Sending Messages

本节介绍如何发送邮件。

Using KafkaTemplate

本节介绍如何使用 KafkaTemplate 发送邮件。

Overview

KafkaTemplate 封装一个生产者,并提供了向 Kafka 主题发送数据的方法。以下列表显示了 KafkaTemplate 中的相关方法:

CompletableFuture<SendResult<K, V>> sendDefault(V data);

CompletableFuture<SendResult<K, V>> sendDefault(K key, V data);

CompletableFuture<SendResult<K, V>> sendDefault(Integer partition, K key, V data);

CompletableFuture<SendResult<K, V>> sendDefault(Integer partition, Long timestamp, K key, V data);

CompletableFuture<SendResult<K, V>> send(String topic, V data);

CompletableFuture<SendResult<K, V>> send(String topic, K key, V data);

CompletableFuture<SendResult<K, V>> send(String topic, Integer partition, K key, V data);

CompletableFuture<SendResult<K, V>> send(String topic, Integer partition, Long timestamp, K key, V data);

CompletableFuture<SendResult<K, V>> send(ProducerRecord<K, V> record);

CompletableFuture<SendResult<K, V>> send(Message<?> message);

Map<MetricName, ? extends Metric> metrics();

List<PartitionInfo> partitionsFor(String topic);

<T> T execute(ProducerCallback<K, V, T> callback);

<T> T executeInTransaction(OperationsCallback<K, V, T> callback);

// Flush the producer.
void flush();

interface ProducerCallback<K, V, T> {

    T doInKafka(Producer<K, V> producer);

}

interface OperationsCallback<K, V, T> {

    T doInOperations(KafkaOperations<K, V> operations);

}

有关详情,请参见“ Javadoc”。

在 3.0 版本中,先前返回 ListenableFuture 的方法已更改为返回 CompletableFuture。为了方便迁移,2.9 版本添加了提供具有 CompletableFuture 返回类型的方法 usingCompletableFuture() 的方法;此方法不再可用。

sendDefault API 要求为模板提供一个默认主题。

该 API 将 timestamp 作为参数接收,并将此时间戳存储在记录中。用户提供的 timestamp 存储方式取决于 Kafka 主题中配置的时间戳类型。如果主题配置为使用 CREATE_TIME,则会记录(或在未指定情况下生成)用户指定的时间戳。如果主题配置为使用 LOG_APPEND_TIME,则忽略用户指定的时间戳,而代理会添加本地代理时间。

metrics”和“partitionsFor”方法委派给底层“ Producer”的相同方法。“execute”方法提供对底层“ Producer”的直接访问。

要使用此模板,可以配置生成器工厂,并将其提供给模板的构造函数。以下示例展示了如何操作:

@Bean
public ProducerFactory<Integer, String> producerFactory() {
    return new DefaultKafkaProducerFactory<>(producerConfigs());
}

@Bean
public Map<String, Object> producerConfigs() {
    Map<String, Object> props = new HashMap<>();
    props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
    props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, IntegerSerializer.class);
    props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
    // See https://kafka.apache.org/documentation/#producerconfigs for more properties
    return props;
}

@Bean
public KafkaTemplate<Integer, String> kafkaTemplate() {
    return new KafkaTemplate<Integer, String>(producerFactory());
}

从版本 2.5 开始,您现在可以覆盖工厂的 ProducerConfig 属性,以便使用相同工厂的不同生成器配置创建模板。

@Bean
public KafkaTemplate<String, String> stringTemplate(ProducerFactory<String, String> pf) {
    return new KafkaTemplate<>(pf);
}

@Bean
public KafkaTemplate<String, byte[]> bytesTemplate(ProducerFactory<String, byte[]> pf) {
    return new KafkaTemplate<>(pf,
            Collections.singletonMap(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, ByteArraySerializer.class));
}

请注意,可以通过不同的缩小泛型类型来引用类型为 ProducerFactory<?, ?> 的 bean(例如,Spring Boot 自动配置的 bean)。

您还可以使用标准 <bean/> 定义配置模板。

然后,要使用模板,可以调用其某个方法。

使用带 Message<?> 参数的方法时,会在消息头中提供主题、分区、键和时间戳信息,其中包括以下项:

  • KafkaHeaders.TOPIC

  • KafkaHeaders.PARTITION

  • KafkaHeaders.KEY

  • KafkaHeaders.TIMESTAMP

消息负载是数据。

另外,您可以使用 ProducerListener 配置 KafkaTemplate,以在发送结果(成功或失败)时获取带有回调的异步信息,而不是等待 Future 完成。以下列表显示了 ProducerListener 接口的定义:

public interface ProducerListener<K, V> {

    void onSuccess(ProducerRecord<K, V> producerRecord, RecordMetadata recordMetadata);

    void onError(ProducerRecord<K, V> producerRecord, RecordMetadata recordMetadata,
            Exception exception);

}

默认情况下,模板使用 LoggingProducerListener 进行配置,该侦听器记录错误,并在发送成功时不执行任何操作。

为了方便起见,如果您只想实现其中一个方法,则会提供默认的方法实现。

请注意,send 方法返回 CompletableFuture<SendResult>。您可以使用侦听器注册一个回调,以异步接收发送结果。以下示例展示了如何操作:

CompletableFuture<SendResult<Integer, String>> future = template.send("myTopic", "something");
future.whenComplete((result, ex) -> {
    ...
});

SendResult 有两个属性,分别是 ProducerRecord`和`RecordMetadata。有关这些对象的更多信息,请参阅 Kafka API 文档。

Throwable 可以强制转换为 KafkaProducerException;它的 failedProducerRecord 属性包含失败记录。

如果您希望阻塞发送线程以等待结果,则可以调用 future 的 get() 方法;建议使用带超时的方法。如果您设置了 linger.ms,则可能希望在等待之前调用 flush(),或者为了方便,模板有一个带有 autoFlush 参数的构造函数,可导致模板在每次发送时进行 flush()。仅当您设置了 linger.ms 生成器属性,并且希望立即发送部分批次时,才需要进行刷新。

Examples

本节展示将消息发送到 Kafka 的示例:

Example 1. Non Blocking (Async)
public void sendToKafka(final MyOutputData data) {
    final ProducerRecord<String, String> record = createRecord(data);

    CompletableFuture<SendResult<Integer, String>> future = template.send(record);
    future.whenComplete((result, ex) -> {
        if (ex == null) {
            handleSuccess(data);
        }
        else {
            handleFailure(data, record, ex);
        }
    });
}
Blocking (Sync)
public void sendToKafka(final MyOutputData data) {
    final ProducerRecord<String, String> record = createRecord(data);

    try {
        template.send(record).get(10, TimeUnit.SECONDS);
        handleSuccess(data);
    }
    catch (ExecutionException e) {
        handleFailure(data, record, e.getCause());
    }
    catch (TimeoutException | InterruptedException e) {
        handleFailure(data, record, e);
    }
}

请注意,ExecutionException 的原因是带有 failedProducerRecord 属性的 KafkaProducerException

Using RoutingKafkaTemplate

从版本 2.5 开始,你可以使用 RoutingKafkaTemplate 来根据目标 topic 名称在运行时选择生成程序。

路由模板不支持 not 事务、executeflushmetrics 操作,因为主题对这些操作未知。

该模板需要一个 java.util.regex.PatternProducerFactory<Object, Object> 实例的映射。该映射应该是按顺序排列的(例如 LinkedHashMap),因为它按顺序遍历;你应当在开头添加更具体的模式。

以下简单的 Spring Boot 应用程序提供了一个使用同一模板发送到不同主题的示例,每个主题都使用不同的值序列化器。

@SpringBootApplication
public class Application {

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

    @Bean
    public RoutingKafkaTemplate routingTemplate(GenericApplicationContext context,
            ProducerFactory<Object, Object> pf) {

        // Clone the PF with a different Serializer, register with Spring for shutdown
        Map<String, Object> configs = new HashMap<>(pf.getConfigurationProperties());
        configs.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, ByteArraySerializer.class);
        DefaultKafkaProducerFactory<Object, Object> bytesPF = new DefaultKafkaProducerFactory<>(configs);
        context.registerBean("bytesPF", DefaultKafkaProducerFactory.class, () -> bytesPF);

        Map<Pattern, ProducerFactory<Object, Object>> map = new LinkedHashMap<>();
        map.put(Pattern.compile("two"), bytesPF);
        map.put(Pattern.compile(".+"), pf); // Default PF with StringSerializer
        return new RoutingKafkaTemplate(map);
    }

    @Bean
    public ApplicationRunner runner(RoutingKafkaTemplate routingTemplate) {
        return args -> {
            routingTemplate.send("one", "thing1");
            routingTemplate.send("two", "thing2".getBytes());
        };
    }

}

此示例的相应“@KafkaListener”显示在“Annotation Properties”中。

要了解达成类似结果的另一种技术,但该技术拥有额外的能力(将不同类型发送至同一主题),请参阅“Delegating Serializer and Deserializer”。

Using DefaultKafkaProducerFactory

如“Using KafkaTemplate”中所示,使用“ProducerFactory”创建生成器。

当不使用Transactions时,默认情况下,DefaultKafkaProducerFactory`会创建一个单例制作者,由所有客户端使用,如在`KafkaProducer`JavaDocs中推荐的那样。但是,如果您在模板上调用`flush(),这可能会导致使用同一制作者的其他线程延迟。从2.3版本开始,DefaultKafkaProducerFactory`具有一个新属性`producerPerThread。当设置为`true`时,工厂将为每个线程创建(并缓存)一个单独的制作者,以避免此问题。

producerPerThreadtrue 时,当不再需要生产者时,用户代码 must 调用工厂上的 closeThreadBoundProducer()。这将物理关闭生产者并将其从 ThreadLocal 中移除。调用 reset()destroy() 不会清除这些生产者。

在创建 DefaultKafkaProducerFactory 时,可以通过调用仅包含属性映射的构造函数,从配置中获取键和/或值 Serializer 类(请参见 Using KafkaTemplate 中的示例),或者可以使用 Serializer 实例传递给 DefaultKafkaProducerFactory 构造函数(在这种情况下所有 Producer 共享相同的实例)。或者可以为每个 Producer 提供 Supplier<Serializer>`s (starting with version 2.3) that will be used to obtain separate `Serializer 实例:

@Bean
public ProducerFactory<Integer, CustomValue> producerFactory() {
    return new DefaultKafkaProducerFactory<>(producerConfigs(), null, () -> new CustomValueSerializer());
}

@Bean
public KafkaTemplate<Integer, CustomValue> kafkaTemplate() {
    return new KafkaTemplate<Integer, CustomValue>(producerFactory());
}

从版本 2.5.10 开始,你现在可以在创建工厂之后更新生成程序属性。这可能很有用,例如,如果你必须在凭据更改后更新 SSL 密钥/信任存储位置。这些更改不会影响现有的生成程序实例;调用 reset() 以关闭任何现有的生成程序,以便使用新属性创建新生成程序。注意:你无法将事务性生成程序工厂更改为非事务性,反之亦然。

现在提供了两种新方法:

void updateConfigs(Map<String, Object> updates);

void removeConfig(String configKey);

从版本 2.8 开始,如果你以对象的形式(在构造函数中或通过设置程序)提供了序列化器,则工厂将调用 configure() 方法以使用配置属性对其进行配置。

Using ReplyingKafkaTemplate

版本 2.1.3 引入了 KafkaTemplate 的子类,以提供请求/答复语义。此类名为 ReplyingKafkaTemplate,并有两种附加方法;以下显示了方法签名:

RequestReplyFuture<K, V, R> sendAndReceive(ProducerRecord<K, V> record);

RequestReplyFuture<K, V, R> sendAndReceive(ProducerRecord<K, V> record,
    Duration replyTimeout);

(另请参阅 xref:kafka/sending-messages.adoc#exchanging-messages[Request/Reply with Message<?>)。

结果是一个 CompletableFuture,该结果会异步填充结果(或针对超时的异常)。结果还有一个 sendFuture 属性,它是调用 KafkaTemplate.send() 的结果。你可以使用该 Future 来确定发送操作的结果。

在 3.0 版本中,这些方法(及其 sendFuture 属性)返回的 Future 已更改为 CompletableFuture,而不是 ListenableFuture

如果使用了第一个方法,或 replyTimeout 参数是 null,则使用模板的 defaultReplyTimeout 属性(默认情况下为 5 秒)。

从版本 2.8.8 开始,该模板有一个新方法 waitForAssignment。如果答复容器使用 auto.offset.reset=latest 进行配置以避免在容器初始化之前发送请求和答复,这将非常有用。

当使用手动分区分配(无组管理)时,等待持续时间必须大于容器的 pollTimeout 属性,因为只有在完成首次轮询后才会发送通知。

以下 Spring Boot 应用程序显示了一个如何使用该功能的示例:

@SpringBootApplication
public class KRequestingApplication {

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

    @Bean
    public ApplicationRunner runner(ReplyingKafkaTemplate<String, String, String> template) {
        return args -> {
            if (!template.waitForAssignment(Duration.ofSeconds(10))) {
                throw new IllegalStateException("Reply container did not initialize");
            }
            ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("kRequests", "foo");
            RequestReplyFuture<String, String, String> replyFuture = template.sendAndReceive(record);
            SendResult<String, String> sendResult = replyFuture.getSendFuture().get(10, TimeUnit.SECONDS);
            System.out.println("Sent ok: " + sendResult.getRecordMetadata());
            ConsumerRecord<String, String> consumerRecord = replyFuture.get(10, TimeUnit.SECONDS);
            System.out.println("Return value: " + consumerRecord.value());
        };
    }

    @Bean
    public ReplyingKafkaTemplate<String, String, String> replyingTemplate(
            ProducerFactory<String, String> pf,
            ConcurrentMessageListenerContainer<String, String> repliesContainer) {

        return new ReplyingKafkaTemplate<>(pf, repliesContainer);
    }

    @Bean
    public ConcurrentMessageListenerContainer<String, String> repliesContainer(
            ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> containerFactory) {

        ConcurrentMessageListenerContainer<String, String> repliesContainer =
                containerFactory.createContainer("kReplies");
        repliesContainer.getContainerProperties().setGroupId("repliesGroup");
        repliesContainer.setAutoStartup(false);
        return repliesContainer;
    }

    @Bean
    public NewTopic kRequests() {
        return TopicBuilder.name("kRequests")
            .partitions(10)
            .replicas(2)
            .build();
    }

    @Bean
    public NewTopic kReplies() {
        return TopicBuilder.name("kReplies")
            .partitions(10)
            .replicas(2)
            .build();
    }

}

请注意,我们可以使用 Boot 的自动配置容器工厂来创建答复容器。

如果对回复使用非平凡的反序列化工具,请考虑使用委托给配置的反序列化工具的 ErrorHandlingDeserializer。配置时,RequestReplyFuture 将以异常完成,然后你可以捕获 ExecutionException,并捕获其 cause 属性中的 DeserializationException

从 2.6.7 版本开始,除了检测 DeserializationException 之外,如果提供了模板,它还会调用 replyErrorChecker 函数。如果返回异常,则将来将异常完成。

这是一个示例:

template.setReplyErrorChecker(record -> {
    Header error = record.headers().lastHeader("serverSentAnError");
    if (error != null) {
        return new MyException(new String(error.value()));
    }
    else {
        return null;
    }
});

...

RequestReplyFuture<Integer, String, String> future = template.sendAndReceive(record);
try {
    future.getSendFuture().get(10, TimeUnit.SECONDS); // send ok
    ConsumerRecord<Integer, String> consumerRecord = future.get(10, TimeUnit.SECONDS);
    ...
}
catch (InterruptedException e) {
    ...
}
catch (ExecutionException e) {
    if (e.getCause instanceof MyException) {
        ...
    }
}
catch (TimeoutException e) {
    ...
}

该模板设置一个标头(默认为 KafkaHeaders.CORRELATION_ID),服务器侧必须对该标头进行回显。

在这种情况下,以下 @KafkaListener 应用程序会做出响应:

@SpringBootApplication
public class KReplyingApplication {

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

    @KafkaListener(id="server", topics = "kRequests")
    @SendTo // use default replyTo expression
    public String listen(String in) {
        System.out.println("Server received: " + in);
        return in.toUpperCase();
    }

    @Bean
    public NewTopic kRequests() {
        return TopicBuilder.name("kRequests")
            .partitions(10)
            .replicas(2)
            .build();
    }

    @Bean // not required if Jackson is on the classpath
    public MessagingMessageConverter simpleMapperConverter() {
        MessagingMessageConverter messagingMessageConverter = new MessagingMessageConverter();
        messagingMessageConverter.setHeaderMapper(new SimpleKafkaHeaderMapper());
        return messagingMessageConverter;
    }

}

@KafkaListener 基础设施会对关联 ID 进行回显,并确定答复主题。

有关发送答复的更多信息,请参阅“@ [3]” 。模板使用默认标头“@ [2]”来指示答复所针对的话题。

从 2.2 版本开始,该模板尝试从配置的答复容器中检测答复主题或分区。如果容器配置为只侦听一个主题或一个 TopicPartitionOffset,则会用它来设置答复标头。如果以其他方式配置了容器,则用户必须设置答复标头。在这种情况下,将在初始化过程中写入一条 INFO 日志消息。以下示例使用了 KafkaHeaders.REPLY_TOPIC

record.headers().add(new RecordHeader(KafkaHeaders.REPLY_TOPIC, "kReplies".getBytes()));

当你使用单个答复 TopicPartitionOffset 进行配置时,你可以为多个模板使用相同的答复主题,前提条件是每个实例都在不同的分区中进行侦听。使用单个答复主题进行配置时,每个实例都必须使用不同的 group.id。在这种情况下,所有实例都将接收每个答复,但只有发送请求的实例才能找到相关 ID。这可能对自动扩展有用,但会产生额外的网络流量和丢弃每个不需要的答复时产生的小成本。当你使用此设置时,我们建议你将模板的 sharedReplyTopic 设置为 true,这将消除意外答复的日志记录级别为 DEBUG,而不是默认的 ERROR。

以下是如何配置答复容器以使用相同共享答复主题的示例:

@Bean
public ConcurrentMessageListenerContainer<String, String> replyContainer(
        ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> containerFactory) {

    ConcurrentMessageListenerContainer<String, String> container = containerFactory.createContainer("topic2");
    container.getContainerProperties().setGroupId(UUID.randomUUID().toString()); // unique
    Properties props = new Properties();
    props.setProperty(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "latest"); // so the new group doesn't get old replies
    container.getContainerProperties().setKafkaConsumerProperties(props);
    return container;
}

如果您有多个客户端实例并且您未按照前一段所述对其进行配置,则每个实例都需要一个专用回复主题。另一种方法是设置 KafkaHeaders.REPLY_PARTITION 并为每个实例使用专用分区。Header 包含一个四字节整数(大端)。服务器必须使用此标头将回复路由到正确的分区(@KafkaListener 执行此操作)。不过,在这种情况下,回复容器不能使用 Kafka 的组管理功能,并且必须配置为侦听固定分区(在 ContainerProperties 构造函数中使用 TopicPartitionOffset)。

DefaultKafkaHeaderMapper 需要 Jackson 位于类路径上(用于 @KafkaListener)。如果它不可用,则消息转换器没有标头映射器,因此您必须使用 MessagingMessageConverterSimpleKafkaHeaderMapper 配置 MessagingMessageConverter,如前所示。

默认情况下,会使用 3 个标头:

  • KafkaHeaders.CORRELATION_ID——用于关联对请求的答复

  • KafkaHeaders.REPLY_TOPIC——用于告知服务器在何处回复

  • KafkaHeaders.REPLY_PARTITION——(可选)用于指示服务器回复哪个分区

@KafkaListener 基础设施使用这些标头名称来路由答复。

从 2.3 版本开始,你可以自定义标头名称 - 该模板具有 3 个属性 correlationHeaderNamereplyTopicHeaderNamereplyPartitionHeaderName。如果你的服务器不是 Spring 应用程序(或不使用 @KafkaListener),则这非常有用。

相反,如果请求应用程序不是 Spring 应用程序并将关联信息放在其他标头中,那么从 3.0 版本开始,您可以为侦听器容器工厂配置自定义 correlationHeaderName,并且该标头将被回显。以前,侦听器必须回显自定义关联标头。

Request/Reply with `Message<?>`s

2.7 及更高版本在 ReplyingKafkaTemplate 中添加了方法,用于发送和接收 spring-messagingMessage<?> 抽象:

RequestReplyMessageFuture<K, V> sendAndReceive(Message<?> message);

<P> RequestReplyTypedMessageFuture<K, V, P> sendAndReceive(Message<?> message,
        ParameterizedTypeReference<P> returnType);

这些将使用模板的默认 replyTimeout,并且还有可以在方法调用中采用超时的重载版本。

在 3.0 版本中,这些方法(及其 sendFuture 属性)返回的 Future 已更改为 CompletableFuture,而不是 ListenableFuture

如果消费者的 Deserializer 或模板的 MessageConverter 可以在没有任何其他信息的情况下转换有效负载,则使用第一种方法,可以通过回复消息中的配置或类型元数据进行转换。

如果你需要为返回类型提供类型信息,以帮助信息转换器,请使用第二种方法。这也允许同一模板接收不同类型的数据,即使回复中没有类型元数据,例如当服务器端不是 Spring 应用程序时。以下是后者的一个示例:

Template Bean
  • Java

  • Kotlin

link:{java-examples}/requestreply/Application.java[role=include]
link:{kotlin-examples}/requestreply/Application.kt[role=include]
Using the template
  • Java

  • Kotlin

link:{java-examples}/requestreply/Application.java[role=include]
link:{kotlin-examples}/requestreply/Application.kt[role=include]

Reply Type Message<?>

@KafkaListener 返回 Message<?> 时,在 2.5 版本之前,需要填充答复主题和关联 ID 标头。在此示例中,我们使用请求中的答复主题标头:

@KafkaListener(id = "requestor", topics = "request")
@SendTo
public Message<?> messageReturn(String in) {
    return MessageBuilder.withPayload(in.toUpperCase())
            .setHeader(KafkaHeaders.TOPIC, replyTo)
            .setHeader(KafkaHeaders.KEY, 42)
            .setHeader(KafkaHeaders.CORRELATION_ID, correlation)
            .build();
}

这也展示了如何在答复记录上设置密钥。

从 2.5 版本开始,该框架将检测这些标头是否缺失,并使用主题填充它们 - 或者是从 @SendTo 值中确定的主题,或者是从传入的 KafkaHeaders.REPLY_TOPIC 标头(如果存在)中确定的主题。如果存在,它还将对传入的 KafkaHeaders.CORRELATION_IDKafkaHeaders.REPLY_PARTITION 进行回显。

@KafkaListener(id = "requestor", topics = "request")
@SendTo  // default REPLY_TOPIC header
public Message<?> messageReturn(String in) {
    return MessageBuilder.withPayload(in.toUpperCase())
            .setHeader(KafkaHeaders.KEY, 42)
            .build();
}

Aggregating Multiple Replies

Using ReplyingKafkaTemplate 中的模板严格用于单个请求/回复场景。对于单个消息的多个接收器返回回复的情况,可以使用 AggregatingReplyingKafkaTemplate。这是 Scatter-Gather Enterprise Integration Pattern 客户机端的实现。

ReplyingKafkaTemplate 类似,AggregatingReplyingKafkaTemplate 构造函数需要一个生成器工厂和一个侦听器容器来接收答复;它具有第三个参数 BiPredicate<List<ConsumerRecord<K, R>>, Boolean> releaseStrategy,在每次收到答复时都会查询该参数;当谓词返回 true 时,将使用 ConsumerRecord 的集合来完成 sendAndReceive 方法返回的 Future

有一个额外的属性 returnPartialOnTimeout(默认值为 false)。当此属性设置为 true 时,与使用 KafkaReplyTimeoutException 完成 Future 不同,部分结果正常完成 Future(只要接收到了至少一条回复记录)。

从 2.3.5 版开始,在超时后(如果 returnPartialOnTimeouttrue)也将调用谓词。第一个参数是记录的当前列表;如果此调用是由于超时引起的,则第二个参数为 true。谓词可以修改记录列表。

AggregatingReplyingKafkaTemplate<Integer, String, String> template =
        new AggregatingReplyingKafkaTemplate<>(producerFactory, container,
                        coll -> coll.size() == releaseSize);
...
RequestReplyFuture<Integer, String, Collection<ConsumerRecord<Integer, String>>> future =
        template.sendAndReceive(record);
future.getSendFuture().get(10, TimeUnit.SECONDS); // send ok
ConsumerRecord<Integer, Collection<ConsumerRecord<Integer, String>>> consumerRecord =
        future.get(30, TimeUnit.SECONDS);

请注意,返回类型是一个 ConsumerRecord,其值为 ConsumerRecord 的集合。“外部”ConsumerRecord 不是“真实”记录,它是模板合成的一个记录,用作请求中接收到的实际回复记录的持有者。当正常的释放发生(释放策略返回 true)时,主题设置为 aggregatedResults;如果 returnPartialOnTimeout 为 true,并且发生超时(并且接收到了至少一条回复记录),则主题设置为 partialResultsAfterTimeout。模板为此类“主题”名称提供了常量静态变量:

/**
 * Pseudo topic name for the "outer" {@link ConsumerRecords} that has the aggregated
 * results in its value after a normal release by the release strategy.
 */
public static final String AGGREGATED_RESULTS_TOPIC = "aggregatedResults";

/**
 * Pseudo topic name for the "outer" {@link ConsumerRecords} that has the aggregated
 * results in its value after a timeout.
 */
public static final String PARTIAL_RESULTS_AFTER_TIMEOUT_TOPIC = "partialResultsAfterTimeout";

Collection 中的实际 ConsumerRecord 包含实际主题(即从该主题接收回复)。

回复的侦听器容器 must 可配置为 AckMode.MANUALAckMode.MANUAL_IMMEDIATE;消费者属性 enable.auto.commit 必须是 false(2.3 版以来的默认设置)。为了避免丢失任何消息的可能,模板仅在没有未完成请求时提交偏移量,即当最后一个未完成请求被释放策略释放时。在重新平衡之后,可能会出现重复的回复传递;对于任何正在进行的请求,这些传递将被忽略;在接收已发布回复的重复回复时,您可能会看到错误日志消息。

如果您对这个聚合模板使用 ErrorHandlingDeserializer ,框架将不会自动检测 DeserializationException`s. Instead, the record (with a `null 值)将原封不动地返回,带有头中的反序列化异常。建议应用程序调用实用方法 ReplyingKafkaTemplate.checkDeserialization() 方法以确定是否发生了反序列化异常。有关更多信息,请参阅其 JavaDocs。对于这个聚合模板,也不调用 replyErrorChecker ;您应该对答复的每个元素执行检查。