文章目录

• 使用 Spring Kafka 动态管理 Kafka 连接和主题监听
• • 1. 前言
  • 2. 简单的消费程序配置
  • 3. Spring Kafka 主要的相关类的说明
  • 4. `@KafkaListener` 注解的加载执行流程解析
  • 5. 动态监听消费订阅的设计与实现

使用 Spring Kafka 动态管理 Kafka 连接和主题监听

文章内容较长，如果想看样例代码直接跳到 动态监听消费订阅的设计与实现

1. 前言

SpringBoot 项目中我们在使用 Spring Kafka 来消费 Kafka 的消息时通常是在 application.properties(或application.yml) 文件中先定义 Kafka 的集群地址(如 spring.kafka.bootstrap-servers) ，随后，我们通过编写一个组件并在一个方法上添加@KafkaListener注解来实现消息消费。
对于需要监听多个Kafka集群的场景，单纯通过配置文件来设定是不足够的。在这种情况下，我们需要为每个集群分别创建连接，并为每一个设定专门的ConcurrentKafkaListenerContainerFactory。以下是一个示例配置，其中包括了为两个不同的Kafka集群创建各自的消费工厂和监听容器的过程：

// 在 Spring Boot 应用中，你需要创建两个配置类来分别配置这两个集群
@Configuration
public class KafkaConfig {
@Bean
public ConsumerFactory<String, String> consumerFactory1() {
Map<String, Object> props = new HashMap<>();
props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "kafka-cluster1:9092");
props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "group1");
props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");
// 添加其他配置项
return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(props);
}
@Bean
public ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> kafkaListenerContainerFactory1() {
ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
factory.setConsumerFactory(consumerFactory1());
return factory;
}
@Bean
public ConsumerFactory<String, String> consumerFactory2() {
Map<String, Object> props = new HashMap<>();
props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "kafka-cluster2:9092");
props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "group2");
props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");
// 添加其他配置项
return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(props);
}
@Bean
public ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> kafkaListenerContainerFactory2() {
ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
factory.setConsumerFactory(consumerFactory2());
return factory;
}
}
// ----
// 创建 Kafka 监听器来消费来自不同集群的消息
@Service
public class KafkaConsumers {
@KafkaListener(topics = "topic1", containerFactory = "kafkaListenerContainerFactory1")
public void listenCluster1(String message) {
System.out.println("Received from cluster 1: " + message);
}
@KafkaListener(topics = "topic2", containerFactory = "kafkaListenerContainerFactory2")
public void listenCluster2(String message) {
System.out.println("Received from cluster 2: " + message);
}
}

对于更复杂的场景，例如需要连接多个Kafka集群或者动态地控制消息监听程序的启动与停止，这种硬编码方式将不再适用。
在处理这个需求时，我思考了一种方法，即通过在数据库中维护一个表来定义Kafka集群的地址、需要监听的topic以及监听者的配置。通过API接口，我们可以动态地添加或移除监听程序，并控制它们的启动和停止。如果能实现这样的功能，就可以避免重新发布服务，同时还可以通过一个后台管理页面来控制程序监听消费哪个Kafka集群的哪个Topic，并可以动态指定监听消费程序的启动和停止。

为了实现这样的功能，我们首先需要对Spring Kafka的运行机制以及其中一些主要的类的概念有一定的了解。

2. 简单的消费程序配置

如果你不是第一次接触 Spring Kafka 的使用，这段内容可以跳过
关于 SpringBoot 对 Apache Kafka 的支持，可以参阅官方文档
下面是大体的流程：

1. 在 application.yml 进行 kafka 相关的配置，如下所示：

   spring:
   kafka:
   consumer:
   # 消费者组ID
   group-id: demo1
   # 开启自动提交offset
   enable-auto-commit: true
   # 单次调用poll()操作时能拉取的最大消息数量
   max-poll-records: 100
   # 自动提交offset的时间间隔，单位毫秒
   auto-commit-interval: 5000
   # 键的反序列化方式
   key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
   # 值的反序列化方式
   value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
   # 消费者如何对待Kafka中不存在的offset或null的offset
   auto-offset-reset: earliest
   listener:
   # 消费者并发数，即并发消费线程的数量
   concurrency: 1
   # poll()调用时的超时时间，单位毫秒
   poll-timeout: 1500
   # Kafka集群的地址
   bootstrap-servers: localhost:9092
   

   Note:
   spring.kafka.listener.concurrency 参数的设置与 Kafka topic 的 partition 数量的关系非常重要，它决定了并发消费消息的能力。这里解释三种情况：并发数大于 partition 数、等于 partition 数、以及小于 partition 数的效果

   1. 并发数大于 Partition 数：
      当 spring.kafka.listener.concurrency 设置的值大于 topic 的 partition 数量时，由于 Kafka 的每个 partition 只能由一个消费者线程来处理。这意味着实际并发线程的数量仍然受限于 partition 的数量。
   2. 并发数等于 Partition 数：
      这是最理想的配置，每个消费者线程恰好对应一个 partition。这样可以最大化利用所有的 partition，每个 partition 都有一个消费者线程在并发地处理，从而实现最高效的消息处理速度。在这种配置下，消费者的资源被完全利用，没有闲置的消费者线程。
   3. 并发数小于 Partition 数：
      当 spring.kafka.listener.concurrency 的值小于 topic 的 partition 数量时，每个消费者线程可能需要处理多个 partition 的消息。这种情况下，消费者线程的负载会增加，因为它们需要从多个 partition 中拉取并处理消息。这可能会导致处理速度降低，尤其是当消息量较大时，单个消费者线程可能会成为瓶颈。

   总结而言，设置 spring.kafka.listener.concurrency 时，最佳实践是将其值设置为等于或略高于 partition 的数量，以避免有消费者线程空闲而浪费资源，同时又能保证所有 partition 都有足够的线程进行处理。调整并发度和 partition 数量的比例是优化 Kafka 消费性能的关键步骤。

2. 编写组件并在消费程序上添加 @KafkaListener 组件，如下所示：

   @Slf4j
   @Component
   public class SimpleConsumer {
   @KafkaListener(topics = "test", groupId = "consumer01", batch = "true")
   public void consume01(String message) {
   log.info("consumer01: {}", message);
   }
   @KafkaListener(topics = "test", groupId = "consumer02", batch = "true")
   public void consume02(List<String> messages) {
   log.info("consumer02, count: {}, message: {}", messages.size(), messages);
   }
   @KafkaListener(topics = "test", groupId = "consumer03", batch = "true")
   public void consume03(List<ConsumerRecord<String, String>> records) {
   log.info("consumer03, count: {}, message:{}", records.size(), records);
   }
   }
   

在上面的例子中，我们分别有 3 个消费组 consumer01、consumer02、consumer03 来监听消费 “test” 这个 topic，启动项目后，我们向 “test’ topic 里发送 10 条数据，内容如下：

观察程序输出如下所示：

可以看到：

• consumer01: 接收批量数据的时候将数据按 “,” 号进行了分割
• consumer02: 接收到了消息的集合数据，但无法获取消息的 offset 等信息
• consumer03: 接收到了消息的集合数据，并可以获取到消息的 offset 等信息

从上面的结果来看，如果是批量数据消费的话，建议使用第 3 种方法进行接收数据，这样不仅可以获取到消息还可以获取该条消息的 offset 等信息。

样例代码： http://github.com/lt5227/example_code/tree/main/spring_kafka_example

3. Spring Kafka 主要的相关类的说明

1. KafkaTemplate
   作用：KafkaTemplate 是 Spring Kafka 中用于生产消息的主要类，类似于 Spring JMS 的 JmsTemplate。它封装了 Kafka 的生产者客户端，使得发送消息到 Kafka 变得简单。

2. KafkaListener
   作用：@KafkaListener注解用于标记方法以便作为 Kafka 消息的消费者。这使得监听 Kafka topics 变得非常简单。可以在单个方法上配置多个 topics 或使用 pattern 匹配多个 topics。

3. KafkaListenerEndpointRegistry
   作用：KafkaListenerEndpointRegistry 是一个管理 Kafka 监听容器的注册中心。它可以用来动态地添加、查询和删除监听容器。此外，它还支持启动和停止所有或单个监听容器。

4. MessageListenerContainer
   作用：MessageListenerContainer 是一个用于封装 Kafka 消费者行为的接口，它的实现类（如 ConcurrentMessageListenerContainer 和 KafkaMessageListenerContainer）提供了具体的消费者配置和消息处理。

   通过 KafkaListenerEndpointRegistry 获取特定的 MessageListenerContainer。
   调用 start(), stop(), 或 pause() 方法来控制消息消费的行为。

5. AbstractKafkaListenerEndpoint
   作用：AbstractKafkaListenerEndpoint 包括 SimpleKafkaListenerEndpoint 和 MethodKafkaListenerEndpoint 是定义 Kafka 消息监听器细节（如 topic, partition, filter等）的基础类。

   使用这些类在运行时创建和配置新的监听器端点。将端点注册到 KafkaListenerEndpointRegistry。

6. KafkaListenerContainerFactory
   作用：KafkaListenerContainerFactory 用于创建 MessageListenerContainer。它定义了容器的配置，如并发数、轮询超时和自动启动等。

   配置具体的工厂来创建具有特定特性的消费者容器。
   通常与 @KafkaListener 注解结合使用，也可以用于编程创建监听器。

4. @KafkaListener 注解的加载执行流程解析

@KafkaListener 注解是 Spring Kafka 提供的核心功能，用于将方法标记为 Kafka 消息的监听器。当 Spring 应用启动时，KafkaListenerAnnotationBeanPostProcessor 会扫描并解析带有 @KafkaListener 的方法，并创建相应的 KafkaListenerEndpoint 实例。这些端点包含了监听所需的所有配置信息，如主题、分区和过滤器等。接着，KafkaListenerEndpointRegistrar 根据这些端点信息，结合 KafkaListenerContainerFactory 创建并管理 MessageListenerContainer，这些容器负责实际与 Kafka 交互，进行消息的接收和处理。

下面是整个过程的详细的流程：

1. 注解解析
   当 Spring 应用启动时，Spring 的扫描机制会识别包含 @KafkaListener 注解的方法。这一过程主要由 KafkaListenerAnnotationBeanPostProcessor 类处理，它是一个 Spring Bean 后处理器，专门用来处理 Kafka 监听器注解。
   当我们的项目中添加了 spring-kafka 依赖后，启动项目后 KafkaListenerAnnotationBeanPostProcessor 这个类 spring 会自动的注册，原因可以参考：KafkaListenerEndpointRegistry 隐式注册分析 一文。

2. 端点注册
   一旦 @KafkaListener 注解被识别，KafkaListenerAnnotationBeanPostProcessor 将为每个注解创建一个对应的监听器端点（KafkaListenerEndpoint 实例）。这个端点包括所有必要的信息，如主题（topics）、分区（partitions）和过滤器（filter），这些信息都是从注解的属性中提取的。详细的代码如下所示：

   /*
   * 代码节选自：spring-kafka:3.1.4 KafkaListenerAnnotationBeanPostProcessor:366 
   */ 
   @Override
   public Object postProcessAfterInitialization(final Object bean, final String beanName) throws BeansException {
   // 检查当前bean是否已经被确定为没有Kafka监听器注解
   if (!this.nonAnnotatedClasses.contains(bean.getClass())) {
   // 获取目标类，考虑可能的AOP代理
   Class<?> targetClass = AopUtils.getTargetClass(bean);
   // 在类级别查找@KafkaListener注解
   Collection<KafkaListener> classLevelListeners = findListenerAnnotations(targetClass);
   // 确定是否存在类级别的监听器
   final boolean hasClassLevelListeners = !classLevelListeners.isEmpty();
   // 存储可能需要处理的多个方法
   final List<Method> multiMethods = new ArrayList<>();
   // 选择带有@KafkaListener注解的方法
   Map<Method, Set<KafkaListener>> annotatedMethods = MethodIntrospector.selectMethods(targetClass,
   (MethodIntrospector.MetadataLookup<Set<KafkaListener>>) method -> {
   // 查找方法上的@KafkaListener注解
   Set<KafkaListener> listenerMethods = findListenerAnnotations(method);
   // 如果找到注解，则返回注解，否则返回null
   return (!listenerMethods.isEmpty() ? listenerMethods : null);
   });
   // 如果存在类级监听器，找出所有带@KafkaHandler注解的方法
   if (hasClassLevelListeners) {
   Set<Method> methodsWithHandler = MethodIntrospector.selectMethods(targetClass,
   (ReflectionUtils.MethodFilter) method ->
   AnnotationUtils.findAnnotation(method, KafkaHandler.class) != null);
   // 将找到的方法添加到multiMethods列表
   multiMethods.addAll(methodsWithHandler);
   }
   // 如果没有找到任何注解方法，并且没有类级监听器
   if (annotatedMethods.isEmpty() && !hasClassLevelListeners) {
   // 将当前类标记为非注解类，避免未来重复检查
   this.nonAnnotatedClasses.add(bean.getClass());
   // 记录没有找到@KafkaListener的跟踪信息
   this.logger.trace(() -> "No @KafkaListener annotations found on bean type: " + bean.getClass());
   }
   else {
   // 存在注解方法，遍历这些方法
   for (Map.Entry<Method, Set<KafkaListener>> entry : annotatedMethods.entrySet()) {
   Method method = entry.getKey();
   for (KafkaListener listener : entry.getValue()) {
   // 处理每一个@KafkaListener注解
   processKafkaListener(listener, method, bean, beanName);
   }
   }
   // 调试日志，记录处理的@KafkaListener方法数量
   this.logger.debug(() -> annotatedMethods.size() + " @KafkaListener methods processed on bean '"
   + beanName + "': " + annotatedMethods);
   }
   // 如果存在类级监听器，处理多方法监听器
   if (hasClassLevelListeners) {
   processMultiMethodListeners(classLevelListeners, multiMethods, bean, beanName);
   }
   }
   // 返回处理后的bean
   return bean;
   }
   

   方法上如果有 @KafkaListener 这个注解在上面的代码中可以看到其会执行如下的方法：

   // 代码节选自：spring-kafka:3.1.4 KafkaListenerAnnotationBeanPostProcessor:473
   protected synchronized void processKafkaListener(KafkaListener kafkaListener, Method method, Object bean,
   String beanName) {
   // 检查提供的方法是否为代理方法，如果是，获取原始方法
   Method methodToUse = checkProxy(method, bean);
   // 创建一个方法级别的 Kafka 监听器端点
   MethodKafkaListenerEndpoint<K, V> endpoint = new MethodKafkaListenerEndpoint<>();
   // 设置监听器端点的方法为检查后的方法
   endpoint.setMethod(methodToUse);
   // 从注解中获取 bean 引用，通常用于多实例bean的场景
   String beanRef = kafkaListener.beanRef();
   // 将当前 bean 添加到监听作用域中
   this.listenerScope.addListener(beanRef, bean);
   // 为端点设置唯一标识符
   endpoint.setId(getEndpointId(kafkaListener));
   // 解析注解中配置的主题
   String[] topics = resolveTopics(kafkaListener);
   // 解析注解中配置的主题分区
   TopicPartitionOffset[] tps = resolveTopicPartitions(kafkaListener);
   /*
   * 处理主监听器和重试监听器，如果处理成功，则不继续后面的流程
   * 方法是判断方法上是否有 @RetryableTopic 注解，有则返回 true 并注册到 KafkaListenerEndpointRegistry
   */ 
   if (!processMainAndRetryListeners(kafkaListener, bean, beanName, methodToUse, endpoint, topics, tps)) {
   // 处理普通监听器，设置端点的其他属性并注册 (注册到KafkaListenerEndpointRegistry)
   processListener(endpoint, kafkaListener, bean, beanName, topics, tps);
   }
   // 移除之前添加到监听作用域中的 bean
   this.listenerScope.removeListener(beanRef);
   }
   // 代码节选自：spring-kafka:3.1.4 KafkaListenerAnnotationBeanPostProcessor:612
   protected void processListener(MethodKafkaListenerEndpoint<?, ?> endpoint, KafkaListener kafkaListener,
   Object bean, String beanName, String[] topics, TopicPartitionOffset[] tps) {
   // 将 @KafkaListener 注解的配置应用到 Kafka 监听端点
   processKafkaListenerAnnotation(endpoint, kafkaListener, bean, topics, tps);
   // 从 @KafkaListener 注解中解析出指定的容器工厂名称
   String containerFactory = resolve(kafkaListener.containerFactory());
   // 根据解析出的容器工厂名称获取实际的 KafkaListenerContainerFactory 实例
   KafkaListenerContainerFactory<?> listenerContainerFactory = resolveContainerFactory(kafkaListener,
   containerFactory, beanName);
   // 注册端点到 KafkaListenerEndpointRegistrar，以便创建对应的消息监听容器
   this.registrar.registerEndpoint(endpoint, listenerContainerFactory);
   }
   

3. 监听器容器的创建
   在上面的代码最后可以看到，端点注册使用的是 KafkaListenerEndpointRegistrar#registerEndpoint(KafkaListenerEndpoint endpoint, @Nullable KafkaListenerContainerFactory factory) 这个方法，其会根据 KafkaListenerContainerFactory 来创建一个 MessageListenerContainer。这个容器负责在运行时与 Kafka 服务器交互，包括连接管理、消息拉取等任务。
   代码流程如下：

   // 代码节选自：spring-kafka:3.1.4 KafkaListenerEndpointRegistrar:231
   public void registerEndpoint(KafkaListenerEndpoint endpoint, @Nullable KafkaListenerContainerFactory<?> factory) {
   // 确保提供的 endpoint 不为空
   Assert.notNull(endpoint, "Endpoint must be set");
   // 确保 endpoint 有一个非空的 ID
   Assert.hasText(endpoint.getId(), "Endpoint id must be set");
   // 创建一个新的 KafkaListenerEndpointDescriptor 实例，包含 endpoint 和可能为 null 的 factory
   // factory 可能为空，在创建容器之前，会进行解析
   KafkaListenerEndpointDescriptor descriptor = new KafkaListenerEndpointDescriptor(endpoint, factory);
   // 对 endpointDescriptors 列表进行同步操作，保证线程安全
   synchronized (this.endpointDescriptors) {
   // 如果 startImmediately 标志为 true，则注册并立即启动监听器容器（初始化程序此处为 false）
   if (this.startImmediately) {
   this.endpointRegistry.registerListenerContainer(descriptor.endpoint,
   resolveContainerFactory(descriptor), true);
   }
   // 如果 startImmediately 标志为 false，则将描述符添加到列表中，稍后启动
   else {
   this.endpointDescriptors.add(descriptor);
   }
   }
   }
   

   KafkaListenerEndpointRegistrar 是 Spring Kafka 框架中的一个核心类，用于注册和管理 Kafka 消费者监听器。它是 @EnableKafka 注解处理过程中使用的关键组件，负责将配置的 Kafka 监听器绑定到相应的消费者实例上。该类提供了一种机制，通过程序注册监听器端点，而不仅限于通过注解定义。
   该对象为 KafkaListenerAnnotationBeanPostProcessor 中的属性，如下所示：
   
   这里源码是直接 new 了一个 KafkaListenerEndpointRegistrar，在上面的代码块中，程序启动的过程中其 this.startImmediately 一定为 false：
   
   所以上面的代码只是将 KafkaListenerEndpointDescriptor (保存 KafkaListenerEndpoint 和 KafkaListenerContainerFactory 对象的类) 对象保存了起来，直到当 KafkaListenerAnnotationBeanPostProcessor 执行 afterSingletonsInstantiated() 方法时，其类中的 KafkaListenerEndpointRegistrar 被注入了 KafkaListenerEndpointRegistry 对象，并代码详情如下：

   // 代码节选自：spring-kafka:3.1.4 KafkaListenerAnnotationBeanPostProcessor:298
   @Override
   public void afterSingletonsInstantiated() {
   // 设置注册器的 BeanFactory
   this.registrar.setBeanFactory(this.beanFactory);
   // 如果 BeanFactory 是 ListableBeanFactory，检索所有 KafkaListenerConfigurer 实例
   if (this.beanFactory instanceof ListableBeanFactory lbf) {
   // 获取所有 KafkaListenerConfigurer 实例
   Map<String, KafkaListenerConfigurer> instances =
   lbf.getBeansOfType(KafkaListenerConfigurer.class);
   // 遍历所有配置器，并让它们配置 Kafka 监听器
   for (KafkaListenerConfigurer configurer : instances.values()) {
   configurer.configureKafkaListeners(this.registrar);
   }
   }
   // 检查注册器是否已经有一个 endpoint registry，如果没有，则进行设置
   if (this.registrar.getEndpointRegistry() == null) {
   if (this.endpointRegistry == null) {
   // 确保 BeanFactory 不为空，以便能通过它获取 endpoint registry
   Assert.state(this.beanFactory != null,
   "BeanFactory must be set to find endpoint registry by bean name");
   // 通过 Bean 名称从 BeanFactory 获取 KafkaListenerEndpointRegistry 实例
   this.endpointRegistry = this.beanFactory.getBean(
   KafkaListenerConfigUtils.KAFKA_LISTENER_ENDPOINT_REGISTRY_BEAN_NAME,
   KafkaListenerEndpointRegistry.class);
   }
   // 设置注册器的 endpoint registry
   /*
   * 此处将 KafkaListenerEndpointRegistry 对象注入到了 KafkaListenerEndpointRegistrar 中
   */
   this.registrar.setEndpointRegistry(this.endpointRegistry);
   }
   // 如果指定了默认的 container factory bean 名称，则设置它
   if (this.defaultContainerFactoryBeanName != null) {
   this.registrar.setContainerFactoryBeanName(this.defaultContainerFactoryBeanName);
   }
   // 获取并设置消息处理方法工厂
   MessageHandlerMethodFactory handlerMethodFactory = this.registrar.getMessageHandlerMethodFactory();
   if (handlerMethodFactory != null) {
   this.messageHandlerMethodFactory.setHandlerMethodFactory(handlerMethodFactory);
   }
   else {
   // 如果没有指定方法工厂，使用默认的格式化和转换服务
   addFormatters(this.messageHandlerMethodFactory.defaultFormattingConversionService);
   }
   /*
   * 初始化注册器，注册所有监听器
   */ 
   this.registrar.afterPropertiesSet();
   // 获取所有 ContainerGroupSequencer 实例，并初始化它们
   Map<String, ContainerGroupSequencer> sequencers =
   this.applicationContext.getBeansOfType(ContainerGroupSequencer.class, false, false);
   sequencers.values().forEach(ContainerGroupSequencer::initialize);
   }
   

   afterPropertiesSet 方法是 InitializingBean 接口的一部分，该接口由 Spring 框架提供。它用于在一个 bean 的所有属性被 Spring 容器设置之后，但在 bean 被使用之前，执行必要的初始化工作。
   调用时机

   • 属性设置之后: 在 Spring 的 bean 生命周期中，当一个 bean 被实例化后，Spring 容器将通过 setter 注入方法或通过构造函数注入方法注入依赖。一旦所有必要的属性都被设置（包括注入所有必需的依赖），afterPropertiesSet 方法就会被调用。
   • 自定义初始化逻辑之前: 这个方法允许开发者在 Spring 执行任何自定义初始化（比如通过 XML 配置或注解配置的 init-method）之前，加入自己的初始化逻辑。

   用途

   • 资源初始化: 用于开启资源，如数据库连接、网络连接、文件系统等。
   • 状态检查: 验证所有必要的属性是否被正确设置，以确保 bean 能正常工作。
   • 配置验证: 在 bean 开始执行其核心功能之前，验证配置的正确性。

   之后我们再看 KafkaListenerEndpointRegistrar 的 afterPropertiesSet() 方法:

   // 代码节选自：spring-kafka:3.1.4 KafkaListenerEndpointRegistrar:184
   @Override
   public void afterPropertiesSet() {
   // 调用注册所有端点的方法
   registerAllEndpoints();
   }
   protected void registerAllEndpoints() {
   // 锁定 endpointDescriptors 对象，保证线程安全
   synchronized (this.endpointDescriptors) {
   // 遍历所有预先配置的端点描述符
   for (KafkaListenerEndpointDescriptor descriptor : this.endpointDescriptors) {
   // 检查是否是 MultiMethodKafkaListenerEndpoint 类型的端点，并且如果设置了 validator，则应用它
   if (descriptor.endpoint instanceof MultiMethodKafkaListenerEndpoint<?, ?> mmkle
   && this.validator != null) {
   mmkle.setValidator(this.validator);
   }
   // 注册监听容器，使用解析后的容器工厂
   this.endpointRegistry.registerListenerContainer(
   descriptor.endpoint, resolveContainerFactory(descriptor));
   }
   // 设置 startImmediately 标志为 true
   this.startImmediately = true;
   }
   }
   

   程序在上面通过 registerListenerContainer 方法注册监听容器：

   // 代码节选自：spring-kafka:3.1.4 KafkaListenerEndpointRegistry:211
   public void registerListenerContainer(KafkaListenerEndpoint endpoint, KafkaListenerContainerFactory<?> factory,
   boolean startImmediately) {
   // 检查 endpoint 和 factory 是否为空
   Assert.notNull(endpoint, "Endpoint must not be null");
   Assert.notNull(factory, "Factory must not be null");
   // 获取 endpoint 的 ID 并确保它不为空
   String id = endpoint.getId();
   Assert.hasText(id, "Endpoint id must not be empty");
   // 锁定容器，以确保注册操作的线程安全
   this.containersLock.lock();
   try {
   // 检查是否已经存在具有相同 id 的监听器容器
   Assert.state(!this.listenerContainers.containsKey(id),
   "Another endpoint is already registered with id '" + id + "'");
   // **创建监听器容器** //
   MessageListenerContainer container = createListenerContainer(endpoint, factory);
   // 将新创建的容器添加到管理容器的映射中
   this.listenerContainers.put(id, container);
   // 获取 Spring 应用上下文
   ConfigurableApplicationContext appContext = this.applicationContext;
   // 获取 endpoint 的组名
   String groupName = endpoint.getGroup();
   // 如果组名存在并且应用上下文也存在
   if (StringUtils.hasText(groupName) && appContext != null) {
   List<MessageListenerContainer> containerGroup;
   ContainerGroup group;
   // 检查是否已存在这个组名的 bean
   if (appContext.containsBean(groupName)) { 
   // 如果存在，获取这个组的容器列表和组信息
   containerGroup = appContext.getBean(groupName, List.class);
   group = appContext.getBean(groupName + ".group", ContainerGroup.class);
   }
   else {
   // 如果不存在，创建新的容器组和组信息
   containerGroup = new ArrayList<MessageListenerContainer>();
   appContext.getBeanFactory().registerSingleton(groupName, containerGroup);
   group = new ContainerGroup(groupName);
   appContext.getBeanFactory().registerSingleton(groupName + ".group", group);
   }
   // 将新创建的容器添加到组中
   containerGroup.add(container);
   group.addContainers(container);
   }
   // 如果需要立即启动，则启动容器
   if (startImmediately) {
   startIfNecessary(container);
   }
   }
   finally {
   // 释放锁
   this.containersLock.unlock();
   }
   }
   // 代码节选自：spring-kafka:3.1.4 KafkaListenerEndpointRegistry:274
   protected MessageListenerContainer createListenerContainer(KafkaListenerEndpoint endpoint,
   KafkaListenerContainerFactory<?> factory) {
   // 检查 endpoint 是否为 MethodKafkaListenerEndpoint 类型
   if (endpoint instanceof MethodKafkaListenerEndpoint) {
   // 强制转换为 MethodKafkaListenerEndpoint 类型
   MethodKafkaListenerEndpoint<?, ?> mkle = (MethodKafkaListenerEndpoint<?, ?>) endpoint;
   // 获取 endpoint 关联的 bean 对象
   Object bean = mkle.getBean();
   // 如果 bean 是 EndpointHandlerMethod 类型
   if (bean instanceof EndpointHandlerMethod) {
   // 强制转换为 EndpointHandlerMethod 类型
   EndpointHandlerMethod ehm = (EndpointHandlerMethod) bean;
   // 更新 bean 对象为从应用上下文解析出的实际 bean
   ehm = new EndpointHandlerMethod(ehm.resolveBean(this.applicationContext), ehm.getMethodName());
   // 更新 MethodKafkaListenerEndpoint 的 bean 和 method
   mkle.setBean(ehm.resolveBean(this.applicationContext));
   mkle.setMethod(ehm.getMethod());
   }
   }
   // **使用工厂创建一个新的 MessageListenerContainer** //
   MessageListenerContainer listenerContainer = factory.createListenerContainer(endpoint);
   // 检查新创建的 listenerContainer 是否实现了 InitializingBean 接口
   if (listenerContainer instanceof InitializingBean) {
   try {
   // 初始化 listenerContainer
   ((InitializingBean) listenerContainer).afterPropertiesSet();
   }
   catch (Exception ex) {
   // 在初始化失败时抛出异常
   throw new BeanInitializationException("Failed to initialize message listener container", ex);
   }
   }
   // 获取容器的启动阶段
   int containerPhase = listenerContainer.getPhase();
   // 如果容器需要自动启动并且设置了自定义的启动阶段
   if (listenerContainer.isAutoStartup() &&
   containerPhase != AbstractMessageListenerContainer.DEFAULT_PHASE) {  // a custom phase value
   // 检查是否存在启动阶段的冲突
   if (this.phase != AbstractMessageListenerContainer.DEFAULT_PHASE && this.phase != containerPhase) {
   throw new IllegalStateException("Encountered phase mismatch between container "
   + "factory definitions: " + this.phase + " vs " + containerPhase);
   }
   // 更新 this.phase 为当前容器的启动阶段
   this.phase = listenerContainer.getPhase();
   }
   // 返回创建的 MessageListenerContainer
   return listenerContainer;
   }
   

4. 消息监听器的设置
   在 MessageListenerContainer 创建过程中，会设置一个消息监听器来接收消息。这个监听器是实际调用 @KafkaListener 标注的方法的回调对象。上面的代码中 MessageListenerContainer listenerContainer = factory.createListenerContainer(endpoint); 方法内容如下：

   // 代码节选自：spring-kafka:3.1.4 AbstractKafkaListenerContainerFactory:353
   @Override
   public C createListenerContainer(KafkaListenerEndpoint endpoint) {
   // 创建 Kafka 监听容器的实例
   C instance = createContainerInstance(endpoint);
   // JavaUtils.INSTANCE 是一个实用工具，这里使用它来链式调用设置方法，如果值非空则设置
   JavaUtils.INSTANCE
   .acceptIfNotNull(endpoint.getId(), instance::setBeanName)
   .acceptIfNotNull(endpoint.getMainListenerId(), instance::setMainListenerId);
   // 检查 endpoint 是否为 AbstractKafkaListenerEndpoint 类型
   if (endpoint instanceof AbstractKafkaListenerEndpoint) {
   // 如果是，对该 endpoint 进行额外的配置
   configureEndpoint((AbstractKafkaListenerEndpoint<K, V>) endpoint);
   }
   // 根据 endpoint 是否配置为批量监听器来决定使用哪种消息转换器
   if (Boolean.TRUE.equals(endpoint.getBatchListener())) {
   // 如果是批量监听器，使用 batchMessageConverter 进行设置
   endpoint.setupListenerContainer(instance, this.batchMessageConverter);
   }
   else {
   // 如果不是批量监听器，使用 recordMessageConverter 进行设置
   endpoint.setupListenerContainer(instance, this.recordMessageConverter);
   }
   // 初始化监听容器
   initializeContainer(instance, endpoint);
   // 对监听容器进行自定义配置
   customizeContainer(instance, endpoint);
   // 返回配置好的监听容器实例
   return instance;
   }
   

5. 容器的初始化和启动
   一旦 MessageListenerContainer 配置完成，它将被初始化并启动。这个过程中，容器会根据配置连接到 Kafka 服务器，订阅相应的主题，并开始监听消息。
   启动的位置如下所示：

   // 代码节选自：spring-kafka:3.1.4 KafkaListenerEndpointRegistry:333
   public void start() {
   for (MessageListenerContainer listenerContainer : getListenerContainers()) {
   startIfNecessary(listenerContainer);
   }
   this.running = true;
   }
   // 代码节选自：spring-kafka:3.1.4 KafkaListenerEndpointRegistry:388
   /**
   * Start the specified {@link MessageListenerContainer} if it should be started
   * on startup.
   * @param listenerContainer the listener container to start.
   * @see MessageListenerContainer#isAutoStartup()
   */
   private void startIfNecessary(MessageListenerContainer listenerContainer) {
   if ((this.contextRefreshed && this.alwaysStartAfterRefresh) || listenerContainer.isAutoStartup()) {
   listenerContainer.start();
   }
   }
   

   由于 KafkaListenerEndpointRegistry 实现了 SmartLifecycle 接口的 start() 方法，对于实现 SmartLifecycle 的组件，Spring 容器会在刷新应用上下文（即初始化所有单例 bean 之后）时根据 isAutoStartup() 方法的返回值决定是否自动调用 start() 方法（如果 @KafkaListener 配置了 autoStartup = “false” 则 isAutoStartup() 方法返回 false）。

   // 代码节选自：spring-kafka:3.1.4 AbstractMessageListenerContainer:503
   @Override
   public final void start() {
   checkGroupId();
   this.lifecycleLock.lock();
   try {
   if (!isRunning()) {
   Assert.state(this.containerProperties.getMessageListener() instanceof GenericMessageListener,
   () -> "A " + GenericMessageListener.class.getName() + " implementation must be provided");
   doStart();
   }
   }
   finally {
   this.lifecycleLock.unlock();
   }
   }
   // 代码节选自：spring-kafka:3.1.4 ConcurrentMessageListenerContainer:235
   @Override
   protected void doStart() {
   // 检查容器是否已经在运行，只在未运行时启动
   if (!isRunning()) {
   // 检查是否已配置监听的主题
   checkTopics();
   // 获取容器配置属性
   ContainerProperties containerProperties = getContainerProperties();
   // 获取配置的主题分区
   TopicPartitionOffset[] topicPartitions = containerProperties.getTopicPartitions();
   // 检查并发级别是否超过了提供的分区数，如果超过，则警告并调整并发级别
   if (topicPartitions != null && this.concurrency > topicPartitions.length) {
   this.logger.warn(() -> "When specific partitions are provided, the concurrency must be less than or "
   + "equal to the number of partitions; reduced from " + this.concurrency + " to "
   + topicPartitions.length);
   // 注意这里，强制将并发数改成最大分数，在设置消费并发时，不用担心分区数量并发超过
   this.concurrency = topicPartitions.length;
   }
   // 设置容器为运行状态
   setRunning(true);
   // 根据配置的并发级别创建并启动子容器
   for (int i = 0; i < this.concurrency; i++) {
   // 构造每个子容器
   KafkaMessageListenerContainer<K, V> container =
   constructContainer(containerProperties, topicPartitions, i);
   // 配置子容器
   configureChildContainer(i, container);
   // 如果主容器处于暂停状态，则暂停子容器
   if (isPaused()) {
   container.pause();
   }
   // 启动子容器
   container.start();
   // 将子容器添加到容器列表中
   this.containers.add(container);
   }
   }
   }
   

   上面的代码可以看出如果我们将 spring.kafka.listener.concurrency 配置的值设置的大于 topicPartitions 的值程序会打印一个警告并将 concurrency 强制设置成 topicPartitions 的数量。KafkaMessageListenerContainer 和 ConcurrentMessageListenerContainer 都继承 AbstractMessageListenerContainer 这个类，所以它的 start() 方法实际也是调用的 KafkaMessageListenerContainer 重写的 doStart() 方法，如下所示：

   // 代码节选自：spring-kafka:3.1.4 KafkaMessageListenerContainer:364
   @Override
   protected void doStart() {
   // 检查容器是否已经在运行，如果是，直接返回
   if (isRunning()) {
   return;
   }
   // 如果 clientIdSuffix 为空，意味着这是一个独立容器，检查配置的主题
   if (this.clientIdSuffix == null) {
   checkTopics();
   }
   // 获取容器的属性
   ContainerProperties containerProperties = getContainerProperties();
   // 检查确认模式是否合法
   checkAckMode(containerProperties);
   // 获取消息监听器对象
   Object messageListener = containerProperties.getMessageListener();
   // 获取或创建用于消息消费者的任务执行器
   AsyncTaskExecutor consumerExecutor = containerProperties.getListenerTaskExecutor();
   if (consumerExecutor == null) {
   consumerExecutor = new SimpleAsyncTaskExecutor(
   (getBeanName() == null ? "" : getBeanName()) + "-C-");
   containerProperties.setListenerTaskExecutor(consumerExecutor);
   }
   // 转换消息监听器为 GenericMessageListener 类型
   GenericMessageListener<?> listener = (GenericMessageListener<?>) messageListener;
   // 确定监听器的类型（比如是否是批量监听器）
   ListenerType listenerType = determineListenerType(listener);
   // 初始化观测注册表，默认为 NOOP（不操作）
   ObservationRegistry observationRegistry = ObservationRegistry.NOOP;
   ApplicationContext applicationContext = getApplicationContext();
   // 如果应用上下文非空且容器属性中启用了观测功能
   if (applicationContext != null && containerProperties.isObservationEnabled()) {
   ObjectProvider<ObservationRegistry> registry =
   applicationContext.getBeanProvider(ObservationRegistry.class);
   ObservationRegistry reg = registry.getIfUnique();
   if (reg != null) {
   observationRegistry = reg;
   }
   }
   // 创建监听消费者
   this.listenerConsumer = new ListenerConsumer(listener, listenerType, observationRegistry);
   // 设置容器为运行状态
   setRunning(true);
   // 初始化启动倒计时锁
   this.startLatch = new CountDownLatch(1);
   // 提交监听消费者到任务执行器，并获取将来的结果
   this.listenerConsumerFuture = consumerExecutor.submitCompletable(this.listenerConsumer);
   try {
   // 等待消费者启动，超时时间从容器属性中获取
   if (!this.startLatch.await(containerProperties.getConsumerStartTimeout().toMillis(),
   TimeUnit.MILLISECONDS)) {
   // 如果消费者线程启动失败，记录错误日志
   this.logger.error("Consumer thread failed to start - does the configured task executor "
   + "have enough threads to support all containers and concurrency?");
   // 发布启动失败的事件
   publishConsumerFailedToStart();
   }
   }
   catch (@SuppressWarnings("unused") InterruptedException e) {
   // 如果在等待过程中被中断，重新设置中断状态
   Thread.currentThread().interrupt();
   }
   }
   

   上面代码中的 ListenerConsumer ，这个类实现了 Runnable 接口(SchedulingAwareRunnable 继承了 Runnable)并重写了 run 方法，如下图所示：
   
   ListenerConsumer 是 Spring Kafka 中的核心类，负责封装 Kafka 消费者的关键操作，包括从 Kafka 队列拉取消息、将消息派发到相应的监听器（如通过 @KafkaListener 注解定义的方法）、管理消息的偏移量提交（支持自动和手动模式），以及处理消息消费过程中的错误。这里对于消息的处理流程就比较繁琐了，这里就不做过多的赘述，感兴趣的可以自己 Debug 调试看看。对于上面的流程我这里附上我看源码的主要的断点：
   

5. 动态监听消费订阅的设计与实现

在详细的了解了上面的关于 @KafkaListener 的执行原理后，我们就可以初步进行设计。

完整的项目 Demo 已上传至 Github 地址：http://github.com/lt5227/example_code/tree/main/spring_kafka_example
可以自行下载下来后进行查看
该样例项目集成了 Knife4J 和 Liquibase，数据库使用 MySQL
SpingBoot：3.2.5
JDK：21
启动项目只需要在 application.yml 修改数据库的连接信息，并创建一个空的数据库，项目启动后会自动创建表结构和插入 Demo 数据，样例代码实现了动态注册和接口控制启停消费程序的样例，大家可以进行参考结合到自己的项目中。
访问接口文档地址：http://localhost:9898/doc.html

首先我们先在 mysql 中建一张表，用来维护我们动态的配置信息，表如下所示：

之后我们可以在项目中定义一个组件，当服务启动后该组件读取数据库中的配置初始化消费程序，大致代码如下：

@Component
public class KafkaConfig {
// 注入 Kafka 消费者配置服务
private final KafkaConsumerConfigService kafkaConsumerConfigService;
// 注入 Kafka 监听器端点注册表
private final KafkaListenerEndpointRegistry registry;
// 注入 Kafka 监听器注解处理器
private final KafkaListenerAnnotationBeanPostProcessor<String, String> postProcessor;
// 存储 Kafka 消费者工厂的映射，使用并发哈希映射保证线程安全
@Getter
private Map<String, DefaultKafkaConsumerFactory<String, String>> consumerFactoryMap = new ConcurrentHashMap<>();
/**
* 构造函数注入所需的组件
* @param registry Kafka 监听器端点注册表
* @param postProcessor Kafka 监听器注解处理器
* @param kafkaConsumerConfigService Kafka 消费者配置服务
*/
public KafkaConfig(KafkaListenerEndpointRegistry registry,
KafkaListenerAnnotationBeanPostProcessor postProcessor,
KafkaConsumerConfigService kafkaConsumerConfigService) {
this.registry = registry;
this.postProcessor = postProcessor;
this.kafkaConsumerConfigService = kafkaConsumerConfigService;
}
/**
* 使用 @PostConstruct 注解确保此方法在依赖注入完成后自动执行
*/
@PostConstruct
@SneakyThrows
public void init() {
// 查询所有 Kafka 消费者配置
List<KafkaConsumerConfig> kafkaConsumerConfigs = kafkaConsumerConfigService.findAll();
// 获取消息处理方法工厂
MessageHandlerMethodFactory methodFactory = postProcessor.getMessageHandlerMethodFactory();
for (KafkaConsumerConfig kafkaConsumerConfig : kafkaConsumerConfigs) {
// 获取 Kafka broker 地址
String kafkaBroker = kafkaConsumerConfig.getKafkaBroker();
// 如果工厂映射中尚未有此 broker 的工厂，创建一个
if (!consumerFactoryMap.containsKey(kafkaBroker)) {
// 获取 Kafka 配置，如果为空则使用一个新的 JSONObject
JSONObject props = Optional.ofNullable(kafkaConsumerConfig.getKafkaConfig()).orElse(new JSONObject());
// 设置 Kafka 的基本连接配置
props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, kafkaBroker);
props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
// 创建并存储 Kafka 消费者工厂
DefaultKafkaConsumerFactory<String, String> consumerFactory = new DefaultKafkaConsumerFactory<>(props);
consumerFactoryMap.put(kafkaBroker, consumerFactory);
}
// 从映射中获取 Kafka 消费者工厂
DefaultKafkaConsumerFactory<String, String> consumerFactory = consumerFactoryMap.get(kafkaBroker);
// 创建 Kafka 监听器容器工厂
ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
factory.setConsumerFactory(consumerFactory);
// 设置并发量
factory.setConcurrency(kafkaConsumerConfig.getConcurrency());
// 创建方法级 Kafka 监听器端点
MethodKafkaListenerEndpoint<String, String> endpoint = new MethodKafkaListenerEndpoint<>();
// 解析方法字符串为类和方法的引用
ClassMethodArgs classMethodArgs = ClassMethodArgs.parseMethod(kafkaConsumerConfig.getBeanMethod());
Class<? extends DynamicConsumer> clazz = (Class<? extends DynamicConsumer>) Class.forName(classMethodArgs.getClassName());
// 创建类实例
Constructor<?> constructor = clazz.getDeclaredConstructor(long.class);
endpoint.setBean(constructor.newInstance(kafkaConsumerConfig.getId()));
// 设置方法
Method method = ReflectionUtils.findMethod(clazz, classMethodArgs.getMethod(), classMethodArgs.getArgsClasses());
endpoint.setMethod(method);
// 设置消息处理方法工厂
endpoint.setMessageHandlerMethodFactory(methodFactory);
// 设置端点 ID 和组 ID
endpoint.setId("DynamicConsumer-" + kafkaConsumerConfig.getId());
endpoint.setGroupId(kafkaConsumerConfig.getKafkaGroupId());
// 设置监听的主题
endpoint.setTopics(kafkaConsumerConfig.getKafkaTopic());
// 设置端点的并发量
endpoint.setConcurrency(kafkaConsumerConfig.getConcurrency());
// 设置为批处理监听器
endpoint.setBatchListener(true);
// 注册监听器容器
registry.registerListenerContainer(endpoint, factory, false);
}
// 启动所有注册的监听器容器
registry.start();
}
}

数据库中有如下数据：

[
{
"id": 1,
"kafka_broker": "127.0.0.1:9092",
"kafka_topic": "dynamic_topic",
"kafka_group_id": "dynamic_group1",
"topic_offset": null,
"concurrency": 1,
"bean_method": "com.stackstone.example.spring.kafka.consumer.DemoDynamicConsumer#consumeMessage01(java.util.List)",
"kafka_config": {
"max.poll.records": 10,
"auto.offset.reset": "earliest",
"auto.commit.interval.ms": 5000
},
"run_status": 0
}
]

项目启动后，程序读取查询到上面的数据后动态注册了监听器，其中 kafka_config 可以根据自己的需求进行配置的调整，项目启动后监听器自动消费每次消费完成后会自动的更新数据库中 topic 的消费 offset（这里可以根据自己的需求调整）

消费程序如下所示：

@Slf4j
public class DemoDynamicConsumer extends DynamicConsumer {
public DemoDynamicConsumer(long kafkaConsumerConfigId) {
super(kafkaConsumerConfigId);
}
public void consumeMessage01(@Payload List<ConsumerRecord<String, String>> consumerRecords) {
log.info("consumer01 received message count:{}", consumerRecords.size());
processMessage(consumerRecords);
}
private void processMessage(List<ConsumerRecord<String, String>> consumerRecords) {
Map<TopicPartition, Long> seekConfiguration = new HashMap<>();
for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
log.info("message content: {}", consumerRecord);
updateTopicPartitionOffset(consumerRecord, seekConfiguration);
}
KafkaConsumerConfigService kafkaConsumerConfigService = SpringUtil.getBean(KafkaConsumerConfigService.class);
seekConfiguration.forEach((topicPartition, offset) -> {
kafkaConsumerConfigService.recordKafkaOffset(kafkaConsumerConfigId, topicPartition.partition(), offset);
});
}
private void updateTopicPartitionOffset(ConsumerRecord<String, String> consumerRecord, Map<TopicPartition, Long> seekConfiguration) {
String topic = consumerRecord.topic();
int partition = consumerRecord.partition();
TopicPartition topicPartition = new TopicPartition(topic, partition);
Long offset = seekConfiguration.get(topicPartition);
if (offset == null) {
seekConfiguration.put(topicPartition, consumerRecord.offset());
} else {
seekConfiguration.put(topicPartition, Math.max(offset, consumerRecord.offset()));
}
}
}

由于 demo 样例中每次消费完数据都会更新 offset 到数据库中，此处需要将数据库中数据的主键 id 传递到这个类中，并且在每次启动的时候需要读取数据库中的 offset 进行 seek 操作，所以中间定义了一个 DynamicConsumer 这个类，它实现了 ConsumerSeekAware 接口。这个接口用于当 Kafka 消费者的分区被分配后，允许消费者在指定的偏移量(offset)处开始消费消息。：

public class DynamicConsumer implements ConsumerSeekAware {
// 成员变量，存储 Kafka 消费者配置的 ID
protected long kafkaConsumerConfigId;
// 构造函数，初始化 kafkaConsumerConfigId
public DynamicConsumer(long kafkaConsumerConfigId) {
this.kafkaConsumerConfigId = kafkaConsumerConfigId;
}
// 当分区被分配给这个消费者时，此方法被调用
@Override
public void onPartitionsAssigned(Map<TopicPartition, Long> assignments, ConsumerSeekCallback callback) {
// 从 Spring 容器中获取 KafkaConsumerConfigService 实例
KafkaConsumerConfigService kafkaConsumerConfigService = SpringUtil.getBean(KafkaConsumerConfigService.class);
// 通过服务获取 Kafka 消费者的偏移量配置
JSONObject kafkaOffsetJson = kafkaConsumerConfigService.getKafkaOffset(kafkaConsumerConfigId);
// 遍历分配给消费者的所有分区
assignments.keySet().forEach(partition -> {
// 从 JSON 对象中获取对应分区的偏移量
Long offset = kafkaOffsetJson.getLong(partition.topic() + "$" + partition.partition());
// 如果没有获取到偏移量，则默认从 0 开始消费
if (offset == null) {
offset = 0L;
}
// 使用回调设置消费的起始偏移量
callback.seek(partition.topic(), partition.partition(), offset);
});
}
}

关于启停消费程序，我们编写控制层代码如下：

	// 控制层部分代码
@GetMapping("/stopTest")
@Operation(summary = "停止消费程序",description = "停止消费程序")
public String testStop(Long id) {
kafkaConsumerConfigService.stopConsumer(id);
return "success";
}
@GetMapping("/startTest")
@Operation(summary = "开启消费程序", description = "开启消费程序")
public String testStart(Long id) {
kafkaConsumerConfigService.startConsumer(id);
return "success";
}

业务层代码如下：

// 业务层代码
@Service
public class KafkaConsumerConfigService {
// 注入Kafka监听器端点注册表，用于管理Kafka消费者容器
private final KafkaListenerEndpointRegistry registry;
// 构造函数注入Kafka配置存储库和Kafka监听器端点注册表
public KafkaConsumerConfigServiceImpl(KafkaConfigRepository kafkaConfigRepository,
KafkaListenerEndpointRegistry registry) {
this.registry = registry;
}
// 停止特定ID的Kafka消费者
public void stopConsumer(Long id) {
// 通过ID查找Kafka消费者配置，如果找不到则抛出异常
KafkaConsumerConfig kafkaConsumerConfig = kafkaConfigRepository.findById(id).orElseThrow();
// 构造消费者容器的ID
String containerId = "DynamicConsumer-" + kafkaConsumerConfig.getId();
// 从注册表中获取对应的消费者容器
MessageListenerContainer container = registry.getListenerContainer(containerId);
// 如果容器存在，则停止容器
if (container != null) {
container.stop();
}
}
// 启动特定ID的Kafka消费者
public void startConsumer(Long id) {
// 通过ID查找Kafka消费者配置，如果找不到则抛出异常
KafkaConsumerConfig kafkaConsumerConfig = kafkaConfigRepository.findById(id).orElseThrow();
// 构造消费者容器的ID
String containerId = "DynamicConsumer-" + kafkaConsumerConfig.getId();
// 从注册表中获取对应的消费者容器
MessageListenerContainer container = registry.getListenerContainer(containerId);
// 如果容器存在，则启动容器
if (container != null) {
container.start();
}
}
}

之后我们请求接口：

• 停止监听消费：
  
  请求成功控制台打印：
  

• 启动监听消费：
  
  请求成果控制台打印：
  
  并且启动的 Consumer 会读取数据库的 offset 后 seek 后进行消费。