Reactor Kafka로 Kafka 소비자 생성

반응기로 카프카 소비자 생성 kafka

반응기를 가진 카프카 소비자 생성 Kafka는 반응성 프로그래밍 패러다임을 활용하여 확장 성, 탄력성 및 다른 반응성 구성 요소와의 통합 용이성 측면에서 상당한 이점을 제공합니다. Reactor Kafka는 전통적인 명령 접근법을 사용하는 대신

를 사용하여 Kafka 주제로부터 메시지를 비동기로받습니다. 이렇게하면 블로킹 작업이 제거되고 많은 양의 메시지를 효율적으로 처리 할 수 ​​있습니다. KafkaReceiver 프로세스에는 일반적으로 이러한 단계가 포함됩니다.

종속성 포함 : 및 관련 스프링 종속성이 포함됩니다.

구성 :
1. 부트 스트랩 서버, 가입 주제, 그룹 ID 및 기타 필요한 설정을 포함하여 kafka 소비자 속성을 구성합니다. 이것은 프로그래밍 방식으로 또는 구성 파일을 통해 수행 할 수 있습니다. 소비자 생성 : 를 사용하여 소비자를 생성하십시오. 여기에는 주제를 지정하고 원하는 설정 구성이 포함됩니다. 메소드는 객체의 a pom.xml를 반환하여 들어오는 메시지를 나타냅니다. build.gradle reactor-kafka 메시지 처리 :
가입 한 후 각
2. 가 도착하면 프로세스를 처리합니다. Reactor의 연산자는 메시지 스트림을 변환, 필터링 및 집계하기위한 강력한 툴킷을 제공합니다. 오류 처리 : 메시지 처리 중에 예외를 우아하게 관리하기 위해 적절한 오류 처리 메커니즘을 구현합니다. 반응기는이 목적을 위해 및
와 같은 연산자를 제공합니다.
3. 스프링 부팅을 사용한 단순화 된 코드 예는 다음과 같습니다. 더 복잡한 시나리오에는 파티셔닝, 오프셋 관리 및보다 정교한 오류 처리가 포함될 수 있습니다. 반응기 Kafka 소비자를 사용할 때 어떻게 배압을 효과적으로 처리 할 수 ​​있습니까? KafkaReceiver Kafka의 메시지를 특히 높은 승인 시나리오 하에서 소비 할 때 역압 관리가 중요합니다. Reactor Kafka는 배압을 효과적으로 처리하기위한 몇 가지 메커니즘을 제공합니다
   연산자 : 이 연산자는 들어오는 메시지를 버퍼링하여 지연을 처리 할 때 소비자가 따라 잡을 수 있습니다. 그러나 무한한 버퍼링은 메모리 문제로 이어질 수 있으므로 신중하게 선택된 크기를 가진 경계 버퍼를 사용하는 것이 필수적입니다. buffer()
연산자 :
4. 이것은 와 유사하지만 버퍼 관리에 대한 더 많은 제어를 제공하고 버퍼가 가득 차있을 때 메시지를 삭제하거나 메시지를 삭제하는 것과 같은 전략을 허용합니다. 연산자는 소비자가 유지할 수 없을 때 메시지를 삭제합니다. 이것은 간단한 접근 방식이지만 데이터 손실을 초래할 수 있습니다. onBackpressureBuffer buffer() 운영자 : 이 연산자는 버퍼의 최신 메시지 만 유지하고 새 메시지가 도착하면 오래된 메시지를 버립니다.
흐름 제어 : 설문 조사 별 메시지 숫자를 제한하도록 Kafka 소비자를 구성합니다. 이는 소비자의 초기 부하를 줄이고보다 제어 된 배압 관리를 허용합니다. 이것은 . 는 메시지 순서를 유지하지만 는 그렇지 않습니다. 데이터 손실이 용납 할 수없는 응용 분야의 경우, 신중하게 크기의 버퍼가있는 onBackpressureDrop가 종종 선호됩니다. 데이터 손실이 허용되면 가 더 간단 할 수 있습니다. Kafka 소비자 구성을 조정하고 병렬 처리를 활용하면 배압을 크게 완화 할 수 있습니다. 원자로 Kafka 소비자 애플리케이션의 오류 처리 및 재 시도 메커니즘에 대한 모범 사례는 무엇입니까? 모범 사례는 다음과 같습니다.
5. 재 시도 로직 :
   • 반응기의 연산자를 사용하여 재 시도 로직을 구현하십시오. 이를 통해 최대 재 검색 수 지정, 백 오프 전략 (예 : 지수 백 오프) 및 재 시도 조건 (예 : 특정 예외 유형). 이로 인해 소비자가 실패한 메시지를 지속적으로 재 시도하지 않아 시스템이 반응이 유지되는 것을 방지합니다. DLQ는 또 다른 Kafka 주제 또는 다른 스토리지 메커니즘 일 수 있습니다. 회로 차단기 : retryWhen 회로 차단기 패턴을 사용하여 소비자가 장애가 지속될 때 메시지를 계속 처리하지 못하게합니다. 이것은 계단식 실패를 방지하고 회복 시간을 허용합니다. Hystrix 또는 Resilience4J와 같은 라이브러리는 회로 차단기 패턴의 구현을 제공합니다.
   • 예외 처리 : 메시지 처리 로직 내에서 예외를 적절하게 처리합니다. 트리 캐치 블록을 사용하여 특정 예외를 포착하고 오류 로그인, 알림 보내기 또는 DLQ에 메시지를 넣는 것과 같은 적절한 조치를 취하십시오.
   로깅 :
   • 오류를 추적하고 소비자의 건강을 모니터링하기 위해 포괄적 인 로깅을 구현하십시오. 이는 디버깅 및 문제 해결에 중요합니다. 모니터링 :
   소비자의 성능 및 오류율을 모니터링하십시오. 이것은 잠재적 인 문제를 식별하고 소비자의 구성을 최적화하는 데 도움이됩니다.
   • 예제 : 스프링 애플리케이션에서 다른 반응식 구성 요소와 반응기 Kafka 소비자를 어떻게 통합합니까?
   • 반응기 Kafka 소비자는 스프링 응용 프로그램의 다른 반응성 구성 요소와 함께 스프링 애플리케이션과 함께 통합합니다. 이를 통해 반응이 좋고 확장 가능한 응용 프로그램을 구축 할 수 있습니다Spring WebFlux :
     Spring WebFlux와 통합되어 Kafka의 메시지를 소비하고 처리하는 반응성 REST API를 만듭니다. Kafka 소비자의 는 반응성 엔드 포인트를 생성하는 데 직접 사용될 수 있습니다.
     • 스프링 데이터 반응 : 스프링 데이터 반응 리포지토리를 사용하여 처리 된 메시지를 반응 데이터베이스에 저장하십시오. 이를 통해 효율적이고 비 블로킹 데이터 지속성이 가능합니다. Flux 반응성 스트림 :
     반응성 스트림 사양을 사용하여 다른 반응 라이브러리 및 프레임 워크와 통합하십시오. 반응기 카프카는 상호 운용성을 보장하여 반응성 스트림 사양을 준수합니다.
     • 플럭스 및 모노 : 반응기의 및
     유형을 사용하여 Kafka 소비자와 다른 반응성 구성 요소 간의 작업 및 체인 작업을 사용합니다. 이것은 유연하고 표현적인 데이터 처리 파이프 라인을 허용합니다.
     • 스케줄러 : 반응기 스케줄러를 사용하여 다른 구성 요소의 실행 컨텍스트를 제어하고 효율적인 리소스 활용률을 보장하고 스레드 피로를 피하십시오. 스프링 웹 플럭스와의 예제 통합을 피합니다. Kafka는 고객에게 직접 소비자입니다. 이것은 Reactor Kafka와 Spring Webflux 간의 원활한 통합을 보여줍니다. 이러한 통합에서 배압을 적절하게 처리하여 클라이언트의 압도를 방지하십시오. , 또는
     와 같은 적절한 연산자를 사용하는 것은 이에 필수적입니다.

위 내용은 Reactor Kafka로 Kafka 소비자 생성의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!