1、重试和死信主题

kafka默认支持重试和死信主题

1. 重试主题：当消费者消费消息异常时，手动ack如果有异常继续向后消费，为了保证消息尽可能成功消费，可以将消费异常的消息扔到重试主题，再通过重试主题的消费者尝试消费
2. 死信主题：当一个消息消费多次仍然失败，可以将该消息存到死信主题。避免漏消息，以后可以人工介入手动解决消息消费失败的问题

2、死信队列

在Kafka中，DLT通常指的是 Dead Letter Topic（死信队列）。

Dead Letter Topic（DLT）的定义与功能：

1. 背景：原生Kafka是不支持Retry Topic和DLT的，但Spring Kafka在客户端实现了这两个功能。
2. 功能：当消息在Kafka中被消费时，如果消费逻辑抛出异常，并且重试策略（如默认重试10次后）仍无法成功处理该消息，Spring Kafka会将该消息发送到DLT中。
3. 自定义处理：可以通过自定义SeekToCurrentErrorHandler来控制消费失败后的处理逻辑，例如添加重试间隔、设置重试次数等。如果在重试后消息仍然消费失败，Spring Kafka会将该消息发送到DLT。

DLT的使用与意义：

1. 错误处理：DLT为Kafka提供了一种机制来处理那些无法被成功消费的消息，从而避免了消息的丢失或阻塞。
2. 监控与告警：通过对DLT的监控，可以及时发现并处理那些无法被成功消费的消息，从而保障Kafka系统的稳定性和可靠性。
3. 二次处理：对于发送到DLT的消息，可以进行二次处理，如手动干预、修复数据等，以确保这些消息能够最终得到处理。

总之，在Kafka中，DLT是一个用于处理无法被成功消费的消息的特殊Topic，它提供了一种灵活且可靠的机制来保障Kafka系统的稳定性和可靠性。

3、代码演示

3.1、appication.yml

server:port: 8120
# v1
spring:Kafka:bootstrap-servers: 192.168.74.148:9095,192.168.74.148:9096,192.168.74.148:9097consumer:# read-committed读事务已提交的消息 解决脏读问题isolation-level: read-committed # 消费者的事务隔离级别：read-uncommitted会导致脏读，可以读取生产者事务还未提交的消息# 消费者是否自动ack ：true自动ack 消费者获取到消息后kafka提交消费者偏移量# 调用ack方法时才会提交ack给kafka
#      enable-auto-commit: false# 消费者提交ack时多长时间批量提交一次auto-commit-interval: 1000# 消费者第一次消费主题消息时从哪个位置开始# earliest:从最早的消息开始消费# latest:第一次从LEO位置开始消费# none:如果主题分区没有偏移量，则抛出异常auto-offset-reset: earliest  #指定Offset消费:earliest | latest | nonekey-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializervalue-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer# json反序列化器
#      value-deserializer: org.springframework.kafka.support.serializer.JsonDeserializerproperties:spring.json.trusted.packages: "*"listener:# 手动ack：manual手动ack时 如果有异常会尝试一直消费
#      ack-mode: manual# 手动ack：消费有异常时停止ack-mode: manual_immediate

3.2、引入spring-kafka依赖

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>3.0.5</version><relativePath/> <!-- lookup parent from repository --></parent><!-- Generated by https://start.springboot.io --><!-- 优质的 spring/boot/data/security/cloud 框架中文文档尽在 => https://springdoc.cn --><groupId>com.atguigu</groupId><artifactId>spring-kafka-consumer</artifactId><version>0.0.1-SNAPSHOT</version><name>spring-kafka-consumer</name><description>spring-kafka-consumer</description><properties><java.version>17</java.version></properties><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.kafka</groupId><artifactId>spring-kafka</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId></dependency></dependencies><build><plugins><plugin><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId></plugin></plugins></build></project>

3.3、创建SpringBoot启动类

package com.atguigu.spring.kafka.consumer;import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;// Generated by https://start.springboot.io
// 优质的 spring/boot/data/security/cloud 框架中文文档尽在 => https://springdoc.cn
@SpringBootApplication
public class SpringKafkaConsumerApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(SpringKafkaConsumerApplication.class, args);}}

3.4、创建生产者发送消息

package com.atguigu.spring.kafka.consumer;
import jakarta.annotation.Resource;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import java.time.LocalDateTime;
@SpringBootTest
public class KafkaProducerApplicationTests {@ResourceKafkaTemplate kafkaTemplate;@Testvoid sendRertyMsg(){kafkaTemplate.send("retry_topic",0,"","重试机制和死信队列"+"_"+ LocalDateTime.now());}
}

没有指定分区，默认会创建一个分区，即使此时有3个kafka实例，也只会用一个，因为只有一个分区

[[{"partition": 0,"offset": 0,"msg": "重试机制和死信队列_2024-06-07T15:49:37.398841600","timespan": 1717746578357,"date": "2024-06-07 07:49:38"}]
]

3.5、创建消费者消费消息

给一个消费者配重试主题的时候，死信主题消费者一般不写

package com.atguigu.spring.kafka.consumer.listener;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.kafka.annotation.RetryableTopic;
import org.springframework.kafka.annotation.TopicPartition;
import org.springframework.kafka.support.Acknowledgment;
import org.springframework.retry.annotation.Backoff;
@Component
public class MyKafkaListenerAck {/*** 自动ack可能会导致漏消息*      spring-kafka：*                     自动ack 如果有异常，会死循环获取消息重新消费*                        不能继续向后消费消息，会导致消息积压**                    手动ack 配置了手动ack，且ack-mode为manual_immediate时，*                        如果消息消费失败，会继续向后消费* @param record*///指定消费者消费异常使用重试+死信主题   必须结合手动ack使用@RetryableTopic(attempts = "3",numPartitions = "3",  //重试主题的分区数量backoff =@Backoff(value = 2_000L),  //重试的时间间隔autoCreateTopics ="true",retryTopicSuffix = "-myRetry",  //指定重试主题创建时的后缀名：使用原主题的名称拼接后缀生成名称 -retrydltTopicSuffix = "-myDlt" //指定DLT主题创建时的后缀名：使用原主题的名称拼接后缀生成名称 -dlt)@KafkaListener(groupId = "my_group1",topicPartitions = {@TopicPartition(topic = "retry_topic",partitions = {"0","1","2"})})public void consumeByRetry(ConsumerRecord<String, String> record, Acknowledgment ack) {System.out.println("consumeByRetry消费者获取到消息：topic = "+ record.topic()+"，partition:"+record.partition()+"，offset = "+record.offset()+"，key = "+record.key()+"，value = "+record.value());int i = 1/0;//手动ackack.acknowledge();}/* //死信队列默认名称在原队列后拼接'-dlt'@KafkaListener(groupId = "my_group2",topicPartitions = {@TopicPartition(topic = "topic_dlt",partitions = {"0","1","2"})})public void consumeByDLT(ConsumerRecord<String, String> record, Acknowledgment ack) {System.out.println("consumeByDLT消费者获取到消息：topic = "+ record.topic()+"，partition:"+record.partition()+"，offset = "+record.offset()+"，key = "+record.key()+"，value = "+record.value());//手动ackack.acknowledge();}*/}

此时运行SpringKafkaConsumerApplication，控制台会报错，因为我们手动写了异常 int i=1/0

[[{"partition": 0,"offset": 0,"msg": "重试机制和死信队列_2024-06-07T15:49:37.398841600","timespan": 1717746979414,"date": "2024-06-07 07:56:19"}]
]

我们发现原本在重试主题中的消息，死信主题也有一份