kafkaconsumer怎么使用

这篇文章主要介绍“kafka consumer怎么使用”，在日常操作中，相信很多人在kafka consumer怎么使用问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”kafka consumer怎么使用”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

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consumer作为kafka当中一个重要元素，它的常用操作并不复杂，说白了无非就是2点，1、把数据poll出来，2、把位置标记上。我们找到kafka的java api doc，找到了官方提供的几种consumer操作的例子，逐一进行分析，看看都有几种操作类型。

Automatic Offset Committing

自动 Offset 提交

这个例子显示了一个基于offset自动提交的consumer api的简单应用。

Properties props = new Properties();
     props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
     props.put("group.id", "test");
     props.put("enable.auto.commit", "true");
     props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
     props.put("session.timeout.ms", "30000");
     props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
     props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
     KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(props);
     consumer.subscribe(Arrays.asList("foo", "bar"));
     while (true) {
         ConsumerRecords records = consumer.poll(100);
         for (ConsumerRecord record : records)
             System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s", record.offset(), record.key(), record.value());
     }

enable.auto.commit 意味着offset将会得到自动提交，而这个自动提交的时间间隔由 auto.commit.interval.ms 来进行控制。

客户端通过 bootstrap.servers 的配置来连接服务器，这个配值当中可以是一个或多个broker，需要注意的是，这个配置仅仅用来让客户端找到我们的server集群，而不需要把集群当中的所有服务器地址都列上。

在这个例子当中，客户端作为test group的一员，订阅了foo和bar2个topic。

（ 这一段直接翻译很蹩脚，我会试着根据自己的理解翻译出来）首先假设，foo和bar这2个topic，都分别有3个partitions，同时我们将上面的代码在我们的机器上起3个进程，也就是说，在test group当中，目前有了3个consumer，一般来讲，这3个consumer会分别获得 foo和bar 的各一个partitions，这是前提。3个consumer会周期性的执行一个poll的动作（这个动作当中隐含的有一个heartbeat的发送，来告诉cluster我是活的），这样3个consumer会持续的保有他们对分配给自己的partition的访问的权利，如果某一个consumer失效了，也就是poll不再执行了，cluster会在一段时间（ session.timeout.ms ）之后把partitions分配给其他的consumer。

反序列化的设置，定义了如何转化bytes，这里我们把key和value都直接转化为string。

Manual Offset Control

手动的offset控制

除了周期性的自动提交offset之外，用户也可以在消息被消费了之后提交他们的offset。

某些情况下，消息的消费是和某些处理逻辑相关联的，我们可以用这样的方式，手动的在处理逻辑结束之后提交offset。

简要地说，在这个例子当中，我们希望每次至少消费200条消息并将它们插入数据库，之后再提交offset。如果仍然使用前面的自动提交方式，就可能出现消息已经被消费，但是插入数据库失败的情况。这里可以视作一个简单的事务封装。

但是，有没有另一种可能性，在插入数据库成功之后，提交offset之前，发生了错误，或者说是提交offset本身发生了错误，那么就可能出现某些消息被重复消费的情况。

个人认为这段话说的莫名其妙，简单地说，采用这样的方式，消息不会被丢失，但是有可能出现重复消费。

Properties props = new Properties();
     props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
     props.put("group.id", "test");
     props.put("enable.auto.commit", "false");
     props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
     props.put("session.timeout.ms", "30000");
     props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
     props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
     KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(props);
     consumer.subscribe(Arrays.asList("foo", "bar"));
     final int minBatchSize = 200;
     List> buffer = new ArrayList<>();
     while (true) {
         ConsumerRecords records = consumer.poll(100);
         for (ConsumerRecord record : records) {
             buffer.add(record);
         }
         if (buffer.size() >= minBatchSize) {
             insertIntoDb(buffer);
             consumer.commitSync();
             buffer.clear();
         }
     }

上面的例子当中，我们用commitSync来标记所有的消息；在有些情况下，我们可能希望更加精确的控制offset，那么在下面的例子当中，我们可以在每一个partition当中分别控制offset的提交。

try {
         while(running) {
             ConsumerRecords records = consumer.poll(Long.MAX_VALUE);
             for (TopicPartition partition : records.partitions()) {
                 List> partitionRecords = records.records(partition);
                 for (ConsumerRecord record : partitionRecords) {
                     System.out.println(record.offset() + ": " + record.value());
                 }
                 long lastOffset = partitionRecords.get(partitionRecords.size() - 1).offset();
                 consumer.commitSync(Collections.singletonMap(partition, new OffsetAndMetadata(lastOffset + 1)));
             }
         }
     } finally {
       consumer.close();
     }

注意：提交的offset应该是next message，所以，提交的时候需要在当前最后一条的基础上+1.

Manual Partition Assignment

手动的分区分配

前面的例子当中，我们订阅一个topic，然后让kafka把该topic当中的不同partitions，公平的在一个consumer group内部进行分配。那么，在某些情况下，我们希望能够具体的指定partitions的分配关系。

• 如果某个进程在本地管理了和partition相关的状态，那么它只需要获得跟他相关partition。

• 如果某个进程自身具备高可用性，那么就不需要kafka来检测错误并重新分配partition，因为消费者进程会在另一台设备上重新启动。

要使用这种模式，可以用assign方法来代替subscribe，具体指定一个partitions列表。

String topic = "foo";
     TopicPartition partition0 = new TopicPartition(topic, 0);
     TopicPartition partition1 = new TopicPartition(topic, 1);
     consumer.assign(Arrays.asList(partition0, partition1));

分配之后，就可以像前面的例子一样，在循环当中调用poll来消费消息。手动的分区分配不需要组协调，所以消费进程失效之后，不会引发partition的重新分配，每一个消费者都是独立工作的，即使它和其他消费者属于同一个group。为了避免offset提交的冲突，在这种情况下，通常我们需要保证每一个consumer使用自己的group id。

需要注意的是，手动partition分配和通过subscribe实现的动态的分区分配，2种方式是不能混合使用的。

到此，关于“kafka consumer怎么使用”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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