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文章目录
1、什么是 Kafka 消费者2、 Java 如何使用 Kafka 消费者3、SpringBoot 如何使用 Kafka 消费者/ 消费者组4、@KafkaListener 参数说明5、你必须知道的 @KafkaListener 实现原理写在最后
1、什么是 Kafka 消费者
Kafka 消费者是使用 Apache Kafka 消息队列系统的应用程序，它们用于从 Kafka 主题（topics）中读取消息。消费者订阅一个或多个主题，并从这些主题中拉取消息以进行处理。消费者可以以不同的方式配置，例如，可以指定消息的偏移量（offset）以从特定位置开始消费消息，还可以指定消费者组（consumer group）以实现消息的分组消费。消费者是 Kafka 中的重要组成部分，用于实现可靠的消息传递和数据处理。
2、 Java 如何使用 Kafka 消费者
首先引入依赖
以下代码创建一个简单的 Kafka 消费者：
package com.pany.camp.kafka;
import org.apache.kafka.clients.consumer.Consumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import java.time.Duration;
import java.util.Collections;
import java.util.Properties;
/**
*
* @description: Kafka 消费者
* @copyright: @Copyright (c) 2022
* @company: Aiocloud
* @author: pany
* @version: 1.0.0
* @createTime: 2023-06-26 18:04
*/
public class KafkaConsumerExample {
private static final String TOPIC_NAME = "test-topic";
private static final String BOOTSTRAP_SERVERS = "localhost:9092";
private static final String GROUP_ID = "test-group";
public static void main(String[] args) {
Properties props = new Properties();
props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, BOOTSTRAP_SERVERS);
props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, GROUP_ID);
props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
Consumer
consumer.subscribe(Collections.singletonList(TOPIC_NAME));
while (true) {
ConsumerRecords
records.forEach(record -> {
System.out.printf("Received message: key=%s, value=%s, partition=%d, offset=%d\n",
record.key(), record.value(), record.partition(), record.offset());
});
}
}
}
“test-topic” 替换为你要消费的 Kafka 主题的名称，将 “localhost:9092” 替换为 Kafka 服务器的地址，将 “test-group” 替换为你的消费者组的唯一标识符。
3、SpringBoot 如何使用 Kafka 消费者/ 消费者组
消费者是通过 @KafkaListener 监听消息获取的，案例如下：
package com.pany.camp.kafka;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.Optional;
/**
*
* @description: kafka 消费者
* @copyright: @Copyright (c) 2022
* @company: Aiocloud
* @author: pany
* @version: 1.0.0
* @createTime: 2023-07-14 8:31
*/
@Component
public class kafkaConsumerListenerExample {
@KafkaListener(topics = "your_topic_name", groupId = "your_consumer_group_id")
public void consume(ConsumerRecord record) {
Optional value = Optional.ofNullable(record.value());
// 进行消息处理逻辑
System.out.println("print message: " + value);
}
}
4、@KafkaListener 参数说明
@KafkaListener 用于监听 Kafka 主题中的消息，并在消息到达时执行相应的逻辑。
KafkaListener 注解有以下参数：
id ：监听器的唯一标识符。如果未指定，默认为方法的名称。 topics ：要监听的 Kafka 主题列表。可以监听多个主题，以逗号分隔。 topicPattern ：要监听的 Kafka 主题的正则表达式模式。与 topics 参数互斥，只能选择其中一个。 containerFactory ：用于创建 Kafka 容器的工厂类。如果未指定，默认使用默认工厂类。 concurrency ：并发处理消息的线程数。默认为 1。 groupId ：Kafka 消费者组的标识符。如果未指定，默认为应用程序的名称。 clientIdPrefix ：Kafka 消费者的客户端 ID 的前缀。如果未指定，默认为空。 autoStartup ：是否在应用程序启动时自动启动监听器。默认为 true。 properties ：Kafka 消费者的其他属性配置。 这些参数可以根据具体需求进行配置，以便创建适合的 Kafka 消息监听器。
5、你必须知道的 @KafkaListener 实现原理
KafkaListener 的底层实现原理涉及到 Spring Kafka 的注解处理器和 Kafka 消费者的集成。 注解的处理过程：
1. 注解处理器：
Spring Kafka 框架中的注解处理器负责解析和处理 KafkaListener 注解。在应用程序启动时，注解处理器会扫描所有的 Bean，查找带有 KafkaListener 注解的方法，并为每个方法创建一个 KafkaMessageListenerContainer 对象。注解处理器会解析注解上的参数，例如指定的 Kafka 主题、消费者组 ID、反序列化器等。
2. 创建 Kafka 消费者：
KafkaMessageListenerContainer 对象负责创建和管理底层的 Kafka 消费者。根据注解上的参数，KafkaMessageListenerContainer 会创建一个或多个 Kafka 消费者，并配置消费者的相关属性。消费者的创建和配置是通过 Apache Kafka 客户端库实现的，Spring Kafka 提供了对客户端库的封装和集成。
3. 消费 Kafka 消息：
KafkaMessageListenerContainer 对象会启动 Kafka 消费者，开始轮询 Kafka 服务器以获取新的消息。当有消息到达时，消费者会将消息传递给带有 KafkaListener 注解的方法进行处理。方法可以根据业务逻辑进行相应的处理，例如解析消息内容、进行数据处理、调用其他服务等。处理完成后，可以选择确认消息的消费，或者抛出异常以触发重试机制。
4. 并发处理消息：
KafkaMessageListenerContainer 支持并发处理消息，可以通过配置 concurrency 参数来指定处理消息的线程数。如果设置了并发处理，KafkaMessageListenerContainer 会为每个线程创建一个独立的 Kafka 消费者，并通过分区分配策略将消息分配给不同的线程进行处理。这样可以提高消息处理的吞吐量。
写在最后
Kafka消费者的优点是具有高吞吐量和低延迟的特性，能够处理大规模的消息流。它支持水平扩展，可以通过增加消费者实例来提高处理能力。此外，Kafka消费者还具有消息的持久化和可靠性保证，能够处理高并发的消息消费。
然而，Kafka消费者也存在一些缺点。首先，Kafka消费者的配置和管理相对复杂，需要关注许多参数和细节。其次，Kafka消费者在处理消息时需要自行管理偏移量，确保消息的有序性和正确性，这对于开发人员来说可能需要额外的工作。此外，Kafka消费者对于实时性要求较高的场景可能不太适用，因为消息的传递可能存在一定的延迟。
总的来说，Kafka消费者适用于需要处理大规模消息流的场景，对于数据的可靠性和持久化有较高要求，但在配置和管理上需要额外的注意和工作。
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