KafkaListener annotation 中使用 @value 值
时间: 2023-08-05 22:19:20 浏览: 135
在使用 KafkaListener 注解时,可以使用 @Value 值来注入配置文件中的属性值。具体来说,可以在方法参数中使用 @Value("${属性名}") 来获取配置文件中的属性值。
例如:
```java
@KafkaListener(topics = "${kafka.topic}")
public void listen(ConsumerRecord<?, ?> record, @Value("${kafka.group-id}") String groupId) {
// 处理消息
}
```
在这个例子中,@Value("${kafka.group-id}") 会获取配置文件中名为 kafka.group-id 的属性值,并将其注入到 groupId 参数中。这样,就可以动态地设置 Kafka 消费者的 group id,而不需要在代码中直接硬编码。
相关问题
如何设置KafkaListener 的properties ,每次拉取10条
在 Spring Boot 中使用 KafkaListener,你可以通过在 KafkaListener 注解中设置 containerFactory 属性,来指定 KafkaListenerContainerFactory 实例,然后在 KafkaListenerContainerFactory 实例中设置 ConsumerFactory 的属性,以控制消费者的行为。具体来说,你可以在 ConsumerFactory 实例中设置 consumer.poll.records 属性,来指定每次拉取的最大消息数。
以下是一个示例代码:
```java
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafka;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.kafka.config.ConcurrentKafkaListenerContainerFactory;
import org.springframework.kafka.core.ConsumerFactory;
import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaConsumerFactory;
import org.springframework.kafka.listener.ContainerProperties;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
@Configuration
@EnableKafka
public class KafkaConfiguration {
@Value("${spring.kafka.bootstrap-servers}")
private String bootstrapServers;
@Value("${spring.kafka.consumer.group-id}")
private String groupId;
@Bean
public 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);
return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(props);
}
@Bean
public ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> kafkaListenerContainerFactory() {
ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> factory =
new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
factory.setConsumerFactory(consumerFactory());
factory.setConcurrency(1);
factory.getContainerProperties().setPollTimeout(3000);
factory.getContainerProperties().setAckMode(ContainerProperties.AckMode.MANUAL_IMMEDIATE);
factory.getContainerProperties().setIdleEventInterval(60000L);
factory.getContainerProperties().setConsumerRebalanceListener(new ConsumerRebalanceListener() {
@Override
public void onPartitionsRevoked(Collection<TopicPartition> partitions) {
System.out.println("Partitions revoked: " + partitions);
}
@Override
public void onPartitionsAssigned(Collection<TopicPartition> partitions) {
System.out.println("Partitions assigned: " + partitions);
}
});
factory.setBatchListener(true);
factory.getContainerProperties().setPollTimeout(1000L);
factory.getContainerProperties().setIdleBetweenPolls(100L);
factory.getContainerProperties().setAckMode(ContainerProperties.AckMode.BATCH);
factory.getContainerProperties().setAckOnError(false);
factory.getContainerProperties().setSyncCommits(true);
factory.getContainerProperties().setCommitSyncRetries(3);
factory.getContainerProperties().setCommitInterval(100L);
factory.getContainerProperties().setLogContainerConfig(true);
factory.getContainerProperties().setMissingTopicsFatal(false);
factory.getContainerProperties().setMonitorInterval(5000L);
factory.getContainerProperties().setNoPollThreshold(5);
factory.getContainerProperties().setPollTimeout(5000L);
factory.getContainerProperties().setPollTimeout(null);
factory.getContainerProperties().setRecordFilterStrategy(r -> {
System.out.println("Received message: " + r);
return r.value().toLowerCase().contains("error");
});
factory.getContainerProperties().setConsumerTaskExecutor(new ThreadPoolExecutor(
10, 10, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<>()));
return factory;
}
@KafkaListener(topics = "my-topic", containerFactory = "kafkaListenerContainerFactory")
public void listen(List<String> messages) {
System.out.println("Received " + messages.size() + " messages:");
messages.forEach(System.out::println);
}
}
```
在上面的代码中,我们通过设置 consumerFactory 的 consumer.poll.records 属性为 10,来指定每次拉取的最大消息数。同时,我们也设置了一些其他的属性,来控制消费者的行为,这些属性可以根据你的需求进行调整。
javaweb项目kafka
Kafka是一个分布式流处理平台,用于处理实时数据流。在Java Web项目中使用Kafka需要添加相关的依赖。首先,需要添加以下依赖到项目的pom.xml文件中:
```xml
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
<version>2.8.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
<artifactId>spring-kafka</artifactId>
<version>2.7.2</version>
</dependency>
```
然后,可以通过使用`@KafkaListener`注解来创建消费者。下面是一个示例:
```java
package com.example.kafka;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
public class KafkaConsumerListenerExample {
@KafkaListener(topics = "your_topic_name", groupId = "your_consumer_group_id")
public void consume(ConsumerRecord<?, ?> record) {
// 处理接收到的消息
System.out.println("Received message: " + record.value());
}
}
```
在上述示例中,`@KafkaListener`注解用于指定要监听的主题和消费者组ID。`consume`方法用于处理接收到的消息。
请注意,以上示例中的依赖和代码是基于Spring Kafka的。如果你使用的是旧版本的Kafka(如0.8.2.0),则需要添加相应的依赖,并根据旧版本的API进行配置和编码。
希望以上信息对你有帮助。如果还有其他问题,请随时提问。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【项目实战】Java 开发 Kafka 消费者](https://blog.csdn.net/qq_37967783/article/details/131715447)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Kafka实践(三) java开发环境搭建](https://blog.csdn.net/csolo/article/details/52447392)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
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