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发送消息
本节介绍如何发送消息。
用KafkaTemplate
本节介绍如何使用KafkaTemplate发送消息。
概述
这KafkaTemplate包装生产者,并提供向 Kafka 主题发送数据的便捷方法。
以下列表显示了来自KafkaTemplate:
CompletableFuture<SendResult<K, V>> sendDefault(V data);
CompletableFuture<SendResult<K, V>> sendDefault(K key, V data);
CompletableFuture<SendResult<K, V>> sendDefault(Integer partition, K key, V data);
CompletableFuture<SendResult<K, V>> sendDefault(Integer partition, Long timestamp, K key, V data);
CompletableFuture<SendResult<K, V>> send(String topic, V data);
CompletableFuture<SendResult<K, V>> send(String topic, K key, V data);
CompletableFuture<SendResult<K, V>> send(String topic, Integer partition, K key, V data);
CompletableFuture<SendResult<K, V>> send(String topic, Integer partition, Long timestamp, K key, V data);
CompletableFuture<SendResult<K, V>> send(ProducerRecord<K, V> record);
CompletableFuture<SendResult<K, V>> send(Message<?> message);
Map<MetricName, ? extends Metric> metrics();
List<PartitionInfo> partitionsFor(String topic);
<T> T execute(ProducerCallback<K, V, T> callback);
<T> T executeInTransaction(OperationsCallback<K, V, T> callback);
// Flush the producer.
void flush();
interface ProducerCallback<K, V, T> {
T doInKafka(Producer<K, V> producer);
}
interface OperationsCallback<K, V, T> {
T doInOperations(KafkaOperations<K, V> operations);
}
有关更多详细信息,请参阅 Javadoc。
这sendDefaultAPI 要求已向模板提供默认主题。
API 会接收timestamp作为参数,并将此时间戳存储在记录中。
用户提供的时间戳的存储方式取决于在 Kafka 主题上配置的时间戳类型。
如果主题配置为CREATE_TIME,则记录用户指定的时间戳(如果未指定,则生成)。
如果主题配置为LOG_APPEND_TIME,则忽略用户指定的时间戳,代理会添加本地代理时间。
要使用该模板,您可以配置生产者工厂并在模板的构造函数中提供它。 以下示例显示了如何执行此作:
@Bean
public ProducerFactory<Integer, String> producerFactory() {
return new DefaultKafkaProducerFactory<>(producerConfigs());
}
@Bean
public Map<String, Object> producerConfigs() {
Map<String, Object> props = new HashMap<>();
props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, IntegerSerializer.class);
props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
// See https://kafka.apache.org/documentation/#producerconfigs for more properties
return props;
}
@Bean
public KafkaTemplate<Integer, String> kafkaTemplate() {
return new KafkaTemplate<Integer, String>(producerFactory());
}
从 2.5 版开始,您现在可以覆盖工厂的ProducerConfig属性,以从同一工厂创建具有不同生产者配置的模板。
@Bean
public KafkaTemplate<String, String> stringTemplate(ProducerFactory<String, String> pf) {
return new KafkaTemplate<>(pf);
}
@Bean
public KafkaTemplate<String, byte[]> bytesTemplate(ProducerFactory<String, byte[]> pf) {
return new KafkaTemplate<>(pf,
Collections.singletonMap(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, ByteArraySerializer.class));
}
请注意,类型为ProducerFactory<?, ?>(例如由 Spring Boot 自动配置的那个)可以使用不同的缩小泛型类型进行引用。
您还可以使用标准配置模板<bean/>定义。
然后,要使用该模板,您可以调用其方法之一。
当您将方法Message<?>参数,则主题、分区、键和时间戳信息在消息头中提供,其中包含以下项目:
-
KafkaHeaders.TOPIC -
KafkaHeaders.PARTITION -
KafkaHeaders.KEY -
KafkaHeaders.TIMESTAMP
消息有效负载是数据。
或者,您可以配置KafkaTemplate使用ProducerListener获取具有发送结果(成功或失败)的异步回调,而不是等待Future完成。
以下列表显示了ProducerListener接口:
public interface ProducerListener<K, V> {
default void onSuccess(ProducerRecord<K, V> producerRecord, RecordMetadata recordMetadata) {
}
default void onError(ProducerRecord<K, V> producerRecord, RecordMetadata recordMetadata, Exception exception) {
}
}
默认情况下,模板配置了LoggingProducerListener,它会记录错误,并且在发送成功时不执行任何作。
为方便起见,如果您只想实现其中一种方法,则提供了默认方法实现。
请注意,send 方法返回一个CompletableFuture<SendResult>.
您可以向监听器注册回调,以异步接收发送结果。
以下示例显示了如何执行此作:
CompletableFuture<SendResult<Integer, String>> future = template.send("myTopic", "something");
future.whenComplete((result, ex) -> {
...
});
SendResult有两个属性,一个ProducerRecord和RecordMetadata.
有关这些对象的信息,请参阅 Kafka API 文档。
这Throwable可以转换为KafkaProducerException;其producerRecord属性包含失败的记录。
如果您希望阻止发送线程以等待结果,您可以调用未来的get()方法;建议使用带超时的方法。
如果您设置了linger.ms,您可能希望调用flush()在等待之前,或者,为了方便起见,模板有一个构造函数,其中有一个autoFlush导致模板flush()每次发送。
仅当您已将linger.msproducer 属性,并希望立即发送部分批次。
例子
本节展示了向 Kafka 发送消息的示例:
public void sendToKafka(final MyOutputData data) {
final ProducerRecord<String, String> record = createRecord(data);
CompletableFuture<SendResult<String, String>> future = template.send(record);
future.whenComplete((result, ex) -> {
if (ex == null) {
handleSuccess(data);
}
else {
handleFailure(data, record, ex);
}
});
}
public void sendToKafka(final MyOutputData data) {
final ProducerRecord<String, String> record = createRecord(data);
try {
template.send(record).get(10, TimeUnit.SECONDS);
handleSuccess(data);
}
catch (ExecutionException e) {
handleFailure(data, record, e.getCause());
}
catch (TimeoutException | InterruptedException e) {
handleFailure(data, record, e);
}
}
请注意,原因ExecutionException是KafkaProducerException使用producerRecord财产。
用RoutingKafkaTemplate
从 2.5 版开始,您可以使用RoutingKafkaTemplate在运行时根据目标选择生产者topic名字。
路由模板不支持事务,execute,flush或metrics作,因为这些作的主题是未知的。 |
该模板需要java.util.regex.Pattern自ProducerFactory<Object, Object>实例。 此映射应按顺序排列(例如LinkedHashMap),因为它是按顺序遍历的;您应该在开始时添加更具体的模式。
以下简单的 Spring Boot 应用程序提供了一个示例,说明如何使用相同的模板发送到不同的主题,每个主题使用不同的值序列化器。
@SpringBootApplication
public class Application {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Application.class, args);
}
@Bean
public RoutingKafkaTemplate routingTemplate(GenericApplicationContext context,
ProducerFactory<Object, Object> pf) {
// Clone the PF with a different Serializer, register with Spring for shutdown
Map<String, Object> configs = new HashMap<>(pf.getConfigurationProperties());
configs.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, ByteArraySerializer.class);
DefaultKafkaProducerFactory<Object, Object> bytesPF = new DefaultKafkaProducerFactory<>(configs);
context.registerBean("bytesPF", DefaultKafkaProducerFactory.class, () -> bytesPF);
Map<Pattern, ProducerFactory<Object, Object>> map = new LinkedHashMap<>();
map.put(Pattern.compile("two"), bytesPF);
map.put(Pattern.compile(".+"), pf); // Default PF with StringSerializer
return new RoutingKafkaTemplate(map);
}
@Bean
public ApplicationRunner runner(RoutingKafkaTemplate routingTemplate) {
return args -> {
routingTemplate.send("one", "thing1");
routingTemplate.send("two", "thing2".getBytes());
};
}
}
相应的@KafkaListeners 显示在注释属性中。
有关实现类似结果的另一种技术,但具有将不同类型发送到同一主题的附加功能,请参阅委托序列化器和反序列化器。
用DefaultKafkaProducerFactory
如用KafkaTemplate一个ProducerFactory用于创建生产者。
当不使用 Transactions 时,默认情况下,DefaultKafkaProducerFactory创建所有客户端使用的单例生产者,如KafkaProducerJavaDocs。但是,如果您调用flush()在模板上,这可能会导致使用同一生产者的其他线程出现延迟。从 2.3 版开始,DefaultKafkaProducerFactory有一个新属性producerPerThread. 当设置为true,工厂将为每个线程创建(并缓存)一个单独的生产者,以避免此问题。
什么时候producerPerThread是true,用户代码必须调用closeThreadBoundProducer()当不再需要生产者时,在工厂上。这将物理关闭生产者并将其从ThreadLocal.
叫reset()或destroy()不会清理这些生产者。 |
创建DefaultKafkaProducerFactory、键和/或值Serializer可以通过调用仅接受属性 Map 的构造函数从配置中获取类(请参阅中的示例用KafkaTemplate),或Serializer实例可以传递给DefaultKafkaProducerFactory构造函数(在这种情况下,所有Producers 共享相同的实例)。
或者,您可以提供Supplier<Serializer>s(从 2.3 版开始),将用于获取单独的Serializer每个实例Producer:
@Bean
public ProducerFactory<Integer, CustomValue> producerFactory() {
return new DefaultKafkaProducerFactory<>(producerConfigs(), null, () -> new CustomValueSerializer());
}
@Bean
public KafkaTemplate<Integer, CustomValue> kafkaTemplate() {
return new KafkaTemplate<Integer, CustomValue>(producerFactory());
}
从版本 2.5.10 开始,您现在可以在创建工厂后更新生产者属性。
例如,如果必须在凭据更改后更新 SSL 密钥/信任存储位置,这可能很有用。
这些更改不会影响现有的生产者实例;叫reset()关闭任何现有生产者,以便使用新属性创建新生产者。
| 您不能将事务性生产者工厂更改为非事务性工厂,反之亦然。 |
现在提供了两种新方法:
void updateConfigs(Map<String, Object> updates);
void removeConfig(String configKey);
从版本 2.8 开始,如果您将序列化器作为对象提供(在构造函数中或通过 setter),工厂将调用configure()使用配置属性配置它们的方法。
用ReplyingKafkaTemplate
2.1.3 版本引入了一个子类KafkaTemplate提供请求/回复语义。
该类名为ReplyingKafkaTemplate并且有两种附加方法;下面显示了方法签名:
RequestReplyFuture<K, V, R> sendAndReceive(ProducerRecord<K, V> record);
RequestReplyFuture<K, V, R> sendAndReceive(ProducerRecord<K, V> record,
Duration replyTimeout);
(另请参阅请求/回复Message<?>s).
结果是CompletableFuture异步填充结果(或超时的异常)。
结果还有一个sendFuture属性,这是调用KafkaTemplate.send().
您可以使用此未来来确定发送作的结果。
如果使用第一种方法,或者replyTimeout参数是null,模板的defaultReplyTimeout属性(默认为 5 秒)。
从 2.8.8 版本开始,模板有一个新方法waitForAssignment.
如果回复容器配置了auto.offset.reset=latest以避免在容器初始化之前发送请求和回复。
使用手动分区分配(无组管理)时,等待的持续时间必须大于容器的pollTimeout属性,因为在第一次轮询完成之前不会发送通知。 |
以下 Spring Boot 应用程序显示了如何使用该功能的示例:
@SpringBootApplication
public class KRequestingApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(KRequestingApplication.class, args).close();
}
@Bean
public ApplicationRunner runner(ReplyingKafkaTemplate<String, String, String> template) {
return args -> {
if (!template.waitForAssignment(Duration.ofSeconds(10))) {
throw new IllegalStateException("Reply container did not initialize");
}
ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("kRequests", "foo");
RequestReplyFuture<String, String, String> replyFuture = template.sendAndReceive(record);
SendResult<String, String> sendResult = replyFuture.getSendFuture().get(10, TimeUnit.SECONDS);
System.out.println("Sent ok: " + sendResult.getRecordMetadata());
ConsumerRecord<String, String> consumerRecord = replyFuture.get(10, TimeUnit.SECONDS);
System.out.println("Return value: " + consumerRecord.value());
};
}
@Bean
public ReplyingKafkaTemplate<String, String, String> replyingTemplate(
ProducerFactory<String, String> pf,
ConcurrentMessageListenerContainer<String, String> repliesContainer) {
return new ReplyingKafkaTemplate<>(pf, repliesContainer);
}
@Bean
public ConcurrentMessageListenerContainer<String, String> repliesContainer(
ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> containerFactory) {
ConcurrentMessageListenerContainer<String, String> repliesContainer =
containerFactory.createContainer("kReplies");
repliesContainer.getContainerProperties().setGroupId("repliesGroup");
repliesContainer.setAutoStartup(false);
return repliesContainer;
}
@Bean
public NewTopic kRequests() {
return TopicBuilder.name("kRequests")
.partitions(10)
.replicas(2)
.build();
}
@Bean
public NewTopic kReplies() {
return TopicBuilder.name("kReplies")
.partitions(10)
.replicas(2)
.build();
}
}
请注意,我们可以使用 Boot 的自动配置容器工厂来创建回复容器。
如果将重要的反序列化器用于回复,请考虑使用ErrorHandlingDeserializer委托给配置的反序列化程序。
如此配置后,RequestReplyFuture将异常完成,您可以捕获ExecutionException,替换为DeserializationException在其cause财产。
从 2.6.7 版本开始,除了检测DeserializationExceptions,模板将调用replyErrorChecker函数(如果提供)。
如果返回异常,则未来将异常完成。
这是一个例子:
template.setReplyErrorChecker(record -> {
Header error = record.headers().lastHeader("serverSentAnError");
if (error != null) {
return new MyException(new String(error.value()));
}
else {
return null;
}
});
...
RequestReplyFuture<Integer, String, String> future = template.sendAndReceive(record);
try {
future.getSendFuture().get(10, TimeUnit.SECONDS); // send ok
ConsumerRecord<Integer, String> consumerRecord = future.get(10, TimeUnit.SECONDS);
...
}
catch (InterruptedException e) {
...
}
catch (ExecutionException e) {
if (e.getCause() instanceof MyException) {
...
}
}
catch (TimeoutException e) {
...
}
该模板设置一个标头(名为KafkaHeaders.CORRELATION_ID默认情况下),必须由服务器端回显。
在这种情况下,以下内容@KafkaListener应用程序响应:
@SpringBootApplication
public class KReplyingApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(KReplyingApplication.class, args);
}
@KafkaListener(id="server", topics = "kRequests")
@SendTo // use default replyTo expression
public String listen(String in) {
System.out.println("Server received: " + in);
return in.toUpperCase();
}
@Bean
public NewTopic kRequests() {
return TopicBuilder.name("kRequests")
.partitions(10)
.replicas(2)
.build();
}
@Bean // not required if Jackson is on the classpath
public MessagingMessageConverter simpleMapperConverter() {
MessagingMessageConverter messagingMessageConverter = new MessagingMessageConverter();
messagingMessageConverter.setHeaderMapper(new SimpleKafkaHeaderMapper());
return messagingMessageConverter;
}
}
这@KafkaListenerinfrastructure 回显关联 ID 并确定回复主题。
看转发侦听器结果@SendTo了解有关发送回复的更多信息。
模板使用默认标头KafKaHeaders.REPLY_TOPIC以指示回复所指向的主题。
从 2.2 版开始,模板会尝试从配置的回复容器中检测回复主题或分区。如果容器配置为侦听单个主题或单个TopicPartitionOffset,它用于设置回复标头。如果容器以其他方式配置,则用户必须设置回复标头。在这种情况下,INFO日志消息在初始化期间写入。以下示例使用KafkaHeaders.REPLY_TOPIC:
record.headers().add(new RecordHeader(KafkaHeaders.REPLY_TOPIC, "kReplies".getBytes()));
当您配置单个回复时TopicPartitionOffset,您可以对多个模板使用相同的回复主题,只要每个实例在不同的分区上监听即可。配置单个回复主题时,每个实例必须使用不同的group.id.
在这种情况下,所有实例都会收到每个回复,但只有发送请求的实例才能找到相关 ID。
这对于自动缩放可能很有用,但会产生额外网络流量的开销,并且丢弃每个不需要的回复的成本很小。
使用此设置时,建议将模板的sharedReplyTopic自true,这降低了对 DEBUG 的意外回复的日志记录级别,而不是默认的 ERROR。
以下是配置回复容器以使用同一共享回复主题的示例:
@Bean
public ConcurrentMessageListenerContainer<String, String> replyContainer(
ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> containerFactory) {
ConcurrentMessageListenerContainer<String, String> container = containerFactory.createContainer("topic2");
container.getContainerProperties().setGroupId(UUID.randomUUID().toString()); // unique
Properties props = new Properties();
props.setProperty(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "latest"); // so the new group doesn't get old replies
container.getContainerProperties().setKafkaConsumerProperties(props);
return container;
}
如果您有多个客户端实例,并且未按照上一段中所述配置它们,则每个实例都需要一个专用的回复主题。
另一种方法是将KafkaHeaders.REPLY_PARTITION并为每个实例使用专用分区。
这Header包含一个四字节的 int(大端)。
服务器必须使用此标头将回复路由到正确的分区 (@KafkaListener这样做)。
但是,在这种情况下,回复容器不得使用 Kafka 的组管理功能,并且必须配置为在固定分区上监听(通过使用TopicPartitionOffset在其ContainerProperties构造函数)。 |
这DefaultKafkaHeaderMapper要求 Jackson 在类路径上(对于@KafkaListener).
如果它不可用,则消息转换器没有标头映射器,因此您必须配置MessagingMessageConverter使用SimpleKafkaHeaderMapper,如前所述。 |
默认情况下,使用 3 个标头:
-
KafkaHeaders.CORRELATION_ID- 用于将回复与请求相关联 -
KafkaHeaders.REPLY_TOPIC- 用于告诉服务器在哪里回复 -
KafkaHeaders.REPLY_PARTITION- (可选)用于告诉服务器要回复哪个分区
这些标头名称由@KafkaListener用于路由回复的基础结构。
从 2.3 版开始,您可以自定义标头名称 - 模板有 3 个属性correlationHeaderName,replyTopicHeaderName和replyPartitionHeaderName.
如果您的服务器不是 Spring 应用程序(或不使用@KafkaListener).
相反,如果请求应用程序不是 spring 应用程序,并且将相关信息放在不同的标头中,从 3.0 版本开始,您可以配置自定义correlationHeaderName在侦听器容器工厂上,该标头将被回显回来。
以前,侦听器必须回显自定义关联标头。 |
请求/回复Message<?>s
2.7 版将方法 添加到ReplyingKafkaTemplate发送和接收spring-messaging的Message<?>抽象化:
RequestReplyMessageFuture<K, V> sendAndReceive(Message<?> message);
<P> RequestReplyTypedMessageFuture<K, V, P> sendAndReceive(Message<?> message,
ParameterizedTypeReference<P> returnType);
这些将使用模板的默认值replyTimeout,还有一些重载版本可能会在方法调用中超时。
如果消费者的Deserializer或模板的MessageConverter可以在没有任何其他信息的情况下转换有效负载,无论是通过配置还是回复消息中的类型元数据。
如果需要为返回类型提供类型信息,请使用第二种方法来协助消息转换器。 这也允许同一个模板接收不同的类型,即使回复中没有类型元数据,例如当服务器端不是 Spring 应用程序时。 以下是后者的示例:
-
Java
-
Kotlin
@Bean
ReplyingKafkaTemplate<String, String, String> template(
ProducerFactory<String, String> pf,
ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> factory) {
ConcurrentMessageListenerContainer<String, String> replyContainer =
factory.createContainer("replies");
replyContainer.getContainerProperties().setGroupId("request.replies");
ReplyingKafkaTemplate<String, String, String> template =
new ReplyingKafkaTemplate<>(pf, replyContainer);
template.setMessageConverter(new ByteArrayJsonMessageConverter());
template.setDefaultTopic("requests");
return template;
}
@Bean
fun template(
pf: ProducerFactory<String?, String>?,
factory: ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String?, String?>
): ReplyingKafkaTemplate<String?, String, String?> {
val replyContainer = factory.createContainer("replies")
replyContainer.containerProperties.groupId = "request.replies"
val template = ReplyingKafkaTemplate(pf, replyContainer)
template.messageConverter = ByteArrayJsonMessageConverter()
template.defaultTopic = "requests"
return template
}
-
Java
-
Kotlin
RequestReplyTypedMessageFuture<String, String, Thing> future1 =
template.sendAndReceive(MessageBuilder.withPayload("getAThing").build(),
new ParameterizedTypeReference<Thing>() { });
log.info(future1.getSendFuture().get(10, TimeUnit.SECONDS).getRecordMetadata().toString());
Thing thing = future1.get(10, TimeUnit.SECONDS).getPayload();
log.info(thing.toString());
RequestReplyTypedMessageFuture<String, String, List<Thing>> future2 =
template.sendAndReceive(MessageBuilder.withPayload("getThings").build(),
new ParameterizedTypeReference<List<Thing>>() { });
log.info(future2.getSendFuture().get(10, TimeUnit.SECONDS).getRecordMetadata().toString());
List<Thing> things = future2.get(10, TimeUnit.SECONDS).getPayload();
things.forEach(thing1 -> log.info(thing1.toString()));
val future1: RequestReplyTypedMessageFuture<String?, String?, Thing?>? =
template.sendAndReceive(MessageBuilder.withPayload("getAThing").build(),
object : ParameterizedTypeReference<Thing?>() {})
log.info(future1?.sendFuture?.get(10, TimeUnit.SECONDS)?.recordMetadata?.toString())
val thing = future1?.get(10, TimeUnit.SECONDS)?.payload
log.info(thing.toString())
val future2: RequestReplyTypedMessageFuture<String?, String?, List<Thing?>?>? =
template.sendAndReceive(MessageBuilder.withPayload("getThings").build(),
object : ParameterizedTypeReference<List<Thing?>?>() {})
log.info(future2?.sendFuture?.get(10, TimeUnit.SECONDS)?.recordMetadata.toString())
val things = future2?.get(10, TimeUnit.SECONDS)?.payload
things?.forEach(Consumer { thing1: Thing? -> log.info(thing1.toString()) })
回复类型 Message<?>
当@KafkaListener返回一个Message<?>,对于 2.5 之前的版本,有必要填充回复主题和关联 ID 标头。在此示例中,我们使用请求中的回复主题标头:
@KafkaListener(id = "requestor", topics = "request")
@SendTo
public Message<?> messageReturn(String in) {
return MessageBuilder.withPayload(in.toUpperCase())
.setHeader(KafkaHeaders.TOPIC, replyTo)
.setHeader(KafkaHeaders.KEY, 42)
.setHeader(KafkaHeaders.CORRELATION_ID, correlation)
.build();
}
这也显示了如何在回复记录上设置键。
从 2.5 版开始,框架将检测这些标头是否丢失,并使用主题填充它们 - 从@SendTo值或传入的KafkaHeaders.REPLY_TOPIC标头(如果存在)。它还将回显传入的KafkaHeaders.CORRELATION_ID和KafkaHeaders.REPLY_PARTITION,如果存在。
@KafkaListener(id = "requestor", topics = "request")
@SendTo // default REPLY_TOPIC header
public Message<?> messageReturn(String in) {
return MessageBuilder.withPayload(in.toUpperCase())
.setHeader(KafkaHeaders.KEY, 42)
.build();
}
聚合多个回复
中的模板用ReplyingKafkaTemplate严格适用于单个请求/回复场景。对于单个消息的多个接收者返回回复的情况,您可以使用AggregatingReplyingKafkaTemplate. 这是 Scatter-Gather 企业集成模式的客户端实现。
像ReplyingKafkaTemplate这AggregatingReplyingKafkaTemplate构造函数采用生产者工厂和监听器容器来接收回复;它有第三个参数BiPredicate<List<ConsumerRecord<K, R>>, Boolean> releaseStrategy每次收到回复时都会查阅;当谓词返回时true、集合ConsumerRecords 用于完成Future由sendAndReceive方法。
还有一个额外的属性returnPartialOnTimeout(默认为 false)。
当将其设置为true,而不是用KafkaReplyTimeoutException,部分结果正常完成未来(只要至少收到一条回复记录)。
从版本 2.3.5 开始,谓词也会在超时后调用(如果returnPartialOnTimeout是true).
第一个参数是当前记录列表;二是true如果此调用是由于超时造成的。
谓词可以修改记录列表。
AggregatingReplyingKafkaTemplate<Integer, String, String> template =
new AggregatingReplyingKafkaTemplate<>(producerFactory, container,
coll -> coll.size() == releaseSize);
...
RequestReplyFuture<Integer, String, Collection<ConsumerRecord<Integer, String>>> future =
template.sendAndReceive(record);
future.getSendFuture().get(10, TimeUnit.SECONDS); // send ok
ConsumerRecord<Integer, Collection<ConsumerRecord<Integer, String>>> consumerRecord =
future.get(30, TimeUnit.SECONDS);
请注意,返回类型是ConsumerRecord其值是ConsumerRecords.
“外层”ConsumerRecord不是“真实”记录,它由模板合成,作为请求收到的实际回复记录的持有者。
当发生正常发布(发布策略返回 true)时,主题设置为aggregatedResults;如果returnPartialOnTimeout为 true,并且发生超时(并且至少已收到一条回复记录),则该主题设置为partialResultsAfterTimeout.
该模板为这些“主题”名称提供常量静态变量:
/**
* Pseudo topic name for the "outer" {@link ConsumerRecords} that has the aggregated
* results in its value after a normal release by the release strategy.
*/
public static final String AGGREGATED_RESULTS_TOPIC = "aggregatedResults";
/**
* Pseudo topic name for the "outer" {@link ConsumerRecords} that has the aggregated
* results in its value after a timeout.
*/
public static final String PARTIAL_RESULTS_AFTER_TIMEOUT_TOPIC = "partialResultsAfterTimeout";
真实的ConsumerRecords 在Collection包含接收回复的实际主题。
回复的侦听器容器必须配置为AckMode.MANUAL或AckMode.MANUAL_IMMEDIATE;消费者属性enable.auto.commit必须是false(自 2.3 版以来的默认值)。
为了避免丢失消息的可能性,模板仅在未完成的请求为零时提交偏移量,即当发布策略释放最后一个未完成的请求时。
重新平衡后,可能会重复回复传递;对于任何机上请求,这些请求将被忽略;当收到已发布回复的重复回复时,您可能会看到错误日志消息。 |
如果您使用ErrorHandlingDeserializer使用此聚合模板,框架不会自动检测DeserializationExceptions.
相反,记录(带有nullvalue) 将完整返回,标头中存在反序列化异常。
建议应用程序调用实用工具方法ReplyingKafkaTemplate.checkDeserialization()方法来确定是否发生反序列化异常。
有关更多信息,请参阅其 JavaDocs。
这replyErrorChecker也没有调用此聚合模板;您应该对回复的每个元素执行检查。 |