spring.kafka.producer.batch-size

`spring.kafka.producer.batch-size`是Spring Kafka生产者配置属性之一，用于设置Kafka生产者在批量发送消息时的批次大小。具体来说，当生产者积累了一定数量的消息或者一定大小的数据时，就会将这些消息一起打包成一个批次进行发送，以减少网络开销和提高性能。

该属性的默认值为16KB，即当生产者积累了16KB大小的数据时就会将这些数据打包成一个批次进行发送。你可以根据具体情况来调整这个属性的值。如果你的消息较小，可以适当降低这个值，以便更快地将消息发送出去；如果你的消息较大，可以适当增加这个值，以便更好地利用网络带宽和提高性能。

需要注意的是，调整`spring.kafka.producer.batch-size`属性的值也会影响到`linger.ms`属性的行为。`linger.ms`属性用于设置生产者在发送消息前等待的时间，以便在等待期间积累更多的消息进行批量发送。当批次大小达到`batch.size`或者等待时间达到`linger.ms`时，生产者会将积累的消息一起打包成一个批次进行发送。因此，如果你调整了`batch.size`属性的值，也需要重新评估`linger.ms`属性的设置。

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spring boot使用kafka生产者发送一条更新消息，批量的设备监听消息，保证消息的不丢失

要实现Spring Boot使用Kafka生产者发送一条更新消息，批量的设备监听消息，并保证消息不丢失，可以采用以下步骤：

1. 在application.properties文件中配置Kafka的相关属性，如下所示：

   spring.kafka.producer.bootstrap-servers=localhost:9092
   spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
   spring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

2. 创建一个Kafka生产者类，用于发送消息，如下所示：

   @Component
   public class KafkaProducer {
   
       @Autowired
       private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;
   
       public void sendMessage(String topic, String message) {
           ListenableFuture<SendResult<String, String>> future = kafkaTemplate.send(topic, message);
           future.addCallback(new ListenableFutureCallback<SendResult<String, String>>() {
               @Override
               public void onSuccess(SendResult<String, String> result) {
                   System.out.println("Message sent successfully: " + result.getRecordMetadata().toString());
               }
   
               @Override
               public void onFailure(Throwable ex) {
                   System.out.println("Message sent failed: " + ex.getMessage());
               }
           });
       }
   }

3. 在需要发送消息的地方调用KafkaProducer类的sendMessage方法，如下所示：

   @Autowired
   private KafkaProducer kafkaProducer;
   
   public void updateDevice(String deviceId, String message) {
       // 更新设备信息
       ...
       // 发送Kafka消息
       kafkaProducer.sendMessage("device-updates", message);
   }

4. 创建一个Kafka消费者类，用于监听设备更新消息，如下所示：

   @Component
   public class DeviceUpdateListener {
   
       @KafkaListener(topics = "device-updates", containerFactory = "batchFactory")
       public void listen(List<ConsumerRecord<String, String>> records) {
           for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
               System.out.println("Received message: " + record.value());
               // 处理设备更新消息
               ...
           }
       }
   }

5. 配置Kafka批量消费的相关属性，如下所示：

   spring.kafka.listener.type=batch
   spring.kafka.listener.batch-listener=true
   spring.kafka.consumer.max-poll-records=10

通过以上步骤，可以实现Spring Boot使用Kafka生产者发送一条更新消息，批量的设备监听消息，并保证消息不丢失。Kafka生产者发送消息时，可以异步地处理发送结果，而Kafka消费者可以批量地消费消息，提高了消费效率。

springboot整合easy-es和canbal、kafka实现mysql数据同步，支持数据全量和增量同步

Spring Boot 整合 Easy-ES、Canal 和 Kafka 可以实现 MySQL 数据的全量和增量同步。下面简单介绍一下具体步骤：

1. 集成 Easy-ES

（1）在 pom.xml 中添加 Easy-ES 依赖：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>easy-es-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>2.3.0</version>
</dependency>

（2）在 application.yml 中配置 Easy-ES：

spring:
  elasticsearch:
    rest:
      uris: http://127.0.0.1:9200
    easy-es:
      enabled: true
      index-prefix: my_index
      refresh-interval: 5s

2. 集成 Canal

（1）在 pom.xml 中添加 Canal 依赖：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.otter</groupId>
    <artifactId>canal.client</artifactId>
    <version>1.1.4</version>
</dependency>

（2）在 application.yml 中配置 Canal：

canal:
  client:
    # canal server的ip地址和端口号
    servers: 127.0.0.1:11111
    # 监听的实例名称，多个实例用逗号分隔
    instance: my_instance
    # 连接 Canal server 的用户名和密码
    username:
    password:
  destination:
    # 数据源名称
    schema: my_db
    # 数据库连接信息
    url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/my_db?serverTimezone=Asia/Shanghai&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8
    username: root
    password: root
  filter:
    # 监听表的正则表达式，多个表用逗号分隔
    include: .*\\..*

3. 集成 Kafka

（1）在 pom.xml 中添加 Kafka 依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
    <artifactId>spring-kafka</artifactId>
    <version>2.5.4.RELEASE</version>
</dependency>

（2）在 application.yml 中配置 Kafka：

spring:
  kafka:
    bootstrap-servers: 127.0.0.1:9092
    producer:
      retries: 0
    consumer:
      group-id: my_group_id
      auto-offset-reset: earliest
      properties:
        max.poll.interval.ms: 600000

4. 实现数据同步

（1）全量同步

全量同步可以通过 Easy-ES 的 `com.alibaba.easysearch.indexbuilder.IndexBuilderFactory` 类来实现。在应用启动时，通过监听 `ApplicationReadyEvent` 事件，获取 MySQL 数据并调用 `com.alibaba.easysearch.indexbuilder.IndexBuilderFactory.buildFullIndex()` 方法来创建索引，具体代码如下：

@Component
public class FullIndexBuilder implements ApplicationListener<ApplicationReadyEvent> {
    @Autowired
    private IndexBuilderFactory indexBuilderFactory;

    @Override
    public void onApplicationEvent(ApplicationReadyEvent applicationReadyEvent) {
        // 获取 MySQL 数据并创建索引
        indexBuilderFactory.buildFullIndex();
    }
}

（2）增量同步

增量同步可以通过 Canal 和 Kafka 实现。Canal 监听 MySQL 数据库变化，将变化信息发送到 Kafka 中，然后在消费者中获取变化信息并更新索引。

首先创建一个 Canal 客户端：

@Component
public class CanalClient {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(CanalClient.class);

    @Autowired
    private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

    @Value("${canal.client.servers}")
    private String servers;

    @Value("${canal.client.instance}")
    private String instance;

    @PostConstruct
    public void init() {
        CanalConnector connector = CanalConnectors.newClusterConnector(servers, instance, "", "");
        int batchSize = 1000;
        try {
            connector.connect();
            connector.subscribe(".*\\..*");
            connector.rollback();
            while (true) {
                Message message = connector.getWithoutAck(batchSize);
                long batchId = message.getId();
                if (batchId == -1 || message.getEntries().isEmpty()) {
                    continue;
                }

                List<String> messages = new ArrayList<>();
                for (CanalEntry.Entry entry : message.getEntries()) {
                    if (entry.getEntryType() == CanalEntry.EntryType.ROWDATA) {
                        RowChange rowChange;
                        try {
                            rowChange = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
                        } catch (Exception e) {
                            throw new RuntimeException("ERROR ## parser of eromanga-event has an error , data:" + entry.toString(), e);
                        }

                        String tableName = entry.getHeader().getTableName();
                        EventType eventType = rowChange.getEventType();

                        for (CanalEntry.RowData rowData : rowChange.getRowDatasList()) {
                            String messageJson = JSON.toJSONString(rowData.getAfterColumnsList()
                                    .stream()
                                    .collect(Collectors.toMap(CanalEntry.Column::getName, CanalEntry.Column::getValue)));
                            messages.add(tableName + "|" + eventType + "|" + messageJson);
                        }
                    }
                }

                if (!messages.isEmpty()) {
                    kafkaTemplate.send("my_topic", StringUtils.join(messages, "\n"));
                }

                connector.ack(batchId);
            }
        } catch (Exception e) {
            logger.error("CanalClient error", e);
        } finally {
            connector.disconnect();
        }
    }
}

然后创建一个 Kafka 消费者，获取变化信息并更新索引：

@Component
public class IncrementIndexBuilder {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(IncrementIndexBuilder.class);

    @Autowired
    private IndexBuilderFactory indexBuilderFactory;

    @KafkaListener(topics = "my_topic")
    public void listen(ConsumerRecord<String, String> record) {
        String[] fields = StringUtils.split(record.value(), "|");
        String tableName = fields[0];
        String eventType = fields[1];
        String messageJson = fields[2];

        try {
            Map<String, Object> message = JSON.parseObject(messageJson, new TypeReference<Map<String, Object>>() {});
            if ("INSERT".equals(eventType)) {
                indexBuilderFactory.buildIndex(tableName, message);
            } else if ("UPDATE".equals(eventType)) {
                indexBuilderFactory.updateIndex(tableName, message);
            } else if ("DELETE".equals(eventType)) {
                indexBuilderFactory.deleteIndex(tableName, message);
            }
        } catch (Exception e) {
            logger.error("IncrementIndexBuilder error", e);
        }
    }
}

到此为止，我们就实现了 Spring Boot 整合 Easy-ES、Canal 和 Kafka 实现 MySQL 数据的全量和增量同步。