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kafka原理之springboot 集成批量消费

news 2026/1/20 0:32:20

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。

一、新建一个maven工程，添加kafka依赖

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

二、yaml配置文件

spring:kafka:bootstrap-servers: 127.0.0.1:9002producer:key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializervalue-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializerconsumer: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 offsetenable-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1000auto-commit-interval: 2000max-poll-records: 30heartbeat-interval: 3000key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializervalue-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializerproperties:# 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: 300000request.timeout.ms: 600000listener:# 在侦听器容器中运行的线程数。concurrency: 2type: batchmax-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falsemissing-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-groupbootstrap-servers: 127.0.0.1:9092max-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-groupbootstrap-servers: 127.0.0.1:9092max-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(不提倡)

/*** 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;}@Beanpublic 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：

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：

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。

前言