java Kafka批量消费和单个消费消息

1、批量消费消息

1.1 配置参数

fetch.min.bytes:拉取的最小字节数

fetch.max.bytes:拉取的最大字节数

max.partition.fetch.bytes:分区拉取的最大字节数

fetch.max.wait.ms:拉取操作的最大等待时间

max.poll.records:拉取操作最大获取的记录数量

以上参数决定了一次消费能消费多少条消息。

java 复制代码
    @Bean
    public KafkaListenerContainerFactory<?> kafkaBatchConsumerFactory() {
        return batchFactory(consumerConfig(KafkaConsumerGroupIdConstant.KAFKA_CONSUMER_BATCH_GROUP, KafkaConsumerResetOffsetEnum.EARLIEST.getType()));
    }

1.2 消费代码

java 复制代码
    @KafkaListener(groupId = KafkaConsumerGroupIdConstant.KAFKA_CONSUMER_BATCH_GROUP,
            topics = KafkaTopicConstant.KAFKA_TOPIC,
            containerFactory = "kafkaBatchConsumerFactory")
    public void batchConsume(List<ConsumerRecord<String, String>> records, Acknowledgment ack) {
        String topicName = KafkaTopicConstant.KAFKA_TOPIC;
        try {
            List<String> valueList = records.stream()
                    .map(ConsumerRecord::value).collect(Collectors.toList());
            for (String value : valueList) {
                log.info("批量消费topic:{}, value:{}", topicName, value);
            }
            ack.acknowledge();
        } catch (Exception e) {
            log.error("kafka消费{}:", topicName, e);
        }
    }

1.3 消费结果

2、单个消费消息

2.1 配置参数

java 复制代码
    @Bean
    public KafkaListenerContainerFactory<?> kafkaSingleConsumerFactory() {
        ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<Integer, String> resultFactory = batchFactory(consumerConfig(KafkaConsumerGroupIdConstant.KAFKA_CONSUMER_SINGLE_GROUP, KafkaConsumerResetOffsetEnum.EARLIEST.getType()));
        resultFactory.setBatchListener(false);
        return resultFactory;
    }

2.2 消费代码

java 复制代码
    @KafkaListener(groupId = KafkaConsumerGroupIdConstant.KAFKA_CONSUMER_SINGLE_GROUP,
            topics = KafkaTopicConstant.KAFKA_TOPIC,
            containerFactory = "kafkaSingleConsumerFactory")
    public void singleConsume(ConsumerRecord<String, String> records, Acknowledgment ack) {
        String topicName = KafkaTopicConstant.KAFKA_TOPIC;
        try {
            log.info("单个消费 topic:{}, value:{}", topicName, records.value());
            ack.acknowledge();
        } catch (Exception e) {
            log.error("kafka消费{}:", topicName, e);
        }
    }

2.3 消费结果

注:

部分代码未能在博客内体现,请点击以下链接跳转至Gitee的xudongbase项目的kafka分支。

xudongbase: 主要是项目中可以用到的共通方法,现有easyexcel分支在持续更新中。欢迎大家Star和提交Issues。easyexcel分支:批量设置样式,批量添加批注,批量合并单元格,设置冻结行和列,设置行高列宽,隐藏行和列,绑定下拉框数据,设置水印,插入图片 - Gitee.comhttps://gitee.com/xudong_master/xudongbase/tree/kafka/

相关推荐
身如柳絮随风扬几秒前
多数据源切换实战:从业务场景到3种实现方案全解析
java·分布式·微服务
AIMath~1 小时前
雪花算法+ZooKeeper解决方案+RPC是什么
分布式·zookeeper·云原生
KmSH8umpK2 小时前
Redis分布式锁从原生手写到Redisson高阶落地,附线上死锁复盘优化方案进阶第六篇
数据库·redis·分布式
空中海3 小时前
Kafka :存储、复制与可靠性
分布式·kafka·linq
渣渣盟3 小时前
构建企业级实时数据管道:Kafka + Flink 最佳实践
分布式·flink·kafka
KmSH8umpK4 小时前
Redis分布式锁从原生手写到Redisson高阶落地,附线上死锁复盘优化方案进阶第四篇
数据库·redis·分布式
KmSH8umpK5 小时前
Redis分布式锁从原生手写到Redisson高阶落地,附线上死锁复盘优化方案进阶第五篇
数据库·redis·分布式
卧室小白6 小时前
ceph-分布式存储
分布式
aXin_ya6 小时前
微服务第九天 分布式缓存(Redis)
分布式·缓存·微服务
空中海6 小时前
Spring Boot Kafka 项目 Demo:订单事件系统 专家知识、源码阅读路线与面试题
spring boot·kafka·linq