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前言
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站,这篇文章男女通用,看懂了就去分享给你的码吧。
Spring-Kafka 提供消费重试的机制。当消息消费失败的时候,Spring-Kafka 会通过消费重试机制,重新投递该消息给 Consumer ,让 Consumer 重新消费消息 。
默认情况下,Spring-Kafka 达到配置的重试次数时,【每条消息的失败重试时间,由配置的时间隔决定】Consumer 如果依然消费失败 ,那么该消息就会进入到死信队列。
Spring-Kafka 封装了消费重试和死信队列, 将正常情况下无法被消费的消息称为死信消息(Dead-Letter Message),将存储死信消息的特殊队列称为死信队列(Dead-Letter Queue)。
我们在应用中可以对死信队列中的消息进行监控重发,来使得消费者实例再次进行消费,消费端需要做幂等性的处理。
引入POM依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
<artifactId>spring-kafka</artifactId>
<version>2.8.6</version>
</dependency>
YML配置文件
这里Kafka也安装到了本地,Kafka安装Windows版:http://www.javacui.com/tool/667.html 。
# Web配置
server:
servlet:
context-path: /
port: 1088
# kafka 配置
spring:
kafka:
bootstrap-servers: 127.0.0.1:9092
consumer:
enable-auto-commit: true # 是否自动提交offset
auto-commit-interval: 100 # 提交offset延时(接收到消息后多久提交offset)
# earliest:当各分区下有已提交的offset时,从提交的offset开始消费;无提交的offset时,从头开始消费
# latest:当各分区下有已提交的offset时,从提交的offset开始消费;无提交的offset时,消费新产生的该分区下的数据
# none:topic各分区都存在已提交的offset时,从offset后开始消费;只要有一个分区不存在已提交的offset,则抛出异常
auto-offset-reset: latest
key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
value-deserializer: org.springframework.kafka.support.serializer.JsonDeserializer
# 表示接受反序列化任意的类,也可限定包路径
properties:
spring:
json:
trusted:
packages: '*'
producer:
retries: 0 # 重试次数
# 0:producer不等待broker的ack,broker一接收到还没有写入磁盘就已经返回,当broker故障时有可能丢失数据;
# 1:producer等待broker的ack,partition的leader落盘成功后返回ack,如果在follower同步成功之前leader故障,那么将会丢失数据;(数据要求快,重要性不高时用)
# -1:producer等待broker的ack,partition的leader和follower全部落盘成功后才返回ack,数据一般不会丢失,延迟时间长但是可靠性高。(数据重要时用)
acks: 1 # 应答级别:多少个分区副本备份完成时向生产者发送ack确认(可选0、1、all/-1,0-不应答。1-leader 应答。all-所有 leader 和 follower 应答。)
key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
value-serializer: org.springframework.kafka.support.serializer.JsonSerializer
listener:
missing-topics-fatal: false # 消费监听接口监听的主题不存在时,默认会报错。所以通过设置为 false ,解决报错
配置ErrorHandler,用于定制重试次数和间隔时间
package com.example.springboot.config.kafka;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.Primary;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.kafka.listener.ConsumerRecordRecoverer;
import org.springframework.kafka.listener.DeadLetterPublishingRecoverer;
import org.springframework.kafka.listener.ErrorHandler;
import org.springframework.kafka.listener.SeekToCurrentErrorHandler;
import org.springframework.util.backoff.BackOff;
import org.springframework.util.backoff.FixedBackOff;
/**
* Spring-Kafka 通过实现自定义的 SeekToCurrentErrorHandler ,当 Consumer 消费消息异常的时候,进行拦截处理:
* 重试小于最大次数时,重新投递该消息给 Consumer
* 重试到达最大次数时,如果Consumer 还是消费失败时,该消息就会发送到死信队列。 死信队列的 命名规则为: 原有 Topic + .DLT 后缀 = 其死信队列的 Topic
*/
@Configuration
public class KafkaConfiguration {
private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());
@Bean
@Primary
public ErrorHandler kafkaErrorHandler(KafkaTemplate<?, ?> template) {
logger.warn("kafkaErrorHandler begin to Handle");
// <1> 创建 DeadLetterPublishingRecoverer 对象
ConsumerRecordRecoverer recoverer = new DeadLetterPublishingRecoverer(template);
// <2> 创建 FixedBackOff 对象 设置重试间隔 10秒 次数为 1 次
// 创建 DeadLetterPublishingRecoverer 对象,它负责实现,在重试到达最大次数时,Consumer 还是消费失败时,该消息就会发送到死信队列。
// 注意,正常发送 1 次,重试 1 次,等于一共 2 次
BackOff backOff = new FixedBackOff(10 * 1000L, 1L);
// <3> 创建 SeekToCurrentErrorHandler 对象
return new SeekToCurrentErrorHandler(recoverer, backOff);
}
}
编写生产者代码
package com.example.springboot.controller;
import cn.hutool.core.date.DateUtil;
import com.example.springboot.model.Blog;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.Date;
@RestController
@RequestMapping("/test/kafka")
public class MessSendController {
@Autowired
private KafkaTemplate kafkaTemplate;
private static final String messTopic = "test";
@RequestMapping("/send")
public String sendMess() {
Blog blog = Blog.builder().id(1).name("测试").isDel(false).birthday(new Date()).build();
kafkaTemplate.send(messTopic, blog);
System.out.println("客户端 消息发送完成");
return DateUtil.now();
}
}
这里请求路径:http://localhost:1088/test/kafka/send 时,会发送一条消息到队列。
编写消费端代码
package com.example.springboot.listener;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.example.springboot.model.Blog;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
public class KafkaMessListener {
private static final String messTopic = "test";
@KafkaListener(id="KafkaMessLis