【Kafka-3.x-教程】-【四】Kafka-消费者-Consumer

发布时间：2024年01月11日

【Kafka-3.x-教程】专栏：

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【Kafka-3.x-教程】-【六】Kafka 外部系统集成【Flume、Flink、SpringBoot、Spark】
【Kafka-3.x-教程】-【七】Kafka 生产调优、Kafka 压力测试

1）Kafka 消费方式

在这里插入图片描述

2）Kafka 消费者工作流程

2.1.消费者总体工作流程

在这里插入图片描述

1、一个消费者可以消费多个分区的数据。消费者之间是完全独立的。

2、每个分区的数据只能由消费者组中的一个消费者进行消费。

3、Kafka 的 offset（偏移量）负责记录消费者或消费者组消费数据的位置。

4、新版本的 Kafka 由 __consumer_offsets 这个主题来记录 offset。老版本是存储在 ZK 的 consumer 目录下，会产生消费者和 ZK 的大量频繁的交互，网络压力较大。

5、Kafka 的 offset 是持久化到硬盘中的，所以数据安全性得以保障。

2.2.消费者组原理

在这里插入图片描述

1、一个消费者组中包含多个消费者，形成一个消费者组的条件是，消费者对应的 group.id 一致。

（1）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进行消费。

（2）消费者组之间互不影响，可以把消费者组理解成为一个包装后的消费者。

2、如果消费者组中的消费者数量大于分区数量，那么消费者组中必定会出现闲置的消费者。

2.3.消费者组初始化流程

在这里插入图片描述

消费者是如何形成消费者组的呢？

1、coordinator：辅助实现消费者组的初始化和分区的分配。

（1）每个 Broker 中都会存在一个 coordinator。

（2）coordinator 的选择取决于 group.id 的 hashcode % 50（__consumer_offsets 这个主题的分区数），假如取得的值为 1，那么就找到 1 号分区所在的节点进行连接。

2、每个 Consumer 都发送 join Group 的请求。

3、从众多 Consumer 中随机选择一个 Consumer - Leader。

4、coordinator 把要消费的 topic 详情发送给 Consumer - Leader。

5、Consumer - Leader 制定消费方案。

6、Consumer - Leader 将制定计划发送给 coordinator。

7、coordinator 将对应计划发布到各个 Consumer。

注意：每个消费者都会定时和 coordinator 保持心跳（默认 3 秒），一旦超时（session.timeout.ms=45s），coordinator 会认为消费者挂了，该消费者会被移除，并触发再平衡；消费者处理的时间过长（max.poll.interval.ms 5分钟），也会将这个消费者下线，并触发再平衡。

2.4.消费者组详细消费流程

在这里插入图片描述

1、消费者组创建网络连接客户端（ConsumerNetworkClient），用于和集群进行交互。

2、调用 sendFetches（发送消费数据请求）

Fetch.min.bytes：每批次最小抓取大小，默认1字节。
fetch.max.wait.ms：一批数据最小值未达到的超时时间，默认500ms。
Fetch.max.bytes：每批次最大抓取大小，默认50m。

3、ConsumerNetworkClient 发送 send 请求，Kafka 集群通过回调方法（onSuccess），把对应的结果拉取过来。

4、拉取到的数据会放到 completedFetches 的消息队列中（queue）。

5、消费者从队列中拉取数据，默认一次 500 条（Max.poll.records）。

（1）反序列化操作.

（2）拦截器操作（用于处理数据）。

（3）处理数据。

2.5.消费者重要参数

在这里插入图片描述

3）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。

在这里插入图片描述

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、编写代码：

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");

        // 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。

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。

在这里插入图片描述

2、代码编写：

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
        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
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)

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。

在这里插入图片描述

2、代码实现：

复制代码为三份，同时启动，模拟三个消费者都在一个消费者组中。

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);
            }
        }
    }
}

3、测试

（1）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)

（2）观察三份代码的控制台，每份代码中只会消费一个分区中的数据。

（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。

在这里插入图片描述

4）分区的分配以及再平衡

在这里插入图片描述

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。

4.1.Range 以及再平衡

特点：针对一个分区做排序后计算。

在这里插入图片描述
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

特点：针对所有分区做排序后轮询。

在这里插入图片描述

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。

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

特点：尽量均匀随机的分配。

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。

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。

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）offset 位移

5.1.offset 的默认维护位置

在这里插入图片描述

1、__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。

2、消费 offset 案例

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。

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。

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

（4）启动消费者消费 atguigu 数据。

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。

bin/kafka-console-consumer.sh --topic __consumer_offsets --bootstrap-server hadoop102:9092 --consumer.config config/consumer.properties --formatter "kafka.coordinator.group.GroupMetadataManager\$OffsetsMessageFormatter" --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

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
1、原理：

（1）消费者主动去拉取数据。

（2）到达 5s 时 Consumer 自动提交 offset。

2、代码示例：

public class CustomConsumerAutoOffset {

    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,"test");

        // 自动提交
        properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,true);

        // 提交时间间隔
        properties.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG,1000);

        // 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);
            }
        }
    }
}

5.3.手动提交 offset

在这里插入图片描述

1、原理：

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。

2、代码示例：

（1）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。

public class CustomConsumerByHandSync {

    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,"test");

        // 手动提交
        properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,false);

        // 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);
            }

            // 手动提交offset
            kafkaConsumer.commitSync();
        }
    }
}

（2）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：

public class CustomConsumerByHandSync {

    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,"test");

        // 手动提交
        properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,false);

        // 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);
            }

            // 手动提交offset
            kafkaConsumer.commitAsync();
        }
    }
}

5.4.指定 Offset 消费

在这里插入图片描述

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。

代码示例：

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,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,"test3");

        // 1 创建消费者
        KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(properties);

        // 2 订阅主题
        ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();
        topics.add("first");
        kafkaConsumer.subscribe(topics);

        // 指定位置进行消费
        Set<TopicPartition> assignment = kafkaConsumer.assignment();

        //  保证分区分配方案已经制定完毕
        while (assignment.size() == 0){
            kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));

            assignment = kafkaConsumer.assignment();
        }

        // 指定消费的offset
        for (TopicPartition topicPartition : assignment) {
            kafkaConsumer.seek(topicPartition,600);
        }

        // 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);
            }
        }
    }
}

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？

public class CustomConsumerSeekTime {

    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,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,"test3");

        // 1 创建消费者
        KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(properties);

        // 2 订阅主题
        ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();
        topics.add("first");
        kafkaConsumer.subscribe(topics);

        // 指定位置进行消费
        Set<TopicPartition> assignment = kafkaConsumer.assignment();

        //  保证分区分配方案已经制定完毕
        while (assignment.size() == 0){
            kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));

            assignment = kafkaConsumer.assignment();
        }

        // 希望把时间转换为对应的offset
        HashMap<TopicPartition, Long> topicPartitionLongHashMap = new HashMap<>();

        // 封装对应集合
        for (TopicPartition topicPartition : assignment) {
            topicPartitionLongHashMap.put(topicPartition,System.currentTimeMillis() - 1 * 24 * 3600 * 1000);
        }

        Map<TopicPartition, OffsetAndTimestamp> topicPartitionOffsetAndTimestampMap = kafkaConsumer.offsetsForTimes(topicPartitionLongHashMap);

        // 指定消费的offset
        for (TopicPartition topicPartition : assignment) {

            OffsetAndTimestamp offsetAndTimestamp = topicPartitionOffsetAndTimestampMap.get(topicPartition);

            kafkaConsumer.seek(topicPartition,offsetAndTimestamp.offset());
        }

        // 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);
            }
        }
    }
}

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。

在这里插入图片描述

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。

6）消费者事务

注意：下游必须支持事务才能做到精准一次消费。

在这里插入图片描述

7）数据积压

1、增大分区与消费者核数（消费者数 = 分区数）

2、增大每次拉取的吞吐量。

在这里插入图片描述

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_53543905/article/details/135456078
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