参考：Kafka参数

一、@KafkaListener注解

@KafkaListener(id = "11111", groupId = "demo-group",topics = Constants.TOPIC)public void listen(String msgData) {LOGGER.info("收到消息" + msgData);
}  @KafkaListener(id = "22222", groupId = "demo-group", clientIdPrefix = "prefix",topics = Constants.TOPIC)public void listen2(String msgData) {LOGGER.info("收到消息" + msgData);
}@KafkaListener(id = "3333", groupId = "demo-group2", topics = Constants.TOPIC)public void listen3(String msgData) {LOGGER.info("收到消息" + msgData);
}@KafkaListener(id = "4444", groupId = "demo-group2", topics = Constants.TOPIC)public void listen4(String msgData) {LOGGER.info("收到消息" + msgData);
}

(1) id: 默认是每个Listener实例的重要标识。

对于整个日志的排查起着至关重要的作用。如果不指定groupId，那么id将直接作为groupId。可以使用另外一个属性 idIsGroup=false关闭，默认是true。

(2) goupId: 每个消费者所属的组。

每个消费者都有自己所属的组。一个组中可以有多个消费者。

一个Topic的分区只能被同一个组下的某个消费者消费。从日志上来看，侧面也反映的消费模式是 Subscribed 订阅模式，不是手动的assign模式。

[Consumer clientId=consumer-1, groupId=demo-group2] Subscribed to topic(s): COLA
[Consumer clientId=consumer-2, groupId=demo-group] Subscribed to topic(s): COLA
[Consumer clientId=consumer-3, groupId=demo-group2] Subscribed to topic(s): COLA
[Consumer clientId=prefix-0, groupId=demo-group] Subscribed to topic(s): COLA

(3) clientIdPrefix: 消费者clientId前缀

@KafkaListener(id = "22222", groupId = "demo-group", clientIdPrefix = "prefix", topics = Constants.TOPIC)
public void listen2(String msgData) {LOGGER.info("收到消息" + msgData);
}

如下图，共有4个消费者。有个消费者配置了clientIdPrefix属性为"prefix"，所以该消费者的clientId以指定的"prefix"开头。如果没有配置，该实例的clientId默认为"consumer"。同时，每个实例的clientId后面挂了一个数字，来标示它在整个kafka集群中的消费者编号，编号从0开始。这里配置了4个消费者，所以消费者实例编号有0、 1、 2、 3。

(4) autoStartup

public @interface KafkaListener .../*** Set to true or false, to override the default setting in the container factory. May* be a property placeholder or SpEL expression that evaluates to a {@link Boolean} or* a {@link String}, in which case the {@link Boolean#parseBoolean(String)} is used to* obtain the value.* <p>SpEL {@code #{...}} and property place holders {@code ${...}} are supported.* @return true to auto start, false to not auto start.* @since 2.2*/String autoStartup() default "";

是否自动启动,如果是 false,默认不生效,需要手动唤醒。

看源代码上作者给的的注释：该注解指定的值优先级比工厂里指定的高。

另外可以使用 ${} 占位符的形式，支持配置。

application.yaml:
listener:auto:startup: true  java :@KafkaListener(... containerFactory = "batchContainerFactory",autoStartup = "${listener.auto.startup}")public void listen4(List<ConsumerRecord> list, Acknowledgment acknowledgment)...

注：每个消费者实例对象内部持有两个属性。
boolean running
boolean paused
有几个改变状态的方法：
调用start()方法后，running转为true
调用stop()方法后，running转为false
调用pause()方法后，paused转为true
调用resume()方法后，paused转为false

只有running=true 、 paused=false 的消费者实例才能正常消费数据。
注解上的autoStartup改变的是running属性。

    @KafkaListener(id = "11111", groupId = "demo-group", topics = Constants.TOPIC, autoStartup = "false")public void listen(String msgData) throws InterruptedException {LOGGER.info("收到消息" + msgData);Thread.sleep(1000);}

二、Kafka Listener任务暂停及恢复

2.1 唤醒消费者实例, 示例代码:

    @Autowiredprivate KafkaListenerEndpointRegistry registry;// 获取到id="11111" 的消费实例对象MessageListenerContainer listenerContainer = this.registry.getListenerContainer("11111");listenerContainer.pause();  //paused ==> true// listenerContainer.stop(); //running==> false

2.2 暂停消费者实例, 示例代码:

    @Autowiredprivate KafkaListenerEndpointRegistry registry;// 获取到id="11111" 的消费实例对象MessageListenerContainer listenerContainer = this.registry.getListenerContainer("11111");listenerContainer.pause();  //paused ==> true// listenerContainer.stop(); //running==> false

2.3 定时任务自动启动

    @Autowiredprivate KafkaListenerEndpointRegistry registry;// 定时器，每天凌晨0点开启监听@Scheduled(cron = "0 0 0 * * ?")public void startListener() {log.info("开启监听");// 判断监听容器是否启动，未启动则将其启动if (!registry.getListenerContainer("11111").isRunning()) {registry.getListenerContainer("11111").start();}registry.getListenerContainer("11111").resume();}// 定时器，每天早上10点关闭监听@Scheduled(cron = "0 0 10 * * ?")public void shutDownListener() {log.info("关闭监听");registry.getListenerContainer("11111").pause();}

三、@KafkaListener注解方法参数汇总

@KafkaListener注解能够使用到如下8种方法上面。至于监听单条数据的前4种方法，与批量监听多条数据的后4种方法，主要依据kafka的具体配置。

    @KafkaListener(....)public void listen1(String data) @KafkaListener(....)public void listen2(ConsumerRecord<K,V> data) @KafkaListener(....)public void listen3(ConsumerRecord<K,V> data, Acknowledgment acknowledgment) @KafkaListener(....)public void listen4(ConsumerRecord<K,V> data,Acknowledgment acknowledgment, Consumer<K,V> consumer)@KafkaListener(....)public void listen5(List<String> data) @KafkaListener(....)public void listen6(List<ConsumerRecord<K,V>> data) @KafkaListener(....)public void listen7(List<ConsumerRecord<K,V>> data, Acknowledgment acknowledgment) @KafkaListener(....)public void listen8(List<ConsumerRecord<K,V>> data, Acknowledgment acknowledgment, Consumer<K,V> consumer)

四、KafkaListenerContainerFactory配置

在application.yaml中配置的kafka参数，以spring.kafka开头的参数族，全部用于kafka默认对象的创建。

4.1 kafka参数默认封装对象

所有kafka参数默认封装到对象：KafkaProperties对象中，可使用@Autowired自动注入。

    @Autowiredprivate KafkaProperties properties;

4.2 @KakfkaListener注解标记监听实例对象

如不特殊指定，默认使用在yaml中的所有spring.kafka.consumer与spring.kafka.listener下的参数。

监听器实例对象自动绑定到上述配置文件，是由于它默认使用的"containerFactory" 是名为"kafkaListenerContainerFactory"的bean。

源码注释如下，如果不特殊指定，则默认的容器工厂将会被使用。

package org.springframework.kafka.annotation;public @interface KafkaListener .../*** The bean name of the {@link org.springframework.kafka.config.KafkaListenerContainerFactory}* to use to create the message listener container responsible to serve this endpoint.* <p>If not specified, the default container factory is used, if any.* @return the container factory bean name.*/String containerFactory() default "";

默认的容器工厂代码如下，均为Springboot与Kafka框架提供的类。
这两个bean将spring.kafka.listener与spring.kafka.consumer下的参数全部组装到名为"kafkaListenerContainerFactory"这个bean中。该bean供@KafkaListener标记的监听实例使用。
因此可以得出结论：
如果不想使用默认的"kafkaListenerContainerFactory"容器工厂，则必须手动创建一个"ConcurrentKafkaListenerContainerFactory"类的实例，并且其bean name 不能叫"kafkaListenerContainerFactory"（不然与默认的工厂实例重名了），然后把该对象加入spring容器中。当在使用@KafkaListener标注的监听实例对象时，手动指定该注解"containerFactory"属性为刚才自定义的容器工厂实例bean name。

package org.springframework.boot.autoconfigure.kafka;class KafkaAnnotationDrivenConfiguration {@Bean@ConditionalOnMissingBeanConcurrentKafkaListenerContainerFactoryConfigurer kafkaListenerContainerFactoryConfigurer() {ConcurrentKafkaListenerContainerFactoryConfigurer configurer = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactoryConfigurer();configurer.setKafkaProperties(this.properties);MessageConverter messageConverterToUse = (this.properties.getListener().getType().equals(Type.BATCH))? this.batchMessageConverter : this.messageConverter;configurer.setMessageConverter(messageConverterToUse);configurer.setReplyTemplate(this.kafkaTemplate);configurer.setTransactionManager(this.transactionManager);configurer.setRebalanceListener(this.rebalanceListener);configurer.setErrorHandler(this.errorHandler);configurer.setBatchErrorHandler(this.batchErrorHandler);configurer.setAfterRollbackProcessor(this.afterRollbackProcessor);configurer.setRecordInterceptor(this.recordInterceptor);return configurer;}@Bean@ConditionalOnMissingBean(name = "kafkaListenerContainerFactory")ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<?, ?> kafkaListenerContainerFactory(ConcurrentKafkaListenerContainerFactoryConfigurer configurer,ObjectProvider<ConsumerFactory<Object, Object>> kafkaConsumerFactory) {ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<Object, Object> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();configurer.configure(factory, kafkaConsumerFactory.getIfAvailable(() -> new DefaultKafkaConsumerFactory<>(this.properties.buildConsumerProperties())));return factory;}

4.3 自定义容器工厂实例代码示例：

    @Autowiredprivate KafkaProperties properties;@Bean("batchContainerFactory")public ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<?, ?> listenerContainer() {ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<?, ?> container =new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();Map<String, Object> stringObjectMap = this.properties.buildConsumerProperties();stringObjectMap.put("enable.auto.commit", false);container.setConsumerFactory(new DefaultKafkaConsumerFactory<>(stringObjectMap));// 没有topic是否禁止系统启动container.setMissingTopicsFatal(true);// 并发container.setConcurrency(1);// 批量接收container.setBatchListener(true);// 如果消息队列中没有消息，等待timeout毫秒后，调用poll()方法。container.getContainerProperties().setPollTimeout(5000);// 设置提交偏移量的方式， MANUAL_IMMEDIATE 表示消费一条提交一次；MANUAL表示批量提交一次container.getContainerProperties().setAckMode(ContainerProperties.AckMode.MANUAL_IMMEDIATE);// 设置kafka 异常重试次数 第一个参数等待重试时间，第二个参数数提交次数,这里设置不重试，默认重试10次 抛出异常后调用// factory.setCommonErrorHandler(new DefaultErrorHandler(new FixedBackOff(1000L, 0L)));return container;}@KafkaListener(id = "4444", groupId = "demo-group2", topics = Constants.TOPIC, containerFactory = "batchContainerFactory")public void listen4(List<ConsumerRecord> list, Acknowledgment acknowledgment) {LOGGER.info("4444收到消息" + list.size());acknowledgment.acknowledge();}

五、吞吐量

如下，这里我只列出了影响本例的几条参数。

spring:kafka:consumer:enable-auto-commit: true# max-poll-records: 20listener:ack-mode: batchtype: batchconcurrency: 5

如果设置spring.kafka.listener.concurrency为5，共两个消费者，Topic名为"COLA"，共8个分区。代码如下。

    @KafkaListener(id = "4444", groupId = "demo-group2", topics = "COLA")public void listen4(List<String> msgData) {LOGGER.info("收到消息" + msgData);}@KafkaListener(id = "5555", groupId = "demo-group2", topics = "COLA")public void listen5(List<String> msgData) {LOGGER.info("收到消息" + msgData);}@Beanpublic NewTopic newTopic() {return new NewTopic(Constants.TOPIC, 8, (short) 1);}

系统每个消费者都创建了5个线程，共10个线程。换句话说，每个消费者实例（@KafkaListener标记的方法）同时都会有5个线程在跑。每个线程接收的分区都不一样。
另外，这两个消费者属于同一个组，Topic只有8个分区，2个消费者共10个线程，一个线程消费一个分区，所以必然有两个线程最后属于空闲状态。
从实际结果上来看（下面的日志），没想到系统为id="4444"的消费者实际只分配到了3个分区，有两个线程处于空闲状态。id="5555"的消费者达到了预期，共消费了5个分区，分配到了5个线程！

[4444-2-C-1]: demo-group2: partitions assigned: []
[4444-3-C-1]: demo-group2: partitions assigned: []
[4444-4-C-1]: demo-group2: partitions assigned: [COLA-1]
[4444-1-C-1]: demo-group2: partitions assigned: [COLA-7]
[5555-2-C-1]: demo-group2: partitions assigned: [COLA-3]
[5555-4-C-1]: demo-group2: partitions assigned: [COLA-5]
[5555-3-C-1]: demo-group2: partitions assigned: [COLA-4]
[4444-0-C-1]: demo-group2: partitions assigned: [COLA-6]
[5555-0-C-1]: demo-group2: partitions assigned: [COLA-0]
[5555-1-C-1]: demo-group2: partitions assigned: [COLA-2]

六、 结论：

1. concurrency值对应@KafkaListener的消费者实例线程数目，如果concurrency数量大于partition数量，多出的部分分配不到partition，会被闲置。

1. 设置的并发量不能大于partition的数量，如果需要提高吞吐量，可以通过增加partition的数量达到快速提升吞吐量的效果。