【spring-kafka】@KafkaListener详解与使用

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Kafka高质量专栏请看石臻臻的杂货铺的Kafka专栏

说明

从2.2.4版开始，您可以直接在注释上指定Kafka使用者属性，这些属性将覆盖在使用者工厂中配置的具有相同名称的所有属性。您不能通过这种方式指定group.id和client.id属性。他们将被忽略；
可以使用#{…}或属性占位符（${…}）在SpEL上配置注释上的大多数属性。
比如:

   @KafkaListener(id = "consumer-id",topics = "SHI_TOPIC1",concurrency = "${listen.concurrency:3}",
            clientIdPrefix = "myClientId")

属性concurrency将会从容器中获取listen.concurrency的值,如果不存在就默认用3

@KafkaListener详解

id 监听器的id

①. 消费者线程命名规则

填写:

2020-11-19 14:24:15 c.d.b.k.KafkaListeners 120 [INFO] 线程:Thread[consumer-id5-1-C-1,5,main]-groupId:BASE-DEMO consumer-id5 消费

没有填写ID:

2020-11-19 10:41:26 c.d.b.k.KafkaListeners 137 [INFO] 线程:Thread[org.springframework.kafka.KafkaListenerEndpointContainer#0-0-C-1,5,main] consumer-id7

②.在相同容器中的监听器ID不能重复

否则会报错

Caused by: java.lang.IllegalStateException: Another endpoint is already registered with id

③.会覆盖消费者工厂的消费组GroupId

假如配置文件属性配置了消费组kafka.consumer.group-id=BASE-DEMO
正常情况它是该容器中的默认消费组
但是如果设置了 @KafkaListener(id = "consumer-id7", topics = {"SHI_TOPIC3"})
那么当前消费者的消费组就是consumer-id7 ;

当然如果你不想要他作为groupId的话可以设置属性idIsGroup = false;那么还是会使用默认的GroupId;

④. 如果配置了属性groupId,则其优先级最高

 @KafkaListener(id = "consumer-id5",idIsGroup = false,topics = "SHI_TOPIC3",groupId = "groupId-test")

例如上面代码中最终这个消费者的消费组GroupId是 “groupId-test”

该id属性（如果存在）将用作Kafka消费者group.id属性,并覆盖消费者工厂中的已配置属性（如果存在）您还可以groupId显式设置或将其设置idIsGroup为false，以恢复使用使用者工厂的先前行为group.id。

groupId 消费组名

指定该消费组的消费组名; 关于消费组名的配置可以看看上面的 id 监听器的id

如何获取消费者 group.id

在监听器中调用KafkaUtils.getConsumerGroupId()可以获得当前的groupId; 可以在日志中打印出来; 可以知道是哪个客户端消费的;

topics 指定要监听哪些topic(与topicPattern、topicPartitions 三选一)

可以同时监听多个
topics = {"SHI_TOPIC3","SHI_TOPIC4"}

topicPattern 匹配Topic进行监听(与topics、topicPartitions 三选一)

topicPartitions 显式分区分配

可以为监听器配置明确的主题和分区（以及可选的初始偏移量）

@KafkaListener(id = "thing2", topicPartitions =
        { 
    @TopicPartition(topic = "topic1", partitions = { 
    "0", "1" }),
          @TopicPartition(topic = "topic2", partitions = "0",
             partitionOffsets = @PartitionOffset(partition = "1", initialOffset = "100"))
        })
public void listen(ConsumerRecord<?, ?> record) { 
   
    ...
}

上面例子意思是监听topic1的0,1分区；监听topic2的第0分区,并且第1分区从offset为100的开始消费;

errorHandler 异常处理

实现KafkaListenerErrorHandler; 然后做一些异常处理;

@Component
public class KafkaDefaultListenerErrorHandler implements KafkaListenerErrorHandler {
    @Override
    public Object handleError(Message<?> message, ListenerExecutionFailedException exception) {
        return null;
    }

    @Override
    public Object handleError(Message<?> message, ListenerExecutionFailedException exception, Consumer<?, ?> consumer) {
    	//do someting
        return null;
    }
}

调用的时候填写beanName;例如errorHandler="kafkaDefaultListenerErrorHandler"

containerFactory 监听器工厂

指定生成监听器的工厂类;

例如我写一个批量消费的工厂类

    /** * 监听器工厂 批量消费 * @return */
    @Bean
    public KafkaListenerContainerFactory<ConcurrentMessageListenerContainer<Integer, String>> batchFactory() { 
   
        ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<Integer, String> factory =
                new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
        factory.setConsumerFactory(kafkaConsumerFactory());
        //设置为批量消费，每个批次数量在Kafka配置参数中设置ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG
        factory.setBatchListener(true);
        return factory;
    }

使用containerFactory = "batchFactory"

clientIdPrefix 客户端前缀

会覆盖消费者工厂的kafka.consumer.client-id属性; 最为前缀后面接 -n n是数字

concurrency并发数

会覆盖消费者工厂中的concurrency ,这里的并发数就是多线程消费; 比如说单机情况下,你设置了3; 相当于就是启动了3个客户端来分配消费分区;分布式情况总线程数=concurrency*机器数量; 并不是设置越多越好,具体如何设置请看属性concurrency的作用及配置(RoundRobinAssignor 、RangeAssignor)

    /** * 监听器工厂 * @return */
    @Bean
    public KafkaListenerContainerFactory<ConcurrentMessageListenerContainer<Integer, String>> concurrencyFactory() { 
   
        ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<Integer, String> factory =
                new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
        factory.setConsumerFactory(kafkaConsumerFactory());
        factory.setConcurrency(6);
        return factory;
    }

    @KafkaListener(id = "consumer-id5",idIsGroup = false,topics = "SHI_TOPIC3", containerFactory = "concurrencyFactory",concurrency = "1)

虽然使用的工厂是concurrencyFactory(concurrency配置了6); 但是他最终生成的监听器数量是1;

properties 配置其他属性

kafka中的属性看org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig ;
同名的都可以修改掉;

用法

    @KafkaListener(id = "consumer-id5",idIsGroup = false,topics = "SHI_TOPIC3", containerFactory = "concurrencyFactory",concurrency = "1"
            , clientIdPrefix = "myClientId5",groupId = "groupId-test",
            properties = { 
   
                    "enable.auto.commit:false","max.poll.interval.ms:6000" },errorHandler="kafkaDefaultListenerErrorHandler")

@KafkaListener使用

KafkaListenerEndpointRegistry

    @Autowired
    private KafkaListenerEndpointRegistry registry;
       //.... 获取所有注册的监听器
        registry.getAllListenerContainers();

设置入参验证器

当您将Spring Boot与验证启动器一起使用时，将LocalValidatorFactoryBean自动配置：如下

@Configuration
@EnableKafka
public class Config implements KafkaListenerConfigurer { 
   

    @Autowired
    private LocalValidatorFactoryBean validator;
    ...

    @Override
    public void configureKafkaListeners(KafkaListenerEndpointRegistrar registrar) { 
   
      registrar.setValidator(this.validator);
    }
}

使用

@KafkaListener(id="validated", topics = "annotated35", errorHandler = "validationErrorHandler",
      containerFactory = "kafkaJsonListenerContainerFactory")
public void validatedListener(@Payload @Valid ValidatedClass val) { 
   
    ...
}

@Bean
public KafkaListenerErrorHandler validationErrorHandler() { 
   
    return (m, e) -> { 
   
        ...
    };
}

TODO…

在这里插入图片描述

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