@KafkaListener 注解
@KafkaListener 注解用于将 bean 方法指定为侦听器容器的侦听器。该 bean 被封装在一个 MessagingMessageListenerAdapter 中，该适配器配置了各种功能，例如，在必要时将数据转换为匹配方法参数的转换器。
您可以使用 #{…} 或属性占位符 (${…}) 通过 SpEL 配置注解上的大多数属性。有关更多信息，请参阅 Javadoc。
记录侦听器
@KafkaListener 注解提供了一种用于简单 POJO 侦听器的机制。以下示例展示了如何使用它：
public class Listener {
@KafkaListener(id = "foo", topics = "myTopic", clientIdPrefix = "myClientId")
public void listen(String data) {
...
}
}此机制需要在您的 @Configuration 类之一上使用 @EnableKafka 注解以及一个侦听器容器工厂，该工厂用于配置底层的 ConcurrentMessageListenerContainer。默认情况下，期望有一个名为 kafkaListenerContainerFactory 的 bean。以下示例展示了如何使用 ConcurrentMessageListenerContainer：
@Configuration
@EnableKafka
public class KafkaConfig {
@Bean
KafkaListenerContainerFactory<ConcurrentMessageListenerContainer<Integer, String>>
kafkaListenerContainerFactory() {
ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<Integer, String> factory =
new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
factory.setConsumerFactory(consumerFactory());
factory.setConcurrency(3);
factory.getContainerProperties().setPollTimeout(3000);
return factory;
}
@Bean
public ConsumerFactory<Integer, String> consumerFactory() {
return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(consumerConfigs());
}
@Bean
public Map<String, Object> consumerConfigs() {
Map<String, Object> props = new HashMap<>();
props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
...
return props;
}
}请注意，要设置容器属性，您必须使用工厂上的 getContainerProperties() 方法。它用作注入到容器中的实际属性的模板。
从 2.1.1 版本开始，您现在可以为由注解创建的消费者设置 client.id 属性。clientIdPrefix 将以 -n 为后缀，其中 n 是一个整数，表示使用并发时容器的编号。
从 2.2 版本开始，您现在可以使用注解本身的属性来覆盖容器工厂的 concurrency 和 autoStartup 属性。这些属性可以是简单值、属性占位符或 SpEL 表达式。以下示例展示了如何实现：
@KafkaListener(id = "myListener", topics = "myTopic",
autoStartup = "${listen.auto.start:true}", concurrency = "${listen.concurrency:3}")
public void listen(String data) {
...
}显式分区分配
您还可以使用显式主题和分区（以及可选的初始偏移量）配置 POJO 侦听器。以下示例展示了如何实现：
@KafkaListener(id = "thing2", topicPartitions =
{ @TopicPartition(topic = "topic1", partitions = { "0", "1" }),
@TopicPartition(topic = "topic2", partitions = "0",
partitionOffsets = @PartitionOffset(partition = "1", initialOffset = "100"))
})
public void listen(ConsumerRecord<?, ?> record) {
...
}您可以在 partitions 或 partitionOffsets 属性中指定每个分区，但不能同时指定两者。
与大多数注解属性一样，您可以使用 SpEL 表达式；有关如何生成大量分区的示例，请参阅手动分配所有分区。
从 2.5.5 版本开始，您可以将初始偏移量应用于所有已分配的分区：
@KafkaListener(id = "thing3", topicPartitions =
{ @TopicPartition(topic = "topic1", partitions = { "0", "1" },
partitionOffsets = @PartitionOffset(partition = "*", initialOffset = "0"))
})
public void listen(ConsumerRecord<?, ?> record) {
...
}* 通配符表示 partitions 属性中的所有分区。每个 @TopicPartition 中只能有一个带有通配符的 @PartitionOffset。
此外，当侦听器实现 ConsumerSeekAware 时，即使使用手动分配，也会调用 onPartitionsAssigned。这允许，例如，在该时间进行任何任意的查找操作。
从 2.6.4 版本开始，您可以指定一个逗号分隔的分区列表或分区范围：
@KafkaListener(id = "pp", autoStartup = "false",
topicPartitions = @TopicPartition(topic = "topic1",
partitions = "0-5, 7, 10-15"))
public void process(String in) {
...
}该范围是包含的；上面的示例将分配分区 0, 1, 2, 3, 4, 5, 7, 10, 11, 12, 13, 14, 15。
在指定初始偏移量时可以使用相同的技术：
@KafkaListener(id = "thing3", topicPartitions =
{ @TopicPartition(topic = "topic1",
partitionOffsets = @PartitionOffset(partition = "0-5", initialOffset = "0"))
})
public void listen(ConsumerRecord<?, ?> record) {
...
}初始偏移量将应用于所有 6 个分区。
自 3.2 版本以来，@PartitionOffset 支持 SeekPosition.END、SeekPosition.BEGINNING、SeekPosition.TIMESTAMP，seekPosition 匹配 SeekPosition 枚举名称
@KafkaListener(id = "seekPositionTime", topicPartitions = {
@TopicPartition(topic = TOPIC_SEEK_POSITION, partitionOffsets = {
@PartitionOffset(partition = "0", initialOffset = "723916800000", seekPosition = "TIMESTAMP"),
@PartitionOffset(partition = "1", initialOffset = "0", seekPosition = "BEGINNING"),
@PartitionOffset(partition = "2", initialOffset = "0", seekPosition = "END")
})
})
public void listen(ConsumerRecord<?, ?> record) {
...
}如果将 seekPosition 设置为 END 或 BEGINNING，则将忽略 initialOffset 和 relativeToCurrent。如果将 seekPosition 设置为 TIMESTAMP，则 initialOffset 表示时间戳。
手动确认
使用手动 AckMode 时，您还可以为侦听器提供 Acknowledgment。要激活手动 AckMode，您需要将 ContainerProperties 中的确认模式设置为适当的手动模式。以下示例还展示了如何使用不同的容器工厂。此自定义容器工厂必须通过调用 getContainerProperties()，然后在其上调用 setAckMode 来将 AckMode 设置为手动类型。否则，Acknowledgment 对象将为 null。
@KafkaListener(id = "cat", topics = "myTopic",
containerFactory = "kafkaManualAckListenerContainerFactory")
public void listen(String data, Acknowledgment ack) {
...
ack.acknowledge();
}消费者记录元数据
最后，记录的元数据可从消息头中获取。您可以使用以下头名称来检索消息的头：
-
KafkaHeaders.OFFSET -
KafkaHeaders.RECEIVED_KEY -
KafkaHeaders.RECEIVED_TOPIC -
KafkaHeaders.RECEIVED_PARTITION -
KafkaHeaders.RECEIVED_TIMESTAMP -
KafkaHeaders.TIMESTAMP_TYPE
从 2.5 版本开始，如果传入记录的键为 null，则 RECEIVED_KEY 不存在；以前，该头会填充 null 值。此更改是为了使框架与 spring-messaging 约定保持一致，即 null 值的头不存在。
以下示例展示了如何使用这些头：
@KafkaListener(id = "qux", topicPattern = "myTopic1")
public void listen(@Payload String foo,
@Header(name = KafkaHeaders.RECEIVED_KEY, required = false) Integer key,
@Header(KafkaHeaders.RECEIVED_PARTITION) int partition,
@Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TOPIC) String topic,
@Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TIMESTAMP) long ts
) {
...
}参数注解（@Payload、@Header）必须在侦听器方法的具体实现上指定；如果它们定义在接口上，将不会被检测到。 |
从 2.5 版本开始，您可以选择在 ConsumerRecordMetadata 参数中接收记录元数据，而不是使用离散的头。
@KafkaListener(...)
public void listen(String str, ConsumerRecordMetadata meta) {
...
}这包含了 ConsumerRecord 中除键和值之外的所有数据。
批处理侦听器
从 1.1 版本开始，您可以配置 @KafkaListener 方法以接收从消费者轮询收到的整个批处理消费者记录。
| 非阻塞重试不支持批处理侦听器。 |
要配置侦听器容器工厂以创建批处理侦听器，您可以设置 batchListener 属性。以下示例展示了如何实现：
@Bean
public KafkaListenerContainerFactory<?> batchFactory() {
ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<Integer, String> factory =
new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
factory.setConsumerFactory(consumerFactory());
factory.setBatchListener(true);
return factory;
}从 2.8 版本开始，您可以使用 @KafkaListener 注解上的 batch 属性来覆盖工厂的 batchListener 属性。这与容器错误处理器的更改一起，允许同一个工厂用于记录和批处理侦听器。 |
从 2.9.6 版本开始，容器工厂为 recordMessageConverter 和 batchMessageConverter 属性提供了单独的设置器。以前，只有一个属性 messageConverter，它适用于记录和批处理侦听器。 |
以下示例展示了如何接收有效负载列表：
@KafkaListener(id = "list", topics = "myTopic", containerFactory = "batchFactory")
public void listen(List<String> list) {
...
}主题、分区、偏移量等在与有效负载并行的头中可用。以下示例展示了如何使用这些头：
@KafkaListener(id = "list", topics = "myTopic", containerFactory = "batchFactory")
public void listen(List<String> list,
@Header(KafkaHeaders.RECEIVED_KEY) List<Integer> keys,
@Header(KafkaHeaders.RECEIVED_PARTITION) List<Integer> partitions,
@Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TOPIC) List<String> topics,
@Header(KafkaHeaders.OFFSET) List<Long> offsets) {
...
}或者，您可以接收一个 List 的 Message<?> 对象，每个消息中包含每个偏移量和其他详细信息，但它必须是方法上定义的唯一参数（除了可选的 Acknowledgment（在使用手动提交时）和/或 Consumer<?, ?> 参数）。以下示例展示了如何实现：
@KafkaListener(id = "listMsg", topics = "myTopic", containerFactory = "batchFactory")
public void listen1(List<Message<?>> list) {
...
}
@KafkaListener(id = "listMsgAck", topics = "myTopic", containerFactory = "batchFactory")
public void listen2(List<Message<?>> list, Acknowledgment ack) {
...
}
@KafkaListener(id = "listMsgAckConsumer", topics = "myTopic", containerFactory = "batchFactory")
public void listen3(List<Message<?>> list, Acknowledgment ack, Consumer<?, ?> consumer) {
...
}在这种情况下，不会对有效负载执行任何转换。
如果 BatchMessagingMessageConverter 配置了 RecordMessageConverter，您还可以向 Message 参数添加一个泛型类型，并且有效负载将被转换。有关更多信息，请参阅使用批处理侦听器进行有效负载转换。
您还可以接收一个 ConsumerRecord<?, ?> 对象列表，但它必须是方法上定义的唯一参数（除了可选的 Acknowledgment（在使用手动提交时）和 Consumer<?, ?> 参数）。以下示例展示了如何实现：
@KafkaListener(id = "listCRs", topics = "myTopic", containerFactory = "batchFactory")
public void listen(List<ConsumerRecord<Integer, String>> list) {
...
}
@KafkaListener(id = "listCRsAck", topics = "myTopic", containerFactory = "batchFactory")
public void listen(List<ConsumerRecord<Integer, String>> list, Acknowledgment ack) {
...
}从 2.2 版本开始，侦听器可以接收 poll() 方法返回的完整 ConsumerRecords<?, ?> 对象，允许侦听器访问其他方法，例如 partitions()（返回列表中的 TopicPartition 实例）和 records(TopicPartition)（获取选择性记录）。同样，这必须是方法上的唯一参数（除了可选的 Acknowledgment（在使用手动提交时）或 Consumer<?, ?> 参数）。以下示例展示了如何实现：
@KafkaListener(id = "pollResults", topics = "myTopic", containerFactory = "batchFactory")
public void pollResults(ConsumerRecords<?, ?> records) {
...
}如果容器工厂配置了 RecordFilterStrategy，则对于 ConsumerRecords<?, ?> 侦听器，它将被忽略，并发出 WARN 日志消息。只有在使用 List<?> 形式的侦听器时，才能使用批处理侦听器过滤记录。默认情况下，记录是逐个过滤的；从 2.8 版本开始，您可以重写 filterBatch 以一次性过滤整个批处理。 |
注解属性
从 2.0 版本开始，id 属性（如果存在）用作 Kafka 消费者 group.id 属性，如果消费者工厂中配置了该属性，则会覆盖它。您也可以显式设置 groupId 或将 idIsGroup 设置为 false，以恢复以前使用消费者工厂 group.id 的行为。
您可以在大多数注解属性中使用属性占位符或 SpEL 表达式，如下例所示：
@KafkaListener(topics = "${some.property}")
@KafkaListener(topics = "#{someBean.someProperty}",
groupId = "#{someBean.someProperty}.group")从 2.1.2 版本开始，SpEL 表达式支持一个特殊标记：__listener。它是一个伪 bean 名称，表示此注解所在当前 bean 实例。
考虑以下示例
@Bean
public Listener listener1() {
return new Listener("topic1");
}
@Bean
public Listener listener2() {
return new Listener("topic2");
}鉴于上例中的 bean，我们可以使用以下内容：
public class Listener {
private final String topic;
public Listener(String topic) {
this.topic = topic;
}
@KafkaListener(topics = "#{__listener.topic}",
groupId = "#{__listener.topic}.group")
public void listen(...) {
...
}
public String getTopic() {
return this.topic;
}
}如果，在极不可能的情况下，您有一个实际名为 __listener 的 bean，您可以通过使用 beanRef 属性更改表达式标记。以下示例展示了如何实现：
@KafkaListener(beanRef = "__x", topics = "#{__x.topic}", groupId = "#{__x.topic}.group")从 2.2.4 版本开始，您可以直接在注解上指定 Kafka 消费者属性，这些属性将覆盖消费者工厂中配置的同名属性。您不能以这种方式指定 group.id 和 client.id 属性；它们将被忽略；请使用 groupId 和 clientIdPrefix 注解属性。
这些属性以单个字符串的形式指定，采用正常的 Java Properties 文件格式：foo:bar、foo=bar 或 foo bar，如下例所示：
@KafkaListener(topics = "myTopic", groupId = "group", properties = {
"max.poll.interval.ms:60000",
ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG + "=100"
})以下是使用 RoutingKafkaTemplate示例中相应侦听器的示例。
@KafkaListener(id = "one", topics = "one")
public void listen1(String in) {
System.out.println("1: " + in);
}
@KafkaListener(id = "two", topics = "two",
properties = "value.deserializer:org.apache.kafka.common.serialization.ByteArrayDeserializer")
public void listen2(byte[] in) {
System.out.println("2: " + new String(in));
}
