springboot + @KafkaListener 手动提交及消费能力优化

时间：2022-09-23 18:12:18

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spring-boot 版本 1.5.12

依赖使用spring-kafka1.3.3（对应kafka-clients版本0.11.0.0，请使用于kafka版本对应版本的依赖）

<parent>

<groupId>org.springframework.boot</groupId>

<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>

<version>1.5.12.RELEASE</version>

<relativePath/>

</parent> 

<dependency>

<groupId>org.springframework.kafka</groupId>

<artifactId>spring-kafka</artifactId>

<version>1.3.3.RELEASE</version>

</dependency>

1、自定义监听工厂  （resources目录下面kafka.properties文件中定义对应参数）



##============== kafka =====================
kafka.consumer.bootstrap.servers = 192.168.11.133:9092
kafka.consumer.session.timout.ms = 15000
kafka.consumer.max.poll.interval.ms = 300000
kafka.consumer.max.poll.records = 500
kafka.consumer.heartbeat.interval.ms = 3000
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;

    @Value("${kafka.consumer.session.timout.ms}")
    private String sessionTimeout;

    @Value("${kafka.consumer.max.poll.interval.ms}")
    private String pollInterval;

    @Value("${kafka.consumer.max.poll.records}")
    private String pollRecords;

    @Value("${kafka.consumer.heartbeat.interval.ms}")
    private String heartbeatInterval;

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

    /**
     * 消费者基础配置
     *
     * @return Map
     */
    private Map<String, Object> consumerProps() {
        Map<String, Object> props = new HashMap<>(9);
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, servers);
        props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false);
        props.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, sessionTimeout);
        props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_INTERVAL_MS_CONFIG, pollInterval);
        props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG, pollRecords);
        props.put(ConsumerConfig.HEARTBEAT_INTERVAL_MS_CONFIG, heartbeatInterval);
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, groupId);
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
        return props;
    }

    /**
     * 自定义 ConcurrentKafkaListenerContainerFactory 初始化消费者
     *
     * @return ConcurrentKafkaListenerContainerFactory
     */
    @Bean("ackContainerFactory")
    public ConcurrentKafkaListenerContainerFactory ackContainerFactory() {
        ConcurrentKafkaListenerContainerFactory factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory();
        factory.setConsumerFactory(new DefaultKafkaConsumerFactory(consumerProps()));
        factory.getContainerProperties().setAckMode(AbstractMessageListenerContainer.AckMode.MANUAL_IMMEDIATE);
        return factory;
    }

    /**
     * 将监听者注入到IOC中，也可以采用注解方式，此方式只是为了便于确定监听者的分布
     *
     * @return MqSinkReceiver
     */
    @Bean
    public MqSinkReceiver listener() {
        return new MqSinkReceiver();
    }

}




2、监听器






public class MqSinkReceiver {

    @Autowired
    private MqListener mqListener;

    private final LoggerUtilI logger = LoggerUtilI.getLogger(this.getClass().getName());

    /**
     * 归档统计
     *
     * @param consumerRecord 消息体
     * @param ack            Acknowledgment
     */
    @KafkaListener(id = "clusterPersonfileConsumer", topics = {"personfile-new-clustering"}, containerFactory = "ackContainerFactory")
    public void inputPersonfileNewCluster(ConsumerRecord consumerRecord, Acknowledgment ack) {
        if (consumerRecord != null) {
            JSONObject jsonParam = JSONObject.parseObject(consumerRecord.value().toString());
            logger.info("接收到数据平台的归档kafka消息" + jsonParam.toString());
            try {
                mqListener.clusterStatistic(jsonParam);
                if (ack != null) {
                    ack.acknowledge();
                }
            } catch (BusinessException | ParseException e) {
                logger.error("归档统计异常：" + e);
            }
        }
    }
}


 




3、spring-boot容器即可


#消费者并发启动个数（对应分区个数）每个listener方法
kafka.concurrency=10  
将启动器的并发提高到和分区数一致


kafka 消费能力的提高


1、自动提交的实现


2、autoCommitIntervalMs 设置每次隔多久自动提交offset


3、kafka.max.poll.interval.ms 和 sessionTimeout


max.poll.interval.ms ，它表示最大的poll数据间隔，如果超过这个间隔没有发起pool请求，但heartbeat仍旧在发，就认为该consumer处于 livelock状态。就会将该consumer退出consumer group


之后就会触发导致reblance


·heartbeat.interval.ms


心跳间隔。心跳是在consumer与coordinator之间进行的。心跳是确定consumer存活，加入或者退出group的有效手段。


这个值必须设置的小于session.timeout.ms，因为：


当Consumer由于某种原因不能发Heartbeat到coordinator时，并且时间超过session.timeout.ms时，就会认为该consumer已退出，它所订阅的partition会分配到同一group 内的其它的consumer上。


通常设置的值要低于session.timeout.ms的1/3。


默认值是：3000 （3s）


·session.timeout.ms


Consumer session 过期时间。这个值必须设置在broker configuration中的group.min.session.timeout.ms 与 group.max.session.timeout.ms之间。


其默认值是：10000 （10 s）
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