Spring Kafka 2.6.x ErrorHandler和DeadLetterPublishingRecoverer与ConcurrentKafkaListenerContainerFactory

我们试图在SpringKafka2.6.x中使用DLT特性。这是配置yml：

  kafka:
    bootstrap-servers: localhost:9092
    auto-offset-reset: earliest
    consumer:
      key-deserializer: org.springframework.kafka.support.serializer.ErrorHandlingDeserializer
      value-deserializer: org.springframework.kafka.support.serializer.ErrorHandlingDeserializer
      enable-auto-commit: false
      properties:
        isolation.level: read_committed
        fetch.max.wait.ms: 100
        spring.json.value.default.type: 'com.sample.entity.Event'
        spring.json.trusted.packages: 'com.sample.entity.*'
        spring.deserializer.key.delegate.class: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
        spring.deserializer.value.delegate.class: org.springframework.kafka.support.serializer.JsonDeserializer
    producer:
      bootstrap-servers: localhost:9092
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      value-serializer: org.springframework.kafka.support.serializer.JsonDeserializer

这是卡夫卡尼菲的课程：

@EnableKafka
@Configuration
@Log4j2
public class KafkaConfig {

    @Bean
    public ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, Event>
    kafkaListenerContainerFactory(ConcurrentKafkaListenerContainerFactoryConfigurer configurer,
                                  ConsumerFactory<Object, Object> consumerFactory) {

        ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, Event> factory =
                new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
        factory.setConsumerFactory(consumerFactory);
        return factory;
    }

    @Bean
    public SeekToCurrentErrorHandler errorHandler(DeadLetterPublishingRecoverer deadLetterPublishingRecoverer) {
        SeekToCurrentErrorHandler handler = new SeekToCurrentErrorHandler(deadLetterPublishingRecoverer);
        handler.addNotRetryableExceptions(UnprocessableException.class);
        return handler;
    }

    @Bean
    public DeadLetterPublishingRecoverer publisher(KafkaOperations kafkaOperations) {
        return new DeadLetterPublishingRecoverer(kafkaOperations);
    }
}

@EnableKafka
@配置
@Log4j2
公共级卡夫卡康菲{
@豆子
公共并发KafkalistenerContainerFactory
kafkaListenerContainerFactory（ConcurrentKafkaListenerContainerFactoryConfigurer，
消费者工厂（消费者工厂）{
ConcurrentKafkalistener集装箱工厂=
新的ConcurrentKafkaListenerContainerFactory（）；
setConsumerFactory（consumerFactory）；
返回工厂；
}
@豆子
public-SeekTocurInterrorHandler errorHandler（死信发布恢复程序死信发布恢复程序）{
SeekToCurrentErrorHandler=新的SeekToCurrentErrorHandler（deadLetterPublishingRecoverer）；
handler.AddNotRetryableException（UnprocessableException.class）；
返回处理程序；
}
@豆子
public DeadLetterPublishingRecoverer publisher（卡夫卡操作卡夫卡操作）{
返回新的死信发布回收器（kafkaOperations）；
}
}

没有

ConcurrentKafkAlidenrContainerFactory也可以，但是由于我们想放大或缩小实例的数量，所以我们想使用
ConcurrentKafkAlidenrContainer

正确的方法是什么

此外，我发现如果是反序列化异常，.DLT中的消息发送不正确（不是正确的JSON），而如果是“不可处理异常”（我们在侦听器中抛出的自定义异常），则.DLT中的消息是正确的JSON，因为您正在连接自己的消费者工厂，因此必须在其上设置错误处理程序

但是，由于我们希望放大或缩小实例的数量，因此我们希望使用
ConcurrentKafkListenerContainer

Boot的自动配置将并发容器连接到
concurrency=1
（如果没有
…listener.concurrency
属性）；所以你可以使用Boot的工厂

对于反序列化异常（所有异常），
record.value（）。如果这不是您看到的，请提供原始记录和DLT中的示例