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官网文档 参数解释 参数 描述 enable.auto.commi 默认值为 true，消费者会自动周期性地向服务器提交偏移量。 auto.commit.interval.ms 如果设置了 enable.auto.commit 的值为 true， 则该值定义了消费者偏移量向 Kafka 提交的频率，默认 5s。 图解分析 消费者自动提交 offset代码 消费者自动提交
1.1、案例需求 创建一个独立消费者，消费firstTopic主题中数据，所下图所示： 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。 1.2、案例代码 代码 1.3、测试 在 Kafka 集群控制台，创建firstTopic主题 在 IDEA中
1.1、消费者分区及消费者组的概述 一个consumer group中有多个consumer组成，一个 topic有多个partition组成。 1.2、如何确定哪个consumer来消费哪个partition的数据 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
1.1、案例需求 创建一个独立消费者，消费firstTopic主题 0 号分区的数据，所下图所示： 1.2、案例代码 生产者往firstTopic主题 0 号分区发送数据代码 消费者消费firstTopic主题 0 分区数据代码 1.3、测试 在 IDEA 中执行消费者程序，如下图： 在 IDEA 中执行生产者程序 ，在控制台观察
RoundRobin 针对集群中 所有Topic而言。 RoundRobin 轮询分区策略，是把 所有的 partition 和所有的consumer 都列出来 ，然后 按照 hashcode 进行排序 ，最后通过 轮询算法 来分配 partition 给到各个消费者。 2.1、创建带有7个分区的sixTopic主题 在 Kafka 集群控制台，创建带有7个分区的sixTopi
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
pull(拉)模式： consumer采用从broker中主动拉取数据。 Kafka采用这种方式。 push(推)模式： Kafka没有采用这种方式，因为由broker决定消息发送速率，很难适应所有消费者的速率。例如推送速度是50m/s，consumer1，consumer2就来不及处理消息 pull模式不足之处是，如果kafka没有数据，消费者
pull(拉)模式： consumer采用从broker中主动拉取数据。 Kafka采用这种方式。 push(推)模式： Kafka没有采用这种方式，因为由broker决定消息发送速率，很难适应所有消费者的速率。例如推送速度是50m/s，consumer1，consumer2就来不及处理消息 pull模式不足之处是，如果kafka没有数据，消费者
1.1.1 消费者群组 Kafka 里消费者从属于消费者群组，一个群组里的消费者订阅的都是同一个主题，每个消费者接收主题一部分分区的消息。 如上图，主题 T 有 4 个分区，群组中只有一个消费者，则该消费者将收到主题 T1 全部 4 个分区的消息。
消费者API的核心类是 KafkaConsumer，它提供了如下常用方法： 下面这些方法都体现了Kafka是一个数据流平台，消费者通过这些方法可以从分区的任意位置、重新开始读取数据。 根据KafkaConsumer不难看出，使用消费者API拉取消息很简单，基本只要几步： 1、创建KafkaConsumer对象，创建
