基础配置

  1. spring.kafka.bootstrap-servers=10.0.2.69:9092
  2. spring.kafka.producer.retries=0
  3. spring.kafka.producer.batch-size=16384
  4. spring.kafka.producer.buffer-memory=33554432
  5. spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
  6. spring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
  7. spring.kafka.producer.acks=1
  8. spring.kafka.consumer.auto-commit-interval=1S
  9. spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=earliest
  10. spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=false
  11. spring.kafka.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
  12. spring.kafka.consumer.value-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
  13. #默认为5分钟，使用topicPattern监听多topic时可设置调整
  14. spring.kafka.consumer.properties.metadata.max.age.ms=30000
  15. spring.kafka.listener.concurrency=5
  16. spring.kafka.listener.ack-mode=manual_immediate
  17. spring.kafka.listener.missing-topics-fatal=false

配置解析

  1. #################consumer的配置参数（开始）#################
  2. #如果'enable.auto.commit'为true，则消费者偏移自动提交给Kafka的频率（以毫秒为单位），默认值为5000。
  3. spring.kafka.consumer.auto-commit-interval;
  5. #当Kafka中没有初始偏移量或者服务器上不再存在当前偏移量时该怎么办，默认值为latest，表示自动将偏移重置为最新的偏移量
  6. #可选的值为latest, earliest, none
  7. spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=latest;
  9. #以逗号分隔的主机：端口对列表，用于建立与Kafka群集的初始连接。
  10. spring.kafka.consumer.bootstrap-servers;
  12. #如果为true，则消费者的偏移量将在后台定期提交，默认值为true
  13. spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=true;
  15. #如果没有足够的数据立即满足“fetch.min.bytes”给出的要求，服务器在回答获取请求之前将阻塞的最长时间（以毫秒为单位）
  16. #默认值为500
  17. spring.kafka.consumer.fetch-max-wait;
  19. #服务器应以字节为单位返回获取请求的最小数据量，默认值为1，对应的kafka的参数为fetch.min.bytes。
  20. spring.kafka.consumer.fetch-min-size;
  22. #用于标识此使用者所属的使用者组的唯一字符串。
  23. spring.kafka.consumer.group-id;
  25. #心跳与消费者协调员之间的预期时间（以毫秒为单位），默认值为3000
  26. spring.kafka.consumer.heartbeat-interval;
  28. #密钥的反序列化器类，实现类实现了接口org.apache.kafka.common.serialization.Deserializer
  29. spring.kafka.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
  31. #值的反序列化器类，实现类实现了接口org.apache.kafka.common.serialization.Deserializer
  32. spring.kafka.consumer.value-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
  34. #一次调用poll()操作时返回的最大记录数，默认值为500
  35. spring.kafka.consumer.max-poll-records;
  36. #################consumer的配置参数（结束）#################
  37. #################producer的配置参数（开始）#################
  38. #procedure要求leader在考虑完成请求之前收到的确认数，用于控制发送记录在服务端的持久化，其值可以为如下：
  39. #acks = 0 如果设置为零，则生产者将不会等待来自服务器的任何确认，该记录将立即添加到套接字缓冲区并视为已发送。在这种情况下，无法保证服务器已收到记录，并且重试配置将不会生效（因为客户端通常不会知道任何故障），为每条记录返回的偏移量始终设置为-1。
  40. #acks = 1 这意味着leader会将记录写入其本地日志，但无需等待所有副本服务器的完全确认即可做出回应，在这种情况下，如果leader在确认记录后立即失败，但在将数据复制到所有的副本服务器之前，则记录将会丢失。
  41. #acks = all 这意味着leader将等待完整的同步副本集以确认记录，这保证了只要至少一个同步副本服务器仍然存活，记录就不会丢失，这是最强有力的保证，这相当于acks = -1的设置。
  42. #可以设置的值为：all, -1, 0, 1
  43. spring.kafka.producer.acks=1
  45. #每当多个记录被发送到同一分区时，生产者将尝试将记录一起批量处理为更少的请求， 
  46. #这有助于提升客户端和服务器上的性能，此配置控制默认批量大小（以字节为单位），默认值为16384
  47. spring.kafka.producer.batch-size=16384
  49. #以逗号分隔的主机：端口对列表，用于建立与Kafka群集的初始连接
  50. spring.kafka.producer.bootstrap-servers
  52. #生产者可用于缓冲等待发送到服务器的记录的内存总字节数，默认值为33554432
  53. spring.kafka.producer.buffer-memory=33554432
  55. #ID在发出请求时传递给服务器，用于服务器端日志记录
  56. spring.kafka.producer.client-id
  58. #生产者生成的所有数据的压缩类型，此配置接受标准压缩编解码器（'gzip'，'snappy'，'lz4'），
  59. #它还接受'uncompressed'以及'producer'，分别表示没有压缩以及保留生产者设置的原始压缩编解码器，
  60. #默认值为producer
  61. spring.kafka.producer.compression-type=producer
  63. #key的Serializer类，实现类实现了接口org.apache.kafka.common.serialization.Serializer
  64. spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
  66. #值的Serializer类，实现类实现了接口org.apache.kafka.common.serialization.Serializer
  67. spring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
  69. #如果该值大于零时，表示启用重试失败的发送次数
  70. spring.kafka.producer.retries
  71. #################producer的配置参数（结束）#################
  72. #################listener的配置参数（结束）#################
  73. #侦听器的AckMode,参见https://docs.spring.io/spring-kafka/reference/htmlsingle/#committing-offsets
  74. #当enable.auto.commit的值设置为false时，该值会生效；为true时不会生效
  75. spring.kafka.listener.ack-mode;
  77. #在侦听器容器中运行的线程数
  78. spring.kafka.listener.concurrency;
  80. #轮询消费者时使用的超时（以毫秒为单位）
  81. spring.kafka.listener.poll-timeout;
  83. #当ackMode为“COUNT”或“COUNT_TIME”时，偏移提交之间的记录数
  84. spring.kafka.listener.ack-count;
  86. #当ackMode为“TIME”或“COUNT_TIME”时，偏移提交之间的时间（以毫秒为单位）
  87. spring.kafka.listener.ack-time;
  88. #################listener的配置参数（结束）#################
  92. spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=false的AckMode
  93. RECORD：每处理一条commit一次
  94. 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
  95. TIME：每次间隔ackTime的时间去commit(跟auto commit interval有什么区别呢？)
  96. COUNT：累积达到ackCount次的ack去commit
  97. COUNT_TIME：ackTime或ackCount哪个条件先满足，就commit
  98. MANUAL：listener负责ack，但是背后也是批量上去
  99. MANUAL_IMMEDIATE：listner负责ack，每调用一次，就立即commit
  102. spring.kafka.consumer.auto.offset.reset配置kafka中没有offset时处理方式
  103. earliest：从最早的offset开始消费，就是partition的起始位置开始消费
  104. latest：从最近的offset开始消费，就是新加入partition的消息才会被消费
  105. none：报错

使用示例

  1. // 统一发送状态记录，通过kafkaTemplate.setProducerListener(producerListener);使用
  2.     @Component
  3.     public class KafkaSendResultHandler implements ProducerListener<String, String> {
  4.         @Override
  5.         public void onSuccess(ProducerRecord<String, String> producerRecord, RecordMetadata recordMetadata) {
  6.             log.info("Message send success : " + producerRecord.toString() + " - " + recordMetadata.offset());
  7.         }
  9.         @Override
  10.         public void onError(ProducerRecord<String, String> producerRecord, Exception exception) {
  11.             log.info("Message send error : " + producerRecord.toString());
  12.         }
  13.     }
  14.     // 如果设置了spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=false，则必须手动提交，否则应用重启会重复消费
  15.     @KafkaListener(id = "t4", idIsGroup = false, groupId = "t2", topics = TOPIC_NAME)
  16.     public void topic_test(ConsumerRecord<String, String> record, Acknowledgment ack,
  17.             @Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TOPIC) String topic) {
  18.         Optional<String> message = Optional.ofNullable(record.value());
  19.         if (message.isPresent()) {
  20.             Object msg = message.get();
  21.             log.info("Kafka消费了：t2 Topic:" + record.offset() + " - " + topic + ",Message:" + msg);
  22.             ack.acknowledge();
  23.         }
  24.     }
  25.   //#默认为5分钟，使用topicPattern监听多topic时可设置调整spring.kafka.consumer.properties.metadata.max.age.ms=30000
  26.   @KafkaListener(id = "allTest", topicPattern = "TEST-.*")//必须添加.否则无法监听多个---正则表达式！！！
  27.     public void listen(ConsumerRecord<String, String> record, @Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TOPIC) String topic,
  28.             Acknowledgment ack) {
  29.         log.info("Message receive : topicPattern : {} = {}", topic, record.value());
  30.         // 手动提交
  31.         // enable.auto.commit参数设置成false。那么就是Spring来替为我们做人工提交，从而简化了人工提交的方式。
  32.         // 所以kafka和springboot结合中的enable.auto.commit为false为spring的人工提交模式。
  33.         // enable.auto.commit为true是采用kafka的默认提交模式。
  34.         ack.acknowledge();
  35.     }
  36.   //异步发送
  37.   public void send(String topic, String msg) {
  38.         ListenableFuture<SendResult<String, String>> future = kafkaTemplate.send(topic, msg);
  39.         future.addCallback(new ListenableFutureCallback<SendResult<String, String>>() {
  40.             @Override
  41.             public void onFailure(Throwable throwable) {
  42.                 // 发送失败的处理
  43.                 log.info(topic + " - 生产者 发送消息失败：" + throwable.getMessage());
  44.             }
  45.             @Override
  46.             public void onSuccess(SendResult<String, String> stringObjectSendResult) {
  47.                 // 成功的处理
  48.                 log.info(topic + " - 生产者 发送消息成功：" + stringObjectSendResult.toString());
  49.             }
  50.         });
  51.     }