@KafkaListener 消费到的数据不完整

`@KafkaListener` 是 Spring Cloud Stream 中的一个注解，用于配置监听 Apache Kafka 主题的消息。如果你发现消费到的数据不完整，这可能是以下几个原因：

1. **消息截断（Message Truncation）**：如果生产者发送的数据超过Kafka的最大消息大小限制，Kafka会将消息分块并设置 `partition_key` 和 `offset`，`@KafkaListener` 可能只会接收到部分数据。你需要确认消息是否已经被拆分成多个部分，并相应地处理。

2. **消费组配置**：`@KafkaListener` 的消费组默认只消费最新的消息，如果需要历史数据，需要调整消费组策略，比如设置成`earliest` 或 `latest` 以及 `auto.offset.reset` 属性。

3. **网络问题**：如果网络不稳定，可能会导致数据包丢失，接收端不会接收到完整的消息。检查网络连接和超时设置。

4. **异常处理**：如果消费者在处理过程中抛出异常，后续的数据可能不会被消费，导致整体数据不完整。检查是否有适当的错误处理机制。

5. **主题配置**：确认Kafka主题的配置，如分区、副本数等，如果配置不合理，可能导致某些消息无法被正常消费。

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Springboot 获取@KafkaListener消费者获取kafka的数据，消费处理逻辑时间长，导致一个小希被消费了两次怎么解决

在Spring Boot应用中使用`@KafkaListener`作为Kafka消息消费者时，如果消费处理逻辑耗时较长，可能导致一个消息被多次消费，这是因为默认情况下，当处理消息的线程阻塞时，Spring会认为任务已经完成并释放对该消息的锁定，这可能会导致重消费。

要解决这个问题，可以采取以下几个步骤：

1. **设置事务管理**：如果你的处理逻辑在一个数据库操作或需要原子性的事务中，可以开启事务，并确保事务完成后才确认消息已被消费。使用Spring Kafka的`KafkaTemplate`或`ReactiveKafkaTemplate`来发送事务确认信号。

@Service
public class MyConsumer {

   @KafkaListener(topics = "myTopic")
   public void consumeMessage(String message) {
      try (TransactionalKafkaTemplate<String, String> template = new TransactionalKafkaTemplate<>(kafkaTemplate)) {
         // 执行耗时操作
         doSomething(message);
         // 发送事务确认
         template.send("transaction-results", message + ": processed");
      } catch (Exception e) {
         throw new RuntimeException("Failed to process message", e);
      }
   }

   private void doSomething(String message) {
       // 业务逻辑
   }
}

2. **启用Exactly Once模式**：Spring Kafka支持Exactly Once（EO）消费模式，确保每个消息仅被处理一次。你需要配置生产和消费者的组ID，并确保生产者始终发送确认。

3. **消息超时设置**：设置`@KafkaListener`的`acknowledgmentMode`属性为`KafkaListener.AckMode.MANUAL_IMMEDIATE`，然后手动处理acks。这样只有在处理完消息后才发送acknowledge，避免消息因超时而自动被重试。

4. **异步处理**：如果可能，将处理逻辑移到单独的任务队列，如Quartz、RabbitMQ等，然后通过定时任务或消息监听器监控处理结果，确认消息已成功处理后再从Kafka中删除。

@Service
public class MyConsumer {

   @KafkaListener(topics = "myTopic", containerFactory = "asyncTaskContainerFactory")
   public void consumeMessage(String message) {
      doAsyncProcessing(message);
   }

   @Bean
   public TaskExecutor asyncTaskExecutor() {
      SimpleAsyncTaskExecutor executor = new SimpleAsyncTaskExecutor();
      executor.setRejectedExecutionHandler(RejectedExecutionHandler.DiscardPolicy());
      return executor;
   }

   @Async
   public Future<?> doAsyncProcessing(String message) {
      return myTaskService.process(message);
   }
}

@kafkalistener

@kafkalistener注解参数是用于Spring Boot应用程序中监听Kafka消息的注解参数。该注解参数可以指定Kafka主题、分区、消费组、序列化器、反序列化器等相关配置信息，以便应用程序能够正确地接收和处理Kafka消息。通过@kafkalistener注解参数，开发人员可以轻松地实现Kafka消息的消费和处理，从而实现高效的消息传递和数据处理。