Spring Kafka 批量消费详解 在Spring Kafka中,批量消费是指一次从Kafka主题中拉取并处理多条消息,这可以显著提高消息处理的吞吐量。以下是如何理解和实现Spring Kafka批量消费的详细步骤: 1. 理解Spring Kafka的批量消费概念 批量消费允许消费者在单次轮询中从Kafka主题中读取多个消息,而不是每次只读取一个。这对于处理...
input: destination: <kafka_topic_name> group: <consumer_group_name> 创建一个消费者类,使用@StreamListener注解来监听Kafka消息,并处理批量消费逻辑。可以使用List或Collection类型的参数来接收批量消息: 代码语言:txt 复制 @EnableBinding(Sink.class) public class KafkaConsumer { @StreamListener(Sink.INPUT) pub...
spring.kafka.consumer.enable-auto-commit:false # listener类型为单条记录single类型(默认为single单条消费模式) spring.kafka.listener.type:single # offset提交模式为record spring.kafka.listener.ack-mode:record 注: 关于消费者提交已消费消息offset的相关配置说明: spring.kafka.consumer.enbable-auto-commit true ...
默认kafkaListenerContainerFactory 默认清空下kafkaListenerContainerFactory.batchListener=null,非批量处理的意思。即@KafkaListener修饰的方法的参数是单个记录传递的,如public void test(ConsumerRecord<String, String> record),即使你修改为public void test(ConsumerRecord<String, String> recordList),list中也只有一条...
1. 了解Kafka的消费模型 Kafka的消费者通常按照主题(Topic)来消费消息。每个消费者可以独立处理接收到的消息,且多个消费者可以组成一个消费者组来一起消费同一主题的消息。批量消费指的是一次性处理多条消息,适用于高吞吐量的场景。 消费者流程图 KAFKA_TOPICstringmessageCONSUMER_GROUPstringconsumer_idconsumes ...
等到人工处理错误重新启动程序,将从8开始消费,因为Kafka认为567已经处理过了,但实际567并没有成功处理,所以就会丢失567这一批的消息。在进一步,如何防止消息丢失呢?答案是手动提交offset,同样Spring-Kafka已经提供了支持,其实Spring-Kafka只是对原生Kafka的包装,最核心的还是原生Kafka支持手动提交offset的能力。
spring-kafka的官方文档介绍,可以知道自1.1版本之后, @KafkaListener开始支持批量消费,只需要设置batchListener参数为true 把application.yml中的enable-auto-commit设置为false,设置为不自动提交 @Bean public KafkaListenerContainerFactory<?> batchFactory(ConsumerFactory consumerFactory){ ...
Springboot集成Kafka进行批量消费及踩坑点 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...
ConcurrentKafkaListenerContainerFactory特有属性为concurrency 默认为1 如果使用默认值通过查阅源码可以知道批量消费的时候为实现迭代器拉取消费,默认先拉取完一个分区,再拉取其他分区。 spring-kafka的concurrency的作用为多线程消费分区 例如如果设置concurrency为2消费一主题分区为2,则会出现如下两个线程并行消费每个分区 ...
注意也可以直接在application.properties中添加spring.kafka.listener.concurrency=3,然后使用@KafkaListener并发消费。 ###第二步,批量消费### 然后是批量消费。重点是factory.setBatchListener(true); 以及propsMap.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG, 50); ...