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此版本仍在开发中，尚不被认为是稳定的。对于最新的稳定版本，请使用 Spring for Apache Kafka 3.3.9！ |
提示、技巧和示例
手动分配所有分区
假设您希望始终从所有分区读取所有记录（例如，在使用压缩主题加载分布式缓存时），手动分配分区而不使用 Kafka 的组管理可能会很有用。 当有很多分区时，这样做可能会很笨拙，因为您必须列出分区。 如果分区数随时间变化，这也是一个问题，因为每次分区计数更改时，都必须重新编译应用程序。
下面是一个示例，说明如何在应用程序启动时使用 SpEL 表达式的强大功能动态创建分区列表：
@KafkaListener(topicPartitions = @TopicPartition(topic = "compacted",
partitions = "#{@finder.partitions('compacted')}",
partitionOffsets = @PartitionOffset(partition = "*", initialOffset = "0")))
public void listen(@Header(KafkaHeaders.RECEIVED_KEY) String key, String payload) {
...
}
@Bean
public PartitionFinder finder(ConsumerFactory<String, String> consumerFactory) {
return new PartitionFinder(consumerFactory);
}
public static class PartitionFinder {
private final ConsumerFactory<String, String> consumerFactory;
public PartitionFinder(ConsumerFactory<String, String> consumerFactory) {
this.consumerFactory = consumerFactory;
}
public String[] partitions(String topic) {
try (Consumer<String, String> consumer = consumerFactory.createConsumer()) {
return consumer.partitionsFor(topic).stream()
.map(pi -> "" + pi.partition())
.toArray(String[]::new);
}
}
}将其与ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG=earliest每次启动应用程序时都会加载所有记录。
您还应该将容器的AckMode自MANUAL以防止容器提交null消费者群体。
从 3.1 版开始，容器将自动强制AckMode自MANUAL当手动主题分配与无消费者一起使用时group.id.
但是，从版本 2.5.5 开始，如上所示，您可以将初始偏移量应用于所有分区;有关详细信息，请参阅显式分区分配。
与其他事务管理器的 Kafka 事务示例
以下 Spring Boot 应用程序是链接数据库和 Kafka 事务的示例。
侦听器容器启动 Kafka 事务，并且@Transactional注释启动数据库事务。
首先提交数据库事务;如果 Kafka 事务提交失败，则记录将被重新传递，因此数据库更新应该是幂等的。
@SpringBootApplication
public class Application {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Application.class, args);
}
@Bean
public ApplicationRunner runner(KafkaTemplate<String, String> template) {
return args -> template.executeInTransaction(t -> t.send("topic1", "test"));
}
@Bean
public DataSourceTransactionManager dstm(DataSource dataSource) {
return new DataSourceTransactionManager(dataSource);
}
@Component
public static class Listener {
private final JdbcTemplate jdbcTemplate;
private final KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;
public Listener(JdbcTemplate jdbcTemplate, KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate) {
this.jdbcTemplate = jdbcTemplate;
this.kafkaTemplate = kafkaTemplate;
}
@KafkaListener(id = "group1", topics = "topic1")
@Transactional("dstm")
public void listen1(String in) {
this.kafkaTemplate.send("topic2", in.toUpperCase());
this.jdbcTemplate.execute("insert into mytable (data) values ('" + in + "')");
}
@KafkaListener(id = "group2", topics = "topic2")
public void listen2(String in) {
System.out.println(in);
}
}
@Bean
public NewTopic topic1() {
return TopicBuilder.name("topic1").build();
}
@Bean
public NewTopic topic2() {
return TopicBuilder.name("topic2").build();
}
}spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost/integration?serverTimezone=UTC
spring.datasource.username=root
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=earliest
spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=false
spring.kafka.consumer.properties.isolation.level=read_committed
spring.kafka.producer.transaction-id-prefix=tx-
#logging.level.org.springframework.transaction=trace
#logging.level.org.springframework.kafka.transaction=debug
#logging.level.org.springframework.jdbc=debugcreate table mytable (data varchar(20));对于仅生产者事务，事务同步有效：
@Transactional("dstm")
public void someMethod(String in) {
this.kafkaTemplate.send("topic2", in.toUpperCase());
this.jdbcTemplate.execute("insert into mytable (data) values ('" + in + "')");
}这KafkaTemplate将与数据库事务同步其事务，并在数据库之后进行提交/回滚。
如果您希望先提交 Kafka 事务，并且仅在 Kafka 事务成功时才提交数据库事务，请使用 nested@Transactional方法：
@Transactional("dstm")
public void someMethod(String in) {
this.jdbcTemplate.execute("insert into mytable (data) values ('" + in + "')");
sendToKafka(in);
}
@Transactional("kafkaTransactionManager")
public void sendToKafka(String in) {
this.kafkaTemplate.send("topic2", in.toUpperCase());
}自定义 JsonSerializer 和 JsonDeserializer
序列化程序和反序列化程序支持使用属性进行许多自定义，有关详细信息，请参阅 JSON。
这kafka-clients代码，而不是 Spring，实例化这些对象，除非你将它们直接注入消费者和生产者工厂。
如果您希望使用属性配置（反）序列化程序，但希望使用自定义ObjectMapper，只需创建一个子类并将自定义映射器传递给super构造 函数。例如：
public class CustomJsonSerializer extends JsonSerializer<Object> {
public CustomJsonSerializer() {
super(customizedObjectMapper());
}
private static ObjectMapper customizedObjectMapper() {
ObjectMapper mapper = JacksonUtils.enhancedObjectMapper();
mapper.disable(SerializationFeature.WRITE_DATES_AS_TIMESTAMPS);
return mapper;
}
}