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2023-12-23 16:48:09 +08:00
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701
mq/kafka/Spring for Apache Kafka.md
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@@ -1,701 +0,0 @@
# Spring for Apache Kafka
## Introduce
### 依赖
可以通过如下方式来添加Kafka的依赖包：
```xml
<dependency>
<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
<artifactId>spring-kafka</artifactId>
</dependency>
```
### Consumer Demo
```java
@SpringBootApplication
public class Application {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Application.class, args);
}
@Bean
public NewTopic topic() {
return TopicBuilder.name("topic1")
.partitions(10)
.replicas(1)
.build();
}
@KafkaListener(id = "myId", topics = "topic1")
public void listen(String in) {
System.out.println(in);
}
}
```
application.properties文件配置示例如下：
```properties
spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=earliest
```
NewTopic的bean对象会导致broker中创建该topic，如果该topic已经存在则该topic不需要。
### Producer Demo
```java
@SpringBootApplication
public class Application {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Application.class, args);
}
@Bean
public NewTopic topic() {
return TopicBuilder.name("topic1")
.partitions(10)
.replicas(1)
.build();
}
@Bean
public ApplicationRunner runner(KafkaTemplate<String, String> template) {
return args -> {
template.send("topic1", "test");
};
}
}
```
## Reference
### Using Spring for Apache Kafka
#### 连接到Kafka
- Kafka Admin
- ProducerFactory
- ConsumerFactory
上述所有都继承了KafkaResourceFactory类。这允许在运行时动态改变bootstrap servers（同Kafka集群建立连接的ip:port），通过`setBootstrapServersSupplier(() → …​)`向其传递一个`Supplier<String>`，传递的Supplier将会被所有新建连接调用来获取bootstrap servers的ip和port。
消费者和生产者通常是长期活跃的，为了关闭已经存在的所有生产者，可以调用`DefaultKafkaProducerFactory`的`reset()`方法；如果要关闭现存的所有消费者，可以调用`KafkaListenerEndpointRegistry`的`stop()`方法（调用stop方法之后再调用start方法），或者再任何其他的listener容器bean中调用stop和start方法。
为了方便，框架提供了`ABSwitchCluster`来支持两套bootstrap servers集合，再同一时间只能由一套处于活跃状态。当想要切换bootstrap servers集群时，可以调用`primary()`方法或`secondary()`方法，并且在producer factory上调用`reset`方法用于建立新的连接；对于消费者，在所有listener容器中调用`stop`和`start`方法。当使用`@KafkaListener`注解时，在`KafkaListenerEndpointRegistry`上调用stop和start方法。
##### Factory Listener
`DefaultKafkaProducerFactory`和`DefaultKafkaConsumerFactory`可以配置`Listener`来接收通知，当生产者或消费者被创建或关闭时，Listener接收到提醒。
```java
// Producer Factory Listener
interface Listener<K, V> {
default void producerAdded(String id, Producer<K, V> producer) {
}
default void producerRemoved(String id, Producer<K, V> producer) {
}
}
```
```java
// Consumer Factory Listener
interface Listener<K, V> {
default void consumerAdded(String id, Consumer<K, V> consumer) {
}
default void consumerRemoved(String id, Consumer<K, V> consumer) {
}
}
```
在上述场景中，`id`创建时都是将`client-id`添加到factory bean-name之后，之间用`.`隔开。
#### 设置Topic
如果你定义了一个`KafkaAdmin`的bean对象，那么其就能够自动添加topic到broker中。为了创建topic，可以为每个topic在应用容器中创建一个`NewTopic`bean对象。可以通过`TopicBuilder`工具类来使创建topic bean对象的过程更加简单。
创建Topic的示例如下所示：
```java
@Bean
public KafkaAdmin admin() {
Map<String, Object> configs = new HashMap<>();
configs.put(AdminClientConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
return new KafkaAdmin(configs);
}
@Bean
public NewTopic topic1() {
return TopicBuilder.name("thing1")
.partitions(10)
.replicas(3)
.compact()
.build();
}
@Bean
public NewTopic topic2() {
return TopicBuilder.name("thing2")
.partitions(10)
.replicas(3)
.config(TopicConfig.COMPRESSION_TYPE_CONFIG, "zstd")
.build();
}
@Bean
public NewTopic topic3() {
return TopicBuilder.name("thing3")
.assignReplicas(0, Arrays.asList(0, 1))
.assignReplicas(1, Arrays.asList(1, 2))
.assignReplicas(2, Arrays.asList(2, 0))
.config(TopicConfig.COMPRESSION_TYPE_CONFIG, "zstd")
.build();
}
```
可以省略partitions()方法和replicas()方法，在省略的情况下broker默认设置值将会被采用：
```java
@Bean
public NewTopic topic4() {
return TopicBuilder.name("defaultBoth")
.build();
}
@Bean
public NewTopic topic5() {
return TopicBuilder.name("defaultPart")
.replicas(1)
.build();
}
@Bean
public NewTopic topic6() {
return TopicBuilder.name("defaultRepl")
.partitions(3)
.build();
}
```
可以定义一个NewTopics类型的bean对象，NewTopics对象中包含多个NewTopic对象：
```java
@Bean
public KafkaAdmin.NewTopics topics456() {
return new NewTopics(
TopicBuilder.name("defaultBoth")
.build(),
TopicBuilder.name("defaultPart")
.replicas(1)
.build(),
TopicBuilder.name("defaultRepl")
.partitions(3)
.build());
}
```
> 当使用spring boot时，KafkaAdmin对象是自动注册的，故而只需要注册NewTopic类型的bean对象即可。
默认情况下，如果broker不可访问，那么只会打出日志信息，会继续加载上下文。如果想要将这种情况标记为fatal，需要设置admin的`fatalIfBrokerNotAvailable`属性为true，设置完属性后如果broker不可访问，上下文加载失败。
KafkaAdmin提供了方法在运行时动态创建topic，
- `createOrModifyTopics`
- `describeTopics`
如果想要使用更多特性，可以直接使用AdminClient：
```java
@Autowired
private KafkaAdmin admin;
...
AdminClient client = AdminClient.create(admin.getConfigurationProperties());
...
client.close();
```
#### Sending Messages
##### KafkaTemplate
`KafkaTemplate`类包装了生产者，并且提供方法向Topic发送消息。如下显示了KafkaTemplate相关的方法：
```java
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);
// Flush the producer.
void flush();
interface ProducerCallback<K, V, T> {
T doInKafka(Producer<K, V> producer);
}
```
`sendDefault`方法需要一个提供给KafkaTemplate的默认Topic。
上述API会接收一个时间戳参数（如果时间戳参数没有指定，则自动产生一个时间戳），并且会将该时间戳存储到记录中。用户指定的时间戳如何存储取决于Kafka topic中关于时间戳类型的配置。如果topic的时间戳类型被配置为`CREATE_TIME`，那么用户指定的时间戳将会被记录到record中。如果时间戳类型被配置为`LOG_APPEND_TIME`，那么用户指定的时间戳将会被忽略，并且由broker进行添加（broker会添加时间戳为local broker time）。
`metrics`方法和`partitionsFor`方法将会被委托给Producer中的同名方法`execute`方法则是会提供对底层Producer的直接访问。
如果要使用KafkaTemplate，需要配置一个Producer并且将其传递给KafkaTemplate的构造函数：
```java
@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());
}
```
可以通过如下方式覆盖factory的ProducerConfig，根据相同的factory创建不同Producer config的template对象：
```java
@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));
}
```
一个类型为`ProducerFactory<?, ?>`的bean对象可以被任何泛型类型引用。（该bean对象已经被spring boot自动配置）
当使用带`Message<?>`参数的方法时，topic、partition、key information都会在message header中被提供：
- KafkaHeaders.TOPIC
- KafkaHeaders.PARTITION
- KafkaHeaders.KEY
- KafkaHeaders.TIMESTAMP
该消息的载荷是data。
可以为KafkaTemplate配置ProducerListener来为发送的结果（成功或失败）提供一个异步回调，而不是通过CompletableFuture。如下是`ProducerListener`接口的定义：
```java
public interface ProducerListener<K, V> {
void onSuccess(ProducerRecord<K, V> producerRecord, RecordMetadata recordMetadata);
void onError(ProducerRecord<K, V> producerRecord, RecordMetadata recordMetadata,
Exception exception);
}
```
默认情况下，template配置了一个`LoggingProducerListener`，会打印发送失败到日志，但是发送成功时不会做任何事。
为了方便，默认的方法实现已经在接口中提供了提供了，如果只需要覆盖一个方法，只需要对onSuccess或onError进行Override即可。
发送消息会返回一个`CompletableFuture<SendResult>`对象。可以为异步操作注册一个listener：
```java
CompletableFuture<SendResult<Integer, String>> future = template.send("myTopic", "something");
future.whenComplete((result, ex) -> {
...
});
```
SendResult拥有两个属性，ProducerRecord和RecordMetaData。
Throwable可以被转化为KafkaProducerException，该异常的failedProducerRecord可以包含失败的record。
当为producer config设置了`linger.ms`时，如果待发送的消息没有达到`batch.size`，会延迟发送消息等待更多的消息出现并被批量发送。默认情况下，linger.ms为0，不会有延迟，但是如果linger.ms有值，那么在发送消息之后如果希望消息立马发送，需要手动调用flush方法。
如下示例展示了如何通过kafkaTemplate向broker发送消息：
```java
public void sendToKafka(final MyOutputData data) {
final ProducerRecord<String, String> record = createRecord(data);
CompletableFuture<SendResult<Integer, String>> future = template.send(record);
future.whenComplete((result, ex) -> {
if (ex == null) {
handleSuccess(data);
}
else {
handleFailure(data, record, ex);
}
});
}
// Blocking (Sync)
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);
}
}
```
上述示例中，ex为KafkaProducerException类型，并且有failedProducerRecord属性。
##### RoutingKafkaTemplate
可以通过RoutingKafkaTemplate在运行时根据目标topic的名称选定producer。
> routing template不支持事务、execute、flush、metrics等操作，因为这些操作不知道topic名称
routing template需要一个key和value分别为`java.util.regex.Pattern`和`ProducerFactory<Object, Object>`的map实例。该map应该是有序的，因为map会按顺序遍历（例如LinkedHashMap集合）。并且，应该在map最开始的时候指定更加具体的pattern。
如下示例会展示如何通过一个template向不同的topic发送消息，并且值的序列化会采用不同的序列化器：
```java
@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(DefaultKafkaProducerFactory.class, "bytesPF", 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());
};
}
}
```
##### DefaultKafkaProducerFactory
在上述template的使用示例中，创建一个KafkaTemplate需要使用ProducerFactory。
当不使用transaction时，默认情况下，DefaultKafkaProducerFactory创建一个单例producer，单例producer由所有客户端使用。但是，如果在template上调用了flush方法，可能会造成其使用同一producer的其他线程的延迟。
> DefaultKafkaProducerFactory有一个属性producerPerThread，当该属性被设置为true时，Kafka会对每一个线程都创建一个producer，以此来避免这个问题。
> 当producerPerThread被设置为true时，若producer不再需要，用户代码必须在factory上调用closeThreadBoundProducer方法，这回物理的关闭producer并且将其中ThreadLocal中移除。调用reset或destroy并不会清除这些producer
当创建DefaultKafkaProducerFactory时，key和value的serializer class可以通过配置来制定，配置的信息会通过接收一个Map的构造函数传递给DefaultKafkaProducerFactory。
serializer实例也可以作为参数传递给DefaultKafkaProducerFactory构造函数，此时所有生产者都会共享同一个serializer实例。 可选的，也可以提供一个`Supplier<Serializer>`给构造函数，此时每个生产者都会调用该Supplier获取一个独立的Serializer。
```java
@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());
}
```
可以在factory创建之后，对producer properties进行更新。这些更新并不会影响现存的生产者，可以调用reset方法来关闭所有现存的生产者，新的生产者会根据新配置项来创建。
> 但是，无法将事务的producer factory修改为非事务的，反之亦然，无法将非事务的producer修改为事物的
目前提供如下两个方法对producer properties进行更新：
```java
void updateConfigs(Map<String, Object> updates);
void removeConfig(String configKey);
```
##### ReplyingKafkaTemplate
ReplyingKafkaTemplate作为KafkaTemplate的子类，提供了请求、回复的语义。相对于KafkaTemplate，ReplyingKafkaTemplate具有两个额外的方法：
```java
RequestReplyFuture<K, V, R> sendAndReceive(ProducerRecord<K, V> record);
RequestReplyFuture<K, V, R> sendAndReceive(ProducerRecord<K, V> record,
Duration replyTimeout);
```
方法的返回结果是一个CompletableFuture，实际结果以异步的方式填充到其中。结果含有一个sendFuture属性，是调用kafkaTemplate.send方法的结果。可以用该future对象来获知send操作的返回结果。
如果使用第一个方法，或是replyTimeout传递参数为null，那么会使用默认的replyTimeout，默认值为5s。
该template含有一个新的方法`waitForAssignment`，如果reply container通过`auto.offset.reset=latest`来进行配置时，可以避免发送了一个请求并且结果被返回，但是container还尚未被初始化。
如下实例展示了如何使用ReplyingKafkaTemplate：
```java
@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();
}
}
```
上述通过spring boot自动配置的container factory来创建了一个reply container。
ReplyingKafkaTemplate会设置一个name为KafkaHeaders.CORRELATION_ID的header，并且该header必须被server端（消费者端）返回。
在这种情况下，如果`@KafkaListener`应用会返回：
```java
@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;
}
}
```
上述`@KafkaListener`结构会回应correlation id并且决定reply topic。template会使用默认header `KafKaHeaders.REPLY_TOPIC`来告知消费者应该将回复发送到哪个topic中。
template会根据配置的reply container来探知reply topic或是分区。如果容器被配置监听单个topic或是单个TopicPartitionOffset，会将监听的topic或是分区设置到reply header中。如果容器通过其他方式配置（如监听多个topic），那么用户必须显式设置reply header。
如下展示了用户如何设置`KafkaHeaders.REPLY_TOPIC`：
```java
record.headers().add(new RecordHeader(KafkaHeaders.REPLY_TOPIC, "kReplies".getBytes()));
```
如果只设置了一个reply TopicPartitionOffset，如果每个实例监听一个不同的分区，那么可以多个template共用一个reply topic。
如果只配置了一个reply topic，每个实例必须要有不同的`group.id`。在这种情况下，每个实例都会接收到每个请求，但是只有发送请求的实例能够找到correlation id。这种情况能够自动扩容，但是会带来额外的网络负载，每个实例接收到不想要消息时的丢弃操作也会带来开销。在这种情况下，推荐将template的sharedReplyTopic设置为true，将非预期reply的日志级别从info降低为debug。
如下为配置一个shared reply topic容器的示例：
```java
@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;
}
```
> 如果没有按照上述的方法设置template，那么当存在多个template实例时，每个实例都需要一个确定的reply topic。
> 一个可选的替代方案是显式设置`KafkaHeaders.REPLY_PARTITION`，并且对每个实例使用特定的分区。此时server必须显式使用该header将reply路由到正确的分区中（@KafkaListener会做）。在这种情况下，reply container必须不使用kafka group特性，并且被配置监听一个固定的分区。
默认情况下，会使用3个header：
- KafkaHeaders.CORRELATION_ID：用于将reply关联到请求
- KafkaHeaders.REPLY_TOPIC：用于告知server写入哪个topic
- KafkaHeaders.REPLY_PARTITION：该header是可选的，用于告知reply会写入到哪个分区
上述的header会被@KafkaListener使用，用于路由reply。
#### Receiving Messages
可以通过配置MessageListenerContainer并提供一个message listener来接收消息，也可以通过使用@KafkaListener注解来监听消息。
当使用MessageListenerContainer时，可以提供一个listener来接收数据。message listener目前有如下接口：
```java
// 该接口用于处理单独的ConsumerRecord实例，该实例从Kafka消费者的poll
// 操作获取，当使用自动提交或一个由容器管理的提交方法
public interface MessageListener<K, V> { (1)
void onMessage(ConsumerRecord<K, V> data);
}
// 该接口用于处理单独的ConsumerRecord实例，该实例从Kafka消费者的poll
// 操作获取，当使用一个手动提交方法
public interface AcknowledgingMessageListener<K, V> { (2)
void onMessage(ConsumerRecord<K, V> data, Acknowledgment acknowledgment);
}
// 该接口和（1）类似，但是该接口可以访问提供的consumer对象
public interface ConsumerAwareMessageListener<K, V> extends MessageListener<K, V> { (3)
void onMessage(ConsumerRecord<K, V> data, Consumer<?, ?> consumer);
}
// 该接口和（2）类似，但是该接口可以访问提供的consumer对象
public interface AcknowledgingConsumerAwareMessageListener<K, V> extends MessageListener<K, V> { (4)
void onMessage(ConsumerRecord<K, V> data, Acknowledgment acknowledgment, Consumer<?, ?> consumer);
}
// 该接口用于处理所有由kafka消费者的poll操作接收的ConsumerRecord，当使用自动
// 提交或容器管理的提交方法时。当使用该接口时，不支持`ACKMODE.RECORD`，该传递
// 给该listener的batch数据是已完成的
public interface BatchMessageListener<K, V> { (5)
void onMessage(List<ConsumerRecord<K, V>> data);
}
// 该接口用于处理所有由kafka消费者的poll操作接收到的ConsumerRecord，当使用手动
// 提交时
public interface BatchAcknowledgingMessageListener<K, V> { (6)
void onMessage(List<ConsumerRecord<K, V>> data, Acknowledgment acknowledgment);
}
// 该接口和（5）类似，但是可以访问consumer对象
public interface BatchConsumerAwareMessageListener<K, V> extends BatchMessageListener<K, V> { (7)
void onMessage(List<ConsumerRecord<K, V>> data, Consumer<?, ?> consumer);
}
// 该接口和（6）类似，但是可以访问consumer对象
public interface BatchAcknowledgingConsumerAwareMessageListener<K, V> extends BatchMessageListener<K, V> { (8)
void onMessage(List<ConsumerRecord<K, V>> data, Acknowledgment acknowledgment, Consumer<?, ?> consumer);
}
```
> Consumer对象并不是线程安全的，故而只能够在调用该listener的线程中调用consumer的方法
##### Message Listener Container
为MessageListenerContainer提供了两个实现：
- KafkaMessageListenerContainer
- ConcurrentMessageListenerContainer
KafkaMessageListenerContainer会在单线程中接收所有来自topic和分区的消息。ConcurrentMessageListenerContainer会委托给一个或多个KafkaMessageListenerContainer实例，从而提供多线程的消费。
**RecordInterceptor**
可以添加一个RecordInterceptor到ListenerContainer，在调用listener之前，interceptor会被调用。record拦截器允许对record进行查看和修改。如果interceptor返回结果为null，那么listener则不会被调用。而且，其还有一个额外的方法，可以在listener退出之后被调用（退出之后，指正常退出或以抛出异常的形式退出）。
还有一个BatchInterceptor，提供了和BatchListener类似的功能。ConsumerAwareRecordInterceptor则是提供了访问consumer对象的功能。
如果想要调用多个Interceptor，则是可以使用CompositeRecordInterceptor和CompositeBatchInterceptor。
默认情况下，当使用事务时，interceptor会在事务开始之前被调用。可以设置listener container的interceptBeforeTx属性为false来令interceptor的调用时机为事务开始之后。
ConcurrentMessageListenerContainer支持“静态成员”（即固定消费者，即使消费者实例重启，如此可以降低事件在消费者之间重新负载均衡的开销），当并发量大于1时。`group.instance.id`的后缀为`-n`，其中n从1开始。
**KafkaMessageListenerContainer**
可以通过如下构造函数来使用MessageListenerContainer：
```java
public KafkaMessageListenerContainer(ConsumerFactory<K, V> consumerFactory,ContainerProperties containerProperties)
```
该构造方法接收一个ConsumerFactory，并通过ContainerProperties实例来接收其他配置。ContainerProperties拥有如下的构造函数：
```java
public ContainerProperties(TopicPartitionOffset... topicPartitions)
public ContainerProperties(String... topics)
public ContainerProperties(Pattern topicPattern)
```
- 第一个构造方法接收一个TopicPartitionOffset的数组作为参数，来显式指定container使用哪些分区（通过consumer的assign方法），并可以附带一个可选的初始offset。默认情况下，如果offset为正值，代表其是绝对的offset。若offset为负值，则offset代表在默认分区中相对于current last offset的相对位置。并且，对于TopicPartitionOffset类，其提供了一个接收额外boolean参数的构造方法，如果该值设置为true，无论init offset为正值或者负值，都是相对于consumer当前位置的相对值。当容器启动时，offset将会被使用。
- 第二个构造方法接收一个topic数组，并且kafka根据`group.id`属性来分配分区（在group中对分区进行分配）。
- 第三个构造方法接收一个正则表达式，根据正则表达式来选中topic
想要为容器指定一个MessageListener，可以在创建容器时使用ContainerProps.setMessageListener方法。如下是创建容器时设置MessageListener的示例：
```java
ContainerProperties containerProps = new ContainerProperties("topic1", "topic2");
containerProps.setMessageListener(new MessageListener<Integer, String>() {
...
});
DefaultKafkaConsumerFactory<Integer, String> cf =
new DefaultKafkaConsumerFactory<>(consumerProps());
KafkaMessageListenerContainer<Integer, String> container =
new KafkaMessageListenerContainer<>(cf, containerProps);
return container;
```
`missingTopicsFatal`可以控制topic不存在时container是否启动（`missingTopicsFatal`的值默认为false）。如果任一topic在broker中不存在，那么container的启动会被终止。
**ConcurrentMessageListenerContainer**
`ConcurrentMessageListenerContainer`唯一的构造方法和`KafkaListenerContainer`类似，如下显示了构造方法的签名：
```java
public ConcurrentMessageListenerContainer(ConsumerFactory<K, V> consumerFactory,ContainerProperties containerProperties)
```
ConcurrentMessageListenerContainer还有一个concurrency属性，例如，`container.setConcurrency(3)`会创建3个`KafkaMessageListenerContainer`实例。
kafka会根据其组管理功能再消费者之间分配分区。
> **kafka分配策略**
> 当监听多个topic时，默认的分区分配策略可能并不是想要的。例如有三个topic，每个topic有5个分区，那么将concurrency设置为15时，只会看到5个活跃的consumer
> **RangeAssignor**
> 默认情况下，kafka的分区分配策略是通过RangeAssignor来进行分配的，其会将每个topic的分区在消费者group中所有消费者实例之间进行分配，如果消费者实例数大于分区数，则是会将消费者按字典顺序排序且分配分区给排序靠前的人。
> 故而，在RangeAssignor策略下，只有字典排序靠前的消费者实例才能在每个topic中分配到一个分区，前5个消费者每个实例3个分区，后面的10个消费者完全空闲。
> **RoundRobinAssignor**
> 相对于RangeAssignor，RoundRobinAssingor则是会基于轮询在所有消费者之间均匀的分配所有的分区，在上述情况下，15个消费者实例，每个都会分配到一个分区。
>
> 想要改变`PartitionAssignor`，可以再提供给DefaultKafkaConsumerFactory的参数中设置`ConsumerConfigs.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG`属性。
> 如果使用Spring Boot，可以按如下方式来配置：
> ```properties
> spring.kafka.consumer.properties.partition.assignment.strategy=
> org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor
> ```
如果container属性通过`TopicPartitionOffset`配置，`ConcurrentMessageListenerContainer`将会把TopicPartitionOffset分发给所有其委托的KafkaMessageListenerContainer实例。
> 如果提供了六个TopicPartitionOffset实例，并且concurrency被设置为3，那么每个实例都会获取到2个分区。
> 如果5个TopicPartitionOffset实例被提供，且concurrency被设置为2，那么两个实例会获取到2个分区，一个实例会获取到一个分区。
> 如果concurrency比TopicPartitionOffset的数量更大，那么concurrency会向下进行调整，让每个实例都获取一个分区。
**Committing Offsets**
如果消费者属性`enable.auto.commit`被设置为true，Kafka会对offset进行自动提交。如果该选项被设置为false，container支持一些`AckMode`设置。默认的`AckMode`值为`Batch`。`enable.auto.commit`被默认设置为false，如果想要开启自动提交，可以手动将该属性设置为true。
消费者的poll方法会返回一个或者多个ConsumerRecord。MessageListener对于每条record都会被调用。
根据`AckMode`的值，container会执行如下操作：
- RECORD：当listener处理完record返回之后，会提交Offset
- BATCH：当poll方法返回的所有record都被处理之后，提交Offset
- TIME：当poll方法返回的所有record都被处理之后，提交Offset，或者自上次提交之后已经超过了ackTime，也会提交Offset
- COUNT：当poll方法返回的所有record都被处理之后，提交Offset，或者自从上次提交之后已经接收了超过ackCount条record，也会被提交
- COUNT_TIME：和TIME和COUNT类似，但是只要TIME和COUNT任一满足，也会提交Offset
- MANNUAL：message listener负责调用`Acknowledgment.acknowledge()`方法。除此之外，和BATCH语义相同
- MANNUAL_IMMEDIATE：当listener调用`Acknowledgment.acknowledge()`之后，对Offset进行提交