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本文由来，有一个需求要在浏览器输入Kafka topic，消费组提交后自动开启消费，这个做起来比较简单，同事使用了Kafka 驱动包很快速完成这个。我突然想到能不能通过Spring Kafka自身框架完成这个功能，不使用底层驱动包来自做呢。而引出分析整个Spring Kafka 如何实现注解消费信息，调用方法的。并且最后通过几个简单的代码完成上面小需求。
源码解析
EnableKafka入口
kafka 模块的开始先从@EnableKafka 上@Import(KafkaListenerConfigurationSelector.class)
@Override
public String[] selectImports(AnnotationMetadata importingClassMetadata) {
return new String[] { KafkaBootstrapConfiguration.class.getName() };
}
接着继续看下KafkaBootstrapConfiguration类
public class KafkaBootstrapConfiguration implements ImportBeanDefinitionRegistrar {
@Override
public void registerBeanDefinitions(AnnotationMetadata importingClassMetadata, BeanDefinitionRegistry registry) {
if (!registry.containsBeanDefinition(
KafkaListenerConfigUtils.KAFKA_LISTENER_ANNOTATION_PROCESSOR_BEAN_NAME)) {
registry.registerBeanDefinition(KafkaListenerConfigUtils.KAFKA_LISTENER_ANNOTATION_PROCESSOR_BEAN_NAME,
new RootBeanDefinition(KafkaListenerAnnotationBeanPostProcessor.class));
}
if (!registry.containsBeanDefinition(KafkaListenerConfigUtils.KAFKA_LISTENER_ENDPOINT_REGISTRY_BEAN_NAME)) {
registry.registerBeanDefinition(KafkaListenerConfigUtils.KAFKA_LISTENER_ENDPOINT_REGISTRY_BEAN_NAME,
new RootBeanDefinition(KafkaListenerEndpointRegistry.class));
}
}
}
使用BeanDefinitionRegistry 将class 转换成beanDefinition，注册到beanDefinitionMap 容器中，容器会统一将Map Class全部进行实例化，其实就是将这个交给Spring 初始化。
image.png
KafkaListenerAnnotationBeanPostProcessor 解析
下面看下kafka核心处理类KafkaListenerAnnotationBeanPostProcessor 如何解析@KafkaListener 注解，postProcessAfterInitialization 在bean 实例化后调用方法，对bean 进行增强。
public Object postProcessAfterInitialization(final Object bean, final String beanName) throws BeansException {
if (!this.nonAnnotatedClasses.contains(bean.getClass())) {
//如果此时bean可能是代理类，则获取原始class ，否则直接class
Class targetClass = AopUtils.getTargetClass(bean);
//这时类上去找@KafkaListener ，因为在class 上可能出现多种复杂情况，这个方法封装一系列方法能包装找到注解
//这里可能存在子父类同时使用注解，所有只有找到一个就进行对应方法处理
Collection classLevelListeners = findListenerAnnotations(targetClass);
final boolean hasClassLevelListeners = classLevelListeners.size() > 0;
final List multiMethods = new ArrayList<>();
//从方法上找注解，找到方法放到map中，Method 当作key
Map> annotatedMethods = MethodIntrospector.selectMethods(targetClass,
(MethodIntrospector.MetadataLookup>) method -> {
Set listenerMethods = findListenerAnnotations(method);
return (!listenerMethods.isEmpty() ? listenerMethods : null);
});
if (hasClassLevelListeners) { //如果类上有注解的话，都有搭配@KafkaHandler使用的，方法上找这个注解
Set methodsWithHandler = MethodIntrospector.selectMethods(targetClass,
(ReflectionUtils.MethodFilter) method ->
AnnotationUtils.findAnnotation(method, KafkaHandler.class) != null);
multiMethods.addAll(methodsWithHandler);
}
if (annotatedMethods.isEmpty()) { //将解析过class 缓存起来
this.nonAnnotatedClasses.add(bean.getClass());
else {
// Non-empty set of methods
for (Map.Entry> entry : annotatedMethods.entrySet()) {
Method method = entry.getKey();
for (KafkaListener listener : entry.getValue()) {
processKafkaListener(listener, method, bean, beanName); //方法监听处理的逻辑
}
}
this.logger.debug(() -> annotatedMethods.size() + " @KafkaListener methods processed on bean '"
+ beanName + "': " + annotatedMethods);
}
if (hasClassLevelListeners) {
processMultiMethodListeners(classLevelListeners, multiMethods, bean, beanName); //KafkaHandler 处理逻辑
}
}
return bean;
}
@kafkaListener其实可以作用于Class 上的，搭配着@KafkaHandler一起使用，那怎么样使用呢，我用一个简单例子展示下。
@KafkaListener(topics = "${topic-name.lists}",groupId = "${group}",concurrency = 4)
public class Kddk {
@KafkaHandler
public void user(User user){
}
@KafkaHandler
public void std(Dog dog){
}
}
消费信息不同对象区分进行处理，省去对象转换的麻烦，我暂时想到场景就是这些，平常很少有这些。这个实现原理我就不深入分析了
protected void processKafkaListener(KafkaListener kafkaListener, Method method, Object bean, String beanName) {
//如果方法刚好被代理增强了，返回原始class 方法
Method methodToUse = checkProxy(method, bean);
MethodKafkaListenerEndpoint endpoint = new MethodKafkaListenerEndpoint<>();
endpoint.setMethod(methodToUse);
String beanRef = kafkaListener.beanRef();
this.listenerScope.addListener(beanRef, bean);
String[] topics = resolveTopics(kafkaListener);
TopicPartitionOffset[] tps = resolveTopicPartitions(kafkaListener);
//这个方法是判断方法上是否有@RetryableTopic 注解，有的话则放回true，注册到KafkaListenerEndpointRegistry
if (!processMainAndRetryListeners(kafkaListener, bean, beanName, methodToUse, endpoint, topics, tps)) {
//解析@kafkaListener 属性，设置到endpoint ，注册到KafkaListenerEndpointRegistry
processListener(endpoint, kafkaListener, bean, beanName, topics, tps);
}
this.listenerScope.removeListener(beanRef);
}
protected void processListener(MethodKafkaListenerEndpoint endpoint, KafkaListener kafkaListener,
Object bean, String beanName, String[] topics, TopicPartitionOffset[] tps) {
processKafkaListenerAnnotationBeforeRegistration(endpoint, kafkaListener, bean, topics, tps);
String containerFactory = resolve(kafkaListener.containerFactory());
KafkaListenerContainerFactory listenerContainerFactory = resolveContainerFactory(kafkaListener, containerFactory, beanName);
//这里主要核心了，解析完成后，注册到KafkaListenerEndpointRegistry 中，等待下一步操作了
this.registrar.registerEndpoint(endpoint, listenerContainerFactory);
processKafkaListenerEndpointAfterRegistration(endpoint, kafkaListener);
}
类名MethodKafkaListenerEndpoint 都可以理解成端点对象，简单地说，端点是通信通道的一端。可以理解这个端点连接业务方法和kafka 信息之间的通信端点。
@RetryableTopic 是spring kafka 2.7 后出的一个注解，主要作用就是在消费kafka信息时出现消费异常时，失败重试而出现死信信息的处理，由于Kafka内部并没有死信队列或者死信信息这类东西。Spring 自己搞出来一个DLT topics (Dead-Letter Topic),意思就是当消费信息失败到达一定次数时，会将信息发送到指定DLT topic 中。注解可以设置重试次数、重试时间、故障异常、失败策略等等。
其实这个processMainAndRetryListeners 方法跟下面processListener 作用差不多，都有解析注解内容，然后调用KafkaListenerEndpointRegistry.registerEndpoint 方法。
KafkaListenerEndpointRegistry 主要由Spring 容器创建，用于实例化MessageListenerContainer
KafkaListenerEndpointRegistrar主要代码new创建，并没有交给spring容器管理，用于帮助bean 注册到KafkaListenerEndpointRegistry中
这个两个类类名特别相似，在分析源码时被搞到晕头转向，分清楚后其实就挺简单了，这个类名搞混上浪费不算时间去理解。
注册endpoint
public void registerEndpoint(KafkaLiEstenerEndpoint endpoint, @Nullable KafkaListenerContainerFactory factory) {
// Factory may be null, we defer the resolution right before actually creating the container
// 这个只是一个内部类，用来装两个对象的，没有任何实现意义，factory 实际可能为空，这里使用延时创建解析这个问题
KafkaListenerEndpointDescriptor descriptor = new KafkaListenerEndpointDescriptor(endpoint, factory);
synchronized (this.endpointDescriptors) {
//这个 startImmediately 并没有被初始化，这里一定是false，当被设置true，会直接创建监听器容器，这时应该是spring 容器已经初始化完成了
if (this.startImmediately) { // Register and start immediately
this.endpointRegistry.registerListenerContainer(descriptor.endpoint,
resolveContainerFactory(descriptor), true);
}
else {
this.endpointDescriptors.add(descriptor);
}
}
}
这里为什么有一个startImmediately开关呢，这里只是将endpoint 放入容器集中保存起来，等到全部添加完成后，使用Spring InitializingBean接口afterPropertiesSet 方法进行基础注册启动，这是利用了Spring bean 生命周期方法来触发，如果是Spring 完全启动完成后，那添加进来endpoint就是不能启动的了，所以相当于一个阈值开关，开启后立即启动。
下面看下调用KafkaListenerEndpointRegistrar.afterPropertiesSet 来开启各大endpoint 运行。
@Override
public void afterPropertiesSet() {
registerAllEndpoints();
}
protected void registerAllEndpoints() {
synchronized (this.endpointDescriptors) {
for (KafkaListenerEndpointDescriptor descriptor : this.endpointDescriptors) {
if (descriptor.endpoint instanceof MultiMethodKafkaListenerEndpoint //只有使用@KafkaHandler 才会生成这个对象
&& this.validator != null) {
((MultiMethodKafkaListenerEndpoint) descriptor.endpoint).setValidator(this.validator);
}
//通过endpoint ,containerFactory 创建信息容器MessageListenerContainer
this.endpointRegistry.registerListenerContainer(
descriptor.endpoint, resolveContainerFactory(descriptor));
}
//全部处理完成了，就可以开启start启动按钮，让新增进来立即启动
this.startImmediately = true; // trigger immediate startup
}
}
//获取内部类KafkaListenerContainerFactory 具体实例，在延时启动时，可能存在空，这时可以使用Spring 内部默认
// 如果注解上已经备注了要使用ContainerFactory 则使用自定义，为空则使用默认ConcurrentKafkaListenerContainerFactory
private KafkaListenerContainerFactory resolveContainerFactory(KafkaListenerEndpointDescriptor descriptor) {
if (descriptor.containerFactory != null) {
return descriptor.containerFactory;
}
else if (this.containerFactory != null) {
return this.containerFactory;
}
else if (this.containerFactoryBeanName != null) {
Assert.state(this.beanFactory != null, "BeanFactory must be set to obtain container factory by bean name");
this.containerFactory = this.beanFactory.getBean(
this.containerFactoryBeanName, KafkaListenerContainerFactory.class);
return this.containerFactory; // Consider changing this if live change of the factory is required
}
else {
//.....
}
}
MessageListenerContainer
看下KafkaListenerEndpointRegistry.registerListenerContainer 方法如何生成信息监听器的。
public void registerListenerContainer(KafkaListenerEndpoint endpoint, KafkaListenerContainerFactory factory) {
registerListenerContainer(endpoint, factory, false);
}
public void registerListenerContainer(KafkaListenerEndpoint endpoint, KafkaListenerContainerFactory factory,
boolean startImmediately) {
String id = endpoint.getId();
Assert.hasText(id, "Endpoint id must not be empty");
synchronized (this.listenerContainers) {
Assert.state(!this.listenerContainers.containsKey(id),
"Another endpoint is already registered with id '" + id + "'");
//创建监听器容器
MessageListenerContainer container = createListenerContainer(endpoint, factory);
//使用map 将实例化容器保存起来，key就是 @KafkaListener id ，这个就是所谓的beanName
this.listenerContainers.put(id, container);
ConfigurableApplicationContext appContext = this.applicationContext;
String groupName = endpoint.getGroup();
//如果注解中有设置自定义监听组，这时需要获取到监听组实例，将监听器容器装起来
if (StringUtils.hasText(groupName) && appContext != null) {
//省略部分内容
}
if (startImmediately) { //如果是立即启动，这时需要手动调用监听器start 方法
startIfNecessary(container);
}
}
}
protected MessageListenerContainer createListenerContainer(KafkaListenerEndpoint endpoint,
KafkaListenercContainerFactory factory) {
//监听器被创建了
MessageListenerContainer listenerContainer = factory.createListenerContainer(endpoint);
if (listenerContainer instanceof InitializingBean) { //这时spring 容器已经初始化完成了，生命周期方法不会再执行了，这里显式调用它
try {
((InitializingBean) listenerContainer).afterPropertiesSet();
}
catch (Exception ex) {
throw new BeanInitializationException("Failed to initialize message listener container", ex);
}
}
int containerPhase = listenerContainer.getPhase();
if (listenerContainer.isAutoStartup() &&
containerPhase != AbstractMessageListenerContainer.DEFAULT_PHASE) { // a custom phase value
if (this.phase != AbstractMessageListenerContainer.DEFAULT_PHASE && this.phase != containerPhase) {
throw new IllegalStateException("Encountered phase mismatch between container "
+ "factory definitions: " + this.phase + " vs " + containerPhase);
}
this.phase = listenerContainer.getPhase();
}
return listenerContainer;
}
private void startIfNecessary(MessageListenerContainer listenerContainer) {
// contextRefreshed Spring 完全启动完成true
if (this.contextRefreshed || listenerContainer.isAutoStartup()) {
listenerContainer.start();
}
}
主要就是通过KafkaListenercContainerFactory 信息监听工厂来创建监听器MessageListenerContainer ，通过继承了SmartLifecycle。SmartLifecycle接口是Spring 在初始化完成后，根据接口isAutoStartup() 返回值是否实现该接口的类中对应的start()。Spring 当spring 完全初始化完成后，SmartLifecycle 接口就不会被Spring 调用执行，这时就需要手动执行start 方法，所以startIfNecessary 方法才会判断容器已经启动完成了。
MessageListenerContainer
public C createListenerContainer(KafkaListenerEndpoint endpoint) {
C instance = createContainerInstance(endpoint);
JavaUtils.INSTANCE
.acceptIfNotNull(endpoint.getId(), instance::setBeanName);
if (endpoint instanceof AbstractKafkaListenerEndpoint) {
//配置kafka 设置，因为像信息消费提交ack，信息消费批量这些设置都是通过配置设定的，这些信息都在factory保存着，这时将配置信息设置给endpoint
configureEndpoint((AbstractKafkaListenerEndpoint) endpoint);
}
//这里是核心，将注解声明bean method 创建成MessagingMessageListenerAdapter 信息监听适配器，在将适配器初始化参数去创建信息监听器，交给instance
endpoint.setupListenerContainer(instance, this.messageConverter);
//将concurrency 并发数设置上
initializeContainer(instance, endpoint);
//自定义配置
customizeContainer(instance);
return instance;
}
这时kafka 配置信息、@KafkaListener 信息、消费方法、bean 已经全部设置createListenerContainer，这时监听器容器就可以启动kafka 拉取信息，调用方法进行处理了。
直接从信息监听器ConcurrentMessageListenerContainer启动方法开始
public final void start() {
checkGroupId();
synchronized (this.lifecycleMonitor) {
if (!isRunning()) { //监听状态，测试还没有开始监听，所以监听状态应该为false
Assert.state(this.containerProperties.getMessageListener() instanceof GenericMessageListener,
() -> "A " + GenericMessageListener.class.getName() + " implementation must be provided");
//抽象方法，由子类去实现
doStart();
}
}
}
@Override
protected void doStart() {
if (!isRunning()) {
//topic 正则匹配，根据规则去匹配sever所有topic，没有则抛出异常
checkTopics();
ContainerProperties containerProperties = getContainerProperties();
//已经获取到消费组的分区和offset
TopicPartitionOffset[] topicPartitions = containerProperties.getTopicPartitions();
if (topicPartitions != null && this.concurrency > topicPartitions.length) {
// 当 concurrency 并发数超过分区时，这里会打印警告日志
this.logger.warn(() -> "When specific partitions are provided, the concurrency must be less than or "
+ "equal to the number of partitions; reduced from " + this.concurrency + " to "
+ topicPartitions.length);
//注意这里，强制将并发数改成最大分数，在设置消费并发时，不用担心分区数量并发超过
this.concurrency = topicPartitions.length;
}
setRunning(true); //开始监听
//concurrency 就是创建容器时，从@KafkaListener 解析处理的并发数
// 可以看出并发数控制着 KafkaMessageListenerContainer 实例产生
for (int i = 0; i < this.concurrency; i++) {
//创建 KafkaMessageListenerContainer 对象
KafkaMessageListenerContainer container =
constructContainer(containerProperties, topicPartitions, i);
//配置监听器容器拦截器、通知这些，如果没有配置默认都是null
configureChildContainer(i, container);
if (isPaused()) {
container.pause();
}
container.start(); //启动任务
//因为所有消费现场都是同一个容器创建的，当要停止某个消费topic，需要对containers进行操作
this.containers.add(container);
}
}
}
private KafkaMessageListenerContainer constructContainer(ContainerProperties containerProperties,
@Nullable TopicPartitionOffset[] topicPartitions, int i) {
KafkaMessageListenerContainer container;
if (topicPartitions == null) {
container = new KafkaMessageListenerContainer<>(this, this.consumerFactory, containerProperties); // NOSONAR
}
else { //如果存在分区，每一个消费都有平分分区
container = new KafkaMessageListenerContainer<>(this, this.consumerFactory, // NOSONAR
containerProperties, partitionSubset(containerProperties, i));
}
return container;
}
看到了@KafkaListener 并发数如何实现的，并且并发数不能超过分区数的，如果并发数小于分区数，则会出现平分的情况，可能会让一个消费占有多个分区情况。这里在创建KafkaMessageListenerContainer 去对Kafka topic 进行消费。
KafkaMessageListenerContainer
因为KafkaMessageListenerContainer和ConcurrentMessageListenerContainer都是通过extends AbstractMessageListenerContainer 重写doStart()开启任务，直接看见doStart就可以知道程序入口了。
protected void doStart() {
if (isRunning()) {
return;
}
if (this.clientIdSuffix == null) { // stand-alone container
checkTopics();
}
ContainerProperties containerProperties = getContainerProperties();
//检查是否非自动ack，在org.springframework.kafka.listener.ContainerProperties.AckMode 有多种模式
checkAckMode(containerProperties);
//
Object = containerProperties.getMessageListener();
//任务执行器，看起俩像一个线程池Executor ，本质上是直接使用Thread来启动任务的
AsyncListenableTaskExecutor consumerExecutor = containerProperties.getConsumerTaskExecutor();
if (consumerExecutor == null) {
consumerExecutor = new SimpleAsyncTaskExecutor(
(getBeanName() == null ? "" : getBeanName()) + "-C-");
containerProperties.setConsumerTaskExecutor(consumerExecutor);
}
GenericMessageListener listener = (GenericMessageListener) messageListener;
//这个一个枚举类，根据类型生成type，type 标记着如何处理kafka 信息，有批量的、单条的、手动提交、自动提交
ListenerType listenerType = determineListenerType(listener);
//ListenerConsumer 内部类，有关Kafka 任何信息都可以直接去取的
this.listenerConsumer = new ListenerConsumer(listener, listenerType);
setRunning(true); //设置运行状态
this.startLatch = new CountDownLatch(1);
this.listenerConsumerFuture = consumerExecutor
.submitListenable(this.listenerConsumer);//启动线程
try {
if (!this.startLatch.await(containerProperties.getConsumerStartTimeout().toMillis(), TimeUnit.MILLISECONDS)) {
this.logger.error("Consumer thread failed to start - does the configured task executor "
+ "have enough threads to support all containers and concurrency?");
publishConsumerFailedToStart();
}
}
catch (@SuppressWarnings(UNUSED) InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
}
在这里主要逻辑就是启动线程去去处理kafka 信息拉取。我们直接去看ListenerConsumer run() 就行了。
@Override // NOSONAR complexity
public void run() {
ListenerUtils.setLogOnlyMetadata(this.containerProperties.isOnlyLogRecordMetadata());
//向spring容器发布事件
publishConsumerStartingEvent();
this.consumerThread = Thread.currentThread();
setupSeeks();
KafkaUtils.setConsumerGroupId(this.consumerGroupId);
this.count = 0;
this.last = System.currentTimeMillis();
//从kafka 获取消费组 分区 offset，保存起来
initAssignedPartitions();
//发布事件
publishConsumerStartedEvent();
Throwable exitThrowable = null;
while (isRunning()) {
try {
//核心 拉取信息和 调用方法去处理信息
pollAndInvoke();
}
//省略
pollAndInvoke 这个方法就是拉取信息和处理的过程了，方法太繁琐了，无非就是如何去调用endpoint 生成信息处理器，并且将参数注入方法中。
总结
image.png
结合上面图，简单总结下Spring Kafka 如何通过一个简单注解实现对方法消费信息的。首先通过Spring 前置处理器机制使用KafkaListenerAnnotationBeanPostProcessor 扫描所有已经实例化的bean，找出带有@KafkaListener bean 和方法，解析注解的内容设置到MethodKafkaListenerEndpoint，并且注册到KafkaListenerEndpointRegistry，有它统一保存起来，等到执行前置处理器统一将KafkaListenerEndpointRegistry保存起来的enpoint，注册到KafkaListenerEndpointRegistrar,根据enpoint生成ConcurrentMessageListenerContainer，在根据并发数去生成对应数量的KafkaMessageListenerContainer，最后使用Thread 异步启动Kafka 信息拉去，调用bean 方法进行处理。
还理解了topic 分区和并发数如何关联的，还知道kafka消费是可控制的，处理Kafka信息方法，返回值可以被推送到另一个topic的、也是第一次知道有@RetryableTopic 重试机制，还有DLT 死信topic。如果不是看源码分析，平常工作场景估计很少用得上这些。现在看源码多了，越来越有感觉查看代码更能加深你对框架学习，心得。
动态订阅
看了这么多代码，对照处理器CV下就，简单版动态监听就可以实现了
@Component
public class ListenerMessageCommand implements CommandLineRunner {
@Autowired
private Cusmotd cusmotd;
@Autowired
private KafkaListenerEndpointRegistry endpointRegistry;
@Autowired
private KafkaListenerContainerFactory kafkaListenerContainerFactory;
private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ListenerMessageCommand.class);
@Override
public void run(String... args) throws Exception {
MethodKafkaListenerEndpoint endpoint = new MethodKafkaListenerEndpoint<>();
endpoint.setBean(cusmotd);
Method method = ReflectionUtils.findMethod(cusmotd.getClass(), "dis", ConsumerRecord.class);
endpoint.setMethod(method);
endpoint.setMessageHandlerMethodFactory(new DefaultMessageHandlerMethodFactory());
endpoint.setId("tk.shengyifeng.custom#1");
endpoint.setGroupId("test");
endpoint.setTopicPartitions(new TopicPartitionOffset[0]);
endpoint.setTopics("skdsk");
endpoint.setClientIdPrefix("comuserd_");
endpoint.setConcurrency(1);
endpointRegistry.registerListenerContainer(endpoint,kafkaListenerContainerFactory,true);
logger.info("register...............");
}
}
我们看过完整代码，知道监听动作是由KafkaListenerContainerFactory创建后，调用实例start 方法开始的，并且我们还能拿到监听容器对象，可以调用对象各式API，可以动态停止对topic消费哦。
@RestController
@RequestMapping("kafka")
public class KafkaController {
@Autowired
private Cusmotd cusmotd;
@Autowired
private KafkaListenerContainerFactory kafkaListenerContainerFactory;
private Map containerMap = new ConcurrentReferenceHashMap<>();
@GetMapping("start/topic")
public void startTopic(String topicName,String groupName){
MethodKafkaListenerEndpoint endpoint = new MethodKafkaListenerEndpoint<>();
endpoint.setBean(cusmotd);
Method method = ReflectionUtils.findMethod(cusmotd.getClass(), "dis", ConsumerRecord.class);
endpoint.setMethod(method);
endpoint.setMessageHandlerMethodFactory(new DefaultMessageHandlerMethodFactory());
endpoint.setId("tk.shengyifeng.custom#1");
endpoint.setGroupId(groupName);
endpoint.setTopicPartitions(new TopicPartitionOffset[0]);
endpoint.setTopics(topicName);
endpoint.setClientIdPrefix("comuserd_");
endpoint.setConcurrency(1);
MessageListenerContainer listenerContainer = kafkaListenerContainerFactory.createListenerContainer(endpoint);
listenerContainer.start();
containerMap.put(topicName,listenerContainer);
}
@GetMapping("stop/topic")
public void stopTopic(String topicName){
if (containerMap.containsKey(topicName))
containerMap.get(topicName).stop();
}
}
这个简单http接口，通过接口方式支持对外扩容的方式动态订阅频道，并且支持已经订阅topic消费停下来。
使用@kafkaListener 声明方法消费的同学不用羡慕的，Spring 提供机制可以去获取MessageListenerContainer，上面代码分析我们知道了KafkaListenerEndpointRegistry内部的listenerContainers 会保存所有container实例，并且提供外部方法根据id去获取对象，而且KafkaListenerEndpointRegistry还是有spring 进行实例化的，所以....
为了方便获取id简单，可以在使用注解时，手动指定id 值，如果没有指定则id，默认生成规则是org.springframework.kafka.KafkaListenerEndpointContainer# + 自增长
SpringBoot 自动配置
大家可能好奇，Spring boot中Kafka配置信息如何给kafkaListenerContainerFactory，因为它是通过Spring 容器初始化的，源码中并没有看见带有构造器的参数注入。想要具体了解，只有看KafkaAnnotationDrivenConfiguration，ConcurrentKafkaListenerContainerFactoryConfigurer
@Configuration(proxyBeanMethods = false)
@ConditionalOnClass(EnableKafka.class)
class KafkaAnnotationDrivenConfiguration {
private final KafkaProperties properties;
private final RecordMessageConverter messageConverter;
private final RecordFilterStrategy recordFilterStrategy;
private final BatchMessageConverter batchMessageConverter;
private final KafkaTemplate kafkaTemplate;
private final KafkaAwareTransactionManager transactionManager;
private final ConsumerAwareRebalanceListener rebalanceListener;
private final ErrorHandler errorHandler;
private final BatchErrorHandler batchErrorHandler;
private final AfterRollbackProcessor afterRollbackProcessor;
private final RecordInterceptor recordInterceptor;
KafkaAnnotationDrivenConfiguration(KafkaProperties properties,
ObjectProvider messageConverter,
ObjectProvider> recordFilterStrategy,
ObjectProvider batchMessageConverter,
ObjectProvider> kafkaTemplate,
ObjectProvider> kafkaTransactionManager,
ObjectProvider rebalanceListener, ObjectProvider errorHandler,
ObjectProvider batchErrorHandler,
ObjectProvider> afterRollbackProcessor,
ObjectProvider> recordInterceptor) {
this.properties = properties;
this.messageConverter = messageConverter.getIfUnique();
this.recordFilterStrategy = recordFilterStrategy.getIfUnique();
this.batchMessageConverter = batchMessageConverter
.getIfUnique(() -> new BatchMessagingMessageConverter(this.messageConverter));
this.kafkaTemplate = kafkaTemplate.getIfUnique();
this.transactionManager = kafkaTransactionManager.getIfUnique();
this.rebalanceListener = rebalanceListener.getIfUnique();
this.errorHandler = errorHandler.getIfUnique();
this.batchErrorHandler = batchErrorHandler.getIfUnique();
this.afterRollbackProcessor = afterRollbackProcessor.getIfUnique();
this.recordInterceptor = recordInterceptor.getIfUnique();
}
作为其实Spring Boot自动配置原理就是由spring-boot-autoconfigure 包编码实现的，在根据@ConditionalOnClass 注解来决定是否启动配置类，所以当你引入对应pox时，就会启动配置类了，配置信息会注入到KafkaProperties对象中，然后将properties 设置到工厂对象，实例化对象交给spring 容器，你会发现大多数自动配置都是这样套路。