概述
消费者位移的提交方式以及提交时机需要根据不同的业务场景进行选择,可以看之前的博客kafka消费者相关。
这里只做应用相关,更多的使用场景,该怎么用、何时用要看前面的博客了解原理。
参考博客:https://blog.csdn.net/yy756127197/article/details/103895810
自动提交偏移量
// 自动提交偏移量
// 如果设置成true,偏移量由auto.commit.interval.ms控制自动提交的频率
// 如果设置成false,不需要定时的提交offset,可以自己控制offset,当消息认为已消费过了,这个时候再去提交它们的偏移量。
// 这个很有用的,当消费的消息结合了一些处理逻辑,这个消息就不应该认为是已经消费的,直到它完成了整个处理。
configProps.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "true");
// 自动提交的频率
configProps.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "1000");
手动提交偏移量
主要步骤:
1.消费者配置 configProps.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, “false”);
2.消费者配置ack模式factory.getContainerProperties().setAckMode(ContainerProperties.AckMode.MANUAL_IMMEDIATE);
3.消费者手动提交 consumer.commitSync();
ConsumerConfig
@Configuration
@EnableKafka
public class ManualConsumerConfig {
@Value("${kafka.bootstrap-servers}")
private String bootstrapServers;
@Value("${kafka.topic.manual}")
private String topic;
@Bean
public KafkaListenerContainerFactory<?> manualKafkaListenerContainerFactory() {
Map<String, Object> configProps = new HashMap<>();
configProps.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);
configProps.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
configProps.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
configProps.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "manual-group");
// 手动提交
configProps.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "false");
ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> factory =
new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
factory.setConsumerFactory(new DefaultKafkaConsumerFactory<>(configProps));
// ack模式,详细见下文注释
factory.getContainerProperties().setAckMode(ContainerProperties.AckMode.MANUAL_IMMEDIATE);
return factory;
}
/**
* AckMode针对ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG=false时生效,有以下几种:
*
* 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_TIME
* ackTime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
*
*/
}
Consumer
@Component
@Slf4j
public class ManualConsumer {
@KafkaListener(topics = "${kafka.topic.manual}", containerFactory = "manualKafkaListenerContainerFactory")
public void receive(@Payload String message,
@Header(KafkaHeaders.RECEIVED_PARTITION_ID) int partition,
@Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TOPIC) String topic,
Consumer consumer,
Acknowledgment ack) {
System.out.println(String.format("From partition %d : %s", partition, message));
// 同步提交
consumer.commitSync();
// ack这种方式提交也可以
// ack.acknowledge();
}
/**
* commitSync和commitAsync组合使用
* <p>
* 手工提交异步 consumer.commitAsync();
* 手工同步提交 consumer.commitSync()
* <p>
* commitSync()方法提交最后一个偏移量。在成功提交或碰到无怯恢复的错误之前,
* commitSync()会一直重试,但是commitAsync()不会。
* <p>
* 一般情况下,针对偶尔出现的提交失败,不进行重试不会有太大问题,因为如果提交失败是因为临时问题导致的,
* 那么后续的提交总会有成功的。但如果这是发生在关闭消费者或再均衡前的最后一次提交,就要确保能够提交成功。
* 因此,在消费者关闭前一般会组合使用commitAsync()和commitSync()。
*/
// @KafkaListener(topics = "${kafka.topic.manual}", containerFactory = "manualKafkaListenerContainerFactory")
public void manual(@Payload String message,
@Header(KafkaHeaders.RECEIVED_PARTITION_ID) int partition,
@Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TOPIC) String topic,
Consumer consumer,
Acknowledgment ack) {
try {
System.out.println(String.format("From partition %d : %s", partition, message));
// 同步提交
consumer.commitSync();
} catch (Exception e) {
System.out.println("commit failed");
} finally {
try {
consumer.commitSync();
} finally {
consumer.close();
}
}
}
/**
* 手动提交,指定偏移量
*
* @param record
* @param consumer
*/
// @KafkaListener(topics = "${kafka.topic.manual}", containerFactory = "manualKafkaListenerContainerFactory")
public void offset(ConsumerRecord record, Consumer consumer) {
System.out.println(String.format("From partition %d : %s", record.partition(), record.value()));
Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> currentOffset = new HashMap<>();
currentOffset.put(new TopicPartition(record.topic(), record.partition()),
new OffsetAndMetadata(record.offset() + 1));
consumer.commitSync(currentOffset);
}
}
最后
以上就是直率机器猫为你收集整理的Kafka——SpringBoot整合(消费者位移的提交)的全部内容,希望文章能够帮你解决Kafka——SpringBoot整合(消费者位移的提交)所遇到的程序开发问题。
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