【实战】Spring Cloud Stream 3.1+整合Kafka_spring cloud stream kafka 消费者配置文件

作者：从前慢现在也慢 | 2024-06-23 03:34:32

踩

spring cloud stream kafka 消费者配置文件

文章目录

前言

之前我们已经整合过Spring Cloud Stream 3.0版本与Kafka、RabbitMQ中间件，简直不要太好，直接让我们不用再关心底层MQ如何集与消息收发。但是从Spring Cloud 2020版本开始，Spring Cloud Stream的版本升级至3.1.0以上版本，自此版本开始@StreamListener上面就增加@Deprecated注解，不赞成使用，有可能接下来的版本会删除掉。传说是有利于使用Project Reactor提供的事件流抽象（如Flux和Mono），命令函数在每个单独的事件上触发，而reactive函数只触发一次。故今天我们分享一期Spring Cloud Stream 3.1+整合Kafka，各位看官敬请鉴赏。

在这里插入图片描述

新版版本优势

新版提倡用函数式进行发送和消费信息

定义返回类型为Supplier, Function or Consumer的bean提供消息发送和消费的bean 看看绑定名称命名规则
input - + -in- +
output - + -out- +

在配置文件中指定spring.cloud.function.definition/spring.cloud.stream.function.definition的名称后会把这个bean绑定到对应的消费者和提供者上。

比如 inputChannel bean绑定了inputChannel-in-0通道,outputChannel bean绑定了outputChannel-out-0通道：

spring:
  kafka:
    bootstrap-servers: 192.168.112.10:9092,192.168.112.130:9092,192.168.112.129:9092
  cloud:
    stream:
      kafka:
        binder:
          brokers: ${spring.kafka.bootstrap-servers}
      binders:
        kafkahub:
          type: kafka
          environment:
            spring:
              cloud:
                stream:
                  kafka: ${spring.cloud.stream.kafka.binder}
      default-binder: kafkahub 
      function:
          definition: inputChannel,outputChannel
      bindings:
        inputChannel-in-0:
          binder: kafkahub
          destination: test-kafka-topic
          group: test-kafka-group
          content-type: text/plain
        outputChannel-out-0:
          binder: kafkahub
          destination: test-kafka-topic
          content-type: text/plain
          producer:
            partition-count: 3 #分区数目
  
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32

此时消息生产者为：

@Resource
private StreamBridge streamBridge;

@GetMapping("/send")
public Boolean sendMessageToKafka(String msg){
    boolean send = streamBridge.send("outputChannel-out-0", MessageBuilder.withPayload("kafka测试："+msg).build());
    return send;
}
1
2
3
4
5
6
7
8

此时消息消费者为：

@Configuration
public class KafkaChannel {

    @Resource
    private StreamBridge streamBridge;
    /**
     * inputChannel 消费者
     * @author senfel
     * @date 2024/6/18 15:26
     * @return java.util.function.Consumer<java.lang.String>
     */
    @Bean
    public Consumer<Message<String>> inputChannel(){
        return message -> {
            System.out.println("接收到消息Payloa：" + message.getPayload());
            System.out.println("接收到消息Header：" + message.getHeaders());
        };
    }
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18

}

实战演示

我们简单进行一下演示即可，kafka环境可以看我之前的博文搭建。
主要演示功能：

正常情况下生产者发送消息到kafka,消费者监听消息并消费成功
异常情况下消费者消费失败，立即将异常消息投递到另一个topic上，兜底topic消费者消费

本次全部采用自动ack模式，如果需要手动ack参照之前的博文配置即可，注意在消费者端加上手动ack逻辑。

增加maven依赖

 <parent>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    <version>2.3.12.RELEASE</version>
    <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
<groupId>com.example</groupId>
<artifactId>cce-demo</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<name>seata-demo-order</name>
<description>Demo project for Spring Boot</description>
<properties>
    <java.version>8</java.version>
    <spring-cloud.version>Hoxton.SR12</spring-cloud.version>
</properties>
<dependencies>
       <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-stream-kafka</artifactId>
        <version>3.2.4</version>
    </dependency>
</dependencies>
<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
            <version>${spring-cloud.version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33

增加applicaiton.yaml配置

spring:
  #kafka
  kafka:
    bootstrap-servers: 192.168.112.10:9092,192.168.112.130:9092,192.168.112.129:9092
  cloud:
    stream:
      kafka:  # kafka配置
        binder:
          brokers: ${spring.kafka.bootstrap-servers}
          auto-add-partitions: true #自动分区
          auto-create-topics: true #自动创建主题
          replication-factor: 3 #副本
          min-partition-count: 3 #最小分区
        bindings:
          outputChannel-out-0:
            producer:
              # 无限制重发不产生消息丢失
              retries: Integer.MAX_VALUE
              #acks =0：producer不等待broker的ack，broker一接收到还没有写入磁盘就已经返回，可靠性最低
              #acks =1：producer等待broker的ack，partition的leader刷盘成功后返回ack，如果在follower同步成功之前leader故障，那么将会丢失数据，可靠性中
              #acks = all 、 -1：producer等待broker的ack，partition的leader和follower全部落盘成功后才返回ack，可靠性高,但延迟时间长
              #可以设置的值为：all, -1, 0, 1
              acks: all
              min:
                insync:
                  replicas: 3 #感知副本数
          inputChannel-in-0:
            consumer:
              concurrency: 1 #消费者数量
              max-concurrency: 5 #最大消费者数量
              recovery-interval: 3000  #3s 重连
              auto-rebalance-enabled: true  #主题分区消费者组成员自动平衡
              auto-commit-offset: false   #手动提交偏移量
              enable-dlq: true  # 开启 dlq队列
              dlq-name: test-kafka-topic.dlq
              deserializationExceptionHandler: sendToDlq #异常加入死信
      binders: # 与外部mq组件绑定
        kafkahub:
          type: kafka
          environment:
            spring:
              cloud:
                stream:
                  kafka: ${spring.cloud.stream.kafka.binder}

      default-binder: kafkahub #默认绑定
      function: # 定义channel名字，每个channel又可以作为生产者（in）与消费者（out）
        definition: inputChannel;outputChannel;dlqChannel
      bindings: # 通道绑定
        inputChannel-in-0:
          binder: kafkahub
          destination: test-kafka-topic
          group: test-kafka-group
          content-type: text/plain
          consumer:
            maxAttempts: 1 # 尝试消费该消息的最大次数（消息消费失败后，发布者会重新投递）。默认3
            backOffInitialInterval: 1000 # 重试消费消息的初始化间隔时间。默认1s，即第一次重试消费会在1s后进行
            backOffMultiplier: 2 # 相邻两次重试之间的间隔时间的倍数。默认2
            backOffMaxInterval: 10000 # 下一次尝试重试的最大时间间隔，默认为10000ms，即10s
        outputChannel-out-0:
          binder: kafkahub
          destination: test-kafka-topic
          content-type: text/plain
          producer:
            partition-count: 3 #分区数目
        dlqChannel-in-0:
          binder: kafkahub
          destination: test-kafka-topic.dlq
          group: test-kafka-group
          content-type: text/plain
          consumer:
            maxAttempts: 1 # 尝试消费该消息的最大次数（消息消费失败后，发布者会重新投递）。默认3
            backOffInitialInterval: 1000 # 重试消费消息的初始化间隔时间。默认1s，即第一次重试消费会在1s后进行
            backOffMultiplier: 2 # 相邻两次重试之间的间隔时间的倍数。默认2
            backOffMaxInterval: 10000 # 下一次尝试重试的最大时间间隔，默认为10000ms，即10s
        dlqChannel-out-0:
          binder: kafkahub
          destination: test-kafka-topic.dlq
          content-type: text/plain
          producer:
            partition-count: 3 #分区数目
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81

新增Kafka通道消费者

import org.springframework.cloud.stream.function.StreamBridge;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.messaging.Message;
import org.springframework.messaging.support.MessageBuilder;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.function.Consumer;

/**
 * KafkaCustomer
 * @author senfel
 * @version 1.0
 * @date 2024/6/18 15:22
 */
@Configuration
public class KafkaChannel {

    @Resource
    private StreamBridge streamBridge;
    /**
     * inputChannel 消费者
     * @author senfel
     * @date 2024/6/18 15:26
     * @return java.util.function.Consumer<java.lang.String>
     */
    @Bean
    public Consumer<Message<String>> inputChannel(){
        return message -> {
            System.out.println("接收到消息：" + message.getPayload());
            System.out.println("接收到消息：" + message.getHeaders());
            if(message.getPayload().contains("9")){
                boolean send = streamBridge.send("dlqChannel-out-0", MessageBuilder.withPayload("kafka异常消息发送到dlq测试："+message).build());
                System.err.println("向dlqChannel发送消息："+send);
            }
        };
    }

    /**
     * dlqChannel 死信消费者
     * @author senfel
     * @date 2024/6/18 15:26
     * @return java.util.function.Consumer<java.lang.String>
     */
    @Bean
    public Consumer<Message<String>> dlqChannel(){
        return message -> {
            System.out.println("死信dlqChannel接收到消息：" + message.getPayload());
            System.out.println("死信dlqChannel接收到消息：" + message.getHeaders());
        };
    }
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51

新增发送消息的接口

@Resource
private StreamBridge streamBridge;

@GetMapping("/send")
public Boolean sendMessageToKafka(String msg){
    boolean send = streamBridge.send("outputChannel-out-0", MessageBuilder.withPayload("kafka测试："+msg).build());
    return send;
}
1
2
3
4
5
6
7
8