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@KafkaListener 是 Spring Kafka 提供的一个核心注解，用于标记一个方法作为 Kafka 消息的消费者。下面是对该注解的详细解析：

基本用法

@KafkaListener(topics = "myTopic", groupId = "myGroup")
public void listen(String message) {System.out.println("Received Message: " + message);
}

主要属性

1. 必需属性

• topics / topicPattern：指定监听的 topic
  • topics：逗号分隔的 topic 列表
  • `topicPattern**：使用正则表达式匹配 topic

@KafkaListener(topics = "topic1,topic2")
// 或
@KafkaListener(topicPattern = "test.*")

2. 消费者配置

• groupId：指定消费者组 ID
• containerFactory：指定使用的 KafkaListenerContainerFactory

@KafkaListener(topics = "myTopic", groupId = "myGroup", containerFactory = "myFactory")

3. 消息处理

• id：为监听器指定唯一 ID
• concurrency：设置并发消费者数量

@KafkaListener(id = "myListener", topics = "myTopic", concurrency = "3")

4. 高级配置

• containerGroup：指定容器组（Spring Kafka 2.5+）
• errorHandler：指定错误处理器
• idIsGroup：是否使用监听器 ID 作为组 ID（默认 false）

消息处理方法签名

监听器方法可以接受多种形式的参数：

1. 简单消息处理：

   @KafkaListener(topics = "myTopic")
   public void listen(String message) { ... }
   

2. 带元数据的消息处理：

   @KafkaListener(topics = "myTopic")
   public void listen(ConsumerRecord<?, ?> record) { ... }
   

3. 批量消息处理：

   @KafkaListener(topics = "myTopic")
   public void listen(List<String> messages) { ... }
   

4. 带确认的消息处理：

   @KafkaListener(topics = "myTopic")
   public void listen(String message, Acknowledgment ack) {// 处理消息后手动确认ack.acknowledge();
   }
   

配置选项

可以通过 @KafkaListener 的 containerFactory 属性引用自定义配置：

@Bean
public ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> myFactory() {ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();factory.setConsumerFactory(consumerFactory());factory.setConcurrency(3);factory.getContainerProperties().setPollTimeout(3000);return factory;
}@KafkaListener(topics = "myTopic", containerFactory = "myFactory")
public void listen(String message) { ... }

错误处理

可以通过以下方式处理错误：

1. 配置错误处理器：

   @Bean
   public ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> kafkaListenerContainerFactory() {ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();factory.setConsumerFactory(consumerFactory());factory.setErrorHandler(new SeekToCurrentErrorHandler());return factory;
   }
   

2. 使用 @SendTo 发送到死信队列：

   @KafkaListener(topics = "myTopic", groupId = "myGroup")
   @SendTo("myDltTopic")
   public String listen(String message) {// 处理失败时返回错误消息return "error";
   }
   

注意事项

1. 监听器方法应该是 public 的
2. 避免在监听器方法中执行长时间运行的操作
3. 考虑消息处理的幂等性
4. 对于批量处理，确保方法参数是 List 类型
5. 在 Spring Boot 中，许多配置可以通过 application.properties/yml 设置

完整示例

@Configuration
@EnableKafka
public class KafkaConsumerConfig {@Beanpublic ConsumerFactory<String, String> consumerFactory() {Map<String, Object> props = new HashMap<>();props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "myGroup");props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(props);}@Beanpublic ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> kafkaListenerContainerFactory() {ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();factory.setConsumerFactory(consumerFactory());factory.setConcurrency(3);factory.getContainerProperties().setPollTimeout(3000);return factory;}
}@Service
public class KafkaMessageListener {@KafkaListener(topics = "myTopic", groupId = "myGroup", containerFactory = "kafkaListenerContainerFactory")public void listen(String message, Acknowledgment ack) {try {System.out.println("Received Message: " + message);// 业务处理逻辑ack.acknowledge();} catch (Exception e) {// 错误处理}}
}

@KafkaListener 注解提供了灵活的方式来消费 Kafka 消息，开发者可以根据具体需求进行配置和扩展。

ConcurrentKafkaListenerContainerFactory详解

在Spring Kafka中，ConcurrentKafkaListenerContainerFactory是一个核心配置类，用于创建并发消息监听容器，支持多线程消费Kafka消息，以下是其详细介绍：

1、核心作用

1. 并发消费支持：通过创建多个KafkaMessageListenerContainer实例（每个对应一个线程），实现多线程并发消费消息。例如设置concurrency=3会创建3个消费者线程，每个线程处理分配到的分区。
2. 线程安全保障：生成的ConcurrentMessageListenerContainer内部委托给多个单线程的KafkaMessageListenerContainer实例，保证线程安全性（Kafka Consumer本身非线程安全）。

2、关键特性

1. 并发度配置：

   • 通过setConcurrency()方法设置并发消费者数量，可提高消息处理速度和吞吐量。
   • 配置规则为concurrency<=分区数/应用实例数，设置过多会导致线程闲置。

2. 批量处理支持：

   • 通过setBatchListener(true)启用批量消费
   • 配合MAX_POLL_RECORDS_CONFIG参数控制单次poll最大返回记录数

3. 错误处理机制：

   • 可配置自定义错误处理器（如SeekToCurrentErrorHandler）
   • 支持重试策略集成

4. 分区分配控制：

   • 可自定义分区分配逻辑
   • 配合group.id实现消费者组协调

3、配置示例

@Configuration
@EnableKafka
public class KafkaConfig {@Value("${spring.kafka.bootstrap-servers}")private String bootstrapServers;@Value("${spring.kafka.consumer.group-id}")private String groupId;@Beanpublic ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> kafkaListenerContainerFactory() {ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();factory.setConsumerFactory(consumerFactory());factory.setConcurrency(3); // 设置并发消费者数量factory.setBatchListener(true); // 启用批量消费factory.getContainerProperties().setPollTimeout(3000); // 设置轮询超时factory.setErrorHandler(new SeekToCurrentErrorHandler()); // 设置错误处理器return factory;}@Beanpublic ConsumerFactory<String, String> consumerFactory() {Map<String, Object> props = new HashMap<>();props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, groupId);props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG, 50); // 批量消费配置return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(props);}
}

4、使用场景

1. 高吞吐量需求：通过增加并发消费者数量提升处理能力
2. 批量数据处理：需要批量处理消息的场景
3. 复杂错误处理：需要自定义错误处理逻辑的场景
4. 多主题监听：需要同时监听多个主题的场景

5、注意事项

1. 顺序性问题：并发消费可能导致消息顺序混乱，需业务保证
2. 重复处理问题：需实现幂等性处理机制
3. 数据库访问：需注意并发访问控制
4. 资源限制：并发度设置需考虑系统资源限制

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