kafka2.5.0生产者与消费者配置详解

1）引入maven依赖

我这里使用的是springboot 2.1.3.RELEASE 版本：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
    <artifactId>spring-kafka</artifactId>
</dependency>

会引入一对的kafka包：

 

 2）生产者配置：

所有配置参考kafka-clients-2.5.0.jar包里的org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig类，并且在该类中可以查看所有配置项的默认值： CONFIG = (new ConfigDef()).define(  这里的define方法的第三个参数就是默认值

application.properties里可以这样配置：

#####################  重要配置  ######################
spring.kafka.producer.bootstrap.servers=192.168.2.60:9092,192.168.2.62:9092
spring.kafka.producer.key.serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
spring.kafka.producer.value.serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
# acks=0  如果设置为0，生产者将不等待任何来自服务器的确认。每个记录返回的偏移量将始终设置为-1。
# acks=1  这意味着leader确认消息即可，但不等待所有副本的完全确认的情况下进行响应。在这种情况下，如果leader在确认记录后立即失败，但是在副本复制它之前，那么记录将丢失。
# acks=all  不仅需要leader确认收到消息，还将等待全部的副本确认。这保证了只要至少有一个副本保持活动状态，记录就不会丢失。这是最有力的保证。这相当于ack =-1设置。
# acks=-1   跟集群有关
# 默认 1
spring.kafka.producer.acks=1
# 一个批次发送的大小，默认16KB，超过这个大小就会发送数据
spring.kafka.producer.batch.size=16384
# 一个批次最长等待多久就发送数据，默认0，即马上发送
spring.kafka.producer.linger.ms=5000
# 控制生产者最大发送大小，默认 1MB。这个值必须小于kafka服务器server.properties配置文件里的最大可接收数据大小配置：socket.request.max.bytes=104857600 (默认104857600 = 100MB)
spring.kafka.producer.max.request.size=1048576

#####################  非重要配置  ######################
# 生产者内存缓冲区大小。默认33554432bytes=32MB
spring.kafka.producer.buffer.memory=33554432
# 发送重试次数，默认 2147483647，接近无限大
spring.kafka.producer.retries=3
# 请求超时时间，默认30秒
spring.kafka.producer.request.timeout.ms=30000
# 默认值5。并发状态下，kafka生产者允许存在最大的kafka服务端未确认接收的消息个数最大值。
# 注意，如果该值设置为1，并且开启重试机制，则会在允许的重试次数内，阻塞其他消息发送到kafka Server端。并且为1的话，会严重影响生产者的吞吐量。仅适用于对数据有严格顺序要求的场景。
spring.kafka.producer.max.in.flight.requests.per.connection=5
# 最大阻塞时间，超过则抛出异常。默认60秒
spring.kafka.max.block.ms=60000
# 数据压缩类型：none、gzip、snappy、lz4、zstd，默认none什么都不做
spring.kafka.compression.type=none
# 客户端在进行发送和消费的时候，会缓存kafka的元数据。默认30秒
spring.kafka.producer.metadata.max.age.ms=30000

　　

在springboot框架里，手动封装kafka生产者对象，并@bean对象注入到SpringBoot容器中去：

@Configuration
@EnableKafka
public class KafkaProducerConfig {
    @Value("${kafka.producer.servers}")
    private String servers;
    @Value("${kafka.producer.retries}")
    private int retries;
    @Value("${kafka.producer.batch.size}")
    private int batchSize;
    @Value("${kafka.producer.linger}")
    private int linger;
    @Value("${kafka.producer.buffer.memory}")
    private int bufferMemory;

    @Bean
    public KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate() {
        Map<String, Object> props = new HashMap<>();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, servers);
        props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, retries);
        props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, batchSize);
        props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, linger);
        props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, bufferMemory);
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class); // 
        DefaultKafkaProducerFactory factory = new DefaultKafkaProducerFactory<>(props);
        KafkaTemplate kafkaTemplate
                = new KafkaTemplate<String, String>(factory) ;
        //kafkaTemplate.setProducerListener();
        return kafkaTemplate;
    }
}

key和value可以自定义序列化类，参考《kafka2.5.0自定义数据序列化类》

 重要知识：

如果该topic的分区大于1，那么生产者生产的数据存放到哪个分区，完全取决于key值，比如key=A，那么存到分区0，key=B，那么存到分区1，如果key为null，那么负载均衡存储到每个分区！

再均衡监听器：无论分区个数还是消费者个数发生变化，都会触发再均衡，重新分配分区的消费者。如果需要自定义分区，请参考《kafka2.5.0自定义分区器》

3）消费者配置：

 所有配置参考kafka-clients-2.5.0.jar包里的org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig类，并且在该类中可以查看所有配置项的默认值： CONFIG = (new ConfigDef()).define(  这里的define方法的第三个参数就是默认值

kafka.consumer.bootstrap-servers=192.168.2.61:9092,192.168.2.61:9093
# 注意：相同的Topic下，相同的群组ID，只有一个消费者能消费到消息
#kafka.consumer.group-id=myGroupId1
# 消费者在读取一个没有偏移量的分区或者偏移量无效的情况下，读取设置。
# latest: (默认)读取最新的，earliest: 读取最早的，none: 如果没有为使用者的组找到偏移量，则consumer抛出异常，anything else: consumer抛出异常
kafka.consumer.auto-offset-reset=latest
# 是否自动提交偏移，默认true。偏移量自己控制，可以有效避免重复读、漏读
kafka.consumer.enable-auto-commit=false
# 自动提交间隔，默认5秒。从开始消费一条数据到业务结束，必须在5秒内完成，否则会造成提前提交偏移量，如果出现事务失败，将会漏掉该条消费
#kafka.consumer.auto.commit.interval.ms=5000

# 把分区分配给消费者的策略。RangeAssignor：默认。采用大部分分区都分配给消费者群组里的群主(即消费者0)的策略。RoundRobinAssignor：采用所有消费者平均分配分区策略
# 注意：无论分区个数变化或者消费者个数变化，都会触发再分配
kafka.consumer.partition-assignment-strategy=org.apache.kafka.clients.consumer.RangeAssignor.class
# 客户端在进行发送和消费的时候，会缓存kafka的元数据。默认30秒
kafka.consumer.metadata-max-age-ms=30000
# consumer最小拉取多大的数据，默认值1，就是立即发送。达不到这个数据就等待。注意：这里不是根据消费数据条数，而是数据大小，这样设计主要避免每个数据之间大小差距过大。
kafka.consumer.fetch.min.bytes=1
# consumer最多等待10秒就消费一次数据，默认500ms
kafka.consumer.fetch.max.wait.ms=10000
# 控制每次poll方法返回的记录数量，默认500。这个配置仅仅作用于手动 poll消费的情况下，在springboot中由于使用 @KafkaListener注解消费所以基本没用
kafka.consumer.max-poll-records=500

在springboot框架里，手动封装kafka生产者对象，并@bean对象注入到SpringBoot容器中去：

 先定义pojo 类：

@Component
@ConfigurationProperties(prefix = "kafka.consumer")
public class KafkaConsumerConfigModel {
    
     // 这里就是一个简单的pojo类，定义application.properties配置文件的kafka.consumer开头的所有字段.
     private String bootstrapServers;
     ......
     
     // getter and setter

}

再定义kafka consumer 工厂类：

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.RangeAssignor;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.config.ConcurrentKafkaListenerContainerFactory;
import org.springframework.kafka.config.KafkaListenerContainerFactory;
import org.springframework.kafka.core.ConsumerFactory;
import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaConsumerFactory;
import org.springframework.kafka.listener.ConcurrentMessageListenerContainer;
import org.springframework.kafka.listener.ContainerProperties;
import org.springframework.kafka.support.TopicPartitionOffset;
import org.springframework.util.CollectionUtils;

import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

@Configuration
public class KafkaConsumerConfig {
    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(KafkaProducerConfig.class);

    @Autowired
    KafkaConsumerConfigModel config;

    @Bean("consumerFactory")
    public ConsumerFactory<String, String> consumerFactory() {
        Map<String, Object> propsMap = new HashMap<>();
        propsMap.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, config.getBootstrapServers());
        propsMap.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, config.getEnableAutoCommit());
        propsMap.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
        propsMap.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
        propsMap.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG, Arrays.asList( RangeAssignor.class));
        propsMap.put(ConsumerConfig.FETCH_MIN_BYTES_CONFIG, config.getFetchMinBytes());
        propsMap.put(ConsumerConfig.FETCH_MAX_WAIT_MS_CONFIG, config.getFetchMaxWaitMs());
        propsMap.put(ConsumerConfig.METADATA_MAX_AGE_CONFIG, config.getMetadataMaxAgeMs());
        ConsumerFactory<String, String> factory = new DefaultKafkaConsumerFactory<>(propsMap);
        return factory;
    }

    @Bean("kafkaListenerContainerFactory")
    public KafkaListenerContainerFactory<ConcurrentMessageListenerContainer<String, String>>
    getKafkaListenerContainerFactory(
            @Autowired ConsumerFactory<String, String> consumerFactory
    ) {
        ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> factory
                = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
        factory.setConsumerFactory(consumerFactory);
        factory.setConcurrency(1);
        factory.getContainerProperties().setPollTimeout(1500);
        factory.getContainerProperties().setAckMode(ContainerProperties.AckMode.MANUAL_IMMEDIATE);
//        factory.createContainer( new TopicPartitionOffset(Constant.TOPIC, 0));
        return factory;
    }
}

最后kafka consumer消费者长这样：

import com.joyce.kafka.Constant;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.kafka.support.Acknowledgment;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class KafkaConsumer {

    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(KafkaConsumer.class);

    // 相同的groupId的消费者只能有一个接收到消息
    @KafkaListener(groupId="mygroup-1",topics = Constant.TOPIC )
    public void listen1(String data) {
        logger.info("消费到消息1： [{}]", data);
    }

    @KafkaListener(groupId="mygroup-2",topics =  Constant.TOPIC)
    public void listen(ConsumerRecord<?, ?> record, Acknowledgment ack) {
        logger.info("消费到消息2： [{}]", record.value());
        logger.info("消费到消息2|"+String.format(
                "主题：%s，分区：%d，偏移量：%d，key：%s，value：%s",
                record.topic(),record.partition(),record.offset(),
                record.key(),record.value()));//提交offset
        ack.acknowledge();
    }

    @KafkaListener(groupId="mygroup-3", topics =  Constant.TOPIC)
    public void test(String data, Acknowledgment ack) { // ConsumerRecord<String, String> record
        logger.info("消费到消息3： [{}]", data);
        //提交offset
        ack.acknowledge();
    }

}

 

end.