propsMap.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, ""); 可以有多个嘛
时间: 2024-06-04 18:08:25 浏览: 37
可以,你可以使用逗号分隔符将多个 Kafka 集群的地址添加到 `bootstrap.servers` 属性中,例如:`"kafka1:9092,kafka2:9092,kafka3:9092"`。这样,Kafka 消费者就可以连接到多个 Kafka 集群,并从这些集群中消费数据。需要注意的是,多个 Kafka 集群之间应该是独立的,不应该在同一个集群中存在多个 Kafka 节点。同时,这些 Kafka 集群应该是互相独立的,不应该出现多个集群之间的数据冲突。
相关问题
KafkaConsumer 怎么监听多个topic并且poll的时候只poll指定的topic
KafkaConsumer 可以监听多个 topic,可以通过在配置参数中设置 `ConsumerConfig.TOPIC_CONFIG` 参数来指定需要监听的 topic 列表。例如:
```java
Properties props = new Properties();
props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "my-group");
props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");
props.put(ConsumerConfig.TOPIC_CONFIG, "topic1,topic2,topic3"); // 监听多个 topic
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
```
在使用 `poll` 方法时,只需要调用一次,KafkaConsumer 就会从所有的 topic 中获取数据。如果你只想从指定的 topic 中获取数据,可以在调用 `poll` 方法时指定 `TopicPartition` 参数。例如:
```java
List<ConsumerRecord<String, String>> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
if ("topic1".equals(record.topic())) { // 只处理指定 topic 的数据
// 处理数据
}
}
```
在处理数据时,可以通过 `record.topic()` 方法获取当前数据所属的 topic,然后判断是否是需要的 topic,从而实现只消费指定的 topic。
kafkalistenercontainerfactory中factory.setconcurrency
这是与 Spring Kafka 相关的配置。`KafkaListenerContainerFactory` 是一个 Spring Kafka 组件,用于创建 `KafkaMessageListenerContainer` 实例。`setConcurrency()` 方法用于设置消费者并发处理的数量。它允许您在同一时间处理多个消息。例如,如果您的应用程序需要处理大量的消息,您可以在多个线程上同时处理这些消息,以提高处理速度。
以下是一个示例配置:
```java
@Configuration
@EnableKafka
public class KafkaConfig {
@Value("${spring.kafka.bootstrap-servers}")
private String bootstrapServers;
@Bean
public KafkaListenerContainerFactory<?> kafkaListenerContainerFactory() {
ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
factory.setConcurrency(3); // 设置并发处理数量为 3
factory.setConsumerFactory(consumerFactory());
return factory;
}
@Bean
public ConsumerFactory<String, String> consumerFactory() {
return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(consumerConfigs());
}
@Bean
public Map<String, Object> consumerConfigs() {
Map<String, Object> props = new HashMap<>();
props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);
props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "my-group");
return props;
}
@Bean
public KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate() {
return new KafkaTemplate<>(producerFactory());
}
@Bean
public ProducerFactory<String, String> producerFactory() {
return new DefaultKafkaProducerFactory<>(producerConfigs());
}
@Bean
public Map<String, Object> producerConfigs() {
Map<String, Object> props = new HashMap<>();
props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);
props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
return props;
}
}
```
在上面的代码中,`ConcurrentKafkaListenerContainerFactory` 被配置为每次处理 3 条消息。您可以根据需要调整此值,以使您的应用程序具有最佳性能。