kafka之消费者（Consumer）-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了kafka之消费者（Consumer）。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。

1、kafka消费者消费方式

kafka 的消费者（Consumer）采用 pull 的方式主动从 broker 中拉取数据，这种不足之处会有：当 broker 中没有消息时，消费者会不断循环取数据，一直返回空数据。

2、消费者组

Consumer Group（CG）：消费者组，由多个consumer组成。形成一个消费者组的条件，是所有消费者的 group_id 相同。

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消费。 2）、消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。

3）、在命令行中，使用消费者消费消息没有指定消费者组，会自动分配一个消费者组，而不是没没有消费者组。

4）、如果向消费组中添加更多的消费者大于主题分区数量，则有一部分消费者就会闲置，不会接收任何消息。

5）、如果消费组中的消费者小于主题分区数量，则部分消费者消费的分区数量不止一个。

2.1、消费者重要参数

参数名称	描述
bootstrap.servers	向Kafka 集群建立初始连接用到的host/port 列表。示例：node-1:9092,node-2:9092...
key.deserializer 和value.deserializer	指定接收消息的key 和value 的反序列化类型。一定要写全限定类名。
group.id	标记消费者所属的消费者组。（必须参数）
enable.auto.commit	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。
auto.offset.reset	当Kafka 中没有初始偏移量或当前偏移量在服务器中不存在（如，数据被删除了），该如何处理？ earliest：自动重置偏移量到最早的偏移量。 latest：默认，自动重置偏移量为最新的偏移量。 none：如果消费组原来的（previous）偏移量不存在，则向消费者抛异常。 anything：向消费者抛异常。
offsets.topic.num.partitions	__consumer_offsets 的分区数，默认是50 个分区。
heartbeat.interval.ms	Kafka 消费者和coordinator 之间的心跳时间，默认3s。该条目的值必须小于 session.timeout.ms ，也不应该高于session.timeout.ms 的1/3。
session.timeout.ms	Kafka 消费者和coordinator 之间连接超时时间，默认45s。超过该值，该消费者被移除，消费者组执行再平衡。
max.poll.interval.ms	消费者处理消息的最大时长，默认是 5 分钟。超过该值，该消费者被移除，消费者组执行再平衡。
fetch.min.bytes	默认1个字节。消费者获取服务器端一批消息最小的字节数。
fetch.max.wait.ms	默认500ms 。如果没有从服务器端获取到一批数据的最小字节数。该时间到，仍然会返回数据。
fetch.max.bytes	默认Default: 52428800 (50m)。消费者获取服务器端一批消息最大的字节数。如果服务器端一批次的数据大于该值50m）仍然可以拉取回来这批数据，因此，这不是一个绝对最大值。一批次的大小受 message.max.bytes (broker config) or max.message.bytes (topic config)影响。
max.poll.records	一次poll拉取数据返回消息的最大条数，默认是 500 条。

2.2、消费者代码实现

2.2.1、引入依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
    <version>3.6.1</version>
</dependency>

2.2.2、消费者代码实现(自定义消费者组实现)

public class KafkaConsumerTest {
    public static void main(String[] args) {
        Properties properties = new Properties();
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "node-1:9092,node-2:9092");
        properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        // 指定分区策略
        properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG, "org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor");
        // 指定消费者组，必须参数
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, " test1");
        KafkaConsumer<String,String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
        // 订阅主题，可以定义多个主题
        List<String> topics = new ArrayList<>();
        topics.add("topic1");
		// 订阅
        consumer.subscribe(topics);
        while (true){
            // 拉取消息
            ConsumerRecords<String, String> msg = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
            for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : msg) {
                System.out.println(consumerRecord);
                System.out.println(consumerRecord.value());
            }
        }
    }
}

2.2.3、消费者代码实现(指定主题分区实现)

public class KafkaConsumerTest {
    public static void main(String[] args) {
        Properties properties = new Properties();
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "node-1:9092,node-2:9092");
        properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        // 指定分区策略
        properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG, "org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor");
        // 指定消费者组，必须参数
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, " test1");
        KafkaConsumer<String,String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
        // 订阅主题分区
        List<TopicPartition> topicPartitions = new ArrayList<>();
        topicPartitions.add(new TopicPartition("topic1", 1));
        consumer.assign(topicPartitions);
        while (true){
            // 拉取消息
            ConsumerRecords<String, String> msg = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
            for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : msg) {
                System.out.println(consumerRecord);
                System.out.println(consumerRecord.value());
            }
        }
    }
}