4、Kafka 消费者

5.1 Kafka 消费方式

5.2 Kafka 消费者工作流程
5.2.1 消费者总体工作流程

5.2.2 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。




5.2.3 消费者重要参数

5.3 消费者 API
5.3.1 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）实现步骤
（1）创建包名：com.atguigu.kafka.consumer
（2）编写代码

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.time.Duration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Properties;
public class CustomConsumer {
 public static void main(String[] args) {
 // 1.创建消费者的配置对象
 Properties properties = new Properties();
 // 2.给消费者配置对象添加参数
 properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, 
"hadoop102:9092");
 // 配置序列化 必须
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（组名任意起名） 必须
 properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
 // 创建消费者对象
 KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new 
KafkaConsumer<String, String>(properties);
 // 注册要消费的主题（可以消费多个主题）
 ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();
 topics.add("first");
 kafkaConsumer.subscribe(topics);
 // 拉取数据打印
 while (true) {
 // 设置 1s 中消费一批数据
 ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = 
kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
 // 打印消费到的数据
 for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : 
consumerRecords) {
 System.out.println(consumerRecord);
 }
 }
 }
}

（2）在 Kafka 集群控制台，创建 Kafka 生产者，并输入数据。

[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)

5.3.2 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）实现步骤
（1）代码编写。

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 java.time.Duration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
public class CustomConsumerPartition {
 public static void main(String[] args) {
 Properties properties = new Properties();
 
properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop102
:9092");
// 配置序列化 必须
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（必须），名字可以任意起
 properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"test");
 KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new 
KafkaConsumer<>(properties);
 // 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);
 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
first 2 168
first 1 165
first 1 166

（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)

5.3.3 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）案例实操
（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。

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.time.Duration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Properties;
public class CustomConsumer1 {
    public static void main(String[] args) {
        // 1.创建消费者的配置对象
        Properties properties = new Properties();
        // 2.给消费者配置对象添加参数
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,
                "hadoop102:9092");
        // 配置序列化 必须

        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 必须
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
        // 创建消费者对象
        KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new
                KafkaConsumer<String, String>(properties);
        // 注册主题
        ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();
        topics.add("first");
        kafkaConsumer.subscribe(topics);
        // 拉取数据打印
        while (true) {
            // 设置 1s 中消费一批数据
            ConsumerRecords<String, String> consumerRecords =
                    kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
            // 打印消费到的数据
            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);）。

ConsumerRecord(topic = first, partition = 0, leaderEpoch = 2, 
offset = 3, CreateTime = 1629169606820, serialized key size = -1, 
serialized value size = 8, headers = RecordHeaders(headers = [], 
isReadOnly = false), key = null, value = hello1)
ConsumerRecord(topic = first, partition = 1, leaderEpoch = 3, 
offset = 2, CreateTime = 1629169609524, serialized key size = -1, 
serialized value size = 6, headers = RecordHeaders(headers = [], 
isReadOnly = false), key = null, value = hello2)
ConsumerRecord(topic = first, partition = 2, leaderEpoch = 3, 
offset = 21, CreateTime = 1629169611884, serialized key size = -1, 
serialized value size = 6, headers = RecordHeaders(headers = [], 
isReadOnly = false), key = null, value = hello3)

（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。

5.4 生产经验——分区的分配以及再平衡

5.4.1 Range 以及再平衡
1）Range 分区策略原理

2）Range 分区分配策略案例
（1）修改主题 first 为 7 个分区。
[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。

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import java.util.Properties;
public class CustomProducer {
    public static void main(String[] args) throws
            InterruptedException {
        Properties properties = new Properties();
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,
                "hadoop102:9092");
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
                StringDeserializer.class.getName());

        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
                StringDeserializer.class.getName());
        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new
                KafkaProducer<>(properties);
        for (int i = 0; i < 7; i++) {
            kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first", i,
                    "test", "prince"));
        }
        kafkaProducer.close();
    }
}

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。

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。

5.4.2 RoundRobin 以及再平衡
1）RoundRobin 分区策略原理

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。

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。

5.4.3 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。

5.5 offset 位移
5.5.1 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。

[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。

[hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh --topic 
atguigu --bootstrap-server hadoop102:9092

（4）启动消费者消费 atguigu 数据。

[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。

[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)

5.5.2 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。
5s
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5s

1）消费者自动提交 offset

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());
            }
        }
    }
}

5.5.3 手动提交 offset
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。

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：

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();
        }
    }
}

5.5.4 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

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；

5.5.5 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：

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。

思考：怎么能做到既不漏消费也不重复消费呢？详看消费者事务。

5.6 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）。这部分知识会在后续项目部分涉及。

5.7 生产经验——数据积压（消费者如何提高吞吐量）