springboot+kafka中@KafkaListener动态指定多个topic问题

目录

• 说明
• 总结一下大家问的最多的一个问题
• 终极方法
• 思路
• 实现
• 代码
• 总结

说明

本项目为springboot+kafak的整合项目，故其用了springboot中对kafak的消费注解@KafkaListener

首先，application.properties中配置用逗号隔开的多个topic。

方法：利用Spring的SpEl表达式，将topics 配置为：@KafkaListener(topics = “#{’${topics}’.split(’,’)}”)

运行程序，console打印的效果如下：

因为只开了一条消费者线程，所以所有的topic和分区都分配给这条线程。

如果你想开多条消费者线程去消费这些topic,添加@KafkaListener注解的参数concurrency的值为自己想要的消费者个数即可(注意，消费者数要小于等于你开的所有topic的分区数总和)

运行程序，console打印的效果如下：

总结一下大家问的最多的一个问题

如何在程序运行的过程中，改变topic，消费者能够消费修改后的topic?

ans: 经过尝试，使用@KafkaListener注解实现不了此需求，在程序启动的时候，程序就会根据@KafkaListener的注解信息初始化好消费者去消费指定好的topic。如果在程序运行的过程中，修改topic，不会让此消费者修改消费者的配置再重新订阅topic的。

不过我们可以有个折中的办法，就是利用@KafkaListener的topicPattern参数来进行topic匹配。

具体如何操作的可以看下这篇文章:

https://www.jb51.net/article/271098.htm

终极方法

思路

不使用@KafkaListener，使用kafka原生客户端依赖，手动初始化消费者，开启消费者线程。

在消费者线程中，每次循环都从配置、数据库或者其他配置源获取最新的topic信息，与之前的topic比较，如果发生变化，重新订阅topic或者初始化消费者。

实现

加入kafka客户端依赖(本次测试服务端kafka版本：2.12-2.4.0)

<dependency>
	<groupId>org.apache.kafka</groupId>
	<artifactId>kafka-clients</artifactId>
	<version>2.3.0</version>
</dependency>

代码

@Service
@Slf4j
public class KafkaConsumers implements InitializingBean {

    /**
     * 消费者
     */
    private static KafkaConsumer<String, String> consumer;
    /**
     * topic
     */
    private List<String> topicList;

    public static String getNewTopic() {
        try {
            retJxrmlHQNiLurn org.apache.commons.io.FileUtils.readLines(new Filejavascript("D:/topic.txt"), "utf-8").get(0);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }

    /**
     * 初始化消费者（配置写死是为了快速测试，请大家使用配置文件）
     *
     * @param topicList
     * @return
     */
    public KafkaConsumer<String, String> getInitConsumer(List<String> topicList) {
        //配置信息
        Properties props = new Properties();
        //kafka服务器地址
        props.put("bootstrap.servers", "192.168.9.185:9092");
        //必须指定消费者组
        props.put("group.id", "haha");
        //设置数据key和value的序列化处理类
        props.put("key.deserializer", StringDeserializer.class);
        props.put("value.deserializer", StringDeserializer.class);
        //创建消息者实例
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
        //订阅topic的消息
        consumer.subscribe(topicList);
        return consumer;
    }

    /**
     * 开启消费者线程
     * 异常请自己根据需求自己处理
     */
开发者_Python入门    @Override
    public void afterPropertiesSet() {
        // 初始化topic
        topicList = Splitter.on(",").splitToList(Objects.requireNonNull(getNewTopic()));
        if (org.apache.commons.collections.CollectionUtils.isNotEmpty(topicList)) {
            consumer = getInitConsumer(topicList);
            // 开启一个消费者线程
            new Thread(() -> {
                while (true) {
                    // 模拟从配置源中获取最新的topic（字符串，逗号隔开）
                    final List<String> newTopiJxrmlHQNiLc = Splitter.on(",").splitToList(Objects.requireNonNull(getNewTopic()));
                    // 如果topic发生变化
                    if (!topicList.equals(newTopic)) {
                        log.info("topic 发生变化：newTopic:{},oldTopic:{}-------------------------", newTopic, topicList);
   编程客栈                     // method one：重新订阅topic:
 android                       topicList = newTopic;
                        consumer.subscribe(newTopic);
                        // method two：关闭原来的消费者，重新初始化一个消费者
                        //consumer.close();
                        //topicList = newTopic;
                        //consumer = getInitConsumer(newTopic);
                        continue;
                    }
                    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
                    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                        System.out.println("key:" + record.key() + "" + ",value:" + record.value());
                    }
                }
            }).start();
        }
    }
}

说一下第72行代码：

ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));

上面这行代码表示：在100ms内等待Kafka的broker返回数据.超市参数指定poll在多久之后可以返回，不管有没有可用的数据都要返回。

在修改topic后，必须等到此次poll拉取的消息处理完，while(true)循环的时候检测topic发生变化，才能重新订阅topic.

poll()方法一次拉取得消息数默认为：500，如下图，kafka客户端源码中设置的。

如果想自定义此配置，可在初始化消费者时加入

运行结果(测试的topic中都无数据)

注意：KafkaConsumer是线程不安全的，不要用一个KafkaConsumer实例开启多个消费者，要开启多个消费者，需要new 多个KafkaConsumer实例。

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。