「Kafka」消费者篇

「Kafka」消费者篇

Kafka 消费方式

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Kafka 消费者工作流程

消费者总体工作流程

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新版本（0.9之后）的 offset 保存在 kafka 的 Topic 里，持久化到磁盘，可靠性有保障。

老版本（0.9之前）的 offset 保存在 Zookeeper 的 consumers 节点路径下。

为什么转移了呢？如果所有的消费者都把 offset 维护在 Zookeeper 中，那么所有的消费者都需要跟 Zookeeper 进行大量的交互，就会导致网络数据传输非常频繁，压力较大。所以存储在主题里更易于维护管理。

消费者组原理

消费者组

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消费者组初始化流程

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消费者组详细消费流程

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  • 首先，kafka 需要和消费者组建立网络连接客户端：ConsumerNetworkClient
  • 消费者组发送消费请求 sendFetches，经过客户端，调用 send 方法发送请求到 kafka
    • 这里会设置 3 个参数：
      • 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
  • 通过回调方法 onSuccess 把对应的结果拉取过来，存储在 completedFetches 队列中
  • 消费者调用 fetchedRecords 方法从队列中抓取数据
    • max.poll.records：一次拉取数据返回消息的最大条数，默认500条
  • 再经过反序列化、拦截器，最后处理数据。
    • 在生产端也有拦截器，拦截器的作用：整个 kafka 集群不会处理数据，只会存数据，那么处理数据就可以在生产端和消费端的拦截器去做，而且拦截器可以方便的监控 kafka 的运行情况。这也是 kafka 高吞吐量的原因。
消费者重要参数

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消费者 API

独立消费者案例（订阅主题）

  • 需求：创建一个独立消费者，消费 first 主题中数据。

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    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。

  • 实现步骤

    • 创建包名：com.atguigu.kafka.consumer
    • 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 org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import java.time.Duration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Properties;class CustomConsumer {public static void main(String[] args) {// 0.创建消费者的配置对象Properties properties = new Properties();// 给消费者配置对象添加参数properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");// 反序列化 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id（组名任意起名）必须properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");// 1.创建消费者对象KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(properties);// 2.订阅要消费的主题（可以消费多个主题）ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();topics.add("first");kafkaConsumer.subscribe(topics);// 3.消费数据while (true) {// 设置每过1s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);}}}
}

  • 测试

    • 在 IDEA 中执行消费者程序
    • 在 Kafka 集群控制台，创建 Kafka 生产者，并输入数据
      [atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
>hello
    • 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)

独立消费者案例（订阅分区）

  • 需求：创建一个独立消费者，消费 first 主题 0 号分区的数据。

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  • 实现步骤

    • 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.serialization.StringDeserializer;
import java.time.Duration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Properties;class CustomConsumer {public static void main(String[] args) {// 0.创建消费者的配置对象Properties properties = new Properties();// 给消费者配置对象添加参数properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");// 反序列化 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id（组名任意起名）必须properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");// 1.创建消费者对象KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(properties);// 2.订阅某个主题的某个分区ArrayList<TopicPartition> topicPartitions = new ArrayList<>();topicPartitions.add(new TopicPartition("first", 0));kafkaConsumer.assign(topicPartitions);// 3.消费数据while (true) {// 设置每过1s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);}}}
}

  • 测试

    • 在 IDEA 中执行消费者程序

    • 在 IDEA 中执行生产者程序在控制台观察生成几个 0 号分区的数据

      for (int i = 0; i < 5; i++) {kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first", "atguigu " + i), new Callback() {@Overridepublic void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception e) {if (e == null) {System.out.println("主题：" + metadata.topic() + "->" +"分区：" + metadata.partition());} else {e.printStackTrace();}}});
}

      first 0 381
first 0 382
first 2 168
first 1 165
first 1 166

    • 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image-20240123150417967

消费者组案例

  • 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。

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  • 案例实操

    • 复制两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三个消费者

    • 启动代码中的生产者发送消息，分别发送到了0、1、2，三个分区（如果只发送到一个分区，可以在发送时增加延迟代码 Thread.sleep(2); ）

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    • 在 IDEA 控制台即可看到三个消费者在消费不同分区的数据

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一个分区的数据只由消费者组中的一个消费者消费。

生产经验—分区的分配以及再平衡

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Consumer Leader 就是根据分区分配策略，制定消费方案。

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Range 以及再平衡

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Range 分区分配策略案例

  1. 修改主题 first 为 7 个分区

    [atguigu@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. 同时启动 3 个消费者：CustomConsumer、CustomConsumer1、CustomConsumer2 组成消费者组，组名都为“test”

  3. 启动 CustomProducer 生产者，发送 500 条消息，随机发送到不同的分区

    for (int i = 0; i < 500; i++) {kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first", "atguigu " + i), new Callback() {@Overridepublic void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception e) {if (e == null) {System.out.println("主题：" + metadata.topic() + "->" +"分区：" + metadata.partition());} else {e.printStackTrace();}}});
}

  4. 观察 3 个消费者分别消费哪些分区的数据

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    符合预期。

Range 分区分配再平衡案例

  • 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。
  • 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。

RoundRobin 以及再平衡

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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_CONFIG, "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

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    符合预期。

RoundRobin 分区分配再平衡案例

  • 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 号消费者卓和 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。
  • 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。

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。

  • 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。

  • 步骤

    • 修改分区分配策略为粘性 Sticky

      // 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);

    • 使用同样的生产者发送 500 条消息

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      可以多重启几次观察，发现会尽量保持分区的个数近似划分分区。

      与 RoundRobin 策略区别：RoundRobin 是有序的，按照顺序轮询分配，而 Sticky 是随机分配的，并且在出现同一消费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

  • 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。
  • 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。出现同一消费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。

CooperativeSticky以及再平衡

上述三种分区分配策略均是基于 eager 协议，Kafka2.4.0开始引入 CooperativeSticky 策略——在不停止消费的情况下进行增量再平衡。

CooperativeSticky 与之前的 Sticky 虽然都是维持原来的分区分配方案，最大的区别是：Sticky仍然是基于 eager 协议，分区重分配时候，都需要 consumers 先放弃当前持有的分区，重新加入consumer group；而 CooperativeSticky 基于 cooperative 协议，该协议将原来的一次全局分区重平衡，改成多次小规模分区重平衡。

例如：一个Topic(T0，三个分区)，两个 consumers(consumer1、consumer2) 均订阅 Topic(T0)。

如果consumers订阅信息为：

consumer1T0P0、T0P2
consumer2T0P1

此时，新的 consumer3 加入消费者组，那么基于 eager 协议的分区重分配策略流程：

img

  1. consumer1、 consumer2 正常发送心跳信息到 Group Coordinator。
  2. 随着 consumer3 加入，Group Coordinator 收到对应的 Join Group 请求，Group Coordinator 确认有新成员需要加入消费者组。
  3. Group Coordinator 通知 consumer1 和 consumer2，需要 rebalance 了。
  4. consumer1 和 consumer2 放弃（revoke）当前各自持有的已有分区，重新发送 Join Group 请求到 Group Coordinator。
  5. Group Coordinator 依据指定的分区分配策略的处理逻辑，生成新的分区分配方案，然后通过 Sync Group 请求，将新的分区分配方案发送给 consumer1、consumer2、consumer3。
  6. 所有 consumers 按照新的分区分配，重新开始消费数据。

而基于 cooperative 协议的分区分配策略的流程：

图片

  1. consumer1、 consumer2 正常发送心跳信息到 Group Coordinator。
  2. 随着 consumer3 加入，Group Coordinator 收到对应的 Join Group 请求，Group Coordinator确认有新成员需要加入消费者组。
  3. Group Coordinator 通知 consumer1 和 consumer2，需要 rebalance 了。
  4. consumer1、consumer2 通过 Join Group 请求将已经持有的分区发送给 Group Coordinator。
    • 注意：并没有放弃（revoke）已有分区。
  5. Group Coordinator 取消 consumer1 对分区 p2 的消费，然后发送 sync group 请求给 consumer1、consumer2。
  6. consumer1、consumer2 接收到分区分配方案，重新开始消费。至此，一次 rebalance 完成。
  7. 当前 p2 也没有被消费，再次触发下一轮 rebalance，将 p2 分配给 consumer3 消费。

参考：Kafka消费者分区分配策略详解

该文把这 4 个策略写的都非常全面。

offset 位移

offset 的默认维护位置

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__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 只保留最新数据。

消费 offset 案例

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自动提交 offset

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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.time.Duration;
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，默认为trueproperties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, true);// 提交 offset 的时间周期 1000ms，默认 5sproperties.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());}}}
}

手动提交 offset

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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.time.Duration;
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 offsetproperties.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 offsetconsumer.commitSync();}}
}

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，更换 KafkaConsumer 调用的 API 即可：

// 异步提交 offset
consumer.commitAsync();

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

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  4. 任意指定 offset 位移开始消费

    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 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 = kafkaConsumer.assignment();// 保证分区分配方案已经制定完毕// 消费者初始化流程：// 1)消费者跟coordinator汇报，我要加入消费者组// 2)然后coordinator会选择一个Consumer Leader，把各Topic的情况给到它// 3)Consumer Leader会制定分区分配方案，发给coordinator// 4)coordinator再把分区分配方案下发给所有Consumer// 所以需要等待一段时间。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。

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 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");// 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 = 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));// 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();}// 希望把时间转换为对应的offsetMap<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() - 24 * 3600 * 1000);}// 获取从 1 天前开始消费的每个分区的 offsetMap<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);}}}
}

重复消费和漏消费

  • 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。

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生产经验—消费者事务

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生产经验—数据积压（消费者如何提高吞吐量）

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生产者提高吞吐量：

  • batch.size：默认 16k
  • linger.ms：默认 0ms
  • compression.type：数据压缩，默认为 None
  • buffer.memory：RecordAccumlator 缓冲区大小，默认 32M

消费者提高吞吐量：

  • 增加 Topic 的分区数，同时增加消费者数量
  • max.poll.records：提高每批次拉取的数量，默认500条

在生产环境中合理调整这几个参数，达到最大化吞吐量。


笔记整理自b站尚硅谷视频教程：【尚硅谷】Kafka3.x教程（从入门到调优，深入全面）

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一文讲透ast.literal_eval() eval() json.loads()

文章目录 一文讲透ast.literal_eval() eval() json.loads()1. ast.literal_eval()2. eval()3. json.loads()4. 总结 一文讲透ast.literal_eval() eval() json.loads() 在Python库中&#xff0c;我们经常会遇到需要将字符串转换为相应对象或数据结构的情况。在这种情况下&#…
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ShardingSphere 5.x 系列【5】Spring Boot 3 集成并实现读写分离

ShardingSphere 5.x 系列【5】Spring Boot 3 集成并实现读写分离

有道无术&#xff0c;术尚可求&#xff0c;有术无道&#xff0c;止于术。 本系列Spring Boot 版本 3.1.0 本系列ShardingSphere 版本 5.4.0 源码地址&#xff1a;https://gitee.com/pearl-organization/study-sharding-sphere-demo 文章目录 1. 概述2. 使用限制3. 案例演示3.…
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ReactNative实现文本渐变

ReactNative实现文本渐变

我们直接上图&#xff0c;可以看到上面文本的效果&#xff0c;使用SVG实现 1.首先还是要引入react-native-svg库 2.使用该库下面的LinearGradient和Text 好&#xff0c;话不多说&#xff0c;我们看具体代码 <Svg width{422} height{30} viewBox{0 0 422 30}><Defs&…
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linux i2c驱动实例之ISL29035

linux i2c驱动实例之ISL29035

目录 概述 1 认识ISL29035 1.1 ISL29035特征 1.2 ISL29035工作电路 1.3 ISL29035工作时序分析 1.4 ISL29035相关的寄存器 1.4.1 COMMAND-1( 0x00 ) 1.4.2 COMMAND-11&#xff08;0x01&#xff09; 1.4.3 DATA寄存器&#xff08;0x02和0x03&#xff09; 1.4.4 中断报警…
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linux时钟类型

linux时钟类型

背景&#xff1a;在线程中使用wait时&#xff0c;中间修改了系统时间&#xff0c;线程一直阻塞&#xff0c;并未向下执行。 原因分析&#xff1a;wait等待时间采用了系统时间去等待&#xff0c;系统时间向后修改后&#xff0c;无法等到相应的时间点&#xff0c;从而导致线程阻…
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解决Django应用部署时激活链接缺少端口号的问题

解决Django应用部署时激活链接缺少端口号的问题

引言 在当今技术迅速发展的时代&#xff0c;前后端分离已经成为现代Web开发的一项标准实践。然而&#xff0c;当我们将这些先进的架构部署到生产环境时&#xff0c;常常会遇到一些预料之外的挑战。 问题说明 在一个典型的例子中&#xff0c;我在Windows环境下开发了一个采用…
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离线环境怎么下载python依赖包

离线环境怎么下载python依赖包

公司内网环境无网络&#xff0c;运行自动化脚本需要安装python模块 1、脚本依赖包及其版本获取&#xff0c;记录在requirements.txt中 pipreqs ./script --encodingutf8 requirements.txt注意&#xff0c;这里是将./script 里的python模块自动扫描并写入到requirements.txt中…
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假期刷题打卡--Day23

假期刷题打卡--Day23

1、MT1190分数乘法 输入5组分数&#xff0c;对他们进行乘法运算&#xff0c;输出结果。不考虑分母为0等特殊情况。 格式 输入格式&#xff1a; 输入整型&#xff0c;每组一行&#xff0c;如样例所示。 输出格式&#xff1a; 输出计算结果实型&#xff0c;如样例所示。 样…
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[Vue3]父子组件相互传值数据同步

[Vue3]父子组件相互传值数据同步

简介 vue3中使用setup语法糖&#xff0c;父子组件之间相互传递数据及数据同步问题 文章目录 简介父传子props传递值 使用v-bind绑定props需要计算toRefcomputed emit传递方法 使用v-on绑定 子传父expose v-model总结 父传子 props传递值 使用v-bind绑定 父组件通过props给子…
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Python基础知识：Python与序列相关的内置函数

Python基础知识：Python与序列相关的内置函数

与序列相关的内置函数如表所示。 与序列相关的内置函数 函数的作用 len(seq) 计算序列的长度&#xff08;包含多少个元素&#xff09; max(seq) 查找序列中的最大元素 min(seq) 查找序列中的最小元素 list(seq) 将序列转换为列表&#xff0c;注意不能转换字典 str(se…
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openGauss学习笔记-214 openGauss 性能调优-确定性能调优范围

openGauss学习笔记-214 openGauss 性能调优-确定性能调优范围

文章目录 openGauss学习笔记-214 openGauss 性能调优-确定性能调优范围214.1 性能因素214.2 调优范围确定 openGauss学习笔记-214 openGauss 性能调优-确定性能调优范围 数据库性能调优通常发生在用户对业务的执行效率不满意&#xff0c;期望通过调优加快业务执行的情况下。正…
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如何解决部分图片读取转化异常的问题

如何解决部分图片读取转化异常的问题

问题描述 接触到一个数据集&#xff0c;有个别图片在读取转化的时候出现了异常&#xff0c;由于图片之间有关联&#xff0c;导致后续图片无法时候。 解决方法 将异常的图片转为白色或者黑色的图片&#xff0c;保证其他的图片可以正常使用&#xff01;代码如下&#xff1a; …
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两种方式实现文本超出指定行数显示展开收起...

两种方式实现文本超出指定行数显示展开收起...

需要实现这样一个功能 默认高度下文本超出隐藏&#xff0c;点击展开可查看所有内容&#xff0c;点击收起可折叠 方法一&#xff1a;通过html和css实现 代码部分 html:<div className"expand-fold"><input id"check-box" type"checkbox&qu…
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【Android】240204 android studio build.gradle.kts APK名字带日期

【Android】240204 android studio build.gradle.kts APK名字带日期

通过Android studio 生成 APK 名字的时候&#xff0c;带年月日时&#xff0c;可以在 build.gradle 里面定义&#xff1b; 在Gradle脚本的build任务中&#xff0c;每当我构建项目时&#xff0c;我都希望获得当前时间戳&#xff0c;并将其保存到项目资源目录中的文件中。如果我理…
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04-尚硅谷Vue_Vue中的ajax

04-尚硅谷Vue_Vue中的ajax

文章目录 1. 解决开发环境 Ajax 跨域问题 【前端】尚硅谷Vue2-Vue3全家桶笔记目录贴 1. 解决开发环境 Ajax 跨域问题
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