka消费者客户端配置参数为：

<!-- 指定消费组名 -->
<entry key="group.id" value="fg11"/>
<!-- 从何处开始消费,latest 表示消费最新消息,earliest 表示从头开始消费,none表示抛出异常,默认latest -->
<entry key="auto.offset.reset" value="earliest"/>

Kafka消费者——结合spring开发

标签：key   0ms   util   pre   scan   xmlns   while   res   xmla   

原文地址：https://www.cnblogs.com/luckyhui28/p/12003650.html