Spring for Apache Kafka 2.4 Release Candidate 是 Spring 框架中与 Apache Kafka 集成的一个版本

Spring for Apache Kafka 2.4 Release Candidate 是 Spring 框架中与 Apache Kafka 集成的一个版本。这个版本主要提供了一些新特性、改进和修复，以增强开发者在使用 Kafka 时的体验。

新特性

事务支持：引入了对 Kafka 事务的支持，使得在分布式系统中处理消息的可靠性得到了提升。
改进的消息监听器：增强了消息监听器的功能，包括更灵活的错误处理机制和更好的性能优化。
配置简化：通过引入新的注解和配置类，简化了 Kafka 客户端的配置过程。

改进

性能优化：针对 Kafka 客户端的性能进行了多方面的优化，包括减少不必要的网络请求和提高并发处理能力。
错误处理：增强了错误处理机制，使得在遇到异常情况时能够更好地恢复和重试。
文档更新：更新了相关的文档和示例代码，帮助开发者更快地上手使用。

修复

Bug 修复：修复了一些已知的问题，包括内存泄漏、死锁等问题，提高了系统的稳定性。
兼容性提升：确保与最新版本的 Kafka 服务器兼容，避免因版本不匹配导致的兼容性问题。

Hot on the heels of the recent Apache Kafka 2.4.0 release, I am pleased to announce the release candidate for Spring for Apache Kafka 2.4 - 2.4.0.RC1 - is available in the Spring milestone repository.

This version is essentially functionally equivalent to 2.3.x, but is compiled against the 2.4.0 kafka-clients and supports the new incremental rebalancing protocol.

The 2.4.0 kafka clients are not binary compatible with Spring for Apache Kafka 2.3 so if you wish to use the 2.4.0 clients, you must upgrade to this version. See the appendix in the reference manual for how to override the jar versions, especially if you are using Spring Boot and/or the test embedded kafka broker.

We expect to release the GA shortly.

At the time of writing, it is expected that the next Spring Boot version (2.3) will pull in 2.4.x of this project via its dependency management.

增强的消费者API：引入了新的注解和配置选项，使得消费者在处理消息时更加灵活。例如，新增了@KafkaListener注解的属性来控制批处理行为和手动提交偏移量。
事务支持：增强了对Kafka事务的支持，使得应用程序可以更容易地实现分布式事务，确保消息的一致性和可靠性。
性能优化：通过改进内部机制和减少不必要的开销，提升了整体性能。例如，减少了序列化和反序列化的开销，提高了消息处理的效率。
错误处理：改进了错误处理机制，提供了更多的配置选项来应对不同的错误场景，如重试策略、死信队列（Dead Letter Queue）等。
监控与管理：增加了更多的监控和管理功能，便于开发者实时了解Kafka消费者和生产者的状态，进行调优和维护。
兼容性提升：针对Apache Kafka新版本的特性进行了适配，确保与最新Kafka版本的兼容性，同时修复了一些已知的Bug。
文档和示例：更新了官方文档和示例代码，提供了更详细的使用指南和最佳实践，帮助开发者更快上手。

这些改进点旨在提升开发者在使用Spring for Apache Kafka时的体验，提供更强大的功能和更高的性能。

Spring for Apache Kafka 2.4 Release Candidate 在大多数情况下是与之前的版本完全兼容的。然而，由于引入了一些新特性和改进，某些旧代码可能需要进行一些调整。以下是几个需要注意的点：

API 变更：新版本可能会引入一些新的 API 或对现有 API 进行改进，这可能会导致旧代码需要更新以使用新的 API。
配置变化：新版本可能引入了新的配置选项或更改了默认配置，这可能需要用户更新他们的配置文件。
依赖升级：如果项目中使用了其他与 Kafka 相关的库，确保这些库也兼容 Spring for Apache Kafka 2.4 版本。

总体来说，Spring for Apache Kafka 2.4 Release Candidate 旨在保持向后兼容性，但用户仍应仔细检查官方文档中的迁移指南和变更日志，以确保平稳过渡。

Spring for Apache Kafka 2.4 引入了许多新特性和改进，主要包括以下几个方面：

支持Kafka Streams DSL：Spring for Apache Kafka 2.4 现在支持使用 Kafka Streams DSL（Domain-Specific Language）进行流处理。这允许开发人员以声明式的方式定义数据流转换逻辑，而无需编写底层的处理器代码。
增强的消费者工厂配置：新版本增强了 ConcurrentKafkaListenerContainerFactory 的配置选项，使得消费者工厂更加灵活和强大。例如，可以更精细地控制消费者的行为和性能参数。
新的分区分配策略：引入了新的分区分配策略，允许更细粒度的控制如何将分区分配给消费者实例。这对于需要特定分区分配逻辑的应用场景非常有用。
改进的错误处理机制：对错误处理机制进行了改进，包括对消费者在处理消息时发生错误的处理方式。现在可以通过配置更灵活地处理消费过程中出现的各种异常情况。
增强的事务支持：进一步优化了对Kafka事务的支持，使得在分布式系统中实现可靠的消息传递变得更加简单和可靠。
新的监控指标：添加了更多的监控指标，帮助开发者更好地了解Kafka消费者和生产者的性能和状态。这些指标可以通过Spring Boot Actuator进行查看和管理。
简化的配置模型：对一些常用的配置进行了简化和优化，使得配置Kafka客户端变得更加直观和容易。

Spring for Apache Kafka 2.4 中的 Kafka Streams DSL 提供了一种声明式的方式来构建 Kafka Streams 应用程序。Kafka Streams DSL 允许你使用 Java 或 Kotlin 编写流处理逻辑，而无需直接操作底层的 Kafka Streams API。

以下是如何使用 Kafka Streams DSL 的一个简单示例：

添加依赖：首先，在你的 Maven pom.xml 文件中添加 Spring for Apache Kafka 的依赖。

<dependency>
    <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
    <artifactId>spring-kafka</artifactId>
    <version>2.4.0</version>
</dependency>

配置 Kafka 属性：在 application.properties 或 application.yml 中配置 Kafka 相关的属性。
```
spring.kafka.bootstrap-servers=localhost:9092
spring.kafka.consumer.group-id=my-group
```

创建 Kafka Streams 配置类：创建一个配置类来配置 Kafka Streams。

import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.streams.StreamsBuilder;
import org.apache.kafka.streams.kstream.Consumed;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KStream;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafkaStreams;
import org.springframework.kafka.config.KafkaStreamsConfiguration;

@EnableKafkaStreams
@Configuration
public class KafkaStreamsConfig {

    @Bean
    public KStream<String, String> kStream(StreamsBuilder kStreamBuilder) {
        // 定义输入主题和消费组
        KStream<String, String> input = kStreamBuilder.stream("input-topic", Consumed.with(Serdes.String(), Serdes.String()));

        // 处理流数据
        input.mapValues(value -> value.toUpperCase())
             .to("output-topic");

        return input;
    }

    @Bean
    public KafkaStreamsConfiguration kafkaStreamsConfig() {
        Map<String, Object> props = new HashMap<>();
        props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "my-app");
        props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "my-group");
        return new KafkaStreamsConfiguration(props);
    }
}