技巧、窍门和示例

手动分配所有分区

假设您想始终读取所有分区的全部记录（例如在使用 compacted topic 加载分布式缓存时），手动分配分区而不使用 Kafka 的组管理会很有用。当分区很多时，这样做会很不方便，因为您必须列出所有分区。如果分区数量随时间变化，这也是个问题，因为每次分区计数变化时，您都必须重新编译应用程序。

以下是一个示例，展示了如何在应用程序启动时使用 SpEL 表达式的强大功能动态创建分区列表

@KafkaListener(topicPartitions = @TopicPartition(topic = "compacted",
            partitions = "#{@finder.partitions('compacted')}",
            partitionOffsets = @PartitionOffset(partition = "*", initialOffset = "0")))
public void listen(@Header(KafkaHeaders.RECEIVED_KEY) String key, String payload) {
    ...
}

@Bean
public PartitionFinder finder(ConsumerFactory<String, String> consumerFactory) {
    return new PartitionFinder(consumerFactory);
}

public static class PartitionFinder {

    private final ConsumerFactory<String, String> consumerFactory;

    public PartitionFinder(ConsumerFactory<String, String> consumerFactory) {
        this.consumerFactory = consumerFactory;
    }

    public String[] partitions(String topic) {
        try (Consumer<String, String> consumer = consumerFactory.createConsumer()) {
            return consumer.partitionsFor(topic).stream()
                .map(pi -> "" + pi.partition())
                .toArray(String[]::new);
        }
    }

}

结合使用 ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG=earliest 将在每次应用程序启动时加载所有记录。您还应该将容器的 AckMode 设置为 MANUAL，以防止容器为 null 消费者组提交偏移量。从 3.1 版本开始，当手动分配主题且没有指定消费者 group.id 时，容器会自动强制将 AckMode 设置为 MANUAL。然而，从 2.5.5 版本开始（如上所示），您可以为所有分区应用一个初始偏移量；更多信息请参阅显式分区分配。

Kafka 事务与其他事务管理器的示例

以下 Spring Boot 应用是连接数据库事务和 Kafka 事务的示例。监听器容器启动 Kafka 事务，而 `@Transactional` 注解启动数据库事务。数据库事务首先提交；如果 Kafka 事务提交失败，记录将被重新投递，因此数据库更新应该是幂等的。

@SpringBootApplication
public class Application {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }

    @Bean
    public ApplicationRunner runner(KafkaTemplate<String, String> template) {
        return args -> template.executeInTransaction(t -> t.send("topic1", "test"));
    }

    @Bean
    public DataSourceTransactionManager dstm(DataSource dataSource) {
        return new DataSourceTransactionManager(dataSource);
    }

    @Component
    public static class Listener {

        private final JdbcTemplate jdbcTemplate;

        private final KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

        public Listener(JdbcTemplate jdbcTemplate, KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate) {
            this.jdbcTemplate = jdbcTemplate;
            this.kafkaTemplate = kafkaTemplate;
        }

        @KafkaListener(id = "group1", topics = "topic1")
        @Transactional("dstm")
        public void listen1(String in) {
            this.kafkaTemplate.send("topic2", in.toUpperCase());
            this.jdbcTemplate.execute("insert into mytable (data) values ('" + in + "')");
        }

        @KafkaListener(id = "group2", topics = "topic2")
        public void listen2(String in) {
            System.out.println(in);
        }

    }

    @Bean
    public NewTopic topic1() {
        return TopicBuilder.name("topic1").build();
    }

    @Bean
    public NewTopic topic2() {
        return TopicBuilder.name("topic2").build();
    }

}

spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost/integration?serverTimezone=UTC
spring.datasource.username=root
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver

spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=earliest
spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=false
spring.kafka.consumer.properties.isolation.level=read_committed

spring.kafka.producer.transaction-id-prefix=tx-

#logging.level.org.springframework.transaction=trace
#logging.level.org.springframework.kafka.transaction=debug
#logging.level.org.springframework.jdbc=debug

create table mytable (data varchar(20));

对于仅生产者事务，事务同步是有效的

@Transactional("dstm")
public void someMethod(String in) {
    this.kafkaTemplate.send("topic2", in.toUpperCase());
    this.jdbcTemplate.execute("insert into mytable (data) values ('" + in + "')");
}

KafkaTemplate 将与数据库事务同步其事务，并且提交/回滚发生在数据库操作之后。

如果您希望先提交 Kafka 事务，并且仅在 Kafka 事务成功时才提交数据库事务，请使用嵌套的 @Transactional 方法

@Transactional("dstm")
public void someMethod(String in) {
    this.jdbcTemplate.execute("insert into mytable (data) values ('" + in + "')");
    sendToKafka(in);
}

@Transactional("kafkaTransactionManager")
public void sendToKafka(String in) {
    this.kafkaTemplate.send("topic2", in.toUpperCase());
}

定制 JsonSerializer 和 JsonDeserializer

序列化器和反序列化器支持使用属性进行多种定制，更多信息请参阅 JSON。实例化这些对象的是 kafka-clients 代码，而不是 Spring，除非您将它们直接注入消费者和生产者工厂。如果您希望使用属性配置（反）序列化器，但又希望使用自定义的 ObjectMapper，只需创建一个子类并将自定义的 mapper 传递给 super 构造函数即可。例如

public class CustomJsonSerializer extends JsonSerializer<Object> {

    public CustomJsonSerializer() {
        super(customizedObjectMapper());
    }

    private static ObjectMapper customizedObjectMapper() {
        ObjectMapper mapper = JacksonUtils.enhancedObjectMapper();
        mapper.disable(SerializationFeature.WRITE_DATES_AS_TIMESTAMPS);
        return mapper;
    }

}