一、Kafka 消费方式
pull（拉）模式：
consumer 采用从 broker 中主动拉取数据。 Kafka 采用这种方式。
push（推）模式：
Kafka 没有采用这种方式，因为由 broker 决定消息发送速率，很难适应所有消费者的消费速率。例如推送的速度是 50m/s， Consumer1、Consumer2 就来不及处理消息。
pull 模式不足之处是，如果 Kafka 没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直返回空数据。
二、Kafka 消费者工作流程
2.1、消费者总体工作流程
2.2、消费者组原理
Consumer Group（CG）：消费者组，由多个 consumer 组成。形成一个消费者组的条件，是所有消费者的 groupid 相同。
消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费。
消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。
消费者组初始化流程：
coordinator：辅助实现消费者组的初始化和分区的分配。
coordinator 节点选择 = groupid 的 hashcode 值 % 50 ( __consumer_offsets 的分区数量)
例如： groupid 的 hashcode 值 = 1，1% 50 = 1，那么__consumer_offsets 主题的 1 号分区，在哪个 broker 上，就选择这个节点的 coordinator 作为这个消费者组的老大。消费者组下的所有的消费者提交 offset 的时候就往这个分区去提交 offset。
消费者组详细消费流程：
2.3、消费者重要参数
bootstrap.servers
向 Kafka 集群建立初始连接用到的 host/port 列表。key.deserializer 和 value.deserializer
指定接收消息的 key 和 value 的反序列化类型。一定要写全类名。group.id
标记消费者所属的消费者组。enable.auto.commit
默认值为 true，消费者会自动周期性地向服务器提交偏移量。auto.commit.interval.ms
如果设置了 enable.auto.commit 的值为 true， 则该值定义了消费者偏移量向 Kafka 提交的频率，默认 5s。auto.offset.reset
当 Kafka 中没有初始偏移量或当前偏移量在服务器中不存在（如，数据被删除了），该如何处理？- earliest：自动重置偏移量到最早的偏移量。
- latest：默认，自动重置偏移量为最新的偏移量。
- none：如果消费组原来的（previous）偏移量不存在，则向消费者抛异常。
- anything：向消费者抛异常。
offsets.topic.num.partitions
__consumer_offsets 的分区数，默认是 50 个分区。heartbeat.interval.ms
Kafka 消费者和 coordinator 之间的心跳时间，默认 3s。 该条目的值必须小于 session.timeout.ms ，也不应该高于 session.timeout.ms 的 1/3。session.timeout.ms
消费者和 coordinator 之间连接超时时间，默认 45s。超过该值，该消费者被移除，消费者组执行再平衡。max.poll.interval.ms
消费者处理消息的最大时长，默认是 5 分钟。超过该值，该消费者被移除，消费者组执行再平衡。fetch.min.bytes
默认 1 个字节。消费者获取服务器端一批消息最小的字节数。fetch.max.wait.ms
默认 500ms。如果没有从服务器端获取到一批数据的最小字节数。该时间到，仍然会返回数据。fetch.max.bytes
默认 Default: 52428800（50 m）消费者获取服务器端一批消息最大的字节数。如果服务器端一批次的数据大于该值（50m）仍然可以拉取回来这批数据，因此，这不是一个绝对最大值。一批次的大小受 message.max.bytes （broker config）or max.message.bytes （topic config）影响。max.poll.records
一次 poll 拉取数据返回消息的最大条数，默认是 500 条。
三、消费者 API
3.1、独立消费者案例（订阅主题）
1）需求：
创建一个独立消费者，消费 first 主题中数据。
注意：在消费者 API 代码中必须配置消费者组 id。命令行启动消费者不填写消费者组 id 会被自动填写随机的消费者组 id。
2）实现
public class CustomConsumer {
public static void main (String [] args) {
// 0 配置
Properties properties = new Properties ();
// 连接 bootstrap.servers
properties.put (ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop102:9092,hadoop103:9092");
// 反序列化
properties.put (ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName ());
properties.put (ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName ());
// 配置消费者组 id
properties.put (ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"test5");
// 设置分区分配策略
properties.put (ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG,"org.apache.kafka.clients.consumer.StickyAssignor");
// 1 创建一个消费者 "","hello"
KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(properties);
// 2 订阅主题 first
ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();
topics.add ("first");
kafkaConsumer.subscribe (topics);
// 3 消费数据
while (true){
ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll (Duration.ofSeconds (1));
for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
System.out.println (consumerRecord);
}
kafkaConsumer.commitAsync ();
}
}
}
3）测试
（1）在 IDEA 中执行消费者程序。
（2）在 Kafka 集群控制台，创建 Kafka 生产者，并输入数据。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh -bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
>hello
（3）在 IDEA 控制台观察接收到的数据。
ConsumerRecord (topic = first, partition = 1, leaderEpoch = 3, offset = 0, CreateTime = 1629160841112, serialized key size = -1, serialized value size = 5, headers = RecordHeaders (headers = [], isReadOnly = false), key = null, value = hello)
3.2、独立消费者案例（订阅分区）
1）需求：创建一个独立消费者，消费 first 主题 0 号分区的数据。
2）实现
public class CustomConsumerPartition {
public static void main (String [] args) {
// 0 配置
Properties properties = new Properties ();
// 连接
properties.put (ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop102:9092,hadoop103:9092");
// 反序列化
properties.put (ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName ());
properties.put (ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName ());
// 组 id
properties.put (ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"test");
// 1 创建一个消费者
KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(properties);
// 2 订阅主题对应的分区 --> 消费某个主题的某个分区数据
ArrayList<TopicPartition> topicPartitions = new ArrayList<>();
topicPartitions.add (new TopicPartition ("first",0));
kafkaConsumer.assign (topicPartitions);
// 3 消费数据
while (true){
ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll (Duration.ofSeconds (1));
for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
System.out.println (consumerRecord);
}
}
}
}
3）测试
（1）在 IDEA 中执行消费者程序。
（2）在 IDEA 中执行生产者程序 CustomProducerCallback () 在控制台观察生成几个 0 号分区的数据。
first 0 381
first 0 382
（3）在 IDEA 控制台，观察接收到的数据，只能消费到 0 号分区数据表示正确。
ConsumerRecord (topic = first, partition = 0, leaderEpoch = 14, offset = 381, CreateTime = 1636791331386, serialized key size = 1, serialized value size = 9, headers = RecordHeaders (headers = [], isReadOnly = false), key = null, value = atguigu 0)
ConsumerRecord (topic = first, partition = 0, leaderEpoch = 14, offset = 382, CreateTime = 1636791331397, serialized key size = 1, serialized value size = 9, headers = RecordHeaders (headers = [], isReadOnly = false), key = null, value = atguigu 1)
3.3、消费者组案例
1）需求：测试同一个主题的分区数据，只能由一个消费者组中的一个消费。
2）案例
（1）复制一份基础消费者的代码，在 IDEA 中同时启动，即可启动同一个消费者组中的两个消费者。
public class CustomConsumer1 {
public static void main (String [] args) {
// 0 配置
Properties properties = new Properties ();
// 连接 bootstrap.servers
properties.put (ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop102:9092,hadoop103:9092");
// 反序列化
properties.put (ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName ());
properties.put (ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName ());
// 配置消费者组 id
properties.put (ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"test5");
// 设置分区分配策略
properties.put (ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG,"org.apache.kafka.clients.consumer.StickyAssignor");
// 1 创建一个消费者 "","hello"
KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(properties);
// 2 订阅主题 first
ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();
topics.add ("first");
kafkaConsumer.subscribe (topics);
// 3 消费数据
while (true){
ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll (Duration.ofSeconds (1));
for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
System.out.println (consumerRecord);
}
}
}
}
（2）启动代码中的生产者发送消息，在 IDEA 控制台即可看到两个消费者在消费不同分区的数据（如果只发生到一个分区，可以在发送时增加延迟代码 Thread.sleep (2);）。
（3）重新发送到一个全新的主题中，由于默认创建的主题分区数为 1，可以看到只能有一个消费者消费到数据。
四、生产经验 —— 分区的分配以及再平衡
1、一个 consumer group 中有多个 consumer 组成，一个 topic 有多个 partition 组成，现在的问题是，到底由哪个 consumer 来消费哪个 partition 的数据。
2、Kafka 有四种主流的分区分配策略：Range、RoundRobin、Sticky、CooperativeSticky。 可以通过配置参数 partition.assignment.strategy，修改分区的分配策略。默认策略是 Range + CooperativeSticky。Kafka 可以同时使用 多个分区分配策略。
参数：
heartbeat.interval.ms
Kafka 消费者和 coordinator 之间的心跳时间，默认 3s。 该条目的值必须小于 session.timeout.ms，也不应该高于 session.timeout.ms 的 1/3。session.timeout.ms
Kafka 消费者和 coordinator 之间连接超时时间，默认 45s。超过该值，该消费者被移除，消费者组执行再平衡。max.poll.interval.ms
消费者处理消息的最大时长，默认是 5 分钟。超过该值，该消费者被移除，消费者组执行再平衡。partition.assignment.strategy
消费者分区分配策略，默认策略是 Range CooperativeSticky。Kafka 可以同时使用多个分区分配策略。可以选择的策略包括：Range、RoundRobin、Sticky、CooperativeSticky
4.1、Range 以及再平衡
4.1.1、Range 分区策略原理
4.1.2、Range 分区分配策略案例
（1）修改主题 first 为 7 个分区。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --alter --topic first --partitions 7
注意：分区数可以增加，但是不能减少。
（2）复制 CustomConsumer 类，创建 CustomConsumer2。这样可以由三个消费者 CustomConsumer、CustomConsumer1、CustomConsumer2 组成消费者组，组名都为 “test”，同时启动 3 个消费者。
（3）启动 CustomProducer 生产者，发送 500 条消息，随机发送到不同的分区。
说明：Kafka 默认的分区分配策略就是 Range + CooperativeSticky，所以不需要修改策略。
（4）观看 3 个消费者分别消费哪些分区的数据。
4.1.3、Range 分区分配再平衡案例
（1）停止掉 0 号消费者，快速重新发送消息观看结果（45s 以内，越快越好） 。
1 号消费者：消费到 3、4 号分区数据。
2 号消费者：消费到 5、6 号分区数据。
0 号消费者的任务会整体被分配到 1 号消费者或者 2 号消费者。
说明：0 号消费者挂掉后，消费者组需要按照超时时间 45s 来判断它是否退出，所以需要等待，时间到了 45s 后，判断它真的退出就会把任务分配给其他 broker 执行。
（2）再次重新发送消息观看结果（45s 以后） 。
1 号消费者：消费到 0、1、2、3 号分区数据。
2 号消费者：消费到 4、5、6 号分区数据。
说明：消费者 0 已经被踢出消费者组，所以重新按照 range 方式分配。
4.2、RoundRobin 以及再平衡
4.2.1、RoundRobin 分区策略原理
4.2.2、RoundRobin 分区分配策略案例
（1）依次在 CustomConsumer、CustomConsumer1、CustomConsumer2 三个消费者代码中修改分区分配策略为 RoundRobin。
// 修改分区分配策略
properties.put (ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFI G, "org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor");
（2）重启 3 个消费者，重复发送消息的步骤，观看分区结果。
4.2.3、RoundRobin 分区分配再平衡案例
（1）停止掉 0 号消费者，快速重新发送消息观看结果（45s 以内，越快越好） 。
1 号消费者：消费到 2、5 号分区数据
2 号消费者：消费到 4、1 号分区数据
0 号消费者的任务会按照 RoundRobin 的方式，把数据轮询分成 0 、6 和 3 号分区数据，分别由 1 号消费者或者 2 号消费者消费。
说明：0 号消费者挂掉后，消费者组需要按照超时时间 45s 来判断它是否退出，所以需要等待，时间到了 45s 后，判断它真的退出就会把任务分配给其他 broker 执行。
（2）再次重新发送消息观看结果（45s 以后） 。
1 号消费者：消费到 0、2、4、6 号分区数据
2 号消费者：消费到 1、3、5 号分区数据
说明：消费者 0 已经被踢出消费者组，所以重新按照 RoundRobin 方式分配。
4.3、Sticky 以及再平衡
粘性分区定义：可以理解为分配的结果带有 “粘性的”。即在执行一次新的分配之前，考虑上一次分配的结果，尽量少的调整分配的变动，可以节省大量的开销。
粘性分区是 Kafka 从 0.11.x 版本开始引入这种分配策略，首先会尽量均衡的放置分区到消费者上面，在出现同一消费者组内消费者出现问题的时候，会尽量保持原有分配的分区不变化。
1）需求
设置主题为 first，7 个分区；准备 3 个消费者，采用粘性分区策略，并进行消费，观察消费分配情况。然后再停止其中一个消费者，再次观察消费分配情况。
2）步骤
（1）修改分区分配策略为粘性。
注意：3 个消费者都应该注释掉，之后重启 3 个消费者，如果出现报错，全部停止等会再重启，或者修改为全新的消费者组。
// 修改分区分配策略
ArrayList<String> startegys = new ArrayList<>();
startegys.add ("org.apache.kafka.clients.consumer.StickyAssignor");
properties.put (ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG, startegys);
（2）使用同样的生产者发送 500 条消息。可以看到会尽量保持分区的个数近似划分分区。
3）Sticky 分区分配再平衡案例
（1）停止掉 0 号消费者，快速重新发送消息观看结果（45s 以内，越快越好） 。
1 号消费者：消费到 2、5、3 号分区数据。
2 号消费者：消费到 4、6 号分区数据。
0 号消费者的任务会按照粘性规则，尽可能均衡的随机分成 0 和 1 号分区数据，分别由 1 号消费者或者 2 号消费者消费。
说明：0 号消费者挂掉后，消费者组需要按照超时时间 45s 来判断它是否退出，所以需要等待，时间到了 45s 后，判断它真的退出就会把任务分配给其他 broker 执行。
（2）再次重新发送消息观看结果（45s 以后） 。
1 号消费者：消费到 2、3、5 号分区数据。
2 号消费者：消费到 0、1、4、6 号分区数据。
说明：消费者 0 已经被踢出消费者组，所以重新按照粘性方式分配。
五、offset 位移
5.1、offset 的默认维护位置
__consumer_offsets 主题里面采用 key 和 value 的方式存储数据。key 是 group.id+topic + 分区号，value 就是当前 offset 的值。每隔一段时间，kafka 内部会对这个 topic 进行 compact，也就是每个 group.id+topic + 分区号就保留最新数据。
1）消费 offset 案例
（0）思想：__consumer_offsets 为 Kafka 中的 topic，那就可以通过消费者进行消费。
（1）在配置文件 config/consumer.properties 中添加配置 exclude.internal.topics=false，默认是 true，表示不能消费系统主题。为了查看该系统主题数据，所以该参数修改为 false。
（2）采用命令行方式，创建一个新的 topic。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --create --topic atguigu --partitions 2 -replication-factor 2
（3）启动生产者往 atguigu 生产数据。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh --topic atguigu --bootstrap-server hadoop102:9092
（4）启动消费者消费 atguigu 数据。
[atguigu@hadoop104 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh -bootstrap-server hadoop102:9092 --topic atguigu --group test
注意：指定消费者组名称，更好观察数据存储位置（key 是 group.id+topic + 分区号）。
（5）查看消费者消费主题__consumer_offsets。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --topic __consumer_offsets --bootstrap-server hadoop102:9092 -consumer.config config/consumer.properties --formatter "kafka.coordinator.group.GroupMetadataManager\$OffsetsMessageForm atter" --from-beginning
[offset,atguigu,1]::OffsetAndMetadata (offset=7, leaderEpoch=Optional [0], metadata=, commitTimestamp=1622442520203, expireTimestamp=None)
[offset,atguigu,0]::OffsetAndMetadata (offset=8, leaderEpoch=Optional [0], metadata=, commitTimestamp=1622442520203, expireTimestamp=None)
5.2、自动提交 offset
为了使我们能够专注于自己的业务逻辑，Kafka 提供了自动提交 offset 的功能。
自动提交 offset 的相关参数：
enable.auto.commit：是否开启自动提交 offset 功能，默认是 true。auto.commit.interval.ms：自动提交 offset 的时间间隔，默认是 5。
1）消费者自动提交 offset
package com.atguigu.kafka.consumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
public class CustomConsumerAutoOffset {
public static void main (String [] args) {
// 1. 创建 kafka 消费者配置类
Properties properties = new Properties ();
// 2. 添加配置参数
// 添加连接
properties.put (ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");
// 配置序列化 必须
properties.put (ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
properties.put (ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
"org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
// 配置消费者组
properties.put (ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
// 是否自动提交 offset
properties.put (ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,
true);
// 提交 offset 的时间周期 1000ms，默认 5s
properties.put (ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG,
1000);
//3. 创建 kafka 消费者
KafkaConsumer<String, String> consumer = new
KafkaConsumer<>(properties);
//4. 设置消费主题 形参是列表
consumer.subscribe (Arrays.asList ("first"));
//5. 消费数据
while (true) {
// 读取消息
ConsumerRecords<String, String> consumerRecords =
consumer.poll (Duration.ofSeconds (1));
// 输出消息
for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord :
consumerRecords) {
System.out.println (consumerRecord.value ());
}
}
}
}
5.3、手动提交 offset
虽然自动提交 offset 十分简单便利，但由于其是基于时间提交的，开发人员难以把握 offset 提交的时机。因此 Kafka 还提供了手动提交 offset 的 API。
手动提交 offset 的方法有两种：分别是 commitSync（同步提交）和 commitAsync（异步提交）。两者的相同点是，都会将本次提交的一批数据最高的偏移量提交；不同点是，同步提交阻塞当前线程，一直到提交成功，并且会自动失败重试（由不可控因素导致，也会出现提交失败）；而异步提交则没有失败重试机制，故有可能提交失败。
commitSync（同步提交）：必须等待 offset 提交完毕，再去消费下一批数据。commitAsync（异步提交） ：发送完提交 offset 请求后，就开始消费下一批数据了。
1）同步提交 offset
由于同步提交 offset 有失败重试机制，故更加可靠，但是由于一直等待提交结果，提交的效率比较低。以下为同步提交 offset 的示例。
package com.atguigu.kafka.consumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
public class CustomConsumerByHandSync {
public static void main (String [] args) {
// 1. 创建 kafka 消费者配置类
Properties properties = new Properties ();
// 2. 添加配置参数
// 添加连接
properties.put (ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,
"hadoop102:9092");
// 配置序列化 必须
properties.put (ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
"org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
properties.put (ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
"org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
// 配置消费者组
properties.put (ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
// 是否自动提交 offset
properties.put (ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,
false);
//3. 创建 kafka 消费者
KafkaConsumer<String, String> consumer = new
KafkaConsumer<>(properties);
//4. 设置消费主题 形参是列表
consumer.subscribe (Arrays.asList ("first"));
//5. 消费数据
while (true){
// 读取消息
ConsumerRecords<String, String> consumerRecords =
consumer.poll (Duration.ofSeconds (1));
// 输出消息
for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord :
consumerRecords) {
System.out.println (consumerRecord.value ());
}
// 同步提交 offset
consumer.commitSync ();
}
}
}
2）异步提交 offset
虽然同步提交 offset 更可靠一些，但是由于其会阻塞当前线程，直到提交成功。因此吞吐量会受到很大的影响。因此更多的情况下，会选用异步提交 offset 的方式。以下为异步提交 offset 的示例：
package com.atguigu.kafka.consumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import java.util.Arrays;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
public class CustomConsumerByHandAsync {
public static void main (String [] args) {
// 1. 创建 kafka 消费者配置类
Properties properties = new Properties ();
// 2. 添加配置参数
// 添加连接
properties.put (ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,
"hadoop102:9092");
// 配置序列化 必须
properties.put (ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
"org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
properties.put (ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
"org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
// 配置消费者组
properties.put (ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
// 是否自动提交 offset
properties.put (ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,
"false");
//3. 创建 Kafka 消费者
KafkaConsumer<String, String> consumer = new
KafkaConsumer<>(properties);
//4. 设置消费主题 形参是列表
consumer.subscribe (Arrays.asList ("first"));
//5. 消费数据
while (true){
// 读取消息
ConsumerRecords<String, String> consumerRecords =
consumer.poll (Duration.ofSeconds (1));
// 输出消息
for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord :
consumerRecords) {
System.out.println (consumerRecord.value ());
}
// 异步提交 offset
consumer.commitAsync ();
}
}
}
5.4、指定 Offset 消费
auto.offset.reset = earliest | latest | none 默认是 latest。
当 Kafka 中没有初始偏移量（消费者组第一次消费）或服务器上不再存在当前偏移量时（例如该数据已被删除），该怎么办？
（1）earliest：自动将偏移量重置为最早的偏移量，--from-beginning。
（2）latest（默认值）：自动将偏移量重置为最新偏移量。
（3）none：如果未找到消费者组的先前偏移量，则向消费者抛出异常。
（4）任意指定 offset 位移开始消费
package com.atguigu.kafka.consumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import java.time.Duration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashSet;
import java.util.Properties;
import java.util.Set;
public class CustomConsumerSeek {
public static void main (String [] args) {
// 0 配置信息
Properties properties = new Properties ();
// 连接
properties.put (ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,
"hadoop102:9092");
//key value 反序列化
properties.put (ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
StringDeserializer.class.getName ());
properties.put (ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
StringDeserializer.class.getName ());
properties.put (ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test2");
// 1 创建一个消费者
KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new
KafkaConsumer<>(properties);
// 2 订阅一个主题
ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();
topics.add ("first");
kafkaConsumer.subscribe (topics);
Set<TopicPartition> assignment= new HashSet<>();
while (assignment.size () == 0) {
kafkaConsumer.poll (Duration.ofSeconds (1));
// 获取消费者分区分配信息（有了分区分配信息才能开始消费）
assignment = kafkaConsumer.assignment ();
}
// 遍历所有分区，并指定 offset 从 1700 的位置开始消费
for (TopicPartition tp: assignment) {
kafkaConsumer.seek (tp, 1700);
}
// 3 消费该主题数据
while (true) {
ConsumerRecords<String, String> consumerRecords =
kafkaConsumer.poll (Duration.ofSeconds (1));
for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord :
consumerRecords) {
System.out.println (consumerRecord);
}
}
}
}
注意：每次执行完，需要修改消费者组名；
5.5、指定时间消费
需求：在生产环境中，会遇到最近消费的几个小时数据异常，想重新按照时间消费。
例如要求按照时间消费前一天的数据，怎么处理？
操作步骤：
package com.atguigu.kafka.consumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import java.time.Duration;
import java.util.*;
public class CustomConsumerForTime {
public static void main (String [] args) {
// 0 配置信息
Properties properties = new Properties ();
// 连接
properties.put (ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,
"hadoop102:9092");
//key value 反序列化
properties.put (ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
StringDeserializer.class.getName ());
properties.put (ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
StringDeserializer.class.getName ());
properties.put (ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test2");
// 1 创建一个消费者
KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new
KafkaConsumer<>(properties);
// 2 订阅一个主题
ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();
topics.add ("first");
kafkaConsumer.subscribe (topics);
Set<TopicPartition> assignment = new HashSet<>();
while (assignment.size () == 0) {
kafkaConsumer.poll (Duration.ofSeconds (1));
// 获取消费者分区分配信息（有了分区分配信息才能开始消费）
assignment = kafkaConsumer.assignment ();
}
HashMap<TopicPartition, Long> timestampToSearch = new
HashMap<>();
// 封装集合存储，每个分区对应一天前的数据
for (TopicPartition topicPartition : assignment) {
timestampToSearch.put (topicPartition,
System.currentTimeMillis () - 1 * 24 * 3600 * 1000);
}
// 获取从 1 天前开始消费的每个分区的 offset
Map<TopicPartition, OffsetAndTimestamp> offsets =
kafkaConsumer.offsetsForTimes (timestampToSearch);
// 遍历每个分区，对每个分区设置消费时间。
for (TopicPartition topicPartition : assignment) {
OffsetAndTimestamp offsetAndTimestamp =
offsets.get (topicPartition);
// 根据时间指定开始消费的位置
if (offsetAndTimestamp != null){
kafkaConsumer.seek (topicPartition,
offsetAndTimestamp.offset ());
}
}
// 3 消费该主题数据
while (true) {
ConsumerRecords<String, String> consumerRecords =
kafkaConsumer.poll (Duration.ofSeconds (1));
for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord :
consumerRecords) {
System.out.println (consumerRecord);
}
}
}
}
5.5.6、漏消费和重复消费
重复消费：已经消费了数据，但是 offset 没提交。
漏消费：先提交 offset 后消费，有可能会造成数据的漏消费。
（1）场景 1：重复消费。自动提交 offset 引起。
（2）场景 1：漏消费。设置 offset 为手动提交，当 offset 被提交时，数据还在内存中未落盘，此时刚好消费者线程被 kill 掉，那么 offset 已经提交，但是数据未处理，导致这部分内存中的数据丢失。
六、生产经验 —— 消费者事务
如果想完成 Consumer 端的精准一次性消费，那么需要 Kafka 消费端将消费过程和提交 offset 过程做原子绑定。此时我们需要将 Kafka 的 offset 保存到支持事务的自定义介质（比如 MySQL）。
七、生产经验 —— 数据积压（消费者如何提高吞吐量）
fetch.max.bytes
默认 Default: 52428800（50 m）。消费者获取服务器端一批 消息最大的字节数。如果服务器端一批次的数据大于该值（50m）仍然可以拉取回来这批数据，因此，这不是一个绝 对最大值。一批次的大小受 message.max.bytes （broker config）or max.message.bytes （topic config）影响。max.poll.records
一次 poll 拉取数据返回消息的最大条数，默认是 500 条。
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