了解Spring Cloud Stream Kafka和Spring重试

Question

我有一个使用Kafka活页夹的Spring Cloud Stream项目，我试图理解并最终定制Cloud Stream使用的RetryTemplate。

我没有找到很多有关其工作原理的文档，但是我所阅读的内容使我得出以下假设：

• Cloud Stream默认配置并启用Spring Retry，包括默认重试和退避策略。
• 默认情况下，@StreamListener中任何未捕获的异常都会触发Spring Retry
• Cloud Stream将以某种方式跟踪每条消息的RetryContext信息（如何？我不确定）

这些假设正确吗？

现在，在我的应用程序中，我有一种模式，其中某些消息可以立即处理，但是其他消息必须推迟以备稍后再试（使用指数补偿等）。

我应该抛出一个异常，导致Spring Cloud Stream在绑定器层重试这些消息，还是自己实施重试并跟踪自己的重试上下文？

如果我应该依靠Cloud Stream的重试设置，那么应该如何自定义退避策略等？

Answer 1

default retry configuration尝试3次，初始延迟为1秒，乘数为2.0，最大延迟为10秒。

默认情况下，使用无状态重试，这意味着重试在内存中。

poll()返回的所有记录的所有重试的总延迟不得超过max.poll.interval.ms。

[使用适用于Apache Kafka的现代版Spring（由活页夹使用）；最好禁用联编程序重试（maxAttempts=1）并使用配置了适当SeekToCurrentErrorHandler的BackOff。

您可以通过ListenerContainerCustomizer<AbstractMessageListenerContainer<?, ?>>和@Bean一起设置错误处理程序。

这避免了上述问题，并且仅一条记录的最大延迟间隔必须小于return container -> container.setErrorHandler(handler)。

您还可以分类哪些异常是可重试的，哪些不是可以重试的，以及配置在重试用尽后调用的死信恢复器。

请参见max.poll.interval.ms。