概述

Kafka的弱小性能之一是每个分区都有一个Consumer的偏移值。该偏移值是消费者将读取的下一条信息的值。可以智能或手动参与该值。假设咱们因为失误而不可处置信息并想重试，咱们可以选用手动治理，并在成功的状况下参与偏移量。然而，这会临时阻止队列信息的处置。咱们可以选用异步方法。

为什么咱们须要它？

假设出现失误，而不是中止队列信息的处置；咱们可以将失误信息转移到不同的主题并再次处置。

假设在处置Kafka信息时出现失误，可以经常使用RetryableTopic注解以必定的时时期隔和必定的次数再次处置信息。假设成功尝试次数后失误依然存在，则信息将发送到DLT队列。

如何经常使用？

咱们首先回忆一下RetryableTopic注解可以取的一些值，以便您可以做出最适宜您的设置：

attempts：尝试处置信息的次数。它的自动值为3。假设成功一切尝试后依然收到失误，则信息将发送到DLT队列。

backoff：用于确定处置信息的时时期隔。从Backoff类失掉一个值。您可以在上方找到退却的具体示例。

扫除/扫除称号：准许您扫除指定的意外类。当您参与到列表中的任何失误被抛出时，重试机制将不会被激活。

include/includeNames：仅当抛出指定的意外时才会激活重试机制。

kafkaTemplate：只管您可以给出现有kafkaTemplatebean的称号，但您也可认为特定于重试的Kafka模板定义不同的bean。

autoCreateTopics：选择能否智能创立Retry和DLT主题。

retryTopicSuffix/dltTopicSuffix：用于确定要参与到智能创立的主题末尾的后缀。

dltStrategy：假设不须要DLT，可以定义为NO_DLT。

SameIntervalTopicReuseStrategy/fixedDelayTopicStrategy（3.0.4之前）：用于确定要创立的重试主题战略。创立(SINGLE_TOPIC)或尽或者多的尝试值(MULTIPLE_TOPICS)重试主题。

Backoff的示例：

Backoff(delay=600000)//每10分钟

Backoff(delay=60000,multiplier=2)//1、2、4、8...分钟后重复。

Backoff(delayExpression="${delay}",multiplierExpression="${multiplier}")

@RetryableTopic示例：

@RetryableTopic(backoff=@Backoff(delay=300000),attempts=12,sameIntervalTopicReuseStrategy=SameIntervalTopicReuseStrategy.SINGLE_TOPIC,kafkaTemplate="kafkaRetryableTopicTemplate",exclude={SerializationException.class,DeserializationException.class,NullPointerException.class})@KafkaListener(topics="my-topic")publicvoidprocessMessage(RetryableDtoretryableDto){log.info("RetryingprocessRetryableDto:{}",retryableDto);//processmessage}

在上方的例子中，信息将每5分钟从新处置一次性，总共12次，即1小时。假设任何尝试均顺利成功，则试用将中断。

因为定义了SINGLE_TOPIC，因此将创立单个主题以启动重试。假设没有启动此定义，则会创立12个重试主题。

假设抛出了扫除中定义的任何失误，则不会执行重做。

假设须要，您可以编写自己的RetryableException并在蕴含中定义此值，以便仅在引发此失误时才重试。

DLT队列处置

假设成功了定义的尝试次数并且继续收到失误，则信息将发送到DLT队列。假设要处置这些信息，可以经常使用DltHandler注解。

用法示例：

@DltHandlerpublicvoidhandleDltMessage(RetryableDtoretryableDto){log.error("DLT处置程序信息：{}",retryableDto);}

留意事项

只管经常使用RetryableTopic的异步处置长处为咱们带来了性能优化，但这种经常使用也有一些缺陷。

经常使用RetryableTopic或者会破坏信息的处置顺序。

让咱们用一个例子来解释这种状况：当主主题在时期t处置时，一条信息出错并被发送到重试主题。在时期t+1时，另一条信息到来主主题并成功处置。让咱们在重试主题中的信息在时期t+2时被成功处置。在这种状况下，第一条传入信息将在第二条信息之后处置。假设订购对您很关键，我倡导您在信息处置环节中启动必要的审核。

另一个缺陷是信息双重处置的危险。您可以经过思考这种或者性来启动改良。

springboot往kafka写数据,如果事先topic未创建,后续创建会影响写入吗

不会。 springboot往kafka写数据，调用kafkaTemplate的send，发去的topic如果没有，会自动创建，默认是一个partition、一个replicas的。 不会影响后续的写入。

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