Kafka中不同消费者的重试策略

在Kafka中，不同的消费者可以采用不同的重试策略。下面是一个使用Java编写的示例代码，演示了两种不同的重试策略。

首先，我们需要创建一个Kafka消费者，并设置重试策略。以下代码展示了如何使用FixedBackOff策略和ExponentialBackOff策略。

import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import org.apache.kafka.common.errors.RetriableException;
import org.springframework.kafka.support.backoff.FixedBackOff;
import org.springframework.kafka.support.backoff.ExponentialBackOff;

import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;

public class KafkaConsumerRetryExample {

    public static void main(String[] args) {
        // Kafka消费者配置
        Properties properties = new Properties();
        properties.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        properties.put("group.id", "test-group");
        properties.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        properties.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

        // 创建Kafka消费者
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);

        // 订阅主题
        consumer.subscribe(Collections.singletonList("test-topic"));

        // 保存每个分区的重试计数
        Map<TopicPartition, Integer> retryCountMap = new HashMap<>();

        try {
            while (true) {
                ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);

                for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                    System.out.println("Received message: " + record.value());

                    // 处理消息
                    try {
                        processMessage(record.value());
                    } catch (RetriableException e) {
                        // 获取当前分区
                        TopicPartition partition = new TopicPartition(record.topic(), record.partition());

                        // 获取当前分区的重试计数
                        int retryCount = retryCountMap.getOrDefault(partition, 0);

                        // 使用FixedBackOff策略进行重试
                        FixedBackOff backOff = new FixedBackOff(5000, retryCount);
                        long sleepTime = backOff.nextBackOff();

                        // 使用ExponentialBackOff策略进行重试
                        // ExponentialBackOff backOff = new ExponentialBackOff(1000, 2.0);
                        // long sleepTime = backOff.nextBackOff();

                        if (sleepTime == BackOff.STOP) {
                            // 达到最大重试次数，处理失败
                            System.out.println("Failed to process message: " + record.value());
                            retryCountMap.remove(partition);
                        } else {
                            // 重试处理消息
                            System.out.println("Retrying message: " + record.value());
                            retryCountMap.put(partition, retryCount + 1);
                            consumer.seek(partition, record.offset());
                            Thread.sleep(sleepTime);
                        }
                    }
                }

                // 提交偏移量
                consumer.commitSync();
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            consumer.close();
        }
    }

    private static void processMessage(String message) throws RetriableException {
        // 模拟处理消息的方法，抛出RetriableException表示需要重试
        if (message.contains("retry")) {
            throw new RetriableException("Processing failed, retrying...");
        } else {
            System.out.println("Processed message: " + message);
        }
    }
}

在上述代码中，我们使用FixedBackOff策略和ExponentialBackOff策略进行重试。如果处理消息失败并抛出RetriableException异常，我们将根据重试策略计算下一次重试的等待时间，然后重新定位到当前分区的偏移量，并暂停一段时间后继续处理。

请注意，上述示例代码中使用了Spring Kafka的FixedBackOff和ExponentialBackOff类来实现重试策略。这是因为Spring Kafka提供了一些方便的类来处理重试和退避策略。如果你没有使用Spring Kafka，你可以根据自己的需求来实现重试策略。