Kafka的不同消费方式和消费者代码示例

一、前言

本文针对 Kafka 的消费者代码，均由 Kafka 原生的客户端 API 构成，而非 spring-kafka 或 SpringCloudStream 等对于原生 API 进行封装的示例。

Kafka 的消费方式，根据不同的需求可以做出多样的选择。

• 可以根据是否手动指定分区，而分为 Subscribe 和 Assign 这两种模式
• 可以根据消费特定条件，而分为最新偏移量、指定偏移量和指定时间戳开始消费这三种方式

二、各种消费方式

2.1 Subscribe模式（订阅主题）

对 Kafka 消费者来说，Subscribe 模式是最简单的方式，往往也是最常用的方式，即仅需要订阅一个主题即可。

public static void testSubscribe() {
    Properties properties = new Properties();
    // Kafka集群地址
    properties.put("bootstrap.servers", "100.1.4.16:9092,100.1.4.17:9092,100.1.4.18:9092");
    // 消费者组，仅在subscribe模式下生效，用于分区自动再均衡，而assign模式直接指定分区
    properties.put("group.id", "test_group");
    // 反序列化器
    properties.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
    properties.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
    KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
    // 订阅topic
    String topic = "test_topic";
    consumer.subscribe(Pattern.compile(topic));
    while (true) {
        // 每1000ms轮询一次
        ConsumerRecords records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000L));
        log.info("本次轮询到：{}条", records.count());
        for (ConsumerRecord record : records) {
            log.info("-------消息来了：topic={}, partition={}, offset={}, value={}", record.topic(), record.partition(),
                    record.offset(), record.value());
        }
    }
}

2.1.1 解析

通过 Kafka 原生的消费者 API 来消费数据，主要分为三个步骤：

1. 配置必要信息以构造消费者实例
2. 订阅主题（或后文中的指定分区）
3. 轮询消息

2.1.2 注意事项

1. 一般情况下，配置 group.id 仅在 Subscribe 模式下生效，一般认为消费者组的概念主要对消息分区自动再均衡起作用。
2. 一个消费者可以消费多个主题和多个分区，但一个分区只能同时被同一个消费者组里的一个消费者消费。
3. 通过 public void subscribe(Pattern pattern, ConsumerRebalanceListener listener)，可监听消费者组内的分区再均衡，进而实现自定义的业务。

2.2 Assign模式（手动指定分区）

上面说了，除了 Subscribe 模式，还有 Assign 模式，用来手动指定要消费的消息分区。

public static void testAssignOffset() {
    Properties properties = new Properties();
    properties.put("bootstrap.servers", "100.1.4.16:9092,100.1.4.17:9092,100.1.4.18:9092");
    properties.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
    properties.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
    // 默认每次轮询最多取多少条消息，默认500
    properties.put("max.poll.records", 1);
    KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
    String topic = "test_topic";
    TopicPartition tp = new TopicPartition(topic, 0);
    // 指定分区
    consumer.assign(Collections.singletonList(tp));
    log.info("本topic下所有的分区：{}", consumer.partitionsFor(topic));
    // 获取消费者被分配到的分区（注意，assign模式会直接返回手动指定的分区，而subscribe模式等到自动分配分区后才有返回）
    log.info("本消费者分配到的分区：{}", consumer.assignment());
    // 为某个指定分区任意位置、起始位置、末尾位置为起始消费位置(offset默认从0开始)
    // 注意若分配的offset<分区最小的offset(可能kafka删除策略影响，比如默认删除超过7d的数据导致最小offset值变化)，将从最新offset处监听消费
    // consumer.seek(tp, 5);
    // consumer.seekToBeginning(Arrays.asList(tp));
    // consumer.seekToEnd(Collections.singletonList(tp));
    while (true) {
        ConsumerRecords records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000L));
        log.info("本次轮询到：{}条", records.count());
        for (ConsumerRecord record : records) {
            log.info("-------消息来了：topic={}, partition={}, offset={}, value={}", record.topic(), record.partition(),
                    record.offset(), record.value());
        }
    }
}

2.2.1 解析

• 在 Assign 模式下，消费者不再需要消费者组的概念，所以 group.id 可以忽略配置。
• 通过消费者配置 max.poll.records，可修改每次轮询的最大消息数，默认值 500。
• 与 Subscribe 模式不同，Assign 模式通过 public void assign(Collection partitions)，来指定数据分区集合。
• 通过 public List partitionFor(String topic)，可获取某主题下的所有分区信息。
• 通过 public Set assignment()，可获取消费者被分配到的分区集合。

2.2.2 注意事项

Assign 模式下，可通过 seek/seekToBeginning/seekToEnd 等 API 来指定偏移量 offset 开始消费。

2.3 指定偏移量消费

在 2.2 上一节的代码基础上，打开 seek/seekToBeginning/seekToEnd 等注释，即可指定偏移量进行消费。

2.3.1 注意事项

1. 若指定分区的偏移量已在分区上不存在（比如受到 Kafka 清除策略的影响），则将从最新 offset 处监听消费。
2. 因为不是 Subscribe 模式，所以不存在消费者组的概念，所以即便设置了消费者组，也不会触发消费者组的分区再均衡操作。

2.4 指定时间戳消费

Kafka 不仅支持指定偏移量消费，也支持指定消息的时间戳进行消费。不过根本上也是通过偏移量的消费。

public static void testAssignTimeStamp() throws ParseException {
    Properties properties = new Properties();
    properties.put("bootstrap.servers", "100.1.4.16:9092,100.1.4.17:9092,100.1.4.18:9092");
    properties.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
    properties.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
    KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
    String topic = "test_topic";
    // 设置消费起始时间
    String startTime = "2020-05-19 15:52:41";
    Long startTimestamp = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").parse(startTime).getTime();
    Map timestampMap = new HashMap<>();
    // 获取每一个分区信息
    List partitionInfoLst = consumer.partitionsFor(topic);
    for (PartitionInfo partitionInfo : partitionInfoLst) {
        // 设置每一个分区的起始消费时间为指定时间
        timestampMap.put(new TopicPartition(partitionInfo.topic(), partitionInfo.partition()), startTimestamp);
    }
    // 通过时间戳查找给定分区的偏移量
    Map offsetMap = consumer.offsetsForTimes(timestampMap);
    // 指定分区
    consumer.assign(offsetMap.keySet());
    // 设置每一个分区的指定时间对应的消费偏移量
    for (TopicPartition topicPartition : offsetMap.keySet()) {
        consumer.seek(topicPartition, offsetMap.get(topicPartition).offset());
    }
    while (true) {
        ConsumerRecords records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000L));
        log.info("本次轮询到：{}条", records.count());
        for (ConsumerRecord record : records) {
            log.info("-------消息来了：topic={}, partition={}, offset={}, value={}", record.topic(), record.partition(),
                    record.offset(), record.value());
        }
    }
}

2.4.1 解析

指定时间戳消费的关键步骤如下：

1. 配置必要信息以构造消费者实例
2. 对要消费的各个主题下的各个分区，设置开始消费的时间戳
3. 根据各自分区的时间戳通过 offsetsForTimes 对应获取各自的偏移量
4. 指定消费的消息分区集合
5. 指定各自分区开始消费的偏移量
6. 轮询消息

2.4.2 注意事项

1. 若指定分区的时间戳对应的偏移量已在分区上不存在（比如受到 Kafka 清除策略的影响），则将从最新 offset 处监听消费。
2. 因为不是 Subscribe 模式，所以不存在消费者组的概念，所以即便设置了消费者组，也不会触发消费者组的分区再均衡操作。

2.5 Subscribe模式下指定偏移量消费

上面的指定偏移量也好，指定时间戳的消费方式也罢，都是属于 Assign 模式的。那 Subscribe 模式能否也可以指定偏移量消费呢？答案是可以的。

public static void testSubscribeOffset() {
    Properties properties = new Properties();
    properties.put("bootstrap.servers", "100.1.4.16:9092,100.1.4.17:9092,100.1.4.18:9092");
    properties.put("group.id", "test_group");
    properties.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
    properties.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
    KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
    String topic = "test_topic";
    Map hashMaps = new HashMap();
    hashMaps.put(new TopicPartition(topic, 0), new OffsetAndMetadata(5));
    // 手动提交指定offset作为起始消费offset
    consumer.commitSync(hashMaps);
    consumer.subscribe(Pattern.compile(topic));
    while (true) {
        // 每1000ms轮询一次
        ConsumerRecords records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000L));
        log.info("本次轮询到：{}条", records.count());
        for (ConsumerRecord record : records) {
            log.info("-------消息来了：topic={}, partition={}, offset={}, value={}", record.topic(), record.partition(),
                    record.offset(), record.value());
        }
    }
}

2.5.1 解析

实际上，我们是通过在开启轮询之前，手动提交一次偏移量信息，然后再去轮询消息的方式达到目的。

2.5.2 注意事项

同样地，若指定分区的偏移量已在分区上不存在（比如受到 Kafka 清除策略的影响），则将从最新 offset 处监听消费。