consumer配置

kafkaproperties

private Duration autoCommitInterval;
        private String autoOffsetReset;
        private List<String> bootstrapServers;
        private String clientId;
        private Boolean enableAutoCommit;
        private Duration fetchMaxWait;
        private DataSize fetchMinSize;
        private String groupId;
        private Duration heartbeatInterval;
        private KafkaProperties.IsolationLevel isolationLevel;
        private Class<?> keyDeserializer;
        private Class<?> valueDeserializer;
        private Integer maxPollRecords;
        private final Map<String, String> properties;

offset

offset是Kafka消费者在接收到消息后返回的偏移量，标识partition中已经消费的数据位置。
offset的提交方式有两种，自动提交和ack手工确认模式。

自动提交

spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=true

当生产者发送数据到达partition中无需消费者进行状态确认，即自动生成偏移量。
优点在于提升Kafka性能，加大吞吐能力，但是不能很好的对消费位置进行把握。

手工确认模式

spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=false
spring.kafka.listener.ack-mode=manual

需要在消费端进行手动提交offset，有同步和异步两种方式

org.apache.kafka.clients.consumer.Consumer
        consumer.commitAsync();
        consumer.commitSync();

重置offset

在手工确认模式下进一步理解autoOffsetReset。
重置offset是指在partition中没有初始offset或offset超出范围时的操作，有三种模式：

1 latest 当分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从新产生的消息开始消费。
场景：当生产者生产到100个消息时，消费者开始工作，则此时前100个消息将无法收到，及从第101个开始接受消息。
2 earliest 当分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消费。
场景：当生产者生产到100个消息时，消费者开始工作，则此时前100个消息正常收到，及从第1个开始接受消息。
3 none 当该topic下所有分区都未提交的offset时，抛出异常

批量消费

spring.kafka.listener.type=batch
spring.kafka.consumer.max-poll-records=1000

默认为single，批量消费设置相对应的poll数量能提升消费能力
批量消费和手工确认代码示例

private void batchConsumer(List<ConsumerRecord<String, String>> records, Consumer consumer) throws IOException {
        //手动提交
        consumer.commitAsync();
        try {
            for (ConsumerRecord<String, String> record: records) {
                      …………
            }
        } finally {
            ……
        }
    }

消费分组和Kafka数据存储

rabbitmq常用于服务之间消息通知，Kafka则在于数据分流传输和存储。topic 是逻辑上的存在，而 partition 是实际物理概念，partition的数据存储在log结尾的文件中（误导和log日志文件混淆），produce不断生产的数据就存在于此文件中，而且不断地在结尾追加。同时可以设置kafka数据存储策略

log.retention.hours=168 
log.retention.bytes==1073741824
log.segment.bytes=1073741824

log.retention.hours为存储的过期时间，默认168小时，log.retention.bytes为达到多少数据量则过期，默认1G。可以根据自己的业务和硬盘大小来调试两种参数选择合适策略。
物理上的partition则是分成多个segment，在此可设置每个segment大小，默认1G

spring.kafka.consumer.properties.group.id=defaultConsumerGroup

rabbitmq当消费完则从队列中删除数据.，而kafka中的分区可以被不同的组进行消费，即数据持久后的多次消费。且组与组之间的消费情况互不影响，例如前面的重置offset策略。
Kafka除正常消费外还可以指定时间段进行二次消费，还可以通过不同的groupID。

序列化和反序列化

在消息中间件中传输数据和对象都要有序列化操作

# 序列化
spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
spring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
# 反序列化
spring.kafka.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
spring.kafka.consumer.value-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

Producer配置

kafkaproperties

private String acks;
        private DataSize batchSize;
        private List<String> bootstrapServers;
        private DataSize bufferMemory;
        private String clientId;
        private String compressionType;
        private Class<?> keySerializer = StringSerializer.class;
        private Class<?> valueSerializer = StringSerializer.class;
        private Integer retries;
        private String transactionIdPrefix;

消息可靠投递ack机制

为了保证Kafka的消息发送可靠，引入ack机制，即每次producer发送到的消息都应收到partition的ack回复。

spring.kafka.producer.acks=0/1/all

设置为0则自动ack，保证性能到不安全。
设置为1时只需收到分区的leader回复即可。
设置为all时要等到集群副本全部同步完成才返回ack进行下一轮生产。

批量提交

Kafka在生产时并不是每条数据发送请求，而是积攒到一定数量统一发送，在此可以设置大小，并且在指定之间还没有达到数据量时也会发送。此设置也可以对吞吐量进行控制，

# 批量大小
spring.kafka.producer.batch-size=16384
# 提交延时
spring.kafka.producer.properties.linger.ms=0