kafka原理五之springboot 集成批量消费
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前言
一、新建一个maven工程，添加kafka依赖
二、yaml配置文件
三、消息消费
手动提交非批量消费
String 类型接入
使用注解方式获取消息头、消息体
手动提交批量消费
ConsumerRecord类接收
String类接收
使用注解方式获取消息头、消息体，则也是使用 List 来接收：
并发消费
配置类方式
四、Kafka参数调优
一、Consumer参数说明
二、Kafka消息积压、消费能力不足怎么解决？
三、Kafka消费者如何进行流控？
前言
由于 Kafka 的写性能非常高，因此项目经常会碰到 Kafka 消息队列拥堵的情况。遇到这种情况，我们可以通过并发消费、批量消费的方法进行解决。
一、新建一个maven工程，添加kafka依赖
org.springframework.kafka
spring-kafka
2.5.4.RELEASE
二、yaml配置文件
spring:
kafka:
bootstrap-servers: 127.0.0.1:9002
producer:
key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
consumer:
group-id: test-consumer-group
# 当 Broker 端没有 offset（如第一次消费或 offset 超过7天过期）时如何初始化 offset，当收到 OFFSET_OUT_OF_RANGE 错误时，如何重置 Offset
# earliest：表示自动重置到 partition 的最小 offset
# latest：默认为 latest，表示自动重置到 partition 的最大 offset
# none：不自动进行 offset 重置，抛
auto-offset-reset: latest
# 是否在消费消息后将 offset 同步到 Broker，当 Consumer 失败后就能从 Broker 获取最新的 offset
enable-auto-commit: false
## 当 auto.commit.enable=true 时，自动提交 Offset 的时间间隔，建议设置至少1000
auto-commit-interval: 2000
max-poll-records: 30
heartbeat-interval: 3000
key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
properties:
# 使用 Kafka 消费分组机制时，消费者超时时间。当 Broker 在该时间内没有收到消费者的心跳时，认为该消费者故障失败，Broker 发起重新 Rebalance 过程。目前该值的配置必须在 Broker 配置group.min.session.timeout.ms=6000和group.max.session.timeout.ms=300000 之间
session.timeout.ms: 60000
# 使用 Kafka 消费分组机制时，消费者发送心跳的间隔。这个值必须小于 session.timeout.ms，一般小于它的三分之一
heartbeat.interval.ms: 3000
# 使用 Kafka 消费分组机制时，再次调用 poll 允许的最大间隔。如果在该时间内没有再次调用 poll，则认为该消费者已经失败，Broker 会重新发起 Rebalance 把分配给它的 partition 分配给其他消费者
max.poll.interval.ms: 300000
request.timeout.ms: 600000
listener:
# 在侦听器容器中运行的线程数。
concurrency: 2
type: batch
max-poll-records: 50
#当 auto.commit.enable 设置为false时，表示kafak的offset由customer手动维护，
#spring-kafka提供了通过ackMode的值表示不同的手动提交方式
#手动调用Acknowledgment.acknowledge()后立即提交
ack-mode: manual_immediate
# 消费者监听的topic不存在时，项目会报错，设置为false
missing-topics-fatal: false三、消息消费
手动提交非批量消费
-
String 类型接入
@KafkaListener(topics = {"test-topic"}, groupId = "test-consumer-group")
public void onMessage(String message, Consumer consumer) {
System.out.println("接收到的消息：" + message);
consumer.commitSync();
}-
使用注解方式获取消息头、消息体
/**
* 处理消息
*/
@KafkaListener(topics = "test-topic", groupId = "test-consumer-group")
public void onMessage(@Payload String message,
@Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TOPIC) String topic,
@Header(KafkaHeaders.RECEIVED_PARTITION_ID) int partition,
@Header(name = KafkaHeaders.RECEIVED_MESSAGE_KEY, required = false) String key,
@Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TIMESTAMP) long ts,
Acknowledgment ack) {
try {
ack.acknowledge();
log.info("Consumer>>>>>>>>>>>>>end");
} catch (Exception e) {
log.error("Consumer.onMessage#error . message={}", message, e);
throw new BizException("事件消息消费失败", e);
}
} 手动提交批量消费
想要批量消费，首先要开启批量消费，通过listener.type属性设置为batch即可开启，看下代码吧：
spring:
kafka:
consumer:
group-id: test-consumer-group
bootstrap-servers: 127.0.0.1:9092
max-poll-records: 50 # 一次 poll 最多返回的记录数
listener:
type: batch # 开启批量消费如上设置了启用批量消费和批量消费每次最多消费记录数。这里设置 max-poll-records是50，并不是说如果没有达到50条消息，我们就一直等待。而是说一次poll最多返回的记录数为50
-
ConsumerRecord类接收
/**
* kafka的批量消费监听器
*/
@KafkaListener(topics = "test-topic", groupId = "test-consumer-group")
public void onMessage(List> records, Consumer consumer) {
try {
log.info("Consumer.batch#size={}", records == null ? 0 : records.size());
if (CollectionUtil.isEmpty(records)) {
//分别是commitSync（同步提交）和commitAsync（异步提交）
consumer.commitSync();
return;
}
for (ConsumerRecord record : records) {
String message = record.value();
if (StringUtils.isBlank(message)) {
continue;
}
//处理业务数据
//doBuiness();
}
consumer.commitSync();
log.info("Consumer>>>>>>>>>>>>>end");
} catch (Exception e) {
log.error("Consumer.onMessage#error .", e);
throw new BizException("事件消息消费失败", e);
}
} -
String类接收
@KafkaListener(topics = {"test-topic"}, groupId = "test-consumer-group")
public void onMessage(List message, Consumer consumer) {
System.out.println("接收到的消息：" + message);
consumer.commitSync();
} -
使用注解方式获取消息头、消息体，则也是使用 List 来接收：
@Component
public class KafkaConsumer {
// 消费监听
@KafkaListener(topics = {"test-topic"})
public void listen2(@Payload List data,
@Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TOPIC) List topics,
@Header(KafkaHeaders.RECEIVED_PARTITION_ID) List partitions,
@Header(KafkaHeaders.RECEIVED_MESSAGE_KEY) List keys,
@Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TIMESTAMP) List tss) {
System.out.println("收到"+ data.size() + "条消息：");
System.out.println(data);
System.out.println(topics);
System.out.println(partitions);
System.out.println(keys);
System.out.println(tss);
}
} 并发消费
再来看下并发消费，为了加快消费，我们可以提高并发数，比如下面配置我们将并发设置为 3。注意：并发量根据实际分区数决定，必须小于等于分区数，否则会有线程一直处于空闲状态
spring:
kafka:
consumer:
group-id: test-consumer-group
bootstrap-servers: 127.0.0.1:9092
max-poll-records: 50 # 一次 poll 最多返回的记录数
listener:
type: batch # 开启批量监听
concurrency: 3 # 设置并发数我们设置concurrency为3，也就是将会启动3条线程进行监听，而要监听的topic有5个partition，意味着将有2条线程都是分配到2个partition，还有1条线程分配到1个partition
配置类方式
通过自定义配置类的方式也是可以的，但是相对yml配置来说还是有点麻烦的
/**
* 消费者配置
*/
@Configuration
public class KafkaConsumerConfig {
/**
* 消费者配置
* @return
*/
public Map consumerConfigs(){
Map props = new HashMap<>();
props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test-consumer-group");
props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "127.0.0.1:9002");
props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG, 50);
props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
return props;
}
@Bean
public KafkaListenerContainerFactory> batchFactory() {
ConcurrentKafkaListenerContainerFactory factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
factory.setConsumerFactory(new DefaultKafkaConsumerFactory<>(consumerConfigs()));
//并发数量
factory.setConcurrency(3);
//开启批量监听
factory.setBatchListener(true);
return factory;
}
} 同时监听器通过@KafkaListener注解的containerFactory 配置指定批量消费的工厂即可,如下：
@KafkaListener(topics = {"test-topic"},containerFactory = "batchFactory")
public void consumer(List message){
System.out.println("接收到的消息：" + message);
} 四、Kafka参数调优
一、Consumer参数说明
1、enable.auto.commit
该属性指定了消费者是否自动提交偏移量，默认值是true。
为了尽量避免出现重复数据（假如，某个消费者poll消息后，应用正在处理消息，在3秒后kafka进行了重平衡，那么由于没有更新位移导致重平衡后这部分消息重复消费）和数据丢失，可以把它设为 false，由自己控制何时提交偏移量。
如果把它设为true，还可以通过配置 auto.commit.interval.ms 属性来控制提交的频率。
2、auto.commit.interval.ms
自动提交间隔。范围：[0,Integer.MAX]，默认值是 5000 （5 s）
3、手动提交：commitSync/commitAsync
手动提交offset的方法有两种：分别是commitSync（同步提交）和commitAsync（异步提交）。
相同点：都会将本次poll的一批数据最大的偏移量提交。
不同点：commitSync会阻塞当前线程，一直到提交成功，并且会自动失败重试（由不可控因素导致，也会出现提交失败）；而commitAsync则没有失败重试机制，故有可能提交失败，导致重复消费。
4、max.poll.records
Consumer每次调用poll()时取到的records的最大数。
二、Kafka消息积压、消费能力不足怎么解决？
如果是Kafka消费能力不足，则可以考虑增加Topic的分区数，同时相应的增加消费者实例，消费者数=分区数（二者缺一不可）。
如果是下游的数据处理不及时，则可以提高每批次拉取的数量，通过max.poll.records这个参数可以调整。
单个消费者实例的消费能力提升，可以用多线程/线程池的方式并发消费提高单机的消费能力。
三、Kafka消费者如何进行流控？
将自动提交改成手动提交（enable.auto.commit=false），每次消费完再手动异步提交offset，之后消费者再去Broker拉取新消息，这样可以做到按照消费能力拉取消息，减轻消费者的压力。