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版本：7.0.2

Apache Kafka 支持

DeepSeek V3 中英对照 Apache Kafka Support

概述​

Spring Integration for Apache Kafka 基于 Spring for Apache Kafka 项目。

此依赖项为项目所需：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.integration</groupId>
    <artifactId>spring-integration-kafka</artifactId>
    <version>7.0.2</version>
</dependency>

它提供以下组件：

出站通道适配器​

出站通道适配器用于将消息从 Spring Integration 通道发布到 Apache Kafka 主题。该通道在应用程序上下文中定义，随后被连接到向 Apache Kafka 发送消息的应用程序中。发送方应用程序可以通过使用 Spring Integration 消息来发布到 Apache Kafka，这些消息在内部由出站通道适配器转换为 Kafka 记录，具体如下：

  • Spring Integration 消息的有效负载用于填充 Kafka 记录的有效负载。

  • 默认情况下，Spring Integration 消息的 kafka_messageKey 头用于填充 Kafka 记录的键。

您可以通过 kafka_topic 和 kafka_partitionId 头部分别自定义消息发布的目标主题和分区。

此外，<int-kafka:outbound-channel-adapter> 还支持通过对出站消息应用 SpEL 表达式来提取键、目标主题和目标分区。为此，它支持三组互斥的属性：

  • topic 和 topic-expression

  • message-key 和 message-key-expression

  • partition-id 和 partition-id-expression

这些功能允许您分别指定 topic、message-key 和 partition-id，既可以在适配器上设置为静态值，也可以在运行时根据请求消息动态计算它们的值。

important

KafkaHeaders 接口（由 spring-kafka 提供）包含了用于与消息头交互的常量。messageKey 和 topic 这两个默认消息头现在需要加上 kafka_ 前缀。当从使用旧消息头的早期版本迁移时，你需要在 <int-kafka:outbound-channel-adapter> 上指定 message-key-expression="headers['messageKey']" 和 topic-expression="headers['topic']"。或者，你也可以通过使用 <header-enricher> 或 MessageBuilder 在上游将消息头更改为来自 KafkaHeaders 的新消息头。如果你使用常量值，也可以通过 topic 和 message-key 在适配器上进行配置。

注意：如果适配器配置了主题或消息键（无论是常量还是表达式），则会使用这些配置，并忽略相应的标头。如果您希望标头覆盖配置，则需要在表达式中进行配置，例如：

topic-expression="headers['topic'] != null ? headers['topic'] : 'myTopic'"

适配器需要一个 KafkaTemplate，而该模板又需要一个配置得当的 KafkaProducerFactory。

如果提供了 send-failure-channel（sendFailureChannel）并且接收到 send() 失败（同步或异步），则会向该通道发送一条 ErrorMessage。其有效载荷是一个 KafkaSendFailureException，包含 failedMessage、record（即 ProducerRecord）和 cause 属性。你可以通过设置 error-message-strategy 属性来覆盖 DefaultErrorMessageStrategy。

如果提供了 send-success-channel (sendSuccessChannel)，则在成功发送后，会发送一条负载类型为 org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata 的消息。

important

如果你的应用程序使用了事务，并且同一个通道适配器既用于在监听器容器启动的事务中发布消息，也用于在没有现有事务的情况下发布消息，你必须在 KafkaTemplate 上配置一个 transactionIdPrefix 来覆盖容器或事务管理器使用的前缀。由容器启动的事务（生产者工厂或事务管理器属性）使用的前缀必须在所有应用程序实例上保持一致。而仅用于生产者的事务前缀必须在所有应用程序实例上保持唯一。

你可以配置一个 flushExpression，它必须解析为布尔值。如果你正在使用 linger.ms 和 batch.size 这些 Kafka 生产者属性，在发送多条消息后进行刷新可能会很有用；该表达式应在最后一条消息上评估为 Boolean.TRUE，未完成的批次将立即发送。默认情况下，该表达式会在 KafkaIntegrationHeaders.FLUSH 标头（kafka_flush）中查找一个 Boolean 值。如果该值为 true，则执行刷新；如果为 false 或标头不存在，则不执行刷新。

KafkaProducerMessageHandler.sendTimeoutExpression 的默认值已从 10 秒更改为 Kafka 生产者属性 delivery.timeout.ms + 5000，以便将超时后实际的 Kafka 错误传播到应用程序，而不是由该框架生成的超时。进行此更改是为了保持一致性，因为您可能会遇到意外行为（Spring 可能会超时发送，而实际上最终发送成功）。重要提示：该超时时间默认为 120 秒，因此您可能希望减少它以获得更及时的失败反馈。

配置​

以下示例展示了如何为 Apache Kafka 配置出站通道适配器：

@Bean
public ProducerFactory<Integer, String> producerFactory() {
    return new DefaultKafkaProducerFactory<>(KafkaTestUtils.producerProps(embeddedKafka));
}

@Bean
public IntegrationFlow sendToKafkaFlow() {
    return f -> f
            .splitWith(s -> s.<String>function(p -> Stream.generate(() -> p).limit(101).iterator()))
            .publishSubscribeChannel(c -> c
                    .subscribe(sf -> sf.handle(
                            kafkaMessageHandler(producerFactory(), TEST_TOPIC1)
                                    .timestampExpression("T(Long).valueOf('1487694048633')"),
                            e -> e.id("kafkaProducer1")))
                    .subscribe(sf -> sf.handle(
                            kafkaMessageHandler(producerFactory(), TEST_TOPIC2)
                                   .timestamp(m -> 1487694048644L),
                            e -> e.id("kafkaProducer2")))
            );
}

@Bean
public DefaultKafkaHeaderMapper mapper() {
    return new DefaultKafkaHeaderMapper();
}

private KafkaProducerMessageHandlerSpec<Integer, String, ?> kafkaMessageHandler(
        ProducerFactory<Integer, String> producerFactory, String topic) {
    return Kafka
            .outboundChannelAdapter(producerFactory)
            .messageKey(m -> m
                    .getHeaders()
                    .get(IntegrationMessageHeaderAccessor.SEQUENCE_NUMBER))
            .headerMapper(mapper())
            .partitionId(m -> 10)
            .topicExpression("headers[kafka_topic] ?: '" + topic + "'")
            .configureKafkaTemplate(t -> t.id("kafkaTemplate:" + topic));
}

消息驱动通道适配器​

KafkaMessageDrivenChannelAdapter (<int-kafka:message-driven-channel-adapter>) 使用一个 spring-kafka 的 KafkaMessageListenerContainer 或 ConcurrentListenerContainer。

此外，mode 属性也是可用的。它可以接受 record 或 batch 值（默认：record）。对于 record 模式，每个消息负载是从单个 ConsumerRecord 转换而来的。对于 batch 模式，负载是一个对象列表，这些对象是从消费者轮询返回的所有 ConsumerRecord 实例转换而来的。与批处理的 @KafkaListener 一样，KafkaHeaders.RECEIVED_KEY、KafkaHeaders.RECEIVED_PARTITION、KafkaHeaders.RECEIVED_TOPIC 和 KafkaHeaders.OFFSET 头部也是列表，其位置与负载中的位置相对应。

接收到的消息会填充特定的头部信息。更多详情请参阅 KafkaHeaders 类。

important

Consumer 对象（位于 kafka_consumer 头文件中）不是线程安全的。您必须仅在适配器内调用监听器的线程上调用其方法。如果将消息传递给另一个线程，则不得调用其方法。

当提供了 retry-template 时，投递失败将根据其重试策略进行重试。如果同时提供了 error-channel，在重试耗尽后将使用默认的 ErrorMessageSendingRecoverer 作为恢复回调。你也可以使用 recovery-callback 来指定在该情况下采取的其他操作，或将其设置为 null 以将最终异常抛给监听器容器，从而在那里进行处理。

在构建 ErrorMessage（用于 error-channel 或 recovery-callback）时，你可以通过设置 error-message-strategy 属性来自定义错误消息。默认情况下，会使用 RawRecordHeaderErrorMessageStrategy，以提供对转换后的消息以及原始 ConsumerRecord 的访问。

important

这种重试形式是阻塞式的，如果所有轮询记录的总重试延迟可能超过消费者属性 max.poll.interval.ms，则可能导致重新平衡。相反，请考虑向监听器容器添加一个 DefaultErrorHandler，并配置一个 KafkaErrorSendingMessageRecoverer。

配置​

以下示例展示了如何配置消息驱动通道适配器：

@Bean
public IntegrationFlow topic1ListenerFromKafkaFlow() {
    return IntegrationFlow
            .from(Kafka.messageDrivenChannelAdapter(consumerFactory(),
                    KafkaMessageDrivenChannelAdapter.ListenerMode.record, TEST_TOPIC1)
                    .configureListenerContainer(c ->
                            c.ackMode(AbstractMessageListenerContainer.AckMode.MANUAL)
                                    .id("topic1ListenerContainer"))
                    .recoveryCallback(new ErrorMessageSendingRecoverer(errorChannel(),
                            new RawRecordHeaderErrorMessageStrategy()))
                    .retryTemplate(new RetryTemplate())
                    .filterInRetry(true))
            .filter(Message.class, m ->
                            m.getHeaders().get(KafkaHeaders.RECEIVED_MESSAGE_KEY, Integer.class) < 101,
                    f -> f.throwExceptionOnRejection(true))
            .<String, String>transform(String::toUpperCase)
            .channel(c -> c.queue("listeningFromKafkaResults1"))
            .get();
}

您也可以使用用于 @KafkaListener 注解的容器工厂来创建用于其他目的的 ConcurrentMessageListenerContainer 实例。有关示例，请参阅 Spring for Apache Kafka 文档。

使用 Java DSL 时，容器不必配置为 @Bean，因为 DSL 会将容器注册为 bean。以下示例展示了如何实现：

@Bean
public IntegrationFlow topic2ListenerFromKafkaFlow() {
    return IntegrationFlow
            .from(Kafka.messageDrivenChannelAdapter(kafkaListenerContainerFactory().createContainer(TEST_TOPIC2),
            KafkaMessageDrivenChannelAdapter.ListenerMode.record)
                .id("topic2Adapter"))
            ...
            get();
}

请注意，在这种情况下，适配器被赋予了一个 id（topic2Adapter）。该容器在应用程序上下文中注册时使用的名称是 topic2Adapter.container。如果适配器没有 id 属性，容器的 bean 名称将是容器的完全限定类名加上 #n，其中 n 会为每个容器递增。

入站通道适配器​

KafkaMessageSource 提供了一个可轮询的通道适配器实现。

配置​

@Bean
public IntegrationFlow flow(ConsumerFactory<String, String> cf)  {
    return IntegrationFlow.from(Kafka.inboundChannelAdapter(cf, new ConsumerProperties("myTopic")),
                          e -> e.poller(Pollers.fixedDelay(5000)))
            .handle(System.out::println)
            .get();
}

请参考 Javadocs 以了解可用的属性。

默认情况下，max.poll.records 必须在消费者工厂中显式设置，否则如果消费者工厂是 DefaultKafkaConsumerFactory，该值将被强制设为 1。您可以将属性 allowMultiFetch 设置为 true 来覆盖此行为。

important

必须在 max.poll.interval.ms 内轮询消费者以避免发生再均衡。如果将 allowMultiFetch 设置为 true，则必须在 max.poll.interval.ms 内处理完所有获取的记录并再次进行轮询。

此适配器发出的消息包含一个标头 kafka_remainingRecords，其中记录了前一次轮询中剩余的记录数量。

从版本 6.2 开始，KafkaMessageSource 支持在消费者属性中配置 ErrorHandlingDeserializer。DeserializationException 会从记录头中提取并抛出给调用者。对于 SourcePollingChannelAdapter，此异常会被包装成 ErrorMessage 并发布到其 errorChannel。更多信息请参阅 ErrorHandlingDeserializer 文档。

出站网关​

出站网关用于请求/回复操作。它与大多数Spring Integration网关的不同之处在于，发送线程不会在网关中阻塞，回复会在回复监听器容器线程上进行处理。如果你的代码在同步Messaging Gateway后调用网关，用户线程将在该处阻塞，直到收到回复（或发生超时）。

KafkaProducerMessageHandler 的 sendTimeoutExpression 默认值为 Kafka 生产者属性 delivery.timeout.ms + 5000，这样超时后实际的 Kafka 错误会传播到应用程序，而不是由本框架生成的超时。为了保持一致性，这一点已作更改，因为您可能会遇到意外行为（Spring 可能会使 send() 超时，而实际上它最终是成功的）。重要提示：该超时时间默认为 120 秒，因此您可能希望减少它以获得更及时的失败反馈。

配置​

以下示例展示了如何配置网关：

@Bean
public IntegrationFlow outboundGateFlow(
        ReplyingKafkaTemplate<String, String, String> kafkaTemplate) {

    return IntegrationFlow.from("kafkaRequests")
            .handle(Kafka.outboundGateway(kafkaTemplate))
            .channel("kafkaReplies")
            .get();
}

请参考 Javadocs 以了解可用属性。

请注意，这里使用了与出站通道适配器相同的类，唯一的区别在于传递给构造函数的 KafkaTemplate 是一个 ReplyingKafkaTemplate。更多信息请参阅Spring for Apache Kafka 文档。

出站主题、分区、键等内容的确定方式与出站适配器相同。回复主题的确定方式如下：

  1. 名为 KafkaHeaders.REPLY_TOPIC 的消息头（如果存在，其值必须为 String 或 byte[] 类型）将根据模板的回复容器的订阅主题进行验证。

  2. 如果模板的 replyContainer 仅订阅了一个主题，则使用该主题。

您还可以指定 KafkaHeaders.REPLY_PARTITION 标头，以确定用于回复的特定分区。同样，这也会根据模板的回复容器的订阅进行验证。

或者，你也可以使用类似以下 bean 的配置：

@Bean
public IntegrationFlow outboundGateFlow() {
    return IntegrationFlow.from("kafkaRequests")
            .handle(Kafka.outboundGateway(producerFactory(), replyContainer())
                .configureKafkaTemplate(t -> t.replyTimeout(30_000)))
            .channel("kafkaReplies")
            .get();
}

入站网关​

入站网关用于请求/回复操作。

配置​

以下示例展示了如何配置入站网关：

@Bean
public IntegrationFlow serverGateway(
        ConcurrentMessageListenerContainer<Integer, String> container,
        KafkaTemplate<Integer, String> replyTemplate) {
    return IntegrationFlow
            .from(Kafka.inboundGateway(container, replyTemplate)
                .replyTimeout(30_000))
            .<String, String>transform(String::toUpperCase)
            .get();
}

请参考 Javadocs 以了解可用属性。

当提供 RetryTemplate 时，将根据其重试策略对投递失败进行重试。如果同时配置了 error-channel，在重试耗尽后将使用默认的 ErrorMessageSendingRecoverer 作为恢复回调。您也可以通过 recovery-callback 指定在该情况下执行其他操作，或将其设置为 null 以将最终异常抛给监听器容器，由容器处理该异常。

在构建 ErrorMessage（用于 error-channel 或 recovery-callback）时，您可以通过设置 error-message-strategy 属性来自定义错误消息。默认情况下，系统会使用 RawRecordHeaderErrorMessageStrategy，以便提供对转换后的消息以及原始 ConsumerRecord 的访问。

important

这种重试形式是阻塞式的，如果所有轮询记录的总重试延迟可能超过消费者属性 max.poll.interval.ms，则可能导致重新平衡。建议改为在监听器容器中添加 DefaultErrorHandler，并配置 KafkaErrorSendingMessageRecoverer。

以下示例展示了如何使用 Java DSL 配置一个简单的大写转换器：

或者，您也可以通过以下类似的代码来配置一个大写转换器：

@Bean
public IntegrationFlow serverGateway() {
    return IntegrationFlow
            .from(Kafka.inboundGateway(consumerFactory(), containerProperties(),
                    producerFactory())
                .replyTimeout(30_000))
            .<String, String>transform(String::toUpperCase)
            .get();
}

您也可以使用用于 @KafkaListener 注解的容器工厂来创建用于其他目的的 ConcurrentMessageListenerContainer 实例。有关示例，请参阅 Spring for Apache Kafka 文档 和 消息驱动通道适配器。

基于 Apache Kafka 主题的通道​

Spring Integration 提供了由 Apache Kafka 主题支持的 MessageChannel 实现，用于持久化。

每个通道在发送端都需要一个 KafkaTemplate，对于可订阅通道则需要一个监听器容器工厂，而对于可轮询通道则需要一个 KafkaMessageSource。

Java DSL 配置​

@Bean
public IntegrationFlow flowWithSubscribable(KafkaTemplate<Integer, String> template,
        ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<Integer, String> containerFactory) {

    return IntegrationFlow.from(...)
            ...
            .channel(Kafka.channel(template, containerFactory, "someTopic1").groupId("group1"))
            ...
            .get();
}

@Bean
public IntegrationFlow flowWithPubSub(KafkaTemplate<Integer, String> template,
        ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<Integer, String> containerFactory) {

    return IntegrationFlow.from(...)
            ...
            .publishSubscribeChannel(pubSub(template, containerFactory),
                pubsub -> pubsub
                            .subscribe(subflow -> ...)
                            .subscribe(subflow -> ...))
            .get();
}

@Bean
public BroadcastCapableChannel pubSub(KafkaTemplate<Integer, String> template,
        ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<Integer, String> containerFactory) {

    return Kafka.publishSubscribeChannel(template, containerFactory, "someTopic2")
            .groupId("group2")
            .get();
}

@Bean
public IntegrationFlow flowWithPollable(KafkaTemplate<Integer, String> template,
        KafkaMessageSource<Integer, String> source) {

    return IntegrationFlow.from(...)
            ...
            .channel(Kafka.pollableChannel(template, source, "someTopic3").groupId("group3"))
            .handle(...,  e -> e.poller(...))
            ...
            .get();
}

消息转换​

提供了一个 StringJsonMessageConverter。更多信息请参阅 Spring for Apache Kafka 文档。

当将此转换器与消息驱动通道适配器一起使用时，您可以指定希望将传入的有效负载转换为何种类型。这可以通过在适配器上设置 payload-type 属性（payloadType 属性）来实现。以下示例展示了如何在 XML 配置中实现此操作：

<int-kafka:message-driven-channel-adapter
        id="kafkaListener"
        listener-container="container1"
        auto-startup="false"
        phase="100"
        send-timeout="5000"
        channel="nullChannel"
        message-converter="messageConverter"
        payload-type="com.example.Thing"
        error-channel="errorChannel" />

<bean id="messageConverter"
    class="org.springframework.kafka.support.converter.MessagingMessageConverter"/>

以下示例展示了如何在 Java 配置中为适配器设置 payload-type 属性（payloadType 属性）：

@Bean
public KafkaMessageDrivenChannelAdapter<String, String>
            adapter(KafkaMessageListenerContainer<String, String> container) {
    KafkaMessageDrivenChannelAdapter<String, String> kafkaMessageDrivenChannelAdapter =
            new KafkaMessageDrivenChannelAdapter<>(container, ListenerMode.record);
    kafkaMessageDrivenChannelAdapter.setOutputChannel(received());
    kafkaMessageDrivenChannelAdapter.setMessageConverter(converter());
    kafkaMessageDrivenChannelAdapter.setPayloadType(Thing.class);
    return kafkaMessageDrivenChannelAdapter;
}

空负载与日志压缩“墓碑”记录​

Spring Messaging Message<?> 对象不能包含 null 负载。当您使用 Apache Kafka 端点时，null 负载（也称为墓碑记录）由 KafkaNull 类型的负载表示。更多信息请参阅 Spring for Apache Kafka 文档。

Spring Integration 端点的 POJO 方法可以使用真正的 null 值，而非 KafkaNull。为此，请使用 @Payload(required = false) 标记参数。以下示例展示了如何实现：

@ServiceActivator(inputChannel = "fromSomeKafkaInboundEndpoint")
public void in(@Header(KafkaHeaders.RECEIVED_KEY) String key,
               @Payload(required = false) Customer customer) {
    // customer is null if a tombstone record
    ...
}

从 KStream 调用 Spring Integration 流程​

您可以使用 MessagingTransformer 从 KStream 调用集成流：

@Bean
public KStream<byte[], byte[]> kStream(StreamsBuilder kStreamBuilder,
        MessagingTransformer<byte[], byte[], byte[]> transformer)  transformer) {
    KStream<byte[], byte[]> stream = kStreamBuilder.stream(STREAMING_TOPIC1);
    stream.mapValues((ValueMapper<byte[], byte[]>) String::toUpperCase)
            ...
            .transform(() -> transformer)
            .to(streamingTopic2);

    stream.print(Printed.toSysOut());

    return stream;
}

@Bean
@DependsOn("flow")
public MessagingTransformer<byte[], byte[], String> transformer(
        MessagingFunction function) {

    MessagingMessageConverter converter = new MessagingMessageConverter();
    converter.setHeaderMapper(new SimpleKafkaHeaderMapper("*"));
    return new MessagingTransformer<>(function, converter);
}

@Bean
public IntegrationFlow flow() {
    return IntegrationFlow.from(MessagingFunction.class)
        ...
        .get();
}

当集成流以接口开始时，创建的代理将使用流Bean的名称，并附加".gateway"，因此如果需要，该Bean名称可以用作@Qualifier。

读写处理场景的性能考量​

许多应用程序会从一个主题消费消息，进行一些处理，然后写入另一个主题。在大多数情况下，如果 write 操作失败，应用程序会希望抛出异常，以便重试传入的请求和/或将其发送到死信主题。这一功能由底层的消息监听容器与适当配置的错误处理器共同支持。然而，为了实现这一功能，我们需要阻塞监听线程，直到写操作成功（或失败），以便任何异常都能被抛给容器。在消费单条记录时，可以通过在出站适配器上设置 sync 属性来实现。但是，在消费批次时，使用 sync 会导致性能显著下降，因为应用程序在生成下一条消息之前会等待每次发送的结果。你也可以执行多次发送，然后等待这些发送的结果。这可以通过向消息处理器添加 futuresChannel 来实现。要启用此功能，请将 KafkaIntegrationHeaders.FUTURE_TOKEN 添加到出站消息中；然后可以使用它来将 Future 与特定的已发送消息关联起来。以下是如何使用此功能的示例：

@SpringBootApplication
public class FuturesChannelApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(FuturesChannelApplication.class, args);
    }

    @Bean
    IntegrationFlow inbound(ConsumerFactory<String, String> consumerFactory, Handler handler) {
        return IntegrationFlow.from(Kafka.messageDrivenChannelAdapter(consumerFactory,
                    ListenerMode.batch, "inTopic"))
                .handle(handler)
                .get();
    }

    @Bean
    IntegrationFlow outbound(KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate) {
        return IntegrationFlow.from(Gate.class)
                .enrichHeaders(h -> h
                        .header(KafkaHeaders.TOPIC, "outTopic")
                        .headerExpression(KafkaIntegrationHeaders.FUTURE_TOKEN, "headers[id]"))
                .handle(Kafka.outboundChannelAdapter(kafkaTemplate)
                        .futuresChannel("futures"))
                .get();
    }

    @Bean
    PollableChannel futures() {
        return new QueueChannel();
    }

}

@Component
@DependsOn("outbound")
class Handler {

    @Autowired
    Gate gate;

    @Autowired
    PollableChannel futures;

    public void handle(List<String> input) throws Exception {
        System.out.println(input);
        input.forEach(str -> this.gate.send(str.toUpperCase()));
        for (int i = 0; i < input.size(); i++) {
            Message<?> future = this.futures.receive(10000);
            ((Future<?>) future.getPayload()).get(10, TimeUnit.SECONDS);
        }
    }

}

interface Gate {

    void send(String out);

}