Springboot 集成 Kafka 进行批量消费及踩坑点

Springboot 集成 Kafka 进行批量消费及踩坑点

文章目录

• • 引入依赖
  • 创建配置类
  • Kafka 消费者

引入依赖

            
                org.springframework.kafka
                spring-kafka
                1.3.11.RELEASE
            

因为我的项目的 springboot 版本是 1.5.22.RELEASE，所以引的是 1.3.11.RELEASE 的包。读者可以根据下图来自行选择对应的版本。图片更新可能不及时，详情可查看 spring-kafka 官方网站。

注：这里有个踩坑点，如果引入包版本不对，项目启动时会抛出org.springframework.core.log.LogAccessor 异常：

java.lang.ClassNotFoundException: org.springframework.core.log.LogAccessor

创建配置类

    
    @Configuration
    @EnableKafka
    public class KafkaConsumerConfig {

        private static final org.slf4j.Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(KafkaConsumerConfig.class);

        @Value("${kafka.bootstrap.servers}")
        private String kafkaBootstrapServers;

        @Value("${kafka.group.id}")
        private String kafkaGroupId;

        @Value("${kafka.topic}")
        private String kafkaTopic;

        public static final String CONFIG_PATH = "/home/admin/xxx/BOOT-INF/classes/kafka_client_jaas.conf";

        public static final String LOCATION_PATH = "/home/admin/xxx/BOOT-INF/classes/kafka.client.truststore.jks";


        @Bean
        public KafkaListenerContainerFactory> kafkaListenerContainerFactory() {
            ConcurrentKafkaListenerContainerFactory factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
            factory.setConsumerFactory(consumerFactory());
            // 设置并发量，小于或者等于 Topic 的分区数
            factory.setConcurrency(5);
            // 设置为批量监听
            factory.setBatchListener(Boolean.TRUE);
            factory.getContainerProperties().setPollTimeout(30000);
            return factory;
        }

        public ConsumerFactory consumerFactory() {
            return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(consumerConfigs());
        }

        public Map consumerConfigs() {
            Map props = new HashMap<>();
            //设置接入点，请通过控制台获取对应Topic的接入点。
            props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, kafkaBootstrapServers);
            //设置SSL根证书的路径，请记得将XXX修改为自己的路径。
            //与SASL路径类似，该文件也不能被打包到jar中。
            System.setProperty("java.security.auth.login.config", CONFIG_PATH);
            props.put(SslConfigs.SSL_TRUSTSTORE_LOCATION_CONFIG, LOCATION_PATH);

            //根证书存储的密码，保持不变。
            props.put(SslConfigs.SSL_TRUSTSTORE_PASSWORD_CONFIG, "KafkaOnsClient");
            //接入协议，目前支持使用SASL_SSL协议接入。
            props.put(CommonClientConfigs.SECURITY_PROTOCOL_CONFIG, "SASL_SSL");
            //SASL鉴权方式，保持不变。
            props.put(SaslConfigs.SASL_MECHANISM, "PLAIN");
            // 自动提交
            props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, Boolean.TRUE);
            //两次Poll之间的最大允许间隔。
            //消费者超过该值没有返回心跳，服务端判断消费者处于非存活状态，服务端将消费者从Consumer Group移除并触发Rebalance，默认30s。
            props.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, 30000);
            //设置单次拉取的量，走公网访问时，该参数会有较大影响。
            props.put(ConsumerConfig.MAX_PARTITION_FETCH_BYTES_CONFIG, 32000);
            props.put(ConsumerConfig.FETCH_MAX_BYTES_CONFIG, 32000);
            //每次Poll的最大数量。
            //注意该值不要改得太大，如果Poll太多数据，而不能在下次Poll之前消费完，则会触发一次负载均衡，产生卡顿。
            props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG, 30);
            //消息的反序列化方式。
            props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
            props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
            //当前消费实例所属的消费组，请在控制台申请之后填写。
            //属于同一个组的消费实例，会负载消费消息。
            props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, kafkaGroupId);
            //Hostname校验改成空。
            props.put(SslConfigs.SSL_ENDPOINT_IDENTIFICATION_ALGORITHM_CONFIG, "");
            return props;
        }
    }

注：此处通过 factory.setConcurrency(5); 配置了并发量为 5 ，假设我们线上的 Topic 有 12 个分区。那么将会是 3 个线程分配到 2 个分区，2 个线程分配到 3 个分区，3 * 2 + 2 * 3 = 12。

Kafka 消费者

    
    @Component
    public class KafkaMessageListener {

        private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(KafkaMessageListener.class);

        @KafkaListener(topics = {"${kafka.topic}"})
        public void listen(List> recordList) {
            for (ConsumerRecord record : recordList) {
                // 打印消息的分区以及偏移量
                LOGGER.info("Kafka Consume partition:{}, offset:{}", record.partition(), record.offset());
                String value = record.value();
                System.out.println("value = " + value);
                // 处理业务逻辑 ...
            }
        }
    }

因为我在配置类中设置了批量监听，所以此处 listen 方法的入参是List：List>。