KafkaConsuner 指定开始消费的位置-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了KafkaConsuner 指定开始消费的位置。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

KafkaConsumer 指定消费位置的基础

一个 Topic 对应着磁盘上的几个重要的文件：

.log：数据文件，存储了该 topic 中的所有消息。
.index：索引文件，对数据文件中的消息进行索引。关键就是可以按照 offset 来索引
.timeindex：时间索引文件，类似于索引文件，但按照消息的时间戳进行索引。它保存着 timestamp-offset 的关系，所以可以使用时间戳找到对应的 offset ，然后再找到对应的 offset 位置，这样就能找到对应的文件开始的位置了。
leader-epoch-checkpoint：该文件的职责是存储leader对于topic的进度，以便在leader重启时可以重新定位到上一次成功提交的offset位置。

在我们探讨的功能中，index和timeindex两个文件扮演着关键角色，它们与消费者开始消费的位置密切相关。这是我们今天要讲解的核心基础，没有这两个文件，我们无法进行后续的操作。

具体的做法

方法名	用法	业务意义
subscribe()	consumer.subscribe(Arrays.asList(“topic1”, “topic2”));	订阅一个或多个主题，按照策略指定当前消费者实例消费那个分区的数据
assign()	TopicPartition partition0 = new TopicPartition(“test”, 0); consumer.assign(Arrays.asList(partition0));	指定分配的TopicPartition，手工指定当前消费者实例消费那个分区的数据
assignment()	Set partitions = consumer.assignment();	获取当前已分配的TopicPartition列表
beginningOffsets()	Map<TopicPartition, Long> beginningOffsets = consumer.beginningOffsets(Arrays.asList(partition0));	获取指定TopicPartition的起始偏移量信息

说明：

subscribe() 和 assign() 两个方法的使用是互斥的，只能使用其中之一。
assignment() 方法只能在 consumer 已经订阅主题或手动分配分区之后使用，否则返回空列表。

在执行subscribe() 和 assign() 之后，assignment() 才能获取到偏移的位置，否返回一个 size() = 0 的 map。更加让人不能接收的是执行subscribe() 之后，仍然assignment() 不能获取 TopicPartition 信息。需要在执行了 poll() 方法之后才行。这就比较扯了。我本来想指定一个开始位置，但是还没有指定位置呢？先让我消费出来点数据，这不是多余吗？

在 FlinkKafkaConsumer 类中，使用了 assign() + seek 的方式，指定了消费者的消费位置，这样以来， __consumer_offsets 就有用了，如果 FlinkKafkaConsumer 不是从 checkpoint 消费，则可以指定 Consumer 的 startMap 模式，在不同的模式下，可以从最早、最新、上次消费的位置来开始消费。
FlinkKafkaConsumer 中的 startMode 参数表示消费者的启动模式，具体有以下几种：

startMode	中文名称	业务意义
GROUP_OFFSETS	消费者组偏移量	从消费者组中最近提交的偏移量开始消费，保证消费者组的偏移量和Kafka中的主题分区的偏移量保持一致，避免出现重复消费或者漏消费的情况
EARLIEST	最早的	从最早的消息开始消费，即消费者会从最早的偏移量开始消费Kafka中的消息
LATEST	最新的	从最新的消息开始消费，即消费者会从最新的偏移量开始消费Kafka中的消息
TIMESTAMP	时间戳	从指定的时间戳开始消费Kafka中的消息
SPECIFIC_OFFSETS	指定偏移量	从指定的偏移量开始消费Kafka中的消息

一般情况下，我们会使用 GROUP_OFFSETS 模式来消费 Kafka 中的消息，因为这样可以保证消费者组的偏移量和 Kafka 中的主题分区的偏移量保持一致，避免出现重复消费或者漏消费的情况。如果需要从最早或者最新的消息开始消费，可以选择 EARLIEST 或者 LATEST 模式。如果需要从指定的时间戳或者偏移量开始消费，可以选择 TIMESTAMP 或者 SPECIFIC_OFFSETS 模式。

关键代码

以下是加上注释的代码：

import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.common.PartitionInfo;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import java.time.Duration;
import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

public class KafkaConsumerAt {
    private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(KafkaConsumerAt.class);

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Properties p = new Properties();
        p.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG , "your.kafka.address:9092");
        p.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG , "test-text-001");
        p.setProperty(ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG,"5"); // 设置一次拉取的最大记录数
        p.setProperty(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG , "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        p.setProperty(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG , "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        KafkaConsumer<String,String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(p);

        String topic = "test_create_timestamp" ;

        // 获取指定主题的所有分区信息
        List<PartitionInfo> partitionInfos = consumer.partitionsFor(topic);
        TopicPartition topicPartition = null ;
        Map<TopicPartition, Long> tpl = new HashMap<>();
        for (PartitionInfo partitionInfo : partitionInfos) {
            topicPartition = new TopicPartition(partitionInfo.topic() , partitionInfo.partition());
            tpl.put(topicPartition , 0L); // 将所有分区的起始偏移量设置为0
        }

        List<TopicPartition> topicPartitions = Collections.singletonList(topicPartition);
        // 分配consumer消费者到指定分区进行消费，这里是最后一个分区
        consumer.assign(topicPartitions); 
        tpl.forEach((key,value)->{
        // 将所有分区的偏移量设置为起始偏移量，因为 value 的值在上一步中已经设置为 0 了。
            consumer.seek(key , value); 
        });

        ConsumerRecords<String,String> records = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1L)); // 消费消息

        for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
            logger.info("key:{} value:{} offset:{} timestamp:{} timestampType:{}", record.key(), record.value(), record.offset(), record.timestamp(), record.timestampType()); // 输出消费的消息
        }
        consumer.close(); // 关闭消费者
    }
}

KafkaConsumer#partitionsFor方法用于获取指定主题的所有分区信息。它会返回一个List，每个PartitionInfo对象包含分区的详细信息，比如分区编号、分区的主题、分区的副本列表等等。

以下是一个简单的使用案例：

Properties props = new Properties();
props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);

List<PartitionInfo> partitions = consumer.partitionsFor("my-topic");
for (PartitionInfo partition : partitions) {
    System.out.println(partition);
}

在上面的示例中，我们首先创建了一个KafkaConsumer对象，并设置了所需的属性。然后调用partitionsFor方法获取名为"my-topic"的主题的分区信息，最后打印出每个分区的详细信息。

KafkaConsumer#seek方法用于将消费者的偏移量（offset）设置到指定的分区和偏移量。它可以用于重置消费者在某个分区的消费进度，例如重新开始消费、跳过某些消息或者定位到特定的偏移量处继续消费等。

以下是一个简单的使用案例：

Properties props = new Properties();
props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);

TopicPartition partition = new TopicPartition("my-topic", 0); // 设置要操作的分区
consumer.assign(Arrays.asList(partition)); // 订阅指定分区

consumer.seek(partition, 100); // 将偏移量设置为100

ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000)); // 消费消息
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
    System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
}

在上面的示例中，我们首先创建了一个KafkaConsumer对象，并设置了所需的属性。然后订阅名为"my-topic"的主题中的分区0，并将偏移量设置为100。最后调用poll方法消费消息，并打印出每条消费的消息的偏移量、键和值。

从 .timeindex 文件，可以由 timestamp 找到对应的 offset 。
所以把 KafkaConsumer 提供给我们了 offsetsForTimes(Map<TopicPartition,Long>)
此方法可以根据指定的 partition 的 timestamp 找到对应的 offset , 然后使用 seek() 来指定开始消费的位置。

下面是代码：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-775494.html


public class ConsumerFromTimestamp{
	

	public static Map<TopicPartition,Long> fetchOffsetsWithTimestamp(Collection<KafkaTopicPartition> partitions , long timestamp , Properties properties){

		Map<TopicPartition, Long> partitionOffsetsRequest = new HashMap(partitions.size());

		Map<TopicPartition,Long> rs = new HashMap<>();

		for(KafkaTopicPartition partition : partitions){
			partitionOffsetsRequest.put(new TopicPartition(partition.topic(),partition.partition()),timestamp);
		}
		KafkaConsumer<?, ?> consumer = new KafkaConsumer(properties);
		Set<TopicPartition, OffsetAndTimestamp> offsets = consumer.offsetsForTimes(partitionOffsetsRequest);
		for(Entry<TopicPartition, OffsetAndTimestamp> partitionToOffset : offsets.entrySet()){
			rs.put(new KafkaTopicPartition(((TopicPartition)partitionToOffset.getKey()).topic(), ((TopicPartition)partitionToOffset.getKey()).partition()), partitionToOffset.getValue() == null ? null : ((OffsetAndTimestamp)partitionToOffset.getValue()).offset());
		}
		return rs ;
	}

}