回击Kafka时,发送到碎片演员

wh6knrhe  于 2021-06-07  发布在  Kafka
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我已经编写了一个akka应用程序,它从kafka获取输入,然后用sharded actors处理数据并输出到kafka。
但在某些情况下,碎片区域无法处理负载,我得到:
您可能应该实现流控制,以避免淹没远程连接。
如何在此链/流中实现背压?
Kafka消费者->共享演员->Kafka制作人
代码中的一些片段:

ReactiveKafka kafka = new ReactiveKafka();

Subscriber subscriber = kafka.publish(pp, system);

ActorRef kafkaWriterActor = (ActorRef) Source.actorRef(10000, OverflowStrategy.dropHead())
                .map(ix -> KeyValueProducerMessage.apply(Integer.toString(ix.hashCode()), ix))
                .to(Sink.fromSubscriber(subscriber))
                .run(materializer);

ConsumerProperties cp = new PropertiesBuilder.Consumer(brokerList, intopic, consumergroup, new ByteArrayDeserializer(), new NgMsgDecoder())
                        .build().consumerTimeoutMs(5000).commitInterval(Duration.create(60, TimeUnit.SECONDS)).readFromEndOfStream();

Publisher<ConsumerRecord<byte[], StreamEvent>> publisher = kafka.consume(cp,system);

ActorRef streamActor = ClusterSharding.get(system).start("StreamActor",
                Props.create(StreamActor.class, synctime), ClusterShardingSettings.create(system), messageExtractor);

shardRegionTypenames.add("StreamActor");

Source.fromPublisher(publisher)                
                .runWith(Sink.foreach(msg -> {                    
                    streamActor.tell(msg.value(),ActorRef.noSender());
                }), materializer);
ttygqcqt

ttygqcqt1#

也许您可以考虑将主题并行化为分区(如果适用的话),并通过调整来创建每个分区背压的使用者 ConsumerWithPerPartitionBackpressure 在本例中,使用mapasync和ask与actor集成。

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