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我目前正在研究基于kafka并由camel和Spring管理的消息总线。我有一个 XML 路由定义来轮询事件并从外部 API 检索相应的完整业务对象,如下所示:
`
<route id="station-event-enrich-route" autoStartup="true" >
<from
uri="kafka:{{kafka.cluster.url}}?brokers={{kafka.cluster.url}}&topic={{events.topic.name}}&autoCommitEnable=false&allowManualCommit=true&maxPollRecords={{station.brocker.bulk.limit}}&groupId={{kafka.groupId}}" />
<!-- SNIP logic to aggregate several events -->
<pollEnrich strategyRef="keepHeadersAggregationStrategy">
<simple>{{api.url}}?view=full&id=$simple{in.headers.BUSINESS_ID}</simple>
</pollEnrich>
<!-- SNIP logic to split the retrieved events according to their ids -->
<to uri="velocity:velocity/resource-object.vm"/>
<removeHeaders pattern="*" excludePattern="MANUAL_COMMIT"/>
<to uri="kafka:{{kafka.cluster.url}}?brokers={{kafka.cluster.url}}&topic={{objects.topic.name}}&groupId={{kafka.groupId}}&requestRequiredAcks=all" />
<transform>
<simple>${headers.MANUAL_COMMIT.commitSync()}</simple>
</transform>
</route>
最佳答案
它看起来像是 Camel 中一个相对较新的功能来支持 Kafka 手动提交。而且文档也不是特别清楚。我正在使用 Camel 2.22.1。
根据您的问题描述,您正在寻找“至少一次”语义。也就是说,您希望能够在出现问题时重新处理消息。当然,这种方法的结果是在应用程序可以成功处理它之前,无法处理(或看到)分区中带有失败消息的其他消息。在服务失败的情况下,这可能会导致给定主题的所有分区被阻塞,直到服务备份。
使这个工作的 Kafka uri 看起来像这样:kafka:TestLog?brokers=localhost:9092&groupId=kafkaGroup&maxPollRecords=3&consumersCount=1&autoOffsetReset=earliest&autoCommitEnable=false&allowManualCommit=true&breakOnFirstError=true
稍微分解一下:
kafka:TestLog
: 指定要从 brokers=localhost:9092
: 指定 Kafka 集群的引导服务器 groupId=kafkaGroup
: 指定Kafka消费者组consumersCount=1
:指定该 Camel 路由的 Kafka 消费者数量 autoCommitEnable=false
:关闭偏移量的自动提交,以便我们可以使用手动提交。 allowManualCommit=true
: 打开手动提交,让我们可以访问 KafkaManualCommit
能力(见下面的代码)。 breakOnFirstError=true
:当这是真的时,路由将停止处理在最后一次轮询主题时收到的批处理中的其余消息。 maxPollRecords=3
: 指定在 Kafka 主题的单次轮询期间消耗的消息数。将此设置为较低的数字可能是个好主意,因为批处理中的消息问题会导致批处理中的所有消息要重新处理。 autoOffsetReset=earliest
: 当当前偏移量和标记分区结束的偏移量之间存在差异时,将导致消费者从最早的偏移量读取(稍后会详细介绍)。 from(kafkaUrl)
.routeId("consumeFromKafka")
.process(exchange -> {
LOGGER.info(this.dumpKafkaDetails(exchange));
})
.process(exchange -> {
// do something
})
.process(exchange -> {
// do something else
})
.process(exchange -> {
exchange.setProperty(Exchange.FILE_NAME, UUID.randomUUID().toString() + ".txt");
})
.to("file://files")
// at the end of the route
// manage the manual commit
.process(exchange -> {
// manually commit offset if it is last message in batch
Boolean lastOne = exchange.getIn().getHeader(KafkaConstants.LAST_RECORD_BEFORE_COMMIT, Boolean.class);
if (lastOne) {
KafkaManualCommit manual =
exchange.getIn().getHeader(KafkaConstants.MANUAL_COMMIT, KafkaManualCommit.class);
if (manual != null) {
LOGGER.info("manually committing the offset for batch");
manual.commitSync();
}
} else {
LOGGER.info("NOT time to commit the offset yet");
}
});
./bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092 --group kafkaGroup --describe
TOPIC PARTITION CURRENT-OFFSET LOG-END-OFFSET LAG
TestLog 0 92 95 3
autoOffsetReset
的地方设置开始发挥作用。当前偏移量是消费者组想要消费的地方。如果该偏移量 (92) 是错误消息,则该组将随着更多消息(在本例中为另外两条)的添加而落后。路由(使用给定的设置)将导致 Camel 继续处理偏移量 92 处的消息,直到成功为止。如果 Camel 路由停止并启动,应用程序将从
earliest
开始消费。偏移量(92)而不是
latest
这将是基于
autoOffsetReset
的 95 .使用
latest
将导致“丢失”消息,因为重新启动 Camel 将使用最新的偏移量开始处理。
关于java - 如何从 Camel 以事务方式轮询 Kafka?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51843677/
我是一名优秀的程序员,十分优秀!