kafka.yml

## Kafka 配置
spring.kafka:
  bootstrap-servers: 192.168.56.23:9092
  # 生产者
  producer:
    # 重试次数
    retries: 2
    # 应答级别:多少个分区副本备份完成时向生产者发送ack确认(可选值：all, -1, 0, 1)
    #acks: 0 如果设置为零，则生产者将不会等待来自服务器的任何确认，该记录将立即添加到套接字缓冲区并视为已发送。在这种情况下，无法保证服务器已收到记录，并且重试配置将不会生效（因为客户端通常不会知道任何故障），为每条记录返回的偏移量始终设置为-1。
    #acks: 1 这意味着leader会将记录写入其本地日志，但无需等待所有副本服务器的完全确认即可做出回应，在这种情况下，如果leader在确认记录后，但在将数据复制到所有的副本服务器之前崩溃，则记录将会丢失。
    #acks: all 这意味着leader将等待完整的同步副本集以确认记录，这保证了只要至少一个同步副本服务器仍然存活，记录就不会丢失，这是最强有力的保证，这相当于acks = -1的设置。
    acks: all
    # 每次批量发送消息的数量，produce积累到一定数据，一次发送
    batch-size: 65536
    # 生产端缓冲区大小，produce积累数据一次发送，缓存大小达到buffer.memory就发送数据
    buffer-memory: 5242880
    # 配置事务ID前缀，开启事务支持
    transaction-id-prefix: tx-
    # 序列化和反序列化类
    key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
    value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
    properties:
      # 提交延时
      # 当生产端积累的消息达到batch-size或接收到消息linger.ms后,生产者就会将消息提交给kafka
      # linger.ms为0表示每接收到一条消息就提交给kafka,这时候batch-size其实就没用了
      linger.ms: 0
  # 消费者
  consumer:
    # 默认消费者组ID：同一组中的consumer不会读取到同一个消息
    group-id: default
    # 是否自动提交offset
    enable-auto-commit: true
    # 提交offset延时(接收到消息后多久提交offset)
    auto-commit-interval-ms: 1000
    # 当kafka中没有初始offset或offset超出范围时将自动重置offset
    # earliest: 重置为分区中最小的offset
    # latest: 重置为分区中最新的offset(消费分区中新产生的数据)
    # none: 只要有一个分区不存在已提交的offset,就抛出异常
    auto-offset-reset: earliest
    # 序列化和反序列化类
    key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
    value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
    properties:
      # 消费会话超时时间(超过这个时间consumer没有发送心跳,就会触发rebalance操作)
      session.timeout.ms: 60000
      # 消费请求超时时间
      request.timeout.ms: 180000
      # 分区分配策略（内置可选策略：RangeAssignor、RoundRobinAssignor、StickyAssignor）
      partition.assignment.strategy: org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor
  # 消息监听器
  listener:
    concurrency: 3
    # 消费模式（可选值：SINGLE、BATCH）
    # 注意：SINGLE模式需要用单条消息监听器接收，BATCH模式需要用批量消息监听器接收，否则会报各种消息转换异常
    type: BATCH
    # 确认模式
    # RECORD：当每一条记录被Listener处理之后提交
    # BATCH：当每一批poll()的数据被Listener处理之后提交
    # TIME：当每一批poll()的数据被Listener处理之后，距离上次提交时间大于TIME时提交
    # COUNT：当每一批poll()的数据Listener处理之后，被处理record数量大于等于COUNT时提交
    # COUNT_TIME：TIME或COUNT有一个条件满足时提交
    # MANUAL：当每一批poll()的数据被Listener处理之后, 手动调用Acknowledgment.acknowledge()后提交
    # MANUAL_IMMEDIATE：手动调用Acknowledgment.acknowledge()后立即提交
    ack-mode: batch
    # 批量消费每次最多消费最大消息数量
    max-poll-records: 50
    # 消费端监听的topic不存在时，项目启动会报错
    missing-topics-fatal: true