Spring Boot集成Kafka时可能出现的重复消费问题是一个需要重视的问题。通过合理配置消费者组、确保偏移量提交成功、处理消费者重启、使用幂等性操作、使用事务以及使用去重策略等方法,可以有效地解决这一问题。开发者在实际应用中应根据具体场景选择合适的解决方案,确保Kafka消息的唯一性和系统的稳定性。相关文章推荐 文心一...
如果偏移量提交失败或未提交,消费者可能会在下次启动时重新消费这些消息,导致重复消费。 2. 确保Kafka消费者配置为手动提交偏移量 在Spring Boot中,你可以通过配置来禁用自动提交偏移量,转而使用手动提交。这样可以更精确地控制偏移量的提交时机,减少重复消费的风险。 yaml spring: kafka: consumer: enable-auto-...
2.3. KafkaListener实现 接下来,我们实现KafkaListener来处理消息。以下是一个简单的例子: importorg.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;importorg.springframework.stereotype.Service;@ServicepublicclassKafkaMessageListener{@KafkaListener(topics="my-topic",groupId="my-group",containerFactory="kafkaListener...
通过调用生产者往kafka内发送消息,并在消费者中消费打印消息; 以下代码实现内容借鉴 简书博客: springboot 之集成kafka 导入maven 依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.kafka</groupId> <artifactId>spring-kafka</artifactId> </dependency> 1. 2. 3. 4. 编写配置文件 server: port: 7007 spring: ...
单条消息消费是指每次从Kafka主题中拉取消息时,只处理一条消息。这种方式适用于对实时性要求较高的场景,例如金融交易、实时监控等。在Spring Boot项目中,单条消息消费通常通过@KafkaListener注解来实现。具体来说,开发者可以在SingleConsumer.java类中定义一个方法,并使用该注解指定要监听的主题名称。
* 即方法上的注解@KafkaListener里的group一定要不一样.如果多个监听里的group写的一样,就会造成只有一个监听能处理其中的消息, * 另外监听就不能处理消息了.也即是kafka的分布式消息处理方式. * 在同一个group里的监听,共同处理接收到的消息,会根据一定的算法来处理.如果不在一个组,但是监听的是同一个topic的...
kafka.consumer.group.id = person-file-manage #消费者并发启动个数(对应分区个数)每个listener方法 kafka.concurrency=10 @Configuration @EnableKafka public class KafkaConsumerConfig { @Value("${kafka.consumer.bootstrap.servers}") private String servers; ...
在使用时Kafka时,经常遇到大批量消息在队列中,如果一个消息一个消息的消费的话效率太低下了,所以批量消费消息是很有必要的,废话不多数,直接上代码。 批量监听器 从版本1.1开始,@KafkaListener可以被配置为批量接收从Kafka话题队列中的Message。要配置监听器容器工厂以创建批处理侦听器,需要设置batchListener属性为true...
ConcurrentKafkaListenerContainerFactory并且设置了factory.setConcurrency(4); (我的topic有4个分区,为了加快消费将并发设置为4,也就是有4个KafkaMessageListenerContainer) 操作Topic 配置 @Component public class PrividerKafkaConfig { @Value("${spring.kafka.bootstrap-servers}") ...
创建消费者类 创建一个Java类,使用@KafkaListener注解标注监听方法,该方法将在监听到相应主题的消息时被调用。 import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener; import org.springframework.stereotype.Component; @Component public class MyKafkaConsumer { ...