Toplu Tüketim ve Onaylama Kipleri
Kafka kayıtlarını gruplar hâlinde tüketmeyi ve aktarım hızı, gecikme ve teslimat garantileri arasında denge kurmak için doğru onaylama kipini seçmeyi öğrenin.
Toplu Tüketim ve Onaylama Kipleri, CoddyKit'te ücretsiz bir Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) dersidir. Bu, 4 dersinin 4. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Bu dersin bazı bölümleri henüz çevrilmemiş olup İngilizce olarak gösterilmektedir.
Why Batch Consumption
By default a @KafkaListener processes one record at a time. For high-throughput pipelines, processing records in batches reduces overhead and lets you bulk-write to databases.
Enabling Batch Mode
Set batch-listener to true on the container factory, or configure it in properties.
spring:
kafka:
listener:
type: batchA Batch Listener Method
When batch mode is on, your listener accepts a List of payloads instead of a single value.
@KafkaListener(topics = "orders")
public void handle(List<Order> orders) {
log.info("Received batch of {}", orders.size());
orderRepository.saveAll(orders);
}Accessing Batch Metadata
You can also receive the full list of ConsumerRecord objects to read keys, partitions, and offsets per record.
@KafkaListener(topics = "orders")
public void handle(List<ConsumerRecord<String,Order>> records) {
for (var r : records) {
process(r.value(), r.partition(), r.offset());
}
}Controlling Batch Size
The batch size is bounded by max.poll.records. Tune it to control how many records each poll fetches.
spring:
kafka:
consumer:
max-poll-records: 500Acknowledgment Modes Overview
Spring Kafka offers several AckMode values:
BATCH— commit offsets after the whole batch.RECORD— commit after each record.MANUAL/MANUAL_IMMEDIATE— you call ack explicitly.
Setting AckMode
Configure the ack mode on the listener container factory.
factory.getContainerProperties()
.setAckMode(ContainerProperties.AckMode.BATCH);Manual Acknowledgment in Batches
With MANUAL mode, inject an Acknowledgment and call acknowledge() only after successful processing of the batch.
@KafkaListener(topics = "orders")
public void handle(List<Order> orders, Acknowledgment ack) {
orderRepository.saveAll(orders);
ack.acknowledge();
}Delivery Guarantees
Acknowledging after processing gives at-least-once delivery: if the app crashes mid-batch, the batch is redelivered.
Make your batch processing idempotent so reprocessing is safe.
Throughput vs Latency
Larger batches improve throughput but increase per-message latency and memory use. Start with a moderate max.poll.records and measure.
Putting It Together
Batch consumption plus the right ack mode lets you build efficient, reliable consumers. Combine type: batch, a tuned poll size, manual ack, and idempotent writes.
Quick Check
Test your understanding of batch consumption.
Recap
You learned batch consumption and acknowledgment modes.
- Set
type: batchto receive a List of records. - Tune
max.poll.recordsfor batch size. - Choose an
AckModeto control offset commits. - Acknowledge after processing and keep writes idempotent.
Yapay zeka eğitmeniyle Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) öğren — ücretsiz
Tarayıcında gerçek kod yaz ve çalıştır, 7/24 yapay zeka eğitmeninden anında yardım al; web'de ya da uygulamada kaldığın yerden devam et.
- Kurslar
- 12
- Dersler
- 48
Sıkça Sorulan Sorular
“Toplu Tüketim ve Onaylama Kipleri” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Toplu Tüketim ve Onaylama Kipleri” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“Toplu Tüketim ve Onaylama Kipleri” dersinde ne öğreneceğim?
Kafka kayıtlarını gruplar hâlinde tüketmeyi ve aktarım hızı, gecikme ve teslimat garantileri arasında denge kurmak için doğru onaylama kipini seçmeyi öğrenin. Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka), başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 4. dersidir.
“Toplu Tüketim ve Onaylama Kipleri” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- Kafka Dinleyici Kapsayıcıları Oluşturma
- Tüketici Grubu Yönetimi
- Serileştirmeyi Geri Alma ve Mesaj Dönüştürme
- Toplu Tüketim ve Onaylama Kipleri