Spring Kafka 之 @KafkaListener 单条或批量处理消息

程序猿DD

发布于 2022-06-09 11:44:25

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发布于 2022-06-09 11:44:25

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来源：https://blog.csdn.net/ldw201510803006/article/details/116176711

消息监听容器

1、KafkaMessageListenerContainer

由spring提供用于监听以及拉取消息，并将这些消息按指定格式转换后交给由@KafkaListener注解的方法处理，相当于一个消费者；

看看其整体代码结构：

可以发现其入口方法为doStart(), 往上追溯到实现了SmartLifecycle接口，很明显，由spring管理其start和stop操作；
ListenerConsumer, 内部真正拉取消息消费的是这个结构，其实现了Runable接口，简言之，它就是一个后台线程轮训拉取并处理消息
在doStart方法中会创建ListenerConsumer并交给线程池处理
以上步骤就开启了消息监听过程

KafkaMessageListenerContainer#doStart

protected void doStart() {
 if (isRunning()) {
  return;
 }
 if (this.clientIdSuffix == null) { // stand-alone container
  checkTopics();
 }
 ContainerProperties containerProperties = getContainerProperties();
 checkAckMode(containerProperties);
 
 ......
 
    // 创建ListenerConsumer消费者并放入到线程池中执行
 this.listenerConsumer = new ListenerConsumer(listener, listenerType);
 setRunning(true);
 this.startLatch = new CountDownLatch(1);
 this.listenerConsumerFuture = containerProperties
   .getConsumerTaskExecutor()
   .submitListenable(this.listenerConsumer);
 
 ......
 
}

KafkaMessageListenerContainer.ListenerConsumer#run

public void run() { // NOSONAR complexity
 
 .......
 
 Throwable exitThrowable = null;
 while (isRunning()) {
  try {
      // 拉去消息并处理消息
   pollAndInvoke();
  }
  catch (@SuppressWarnings(UNUSED) WakeupException e) {
  
         ......
  
  }
  
  ......
  
 }
 wrapUp(exitThrowable);
}

2、ConcurrentMessageListenerContainer

并发消息监听，相当于创建消费者；其底层逻辑仍然是通过KafkaMessageListenerContainer实现处理；从实现上看就是在KafkaMessageListenerContainer上做了层包装，有多少的concurrency就创建多个KafkaMessageListenerContainer，也就是concurrency个消费者

ConcurrentMessageListenerContainer#doStart

protected void doStart() {
 if (!isRunning()) {
  checkTopics();
  
  ......
  
  setRunning(true);
 
  for (int i = 0; i < this.concurrency; i++) {
   KafkaMessageListenerContainer<K, V> container =
     constructContainer(containerProperties, topicPartitions, i);
   String beanName = getBeanName();
   container.setBeanName((beanName != null ? beanName : "consumer") + "-" + i);
   
   ......
   
   if (isPaused()) {
    container.pause();
   }
   // 这里调用KafkaMessageListenerContainer启动相关监听方法
   container.start();
   this.containers.add(container);
  }
 }
}

@KafkaListener底层监听原理

上面已经介绍了KafkaMessageListenerContainer的作用是拉取并处理消息，但还缺少关键的一步，即如何将我们的业务逻辑与KafkaMessageListenerContainer的处理逻辑联系起来？

那么这个桥梁就是@KafkaListener注解

KafkaListenerAnnotationBeanPostProcessor, 从后缀BeanPostProcessor就可以知道这是Spring IOC初始化bean相关的操作，当然这里也是；此类会扫描带@KafkaListener注解的类或者方法，通过 KafkaListenerContainerFactory工厂创建对应的KafkaMessageListenerContainer，并调用start方法启动监听，也就是这样打通了这条路…

Spring Boot 自动加载kafka相关配置

1、KafkaAutoConfiguration

自动生成kafka相关配置，比如当缺少这些bean的时候KafkaTemplate、ProducerListener、ConsumerFactory、ProducerFactory等，默认创建bean实例

2、KafkaAnnotationDrivenConfiguration

主要是针对于spring-kafka提供的注解背后的相关操作，比如 @KafkaListener;
在开启了@EnableKafka注解后，spring会扫描到此配置并创建缺少的bean实例，比如当配置的工厂beanName不是kafkaListenerContainerFactory的时候，就会默认创建一个beanName为kafkaListenerContainerFactory的实例，这也是为什么在springboot中不用定义consumer的相关配置也可以通过@KafkaListener正常的处理消息

生产配置

1、单条消息处理

@Configuration
@EnableKafka
public class KafkaConfig {

    @Bean
    KafkaListenerContainerFactory<ConcurrentMessageListenerContainer<Integer, String>>
                        kafkaListenerContainerFactory() {
        ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<Integer, String> factory =
                                new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
        factory.setConsumerFactory(consumerFactory());
        factory.setConcurrency(3);
        factory.getContainerProperties().setPollTimeout(3000);
        return factory;
    }
    
    @Bean
    public ConsumerFactory<Integer, String> consumerFactory() {
        return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(consumerConfigs());
    }
    
    @Bean
    public Map<String, Object> consumerConfigs() {
        Map<String, Object> props = new HashMap<>();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, embeddedKafka.getBrokersAsString());
        ...
        return props;
    }
}

@KafkaListener(id = "myListener", topics = "myTopic",
        autoStartup = "${listen.auto.start:true}", concurrency = "${listen.concurrency:3}")
public void listen(String data) {
    ...
}

2、批量处理

@Configuration
@EnableKafka
public class KafkaConfig {

    @Bean
public KafkaListenerContainerFactory<?, ?> batchFactory() {
    ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<Integer, String> factory =
            new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
    factory.setConsumerFactory(consumerFactory());
    factory.setBatchListener(true);  // <<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
    return factory;
}

    @Bean
    public ConsumerFactory<Integer, String> consumerFactory() {
        return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(consumerConfigs());
    }
    
    @Bean
    public Map<String, Object> consumerConfigs() {
        Map<String, Object> props = new HashMap<>();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, embeddedKafka.getBrokersAsString());
        ...
        return props;
    }
}

@KafkaListener(id = "list", topics = "myTopic", containerFactory = "batchFactory")
public void listen(List<String> list) {
    ...
}

3、同一个消费组支持单条和批量处理

场景：

生产上最初都采用单条消费模式，随着量的积累，部分topic常常出现消息积压，最开始通过新增消费者实例和分区来提升消费端的能力；一段时间后又开始出现消息积压，由此便从代码层面通过批量消费来提升消费能力。

只对部分topic做批量消费处理

简单的说就是需要配置批量消费和单条记录消费(从单条消费逐步向批量消费演进)

假设最开始就是配置的单条消息处理的相关配置，原配置基本不变
然后新配置批量消息监听KafkaListenerContainerFactory

@Configuration
@EnableKafka
public class KafkaConfig {

    @Bean(name = [batchListenerContainerFactory])
public KafkaListenerContainerFactory<?, ?> batchFactory() {
    ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<Integer, String> factory =
            new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
    factory.setConsumerFactory(consumerFactory());
    // 开启批量处理
    factory.setBatchListener(true); 
    return factory;
}

    @Bean(name = [batchConsumerFactory])
    public ConsumerFactory<Integer, String> consumerFactory() {
        return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(consumerConfigs());
    }
    
    @Bean(name = [batchConsumerConfig])
    public Map<String, Object> consumerConfigs() {
        Map<String, Object> props = new HashMap<>();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, embeddedKafka.getBrokersAsString());
        ...
        return props;
    }
}

注意点：

如果自定义的ContainerFactory其beanName不是kafkaListenerContainerFactory，spring会通过KafkaAnnotationDrivenConfiguration创建新的bean实例，所以需要注意的是你最终的@KafkaListener会使用到哪个ContainerFactory
单条或在批量处理的ContainerFactory可以共存，默认会使用beanName为kafkaListenerContainerFactory的bean实例，因此你可以为batch container Factory实例指定不同的beanName，并在@KafkaListener使用的时候指定containerFactory即可

总结

spring为了将kafka融入其生态，方便在spring大环境下使用kafka，开发了spring-kafa这一模块，本质上是为了帮助开发者更好的以spring的方式使用kafka
@KafkaListener就是这么一个工具，在同一个项目中既可以有单条的消息处理，也可以配置多条的消息处理，稍微改变下配置即可实现，很是方便
当然，@KafkaListener单条或者多条消息处理仍然是spring自行封装处理，与kafka-client客户端的拉取机制无关；比如一次性拉取50条消息，对于单条处理来说就是循环50次处理，而多条消息处理则可以一次性处理50条；本质上来说这套逻辑都是spring处理的，并不是说单条消费就是通过kafka-client一次只拉取一条消息
在使用过程中需要注意spring自动的创建的一些bean实例，当然也可以覆盖其自动创建的实例以满足特定的需求场景

调试及相关源码版本：

org.springframework.boot:：2.3.3.RELEASE
spring-kafka:2.5.4.RELEASE

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