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# Spring Kafka
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## 连接到kafka
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### 运行时切换bootstrap servers
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从2.5版本开始，KafkaAdmin、ProducerFactory、ConsumerFactory都继承于`KafkaResourceFactory`抽象类。通过调用`KafkaResourceFactory`抽象类的`setBootstrapServersSupplier(Supplier<String> bootstrapServersSupplier)`方法，可以在运行时动态的切换bootstrap servers。该Supplier将会在新建连接获取bootstrap servers时被调用。
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> #### 切换bootstrap后关闭旧consumer和producer
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> kafka consumer和producer通常都是基于长连接的，在调用setBootstrapServersSupplier在运行时切换bootstrap servers后，如果想要关闭现存的producer，可以调用`DefaultKafkaProducerFactory`的`reset`方法。如果想要关闭现存的consumer，可以调用`KafkaListenerEndpointRegistry`的`close`方法（调用close后再调用start），或是调用其他listener container的close和start方法。
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#### ABSwitchCluster
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为了方便起见，framework提供了`ABSwitchCluster`类，该类支持两套bootstrap servers集合，在任一时刻，只有其中一套bootstrap servers起作用。ABSwitchCluster类继承Supplier\<String\>接口，将`ABSwitchCluster`对象提供给consumer factory, producer factory, KafkaAdmin后，如果想要切换bootstrap servers，可以调用ABSwitchCluster类的`primary`和`secondary`方法，并关闭生产者和消费者的旧实例（关闭生产者旧实例，在producer factory上调用reset方法，用于创建到新bootstrap servers的连接；对于消费者实例，可以对所有listener container先调用close方法再调用start方法，当使用@KafkaListener注解时，需要对`KafkaListenerEndpointRegistry`bean对象调用close和start方法。
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### Factory Listener
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从2.5版本开始，`DefaultKafkaProducerFactory`和`DefaultKafkaConsumerFactory`都可以配置Listener，通过配置Listener可以监听生产者或消费者实例的创建和关闭。
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```java
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// producer listener
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interface Listener<K, V> {
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default void producerAdded(String id, Producer<K, V> producer) {
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}
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default void producerRemoved(String id, Producer<K, V> producer) {
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}
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}
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```
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```java
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// consumer listener
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interface Listener<K, V> {
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default void consumerAdded(String id, Consumer<K, V> consumer) {
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}
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default void consumerRemoved(String id, Consumer<K, V> consumer) {
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}
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}
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```
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再上述接口中，id代表再factory bean对象名称后追加client-id属性，二者通过`.`分隔。
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## 配置Topic
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如果在当前应用上下文中定义了KafkaAdmin bean对象，kafkaAdmin可以自动的添加topic到broker。为了实现topic的自动添加，可以定义一个`NewTopic`类型的bean对象，kafkaAdmin会自动将该topic添加到broker中。
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为了方便topic的创建，2.3版本中引入了TopicBuilder类。
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```java
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@Bean
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public KafkaAdmin admin() {
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Map<String, Object> configs = new HashMap<>();
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configs.put(AdminClientConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
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return new KafkaAdmin(configs);
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}
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@Bean
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public NewTopic topic1() {
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return TopicBuilder.name("thing1")
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.partitions(10)
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.replicas(3)
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.compact()
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.build();
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}
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@Bean
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public NewTopic topic2() {
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return TopicBuilder.name("thing2")
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.partitions(10)
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.replicas(3)
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.config(TopicConfig.COMPRESSION_TYPE_CONFIG, "zstd")
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.build();
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}
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@Bean
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public NewTopic topic3() {
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return TopicBuilder.name("thing3")
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.assignReplicas(0, List.of(0, 1))
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.assignReplicas(1, List.of(1, 2))
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.assignReplicas(2, List.of(2, 0))
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.config(TopicConfig.COMPRESSION_TYPE_CONFIG, "zstd")
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.build();
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}
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```
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从2.6版本开始，创建NewTopic时可以省略partitions()和replicas()方法的调用，此时创建的topic将会使用broker中默认的配置。支持该特性要求broker版本至少为2.4.0。
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```java
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@Bean
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public NewTopic topic4() {
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return TopicBuilder.name("defaultBoth")
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.build();
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}
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@Bean
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public NewTopic topic5() {
|
||
return TopicBuilder.name("defaultPart")
|
||
.replicas(1)
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||
.build();
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||
}
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@Bean
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public NewTopic topic6() {
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return TopicBuilder.name("defaultRepl")
|
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.partitions(3)
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.build();
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}
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```
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从版本2.7开始，可以在`KafkaAdmin.NewTopics`的bean对象中声明多个NewTopic对象：
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```java
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@Bean
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public KafkaAdmin.NewTopics topics456() {
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return new NewTopics(
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TopicBuilder.name("defaultBoth")
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.build(),
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TopicBuilder.name("defaultPart")
|
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.replicas(1)
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.build(),
|
||
TopicBuilder.name("defaultRepl")
|
||
.partitions(3)
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.build());
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}
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```
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> 当使用spring boot时，KafkaAdmin对象将会被自动注册，故而只需要定义NewTopic bean对象即可。
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默认情况下，如果kafka broker不可用，会输出日志进行记录，但是此时context的载入还会继续，后续可以手动调用KafkaAdmin的`initalize`方法和进行重试。如果想要在kafka broker不可用时，停止context的载入，可以将kafka Admin`fatalIfBrokerNotAvailable`属性设置为true，此时context会初始化失败。
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从版本2.7开始，KafkaAdmin提供了两个方法用于在运行时动态创建和检测Topic：
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- `createOrModifyTopics`
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- `describeTopics`
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从版本2.9.10、3.0.9开始，KafkaAdmin提供了`setCreateOrModifyTopic(Predicate<org.apache.kafka.clients.admin.NewTopic> createOrModifyTopic)`接口，该接口接收一个Predicate\<NewTopic\>参数，通过该predicate可以判断是否一个NewTopic bean应该被该kafkaAdmin创建或修改。该方法通常用于上下文中含有多个KafkaAdmin bena对象，每个kafkaAdmin对应不同的broker集群，在上下文中含有多个NewTopic对象时，可以通过predicate判断每个topic应该属性哪个amdin。
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## 发送消息
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KafkaTemplate类对KafkaProducer进行了包装，提供了如下接口用于向kafka topic发送消息。
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```java
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CompletableFuture<SendResult<K, V>> sendDefault(V data);
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CompletableFuture<SendResult<K, V>> sendDefault(K key, V data);
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CompletableFuture<SendResult<K, V>> sendDefault(Integer partition, K key, V data);
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CompletableFuture<SendResult<K, V>> sendDefault(Integer partition, Long timestamp, K key, V data);
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CompletableFuture<SendResult<K, V>> send(String topic, V data);
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CompletableFuture<SendResult<K, V>> send(String topic, K key, V data);
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CompletableFuture<SendResult<K, V>> send(String topic, Integer partition, K key, V data);
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CompletableFuture<SendResult<K, V>> send(String topic, Integer partition, Long timestamp, K key, V data);
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CompletableFuture<SendResult<K, V>> send(ProducerRecord<K, V> record);
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CompletableFuture<SendResult<K, V>> send(Message<?> message);
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Map<MetricName, ? extends Metric> metrics();
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List<PartitionInfo> partitionsFor(String topic);
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<T> T execute(ProducerCallback<K, V, T> callback);
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<T> T executeInTransaction(OperationsCallback<K, V, T> callback);
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// Flush the producer.
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void flush();
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interface ProducerCallback<K, V, T> {
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T doInKafka(Producer<K, V> producer);
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}
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interface OperationsCallback<K, V, T> {
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T doInOperations(KafkaOperations<K, V> operations);
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}
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```
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其中，sendDefault接口需要向KafkaTemplate提供一个默认的topic。
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kafkaTemplate中部分api接收timestamp作为参数，并且将timestamp存储到record中。接口中指定的timestamp参数如何存储，取决于kafka topic中配置的timestamp类型。如果topic中timestamp类型被配置为`CREATE_TIME`，那么用户指定的timestamp参数将会被使用（如果用户没有指定timestamp，那么会自动创建timestamp，producer会在发送时将timestamp指定为System.currentTimeMillis()）。如果topic中timstamp类型被配置为`LOG_APPEND_TIME`，那么用户指定的timestamp将会被丢弃，而broker则会负责为timestamp赋值。
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mertics和partitions方法则会被委派给了底层KafkaProducer的同名方法，execute接口则是提供了对底层KafkaProducer的直接访问。
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要使用KafkaTemplate，可以配置一个producer factory并将其提供给KafkaTemplate的构造方法。如下展示了如何配置一个KafkaTemplate：
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```java
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@Bean
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public ProducerFactory<Integer, String> producerFactory() {
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return new DefaultKafkaProducerFactory<>(producerConfigs());
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}
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@Bean
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public Map<String, Object> producerConfigs() {
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Map<String, Object> props = new HashMap<>();
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props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
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props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, IntegerSerializer.class);
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props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
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||
// See https://kafka.apache.org/documentation/#producerconfigs for more properties
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return props;
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}
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@Bean
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public KafkaTemplate<Integer, String> kafkaTemplate() {
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return new KafkaTemplate<Integer, String>(producerFactory());
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||
}
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```
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从2.5开始，创建KafkaTemplate时可以基于factory进行创建，但是覆盖factory中的配置属性，具体示例如下：
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```java
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@Bean
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public KafkaTemplate<String, String> stringTemplate(ProducerFactory<String, String> pf) {
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return new KafkaTemplate<>(pf);
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||
}
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@Bean
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public KafkaTemplate<String, byte[]> bytesTemplate(ProducerFactory<String, byte[]> pf) {
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return new KafkaTemplate<>(pf,
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Collections.singletonMap(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, ByteArraySerializer.class));
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||
}
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```
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当使用KafkaTemplate接收`Message\<?\>`类型的参数时，可以将topic、partition、key和timestamp参数指定在Message的header中，header中包含如下条目：
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- KafkaHeaders.TOPIC
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- KafkaHeaders.PARTITION
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- KafkaHeaders.KEY
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- KafkaHeaders.TIMESTAMP
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除了调用发送方法获取CompletableFuture外，还可以为KafkaTemplate配置一个ProducerListener，从而在消息发送完成（成功或失败）后执行一个异步的回调。如下是ProducerListener接口的定义：
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```java
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public interface ProducerListener<K, V> {
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void onSuccess(ProducerRecord<K, V> producerRecord, RecordMetadata recordMetadata);
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void onError(ProducerRecord<K, V> producerRecord, RecordMetadata recordMetadata,
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||
Exception exception);
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||
}
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```
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默认情况下，KafkaTemplate配置了一个LoggingProducerListener，会在发送失败时打印失败日志，在发送成功时并不做任何事。并且为了方便起见，方法的默认实现已经被提供，可以只覆盖其中一个方法。
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send方法默认返回的是CompletableFuture类型，可以在发送完成之后为future注册一个回调：
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```java
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CompletableFuture<SendResult<Integer, String>> future = template.send("myTopic", "something");
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||
future.whenComplete((result, ex) -> {
|
||
...
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});
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```
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其中，Throwable类型的ex可以被转化为`KafkaProducerException`，该类型的failedProducerRecord属性可以获取发送失败的record。
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如果想要同步调用KafkaTemplate的发送方法并且等待返回结果，可以调用返回值CompletableFuture类型的get方法来同步等待。通常情况下，调用`CompletableFuture.get`时，推荐使用带超时参数的方法。如果在Producer配置中指定了`linger.ms`，那么在等待返回结果之前需要调用KafkaTemplate的flush方法。为了方便，KafkaTemplate提供了带autoFlush参数的构造器版本，如果设置autoFlush为true，kafkaTemplate在每次发送消息时都会调用flush方法。
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### 发送示例
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如下展示了通过KafkaTemplate向broker发送消息的示例：
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```java
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// async
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public void sendToKafka(final MyOutputData data) {
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final ProducerRecord<String, String> record = createRecord(data);
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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);
|
||
}
|
||
}
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||
```
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||
```java
|
||
// 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);
|
||
}
|
||
}
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```
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### RoutingKafkaTemplate
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从2.5版本开始，额可以通过RoutingKafkaTemplate在运行时选择producer实例，选择过程基于topic名称。
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> RoutingKafkaTemplate不支持事务，也不支持execute、flush、metrics等方法，因为RoutingKafkaTemplate根据topic来选择producer，但是在执行这些操作时并不知道操作所属topic。
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RoutingKafkaTemplate需要一个map，map的key为`java.util.regex.Pattern`，而value则是`ProducerFactory<Object, Object>`实例。该map必须是有序的（例如LinkedHashMap），该map需要按顺序遍历，顺序在前的key-value对会优先匹配。
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如下示例展示了如何通过一个RoutingKafkaTemplate向不同的topic发送消息，实例中每个topic都使用不同的序列化方式。
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```java
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@SpringBootApplication
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public class Application {
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public static void main(String[] args) {
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||
SpringApplication.run(Application.class, args);
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||
}
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@Bean
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public RoutingKafkaTemplate routingTemplate(GenericApplicationContext context,
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ProducerFactory<Object, Object> pf) {
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// Clone the PF with a different Serializer, register with Spring for shutdown
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Map<String, Object> configs = new HashMap<>(pf.getConfigurationProperties());
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configs.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, ByteArraySerializer.class);
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DefaultKafkaProducerFactory<Object, Object> bytesPF = new DefaultKafkaProducerFactory<>(configs);
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context.registerBean("bytesPF", DefaultKafkaProducerFactory.class, () -> bytesPF);
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Map<Pattern, ProducerFactory<Object, Object>> map = new LinkedHashMap<>();
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map.put(Pattern.compile("two"), bytesPF);
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map.put(Pattern.compile(".+"), pf); // Default PF with StringSerializer
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return new RoutingKafkaTemplate(map);
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}
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@Bean
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public ApplicationRunner runner(RoutingKafkaTemplate routingTemplate) {
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return args -> {
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routingTemplate.send("one", "thing1");
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||
routingTemplate.send("two", "thing2".getBytes());
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||
};
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||
}
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||
}
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```
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### 使用DefaultKafkaProducerFactory
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ProducerFactory是用于创建生产者实例的。当没有使用事务时，默认情况下，`DefaultKafkaFactory`会创建一个单例的生产者实例，所有客户端都会使用生产者实例。但是，如果在template中调用了flush方法，这将会对其他同样使用该生产者实例的client操作造成阻塞。从2.3版本开始，DefaultKafkaFactory有了新的`producerPerThread`属性，当该属性设置为true时，factory会针对每个线程都创建并缓存一个producer实例。
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> 当`producerPerThread`被设置为true时，若线程中的producer不再被需要，那么对factory必须手动调用`closeThreadBoundProducer()`。这将会物理上对producer进行关闭，并且从ThreadLocal中移除producer实例。单纯调用close或是destroy方法并不会清除这些producer实例。
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当创建DefaultKafkaFactory时，key serializer或是value serializer可以通过DefaultKafkaFactory的构造函数单独指定。在通过构造函数指定factory的key serializer/value serializer时，可以选择向构造函数中传入serializer实例或是传入serializer supplier对象：
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- 当传入serializer实例时，通过该factory创建的所有生产者实例都共享该serializer实例
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- 当传入的是返回一个serializer的supplier时，可令通过该factory创建的producer实例都拥有属于自己的serializer
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如下是创建DefaultKafkaProducerFactory bean对象并且制定serializer的示例：
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```java
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@Bean
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||
public ProducerFactory<Integer, CustomValue> producerFactory() {
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||
return new DefaultKafkaProducerFactory<>(producerConfigs(), null, () -> new CustomValueSerializer());
|
||
}
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||
|
||
@Bean
|
||
public KafkaTemplate<Integer, CustomValue> kafkaTemplate() {
|
||
return new KafkaTemplate<Integer, CustomValue>(producerFactory());
|
||
}
|
||
```
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||
从2.5.10版本开始，可以在factory创建之后再更新factory的producer config属性。例如，可以在运行时更新ssl key/trust的存储路径。该更新操作并不会影响到已经被创建的producer实例，故而需要调用factory的reset方法，在调用reset后所有现存producer实例都会被关闭，而之后新创建的producer都会使用新的属性配置。
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||
> 在运行时更新生产者属性时，无法将事务的生产者变为非事务的，也无法将非事务的生产者变为事务的。
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为了更新producer属性配置，factory提供了如下两个接口：
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```java
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void updateConfigs(Map<String, Object> updates);
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void removeConfig(String configKey);
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||
```
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||
### ReplyingKafkaTemplate
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从2.1.3版本开始，kafka引入了ReplyingKafkaTemplate，其是KafkaTemplate的一个子类，用于提供request/reply语义。该类相比父类含有两个额外的方法：
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||
```java
|
||
RequestReplyFuture<K, V, R> sendAndReceive(ProducerRecord<K, V> record);
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||
|
||
RequestReplyFuture<K, V, R> sendAndReceive(ProducerRecord<K, V> record,
|
||
Duration replyTimeout);
|
||
```
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||
该方法的返回类型RequestReplyFuture继承了CompletableFuture，RequestReplyFuture会异步的注入该future的结果（可能正常返回，也可能是一个exception或者timeout）。
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||
RequestReplyFuture含有一个sendFuture属性，该属性是调用kafkaTemplate的send方法发送消息的结果，类型为`CompletableFuture<SendResult<K,V>>`，可以通过该属性future来判断发送消息操作的结果。
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|
||
如果在调用sendAndReceive方法时没有传递replyTimeout参数，或是指定replyTimeout参数为null，那么该template的`defaultReplyTimeout`属性将会被用作超时时间。默认情况下，该超时属性为5s。
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||
从2.8.8版本开始，该template还有一个`waitForAssingment`方法。当reply container被配置为`auto.offset.reset=latest`时waitForAssingment方法相当有用，避免当reply container尚未初始化完成时，发送消息对应的reply已经返回了。
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如下展示了如何使用ReplyingKafkaTemplate:
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```java
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||
@SpringBootApplication
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||
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");
|
||
}
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||
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();
|
||
}
|
||
|
||
}
|
||
```
|
||
在上述示例中采用了spring自动注入的containerFactory来创建reply container。
|
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||
> #### ErrorHandlingDeserializer
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||
> 可以考虑在reply container中使用ErrorHandlingDeserializer，如果反序列化失败，RequestReplyFuture将会以异常状态完成，可以访问获取到的ExecutionException，其cause属性中包含DeserializationException。
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||
### kafka poison pill & ErrorHandlingDeserializer
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||
poison pill在kafka中是指一条被发送到kafka topic中的消息始终被消费失败，不管重试过多少次之后仍然无法成功被消费。
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||
|
||
poison pill可能在如下场景下产生：
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||
- 该记录被损坏
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||
- 该记录发序列化失败
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||
|
||
在生产场景中，consumer应该配置正确的deserializer来对生产者示例序列化的记录进行反序列化操作。但如果生产者的serializer和消费者的deserializer不兼容，将会进入到poison pill的场景。该不兼容情况对key和value的序列化->反序列化场景都有可能发生。
|
||
|
||
在现实场景中，可能因为如下缘故而遭遇poison pill：
|
||
- 生产者改变了key或value的serializer并且持续向先前的topic中发送消息，这将会导致反序列化问题
|
||
- consumer的key或value deserializer配置错误
|
||
- 不同的生产者实例，使用不同的key或value serializer向topic中发送消息
|
||
|
||
在发生poison后，consumer在调用poll拉取数据时将无法反序列化record，调用poll时会一直抛出反序列化异常。并且消费者也无法针对posion pill进行处理，针对该topic分区的消费会被阻塞（因为consumer offset一直无法向前移动）。并且，在consumer不停重试针对该消息的反序列化时，大量的反序列化失败日志将会被追加到日志文件中，磁盘占用量将会急剧增大。
|
||
|
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#### ErrorHandlingDeserializer
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为了解决poison pill问题，spring引入了ErrorHandlingDeserializer，该deserializer将反序列化工作委托给了一个真实的deserializer。如果底层受托的deserializer反序列化失败，那么ErrorHandlingDeserializer将会返回一个null，并且在传入的headers中设置DeserializationException对象。DeserializationException对象中包含cause和raw bytes。
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