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SpringCloudStream中的消息分區(qū)數(shù)詳解

 更新時間:2022年12月28日 11:52:34   作者:DayDayUp丶  
這篇文章主要介紹了SpringCloudStream中的消息分區(qū)數(shù),具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

一、前言

本文僅針對 Kafka 來聊消息分區(qū)數(shù)相關的話題。

SpringCloudStream 中的消息分區(qū)數(shù)如何配置?

或者說消息分區(qū)數(shù)會受到哪些配置的影響。

  • SpringCloudStream:Greenwich.SR2
  • Kafka:kafka_2.12-2.3.0

二、影響因素

2.1 Kafka服務端

首先應該想到的,Kafka 配置文件 server.properties 中默認每一個 topic 的分區(qū)數(shù) num.partitions=1

# The default number of log partitions per topic. More partitions allow greater
num.partitions=1

2.2 生產(chǎn)者端

SpringCloudStream的配置中可以看到,生產(chǎn)者可以指定分區(qū)數(shù),默認1:

spring.cloud.stream.bindings.<channelName>.partitionCount.producer=n

【說明】:當分區(qū)功能開啟時,使用該參數(shù)來配置消息數(shù)據(jù)的分區(qū)數(shù)。

如果消息生產(chǎn)者已經(jīng)配置了分區(qū)鍵的生成策略,那么它的值必須大于1。

2.3 消費者端

SpringCloudStream 允許通過配置,使得消費者能夠自動創(chuàng)建分區(qū)。

#輸入通道消費者的并發(fā)數(shù),默認1
spring.cloud.stream.bindings.<channelName>.consumer.concurrency=2

若想以上配置生效,還需添加如下通用配置:

#Kafka綁定器允許在需要的時候自動創(chuàng)建分區(qū)。默認false
spring.cloud.stream.kafka.binder.autoAddPartitions=true

消費者端如此配置以后,將表現(xiàn)為一個消費者服務或進程中,會有2個線程各自消費1個分區(qū),即2個消費者線程同時消費。

以下是該配置的效果驗證步驟:

消費者代碼:

1個 @StreamListener 消費自己的 topic 或自己的輸出channel:

@EnableBinding(SpiderSink.class)
@Slf4j
public class SpiderSinkReceiver {
 
    @Autowired
    private SpiderMessageService spiderMessageService;
 
    @StreamListener(SpiderSink.INPUT)
    public void receive(Object payload) {
        log.info("SPIDER-SINK received: {}", payload);
    }
}

方式一:通過日志驗證:

通過在 log4j 日志中,打印線程名稱的方式,驗證 spring.cloud.stream.bindings.<channelName>.consumer.concurrency 的配置確確實實會新增1個消費者線程。

[INFO ] 2020-05-09 01:19:34,700 [thread: [Ljava.lang.String;@5b40de43.container-1-C-1] com.cjia.spidersink.sink.SpiderSinkReceiver.receive(SpiderSinkReceiver.java:50)
[INFO ] 2020-05-09 01:19:35,888 [thread: [Ljava.lang.String;@5b40de43.container-0-C-1] com.cjia.spidersink.sink.SpiderSinkReceiver.receive(SpiderSinkReceiver.java:50)

方式二:直接查看分區(qū)數(shù)來驗證:

另外,也可在啟動一個生產(chǎn)者服務時,等待自動創(chuàng)建一個新 topic 后(此時默認分區(qū)數(shù)為1),比如我們創(chuàng)建的 topic 為“topic-spider-dev”,此時通過kafka命令查看分區(qū)數(shù),此時分區(qū)數(shù)為1:

[root@bi-zhaopeng01 kafka]# ./bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --describe --topic topic-spider-dev
Topic:topic-spider-dev ?PartitionCount:1 ? ? ? ?ReplicationFactor:1 ? ? Configs:
? ? ? ? Topic: topic-spider-dev Partition: 0 ? ?Leader: 1 ? ? ? Replicas: 1 ? ? Isr: 1

然后,配置消費者服務的 spring.cloud.stream.bindings.<channelName>.consumer.concurrency=2,啟動一個消費者服務,再次查看分區(qū)數(shù),已經(jīng)變?yōu)?了:

[root@bi-zhaopeng01 kafka]# ./bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --describe --topic topic-spider-dev
Topic:topic-spider-dev ?PartitionCount:2 ? ? ? ?ReplicationFactor:1 ? ? Configs:
? ? ? ? Topic: topic-spider-dev Partition: 0 ? ?Leader: 1 ? ? ? Replicas: 1 ? ? Isr: 1
? ? ? ? Topic: topic-spider-dev Partition: 1 ? ?Leader: 2 ? ? ? Replicas: 2 ? ? Isr: 2

同時查看消費者端的應用日志,看到2個消費者線程各自分配了一個分區(qū):

[INFO ] 2020-05-12 17:22:43,940 [thread: [Ljava.lang.String;@299dd381.container-0-C-1] org.springframework.kafka.listener.AbstractMessageListenerContainer$1.onPartitionsAssigned(AbstractMessageListenerContainer.java:363)
partitions assigned: [topic-spider-dev-0]
[INFO ] 2020-05-12 17:22:44,004 [thread: [Ljava.lang.String;@299dd381.container-1-C-1] org.springframework.kafka.listener.AbstractMessageListenerContainer$1.onPartitionsAssigned(AbstractMessageListenerContainer.java:363)
partitions assigned: [topic-spider-dev-1]

最終,確確實實地驗證了 concurrency 配置對消費者線程數(shù)和分區(qū)數(shù)的影響。

2.4 其他因素

比如,SpringCloudStream 中 Kafka 綁定器的配置中,也有一個相關的影響因素:

#最小分區(qū)數(shù),默認1
spring.cloud.stream.kafka.binder.minPartitionCount=n

【說明】:該參數(shù)僅在設置了 autoCreateTopics 和 autoAddPartitions 時生效,用來設置該綁定器所使用主題的全局分區(qū)最小數(shù)量。

如果當生產(chǎn)者的 partitionCount 參數(shù)或 instanceCount * concurrency 設置大于該參數(shù)配置時,該參數(shù)值將被覆蓋。

總結

以上為個人經(jīng)驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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