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前言

一、新建一个maven工程，添加kafka依赖

二、yaml配置文件

三、消息消费

手动提交非批量消费

  String 类型接入

使用注解方式获取消息头、消息体

手动提交批量消费

ConsumerRecord类接收

String类接收

使用注解方式获取消息头、消息体，则也是使用 List 来接收：

并发消费 

配置类方式

四、Kafka参数调优

一、Consumer参数说明

二、Kafka消息积压、消费能力不足怎么解决？

三、Kafka消费者如何进行流控？

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前言

由于 Kafka 的写性能非常高，因此项目经常会碰到 Kafka 消息队列拥堵的情况。遇到这种情况，我们可以通过并发消费、批量消费的方法进行解决。

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一、新建一个maven工程，添加kafka依赖

<dependency>
		<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
		<artifactId>spring-kafka</artifactId>
         <version>2.5.4.RELEASE</version>
</dependency>

二、yaml配置文件

spring:

  kafka:
    bootstrap-servers: 127.0.0.1:9002
    producer:
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
    consumer:
      group-id: test-consumer-group
      # 当 Broker 端没有 offset（如第一次消费或 offset 超过7天过期）时如何初始化 offset，当收到 OFFSET_OUT_OF_RANGE 错误时，如何重置 Offset
      # earliest：表示自动重置到 partition 的最小 offset
      # latest：默认为 latest，表示自动重置到 partition 的最大 offset
      # none：不自动进行 offset 重置，抛
      auto-offset-reset: latest
      # 是否在消费消息后将 offset 同步到 Broker，当 Consumer 失败后就能从 Broker 获取最新的 offset
      enable-auto-commit: false
      ## 当 auto.commit.enable=true 时，自动提交 Offset 的时间间隔，建议设置至少1000
      auto-commit-interval: 2000
      max-poll-records: 30
      heartbeat-interval: 3000
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      properties:
        # 使用 Kafka 消费分组机制时，消费者超时时间。当 Broker 在该时间内没有收到消费者的心跳时，认为该消费者故障失败，Broker 发起重新 Rebalance 过程。目前该值的配置必须在 Broker 配置group.min.session.timeout.ms=6000和group.max.session.timeout.ms=300000 之间
        session.timeout.ms: 60000
        # 使用 Kafka 消费分组机制时，消费者发送心跳的间隔。这个值必须小于 session.timeout.ms，一般小于它的三分之一
        heartbeat.interval.ms: 3000
        # 使用 Kafka 消费分组机制时，再次调用 poll 允许的最大间隔。如果在该时间内没有再次调用 poll，则认为该消费者已经失败，Broker 会重新发起 Rebalance 把分配给它的 partition 分配给其他消费者
        max.poll.interval.ms: 300000
        request.timeout.ms: 600000
    listener:
      # 在侦听器容器中运行的线程数。
      concurrency: 2
      type: batch
      max-poll-records: 50
      #当 auto.commit.enable 设置为false时，表示kafak的offset由customer手动维护，
      #spring-kafka提供了通过ackMode的值表示不同的手动提交方式
      #手动调用Acknowledgment.acknowledge()后立即提交
      ack-mode: manual_immediate
      # 消费者监听的topic不存在时，项目会报错，设置为false
      missing-topics-fatal: false

三、消息消费

手动提交非批量消费

•   String 类型接入

 @KafkaListener(topics = {"test-topic"}, groupId = "test-consumer-group")
    public void onMessage(String message, Consumer consumer) {
        System.out.println("接收到的消息：" + message);
        consumer.commitSync();
    }

• 使用注解方式获取消息头、消息体

         /**
         * 处理消息
         */
        @KafkaListener(topics = "test-topic", groupId = "test-consumer-group")
        public void onMessage(@Payload String message,
                              @Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TOPIC) String topic,
                              @Header(KafkaHeaders.RECEIVED_PARTITION_ID) int partition,
                              @Header(name = KafkaHeaders.RECEIVED_MESSAGE_KEY, required = false) String key,
                              @Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TIMESTAMP) long ts,
                              Acknowledgment ack) {

            try {
                
                ack.acknowledge();
                log.info("Consumer>>>>>>>>>>>>>end");
            } catch (Exception e) {
                log.error("Consumer.onMessage#error . message={}", message, e);
                throw new BizException("事件消息消费失败", e);
            }
        } 

手动提交批量消费

想要批量消费，首先要开启批量消费，通过listener.type属性设置为batch即可开启，看下代码吧：

spring:
  kafka:
    consumer:
      group-id: test-consumer-group
      bootstrap-servers: 127.0.0.1:9092
      max-poll-records: 50 # 一次 poll 最多返回的记录数
    listener:
      type: batch # 开启批量消费

如上设置了启用批量消费和批量消费每次最多消费记录数。这里设置 max-poll-records是50，并不是说如果没有达到50条消息，我们就一直等待。而是说一次poll最多返回的记录数为50

• ConsumerRecord类接收

    /**
     * kafka的批量消费监听器
     */
    @KafkaListener(topics = "test-topic", groupId = "test-consumer-group")
    public void onMessage(List<ConsumerRecord<String, String>> records, Consumer consumer) {
        try {
            log.info("Consumer.batch#size={}", records == null ? 0 : records.size());

            if (CollectionUtil.isEmpty(records)) {
                //分别是commitSync（同步提交）和commitAsync（异步提交）
                consumer.commitSync();
                return;
            }

            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                String message = record.value();

                if (StringUtils.isBlank(message)) {
                    continue;
                }

               //处理业务数据
               //doBuiness();
            }

            consumer.commitSync();
            log.info("Consumer>>>>>>>>>>>>>end");
        } catch (Exception e) {
            log.error("Consumer.onMessage#error .", e);
            throw new BizException("事件消息消费失败", e);
        }
    }

• String类接收

 @KafkaListener(topics = {"test-topic"}, groupId = "test-consumer-group")
    public void onMessage(List<String> message, Consumer consumer) {
        System.out.println("接收到的消息：" + message);
        consumer.commitSync();
    }

• 使用注解方式获取消息头、消息体，则也是使用 List 来接收：

@Component
public class KafkaConsumer {
    // 消费监听
    @KafkaListener(topics = {"test-topic"})
    public void listen2(@Payload List<String> data,
                        @Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TOPIC) List<String> topics,
                        @Header(KafkaHeaders.RECEIVED_PARTITION_ID) List<Integer> partitions,
                        @Header(KafkaHeaders.RECEIVED_MESSAGE_KEY) List<String> keys,
                        @Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TIMESTAMP) List<Long> tss) {
        System.out.println("收到"+ data.size() + "条消息：");
        System.out.println(data);
        System.out.println(topics);
        System.out.println(partitions);
        System.out.println(keys);
        System.out.println(tss);
    }
}

并发消费 

再来看下并发消费，为了加快消费，我们可以提高并发数，比如下面配置我们将并发设置为 3。注意：并发量根据实际分区数决定，必须小于等于分区数，否则会有线程一直处于空闲状态

spring:
  kafka:
    consumer:
      group-id: test-consumer-group
      bootstrap-servers: 127.0.0.1:9092
      max-poll-records: 50 # 一次 poll 最多返回的记录数
    listener:
      type: batch # 开启批量监听
      concurrency: 3 # 设置并发数

我们设置concurrency为3，也就是将会启动3条线程进行监听，而要监听的topic有5个partition，意味着将有2条线程都是分配到2个partition，还有1条线程分配到1个partition

配置类方式

通过自定义配置类的方式也是可以的，但是相对yml配置来说还是有点麻烦的

/**
 * 消费者配置
 */
@Configuration
public class KafkaConsumerConfig {
 
    /**
     * 消费者配置
     * @return
     */
    public Map<String,Object> consumerConfigs(){
        Map<String,Object> props = new HashMap<>();
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test-consumer-group");
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "127.0.0.1:9002");
        props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG, 50);
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
        return props;
    }
 
    @Bean
    public KafkaListenerContainerFactory<ConcurrentMessageListenerContainer<String, Object>> batchFactory() {
        ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, Object> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
        factory.setConsumerFactory(new DefaultKafkaConsumerFactory<>(consumerConfigs()));
        //并发数量
        factory.setConcurrency(3);
        //开启批量监听
        factory.setBatchListener(true);
        return factory;
    }
}

同时监听器通过@KafkaListener注解的containerFactory 配置指定批量消费的工厂即可,如下：

@KafkaListener(topics = {"test-topic"},containerFactory = "batchFactory")
public void consumer(List<String> message){
	System.out.println("接收到的消息：" + message);
}

四、Kafka参数调优

一、Consumer参数说明

1、enable.auto.commit
该属性指定了消费者是否自动提交偏移量，默认值是true。
为了尽量避免出现重复数据（假如，某个消费者poll消息后，应用正在处理消息，在3秒后kafka进行了重平衡，那么由于没有更新位移导致重平衡后这部分消息重复消费）和数据丢失，可以把它设为 false，由自己控制何时提交偏移量。
如果把它设为true，还可以通过配置 auto.commit.interval.ms 属性来控制提交的频率。

2、auto.commit.interval.ms
自动提交间隔。范围：[0,Integer.MAX]，默认值是 5000 （5 s）

3、手动提交：commitSync/commitAsync
手动提交offset的方法有两种：分别是commitSync（同步提交）和commitAsync（异步提交）。

相同点：都会将本次poll的一批数据最大的偏移量提交。
不同点：commitSync会阻塞当前线程，一直到提交成功，并且会自动失败重试（由不可控因素导致，也会出现提交失败）；而commitAsync则没有失败重试机制，故有可能提交失败，导致重复消费。

4、max.poll.records
Consumer每次调用poll()时取到的records的最大数。

二、Kafka消息积压、消费能力不足怎么解决？

如果是Kafka消费能力不足，则可以考虑增加Topic的分区数，同时相应的增加消费者实例，消费者数=分区数（二者缺一不可）。
如果是下游的数据处理不及时，则可以提高每批次拉取的数量，通过max.poll.records这个参数可以调整。
单个消费者实例的消费能力提升，可以用多线程/线程池的方式并发消费提高单机的消费能力。

三、Kafka消费者如何进行流控？

将自动提交改成手动提交（enable.auto.commit=false），每次消费完再手动异步提交offset，之后消费者再去Broker拉取新消息，这样可以做到按照消费能力拉取消息，减轻消费者的压力。