kafka快速实战与基本原理详解

介绍：
Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、Storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。
Kafka的使用场景：
日志收集：一个公司可以用Kafka收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种consumer，例如hadoop、Hbase、Solr等。
消息系统：解耦和生产者和消费者、缓存消息等。
用户活动跟踪：Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，如浏览网页、搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析，或者装载到hadoop、数据仓库中做离线分析和挖掘。
运营指标：Kafka也经常用来记录运营监控数据。包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈，比如报警和报告。

日志系统架构图：

Kafka基本概念
kafka是一个分布式的，分区的消息(官方称之为commit log)服务。它提供一个消息系统应该具备的功能，但是确有着独特的设计。可以这样来说，Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是确并没有完全遵循JMS规范。
kafka相关术语：

因此，从一个较高的层面上来看，producer通过网络发送消息到Kafka集群，然后consumer来进行消费，如下图：(partition的leader负责读写消息，而follower得作用主要是用于备份数据，当leader宕机后，follower就会变成leader)服务端(brokers)和客户端(producer、consumer)之间通信通过TCP协议来完成。

kafka单机版的搭建：

1、由于Kafka是用Scala语言开发的，运行在JVM上，因此在安装Kafka之前需要先安装JDK。

2、kafka依赖zookeeper，所以需要先安装zookeeper，配置和集群信息有zookeeper管理；
Zookeerper的单机和集群安装之前我已经总结了教程，这里不介绍了。
3、下载kafka安装包
下载路径为https://archive.apache.org/dist/kafka
我这里使用的是kafka_2.13-2.8.1.tgz 版本，其中2.13是scala的版本，2.8.1是kafka的版本
4、修改配置文件config/server.properties
#broker.id属性在kafka集群中必须要是唯一
broker.id=0
#kafka部署的机器ip和提供服务的端口号 listeners=PLAINTEXT://192.168.65.60:9092
#kafka的消息存储文件
log.dir=/usr/local/data/kafka-logs
#kafka连接zookeeper的地址
zookeeper.connect=192.168.65.60:2181
5、启动kafka服务
(注意，在启动kafka时会使用linux主机名关联的ip地址，所以需要把主机名和linux的ip映射配置到本地host里，用vim /etc/hosts)
#启动kafka，运行日志在logs目录的server.log文件里 bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties #后台启动，不会打印日志到控制台 或者用 bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &
利用jps命令查看进程：

6、我们进入zookeeper目录通过zookeeper客户端查看下zookeeper的目录树
bin/zkCli.sh

#停止kafka 会把整个集群都停了，不管是否加配置文件
bin/kafka-server-stop.sh

server.properties核心配置详解

通过kafka自带的脚本命令来创建topic、producer和consumer:
1、创建TOPIC：
现在我们来创建一个名字为“test”的Topic，这个topic只有一个partition，并且备份因子也设置为1：
bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.244.136:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test

现在我们可以通过以下命令来查看kafka中目前存在的topic
bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.244.136:2181

除了我们通过手工的方式创建Topic，当producer发布一个消息到某个指定的Topic，这个Topic如果不存在，就自动创建。

2、删除TOPIC:
bin/kafka-topics.sh --delete --topic test --zookeeper 192.168.244.136:2181

3、发送消息
kafka自带了一个producer命令客户端，可以从本地文件中读取内容，或者我们也可以以命令行中直接输入内容，并将这些内容以消息的形式发送到kafka集群中。在默认情况下，每一个行会被当做成一个独立的消息。
首先我们要运行发布消息的脚本，然后在命令中输入要发送的消息的内容：
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.244.136:9092 --topic test

4、消费消息
对于consumer，kafka同样也携带了一个命令行客户端，会将获取到内容在命令中进行输出，默认是消费最新的消息
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.244.136:9092 --topic test
如果想要消费之前的消息可以通过–from-beginning参数指定，如下命令
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.65.60:9092 --from-beginning --topic test

5、消费多TOPIC
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.244.136:9092 --whitelist “test|test-2”

6、单播消费
一条消息只能被某一个消费者消费的模式，类似queue模式，只需让所有消费者在同一个消费组里即可分别在两个客户端执行如下消费命令，然后往主题里发送消息，结果只有一个客户端能收到消息
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.244.136:9092 --consumer-property group.id=testGroup --topic test

7、多播消费
一条消息能被多个消费者消费的模式，类似publish-subscribe模式费，针对Kafka同一条消息只能被同一个消费组下的某一个消费者消费的特性，要实现多播只要保证这些消费者属于不同的消费组即可。我们再增加一个消费者，该消费者属于testGroup-2消费组，结果两个客户端都能收到消息
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.65.60:9092 --consumer-property group.id=testGroup-2 --topic test

8、查看消费组名
bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 192.168.65.60:9092 --list

9、查看消费组的消费偏移量
bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 192.168.244.136:9092 --describe --group testGroup

current-offset：当前消费组的已消费偏移量
log-end-offset：主题对应分区消息的结束偏移量(HW)
lag：当前消费组未消费的消息数

主题Topic和消息日志Log
可以理解Topic是一个类别的名称，同类消息发送到同一个Topic下面。对于每一个Topic，下面可以有多个分区(Partition)日志文件:

Partition是一个有序的message序列，这些message按顺序添加到一个叫做commit log的文件中。每个partition中的消息都有一个唯一的编号，称之为offset，用来唯一标示某个分区中的message。
每个partition，都对应一个commit log文件。一个partition中的message的offset都是唯一的，但是不同的partition中的message的offset可能是相同的。
kafka一般不会删除消息，不管这些消息有没有被消费。只会根据配置的日志保留时间(log.retention.hours)确认消息多久被删除，默认保留最近一周的日志消息。kafka的性能与保留的消息数据量大小没有关系，因此保存大量的数据消息日志信息不会有什么影响。
每个consumer是基于自己在commit log中的消费进度(offset)来进行工作的。在kafka中，消费offset由consumer自己来维护；一般情况下我们按照顺序逐条消费commit log中的消息，当然我可以通过指定offset来重复消费某些消息，或者跳过某些消息。
这意味kafka中的consumer对集群的影响是非常小的，添加一个或者减少一个consumer，对于集群或者其他consumer来说，都是没有影响的，因为每个consumer维护各自的消费offset

1、创建多个分区的TOPIC
bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.244.136:2181 --replication-factor 1 --partitions 2 --topic test1
2、查看下topic的情况
bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.244.136:2181 --topic test1

以下是输出内容的解释，第一行是所有分区的概要信息，之后的每一行表示每一partition的信息。
leader节点负责给定partition的所有读写请求。
replicas 表示某个partition在哪几个broker上存在备份。不管这个节点是不是”leader“，甚至这个节点挂了，也会列出broker-id。
isr 是replicas的一个子集，它只列出当前还存活着的，并且已同步备份了该partition的节点。

我们可以运行相同的命令查看之前创建的名称为”test“的topic
bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.244.136:2181 --topic test

之前设置了topic的partition数量为1，备份因子为1，因此显示就如上所示了。

可以进入kafka的数据文件存储目录查看test和test1主题的消息日志文件：每个partition分区对应一个文件夹

消息日志文件主要存放在分区文件夹里的以log结尾的日志文件里，如下是test1主题对应的分区0的消息日志：

3、当然我们也可以通过如下命令增加topic的分区数量(目前kafka不支持减少分区)：
bin/kafka-topics.sh -alter --partitions 3 --zookeeper 192.168.244.136:2181 --topic test

可以这么来理解Topic，Partition和Broker

一个topic，代表逻辑上的一个业务数据集，比如按数据库里不同表的数据操作消息区分放入不同topic，订单相关操作消息放入订单topic，用户相关操作消息放入用户topic，对于大型网站来说，后端数据都是海量的，订单消息很可能是非常巨量的，比如有几百个G甚至达到TB级别，如果把这么多数据都放在一台机器上可定会有容量限制问题，那么就可以在topic内部划分多个partition来分片存储数据，不同的partition可以位于不同的机器上，每台机器上都运行一个Kafka的进程Broker。

为什么要对Topic下数据进行分区存储？

1、commit log文件会受到所在机器的文件系统大小的限制，分区之后可以将不同的分区放在不同的机器上，相当于对数据做了分布式存储，理论上一个topic可以处理任意数量的数据。
2、为了提高并行度。多个消费者可以同时从不同的partiton中拿消息，每个partition只能对应一个消费者，但是一个消费者可以对应多个partition.

kafka集群

对于kafka来说，一个单独的broker意味着kafka集群中只有一个节点。要想增加kafka集群中的节点数量，只需要多启动几个broker实例即可。为了有更好的理解，现在我们在一台机器上同时启动三个broker实例。多个分区也可以尽可能平均的分配到不同的broker上，
首先，我们需要建立好其他2个broker的配置文件：
cp config/server.properties config/server-1.properties
cp config/server.properties config/server-2.properties

配置文件的需要修改的内容分别如下：
config/server-1.properties:
#broker.id属性在kafka集群中必须要是唯一
broker.id=1
#kafka部署的机器ip和提供服务的端口号 listeners=PLAINTEXT://192.168.244.136:9093 log.dir=/usr/local/data/kafka-logs-1
#kafka连接zookeeper的地址，要把多个kafka实例组成集群，对应连接的zookeeper必须相同
zookeeper.connect=192.168.244.136:2181

config/server-2.properties:
broker.id=2 listeners=PLAINTEXT://192.168.244.136:9094 log.dir=/usr/local/data/kafka-logs-2 zookeeper.connect=192.168.65.60:2181

目前我们已经有一个zookeeper实例和一个broker实例在运行了，现在我们只需要在启动2个broker实例即可：
bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server-1.properties bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server-2.properties

查看zookeeper确认集群节点是否都注册成功：

现在我们创建一个新的topic，副本数设置为3，分区数设置为2：
bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.244.136:2181 --replication-factor 3 --partitions 2 --topic my-replicated-topic

查看下topic的情况
bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.244.136:2181 --topic my-replicated-topic

以下是输出内容的解释，第一行是所有分区的概要信息，之后的每一行表示每一个partition的信息。
leader节点负责给定partition的所有读写请求，同一个主题不同分区leader副本一般分布在不同的broker上(为了容灾)；
replicas 表示某个partition在哪几个broker上存在备份。不管这个节点是不是”leader“，甚至这个节点挂了，也会列出；
isr 是replicas的一个子集，它只列出当前还存活着的，并且已同步备份了该partition的节点。

现在我们向新建的 my-replicated-topic 中发送一些message，kafka集群可以加上所有kafka节点：
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.244.136:9092,192.168.244.136:9093,192.168.244.136:9094 --topic my-replicated-topic

现在开始消费：
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.244.136:9092,192.168.244.136:9093,192.168.244.136:9094 --from-beginning --topic my-replicated-topic

现在我们来测试我们容错性，因为broker1目前是my-replicated-topic的分区0的leader，所以我们要将其kill

ps -ef | grep server-1.properties
kill 17654

我们可以看到，分区1的leader节点已经变成了broker 2。要注意的是，在Isr中，已经没有了1号节点。leader的选举也是从ISR(in-sync replica)中进行的。

集群消费
针对每个partition，都有一个broker起到“leader”的作用，0个或多个其他的broker作为“follwers”的作用
leader处理所有的针对这个partition的读写请求，而followers被动复制leader的结果，不提供读写(主要是为了保证多副本数据与消费的一致性)。如果这个leader失效了，其中的一个follower将会自动的变成新的leader。

**Producers**

生产者将消息发送到topic中去，同时负责选择将message发送到topic的哪一个partition中。通过round-robin做简单的负载均衡。也可以根据消息中的某一个关键字来进行区分。通常第二种方式使用的更多。

Consumers
传统的消息传递模式有2种：队列( queue) 和（publish-subscribe）
queue模式：多个consumer从服务器中读取数据，消息只会到达一个consumer
publish-subscribe模式：消息会被广播给所有的consumer。
Kafka基于这2种模式提供了一种consumer的抽象概念：consumer group
queue模式：所有的consumer都位于同一个consumer group 下。
publish-subscribe模式：所有的consumer都有着自己唯一的consumer group。

每个partition在一个consumer group中只能有一个消费者，如果上图中consumer group B再增加一个消费者，也是不能消费到消息的；不过consumer group A中如果增加一个消费者，则会重新分配partition和消费者的对应关系。
上图说明：由2个broker组成的kafka集群，某个主题总共有4个partition(P0-P3)，分别位于不同的broker上。这个集群由2个Consumer Group消费， A有2个consumer instances ，B有4个。
通常一个topic会有几个consumer group，每个consumer group都是一个逻辑上的订阅者（ logical subscriber ）。每个consumer group由多个consumer instance组成，从而达到可扩展和容灾的功能。

消费顺序
一个partition同一个时刻在一个consumer group中只能有一个consumer instance在消费，从而保证消费顺序。

consumer group中的consumer instance的数量不能比一个Topic中的partition的数量多，否则，多出来的consumer消费不到消息。
Kafka只在partition的范围内保证消息消费的局部顺序性，不能在同一个topic中的多个partition中保证总的消费顺序性。
如果有在总体上保证消费顺序的需求，那么我们可以通过将topic的partition数量设置为1，将consumer group中的consumer instance数量也设置为1，但是这样会影响性能，所以kafka的顺序消费很少用。

Java客户端访问Kafka
引入maven依赖，根据使用的kafka版本来使用依赖的版本

<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
    <version>2.8.1</version>
</dependency>

消息发送端代码

package com.bijian.mq.kafka;

import ch.qos.logback.classic.Level;
import ch.qos.logback.classic.LoggerContext;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class Producer {
    private final static String TOPIC_NAME = "my-replicated-topic";

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        ((LoggerContext) LoggerFactory.getILoggerFactory())
                .getLoggerList()
                .forEach(logger -> logger.setLevel(Level.INFO));

        Properties props = new Properties();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.244.136:9092,192.168.244.136:9093,192.168.244.136:9094");
     /*
         发出消息持久化机制参数
        （1）acks=0： 表示producer不需要等待任何broker确认收到消息的回复，就可以继续发送下一条消息。性能最高，但是最容易丢消息。
        （2）acks=1： 至少要等待leader已经成功将数据写入本地log，但是不需要等待所有follower是否成功写入。就可以继续发送下一
             条消息。这种情况下，如果follower没有成功备份数据，而此时leader又挂掉，则消息会丢失。
        （3）acks=-1或all： 需要等待 min.insync.replicas(默认为1，推荐配置大于等于2) 这个参数配置的副本个数都成功写入日志，这种策略会保证
            只要有一个备份存活就不会丢失数据。这是最强的数据保证。一般除非是金融级别，或跟钱打交道的场景才会使用这种配置。
         */
        props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "1");
        /*
        发送失败会重试次数，默认重试间隔100ms，重试能保证消息发送的可靠性，但是也可能造成消息重复发送，比如网络抖动，所以需要在
        接收者那边做好消息接收的幂等性处理
        */
        props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 3);
        //重试间隔设置
        props.put(ProducerConfig.RETRY_BACKOFF_MS_CONFIG, 300);
        //设置发送消息的本地缓冲区，如果设置了该缓冲区，消息会先发送到本地缓冲区，可以提高消息发送性能，默认值是33554432，即32MB
        props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 33554432);
        /*
        kafka本地线程会从缓冲区取数据，批量发送到broker，
        设置批量发送消息的大小，默认值是16384，即16kb，就是说一个batch满了16kb就发送出去
        */
        props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16384);
        /*
        默认值是0，意思就是消息必须立即被发送，但这样会影响性能
        一般设置10毫秒左右，就是说这个消息发送完后会进入本地的一个batch，如果10毫秒内，这个batch满了16kb就会随batch一起被发送出去
        如果10毫秒内，batch没满，那么也必须把消息发送出去，不能让消息的发送延迟时间太长
        */
        props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 10);
        //把发送的key从字符串序列化为字节数组
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        //把发送消息value从字符串序列化为字节数组
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        org.apache.kafka.clients.producer.Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(props);
        int msgNum = 5;
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(msgNum);
        for (int i = 1; i <= msgNum; i++) {
            Order order = new Order(i, 100 + i, 1, 1000.00);
            //指定发送分区
            /*ProducerRecord producerRecord = new ProducerRecord(TOPIC_NAME
                    , 0, order.getOrderId().toString(), JSON.toJSONString(order));*/
            //未指定发送分区，具体发送的分区计算公式：hash(key)%partitionNum
            ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<String, String>(TOPIC_NAME
                    , order.getOrderId().toString(), JSON.toJSONString(order));

            //等待消息发送成功的同步阻塞方法
            /*RecordMetadata metadata = producer.send(producerRecord).get();
            System.out.println("同步方式发送消息结果：" + "topic-" + metadata.topic() + "|partition-"
                    + metadata.partition() + "|offset-" + metadata.offset());*/

            //异步回调方式发送消息
            producer.send(producerRecord, new Callback() {
                public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
                    if (exception != null) {
                        System.err.println("发送消息失败：" + exception.getStackTrace());
                    }
                    if (metadata != null) {
                        System.out.println("异步方式发送消息结果：" + "topic-" + metadata.topic() + "|partition-"
                                + metadata.partition() + "|offset-" + metadata.offset());
                    }
                    countDownLatch.countDown();
                }
            });
            //送积分 TODO
        }

        countDownLatch.await(5, TimeUnit.SECONDS);
        producer.close();
    }
}

消息接收端代码

package com.bijian.mq.kafka;

import ch.qos.logback.classic.Level;
import ch.qos.logback.classic.LoggerContext;
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.serialization.StringDeserializer;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;

public class Consumer {
    private final static String TOPIC_NAME = "my-replicated-topic";
    private final static String CONSUMER_GROUP_NAME = "testGroup";

    public static void main(String[] args) {
        //调整日志级别
        ((LoggerContext) LoggerFactory.getILoggerFactory())
                .getLoggerList()
                .forEach(logger -> logger.setLevel(Level.INFO));
        Properties props = new Properties();
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.244.136:9092,192.168.244.136:9093,192.168.244.136:9094");
        // 消费分组名
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, CONSUMER_GROUP_NAME);
        // 是否自动提交offset，默认就是true
        props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "true");
        // 自动提交offset的间隔时间
        props.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "1000");
         /*
        当消费主题的是一个新的消费组，或者指定offset的消费方式，offset不存在，那么应该如何消费
        latest(默认) ：只消费自己启动之后发送到主题的消息
        earliest：第一次从头开始消费，以后按照消费offset记录继续消费，这个需要区别于consumer.seekToBeginning(每次都从头开始消费)
        */
        //props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");
         /*
      consumer给broker发送心跳的间隔时间，broker接收到心跳如果此时有rebalance发生会通过心跳响应将
      rebalance方案下发给consumer，这个时间可以稍微短一点
      */
        props.put(ConsumerConfig.HEARTBEAT_INTERVAL_MS_CONFIG, 1000);

         /*
        服务端broker多久感知不到一个consumer心跳就认为他故障了，会将其踢出消费组，
        对应的Partition也会被重新分配给其他consumer，默认是10秒
        */
        props.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, 10 * 1000);
        //一次poll最大拉取消息的条数，如果消费者处理速度很快，可以设置大点，如果处理速度一般，可以设置小点
        props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG, 500);
           /*
        如果两次poll操作间隔超过了这个时间，broker就会认为这个consumer处理能力太弱，
        会将其踢出消费组，将分区分配给别的consumer消费
        */
        props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_INTERVAL_MS_CONFIG, 30 * 1000);
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);

        consumer.subscribe(Arrays.asList(TOPIC_NAME));
        // 消费指定分区
        //consumer.assign(Arrays.asList(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 0)));

        //消息回溯消费
        /*consumer.assign(Arrays.asList(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 0)));
        consumer.seekToBeginning(Arrays.asList(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 0)));*/

        //指定offset消费
        /*consumer.assign(Arrays.asList(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 0)));
        consumer.seek(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 0), 10);*/


        //从指定时间点开始消费
        /*List topicPartitions = consumer.partitionsFor(TOPIC_NAME);
        //从1小时前开始消费
        long fetchDataTime = new Date().getTime() - 1000 * 60 * 60;
        Map map = new HashMap<>();
        for (PartitionInfo par : topicPartitions) {
            map.put(new TopicPartition(topicName, par.partition()), fetchDataTime);
        }
        Map parMap = consumer.offsetsForTimes(map);
        for (Map.Entry entry : parMap.entrySet()) {
            TopicPartition key = entry.getKey();
            OffsetAndTimestamp value = entry.getValue();
            if (key == null || value == null) continue;
            Long offset = value.offset();
            System.out.println("partition-" + key.partition() + "|offset-" + offset);
            System.out.println();
            //根据消费里的timestamp确定offset
            if (value != null) {
                consumer.assign(Arrays.asList(key));
                consumer.seek(key, offset);
            }
        }*/


        while (true) {
            /*
             * poll() API 是拉取消息的长轮询
             */
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                System.out.printf("收到消息：partition = %d,offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.partition(),
                        record.offset(), record.key(), record.value());
            }

            /*if (records.count() > 0) {
                // 手动同步提交offset，当前线程会阻塞直到offset提交成功
                // 一般使用同步提交，因为提交之后一般也没有什么逻辑代码了
                consumer.commitSync();

                // 手动异步提交offset，当前线程提交offset不会阻塞，可以继续处理后面的程序逻辑
                consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback() {
                    @Override
                    public void onComplete(Map offsets, Exception exception) {
                        if (exception != null) {
                            System.err.println("Commit failed for " + offsets);
                            System.err.println("Commit failed exception: " + exception.getStackTrace());
                        }
                    }
                });

            }*/
        }
    }
}

Spring Boot整合Kafka
引入spring boot kafka依赖

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

application.yml配置如下：

server:
  port: 8080

spring:
  kafka:
    bootstrap-servers: 192.168.244.136:9092,192.168.244.136:9093,192.168.244.136:9094
    producer: # 生产者
      retries: 3 # 设置大于0的值，则客户端会将发送失败的记录重新发送
      batch-size: 16384
      buffer-memory: 33554432
      acks: 1
      # 指定消息key和消息体的编解码方式
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
    consumer:
      group-id: default-group
      enable-auto-commit: false
      auto-offset-reset: earliest
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
    listener:
      # 当每一条记录被消费者监听器（ListenerConsumer）处理之后提交
      # RECORD
      # 当每一批poll()的数据被消费者监听器（ListenerConsumer）处理之后提交
      # BATCH
      # 当每一批poll()的数据被消费者监听器（ListenerConsumer）处理之后，距离上次提交时间大于TIME时提交
      # TIME
      # 当每一批poll()的数据被消费者监听器（ListenerConsumer）处理之后，被处理record数量大于等于COUNT时提交
      # COUNT
      # TIME |　COUNT　有一个条件满足时提交
      # COUNT_TIME
      # 当每一批poll()的数据被消费者监听器（ListenerConsumer）处理之后, 手动调用Acknowledgment.acknowledge()后提交
      # MANUAL
      # 手动调用Acknowledgment.acknowledge()后立即提交，一般使用这种
      # MANUAL_IMMEDIATE
      ack-mode: manual_immediate

发送者代码：

package com.bijian.kafkaspringboot.controller;

import com.bijian.kafkaspringboot.listener.MyConsumer;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.concurrent.CyclicBarrier;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

@RestController
public class KafkaController {

    @Autowired
    private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

    @RequestMapping("/send")
    public void send(String msg) throws ExecutionException, InterruptedException {
        CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(100);
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            int finalI = i;
            new Thread(() -> {
                try {
                    System.out.println("当前i=" + finalI);
                    barrier.await();
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                //System.out.println("开始发送");
                kafkaTemplate.send(MyConsumer.TOPIC_NAME, 0, "key" + finalI, msg);
            }).start();
        }
    }
}

消费者代码：

package com.bijian.kafkaspringboot.listener;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.kafka.support.Acknowledgment;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class MyConsumer {
    public final static String TOPIC_NAME = "my-replicated-topic";

    /**
     * @param record
     * @KafkaListener(groupId = "testGroup", topicPartitions = {
     * @TopicPartition(topic = "topic1", partitions = {"0", "1"}),
     * @TopicPartition(topic = "topic2", partitions = "0",
     * partitionOffsets = @PartitionOffset(partition = "1", initialOffset = "100"))
     * },concurrency = "6")
     * //concurrency就是同组下的消费者个数，就是并发消费数，必须小于等于分区总数(经验证是这样的)
     */
    @KafkaListener(topics = TOPIC_NAME, groupId = "bijianGroup", concurrency = "2")
    public void listenerMethod(ConsumerRecord<String, String> record, Acknowledgment ack) {
        System.out.println("当前线程为："+Thread.currentThread().getName()+" 读取的消息为："+record);
        //手动提交offset
        ack.acknowledge();
    }
}