1. 偏移量的概念
消费者在消费数据的时候需要将消费的记录存储到一个位置，防止因为消费者程序宕机而引起断点消费数据丢失问题，下一次可以按照相应的位置从kafka中找寻数据，这个消费位置记录称之为偏移量offset。
kafka0.9以前版本将偏移量信息记录到zookeeper中
新版本中偏移量信息记录在__consumer_offsets中，这个topic是系统生成的，不仅仅帮助管理偏移量信息还能分配consumer给哪个coordinator管理，是一个非常重要的topic
它的记录方式和我们知道的记录方式一样 groupid + topic + partition ==> offset
其中存储到__consumer_offsets中的数据格式也是按照k-v进行存储的，其中k是groupid + topic + partition
value值为offset的偏移量信息。
[hexuan@hadoop106 ~]$ kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop106:9092 --list
__consumer_offsets
topic_a
topic_b
topic_c
topic_e
topic_f
topic_g
可以看到系统生成的topic
因为之前我们消费过很多数据，现在可以查看一下记录在这个topic中的偏移量信息
其中存在一个kafka-consumer-groups.sh 命令
# 查看消费者组信息
kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server hadoop106:9092 --list
# 查询具体信息
kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server hadoop106:9092 --describe --group my-group
# 查看活跃信息
kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server hadoop106:9092 --describe --group my-group --members
查看消费者组信息：
[hexuan@hadoop106 ~]$ kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server hadoop106:9092 --list
hainiu_group
hainiu_group2
当前使用组信息：
[hexuan@hadoop106 ~]$ kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server hadoop106:9092 --describe --group hainiu_group
GROUP TOPIC PARTITION CURRENT-OFFSET LOG-END-OFFSET LAG CONSUMER-ID HOST CLIENT-ID
hainiu_group topic_c 0 0 0 0 consumer-hainiu_group-1-41a9ebd6-99a3-4d83-b1d7-88a2a9295054 /192.168.154.1 consumer-hainiu_group-1
hainiu_group topic_b 1 1438 1438 0 - - -
hainiu_group topic_b 0 1440 1440 0 - - -
hainiu_group topic_b 3 1417 1417 0 - - -
hainiu_group topic_b 4 1473 1473 0 - - -
hainiu_group topic_b 5 1440 1440 0 - - -
hainiu_group topic_b 2 1407 1407 0 - - -
hainiu_group topic_b 6 1391 1391 0 -
当前组消费偏移量信息：
GROUP：组名
TOPIC：topic信息
PARTITION：分区
CURRENT-OFFSET：当前消费偏移量
LOG-END-OFFSET：这个分区总共存在多少数据
LAG：还差多少没消费
CONSUMER-ID：随机消费者id
HOST：主机名
CLIENT-ID：客户端id
同时我们也可以查询**__consumer_offset中的原生数据：**
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop106:9092 \
--topic __consumer_offsets --from-beginning --formatter \
kafka.coordinator.group.GroupMetadataManager\$OffsetsMessageFormatter
使用元数据格式化方式查看偏移量信息数据
key展示的是groupid,topic,partition , value值展示的是当前的偏移量信息
并且在这个topic中是追加形式一致往里面写入的
2. 偏移量的自动管理
那么我们已经看到了偏移量的存储但是偏移量究竟是怎么提交的呢？
首先我们没有设置任何的偏移量提交的代码，这个是默认开启的，其中存在两个参数
pro.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, true);
//开启自动提交偏移量信息
pro.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, 5000);
//默认提交间隔5s
官网的设置参数为两个true和5000。
所以我们在没有开启默认提交的时候已经自动提交了
为了演示自动提交的效果我们引入一个参数
auto.offset.reset
这个参数用于控制没有偏移量存储的时候，应该从什么位置进行消费数据
（因为偏移量自动提交默认是5秒一次，如果数据在5秒内消费完毕，则会造成偏移量并没有存储的情况）
其中参数值官网中给出三个
[latest, earliest, none]
latest:从最新位置消费
earliest：最早位置消费数据
none：如果不指定消费的偏移量直接报错
一定要记得一点，如果有偏移量信息那么以上的设置是无效的.
官方文档显示给出的该参数的默认值为lastest，即从最新位置开始消费。
现在我们设置读取位置为最早位置，并且消费数据，看看可不可以记录偏移量，断点续传
思路：
首先修改组id为一个新的组，然后从最早位置消费数据，如果记录了偏移量，那么重新启动消费者会看到，没有任何数据，因为之前记录了消费数据的位置
整体代码如下：
package com.hainiu.kafka;
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 Consumer1 {
public static void main(String[] args) {
Properties pro = new Properties();
pro.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"nn1:9092");
pro.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"new_group");
pro.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
pro.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
pro.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, true);
pro.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");
pro.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, 5000);
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(pro);
List<String> topics = Arrays.asList("topic_d","topic_e");
consumer.subscribe(topics);
while (true){
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
Iterator<ConsumerRecord<String, String>> it = records.iterator();
while(it.hasNext()){
ConsumerRecord<String, String> record = it.next();
System.out.println(record.topic()+"->"+record.partition()+"->"+ record.offset()+"->"+record.key()+"->"+record.value());
}
}
}
}
运行完毕打印数据
这个时候我们需要在5s之内关闭应用，然后重新启动，因为提交的间隔时间是5s
再次启动
我们发现数据依旧被消费出来了，证明之前的偏移量存储没有任何效果和作用，因为间隔时间是5s
现在我们等待5s后在关闭应用
发现没有任何数据产生，因为偏移量已经提交了
3. 偏移量的手动提交
如上的案例我们发现偏移量的管理如果交给系统自己管理，我们没有办法及时的修改和管理偏移量信息，这个时候我们需要手动来提交给管理偏移量，更加及时和方便
这个时候引入两个方法
consumer.commitAsync();
consumer.commitSync();
commitAsync 异步提交方式：只提交一次，不管成功与否不会重试
commitSync 同步提交方式：同步提交方式会一直提交到成功为止
一般我们都会选择异步提交方式，他们的功能都是将拉取到的一整批数据的最大偏移量直接提交到__consumer_offsets中，但是同步方式会很浪费资源，异步方式虽然不能保证稳定性但是我们的偏移量是一直递增存储的，所以偶尔提交不成功一个两个不影响我们的使用
pro.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false);
//设定自动提交为false
consumer.commitSync();
consumer.commitAsync();
//设定提交方式为手动提交
整体代码如下：
package com.hainiu.kafka.consumer;
/**
* ClassName : consumer_offsets
* Package : com.hainiu.kafka.consumer
* Description
*
* @Author HeXua
* @Create 2024/11/5 21:30
* Version 1.0
*/
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 Consumer_CommitSync {
public static void main(String[] args) {
Properties pro = new Properties();
pro.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop106:9092");
pro.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"hainiu_group2");
pro.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
pro.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
pro.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false);
pro.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");
// pro.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, 5000);
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(pro);
List<String> topics = Arrays.asList("topic_h");
consumer.subscribe(topics);
while (true){
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
Iterator<ConsumerRecord<String, String>> it = records.iterator();
while(it.hasNext()){
ConsumerRecord<String, String> record = it.next();
System.out.println(record.topic()+"->"+record.partition()+"->"+ record.offset()+"->"+record.key()+"->"+record.value());
}
consumer.commitAsync();
// consumer.commitSync();
}
}
}
现在先在topic中输入部分数据
然后启动消费者，当存在数据打印的时候马上关闭掉应用，在此启动会发现数据不会重新消费
topic_h->5->12->null->1
topic_h->5->13->null->2
topic_h->5->14->null->3
topic_h->5->15->null->4
topic_h->5->16->null->5
topic_h->5->17->null->6
偏移量已经提交不会重复消费数据
4. 断点消费数据
在没有偏移量的时候我们可以设定
auto.offset.reset进行数据的消费
可选参数有 latest earliest none等位置
但是如果存在偏移量以上的设定就不在好用了，我们需要根据偏移量的位置进行断点消费数据
但是有的时候我们需要指定位置消费相应的数据
这个时候我们需要使用到
consumer.seek();
//可以指定位置进行数据的检索
但是我们不能随意的指定消费者消费数据的位置，因为在启动消费者的时候，一个组中会存在多个消费者，每个人拿到的对应分区是不同的，所以我们需要知道这个消费者能够获取的分区是哪个，然后再指定相应的断点位置
这里我们就需要监控分区的方法展示出来所有订阅的分区信息
consumer.subscribe(topics, new ConsumerRebalanceListener() {
@Override
public void onPartitionsRevoked(Collection<TopicPartition> partitions) {
}
@Override
public void onPartitionsAssigned(Collection<TopicPartition> partitions) {
}
});
为了演示效果我们使用生产者在topic_d中增加多个消息
package com.hainiu.kafka.consumer;
/**
* ClassName : Producer2
* Package : com.hainiu.kafka.consumer
* Description
*
* @Author HeXua
* @Create 2024/11/5 23:01
* Version 1.0
*/
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import java.util.Properties;
public class Producer2 {
public static void main(String[] args) {
Properties pro = new Properties();
pro.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop106:9092");
pro.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
pro.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(pro);
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<String, String>("topic_d", "" + i, "message"+i);
producer.send(record);
}
producer.close();
}
}
随机发送数据到不同的节点，使用随机key
然后使用断点消费数据
不设置任何的偏移量提交操作和断点位置
package com.hainiu.kafka.consumer;
/**
* ClassName : ConsumerWithUDOffset
* Package : com.hainiu.kafka.consumer
* Description
*
* @Author HeXua
* @Create 2024/11/5 23:03
* Version 1.0
*/
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 ConsumerWithUDOffset {
public static void main(String[] args) {
Properties pro = new Properties();
pro.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop106:9092");
pro.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"new1");
pro.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
pro.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
pro.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG,"earliest");
pro.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG,6000);
pro.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,false);
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(pro);
List<String> topics = Arrays.asList("topic_h");
// range roundRobin sticky cooperativeSticky
consumer.subscribe(topics, new ConsumerRebalanceListener() {
@Override
public void onPartitionsRevoked(Collection<TopicPartition> collection) {
}
@Override
public void onPartitionsAssigned(Collection<TopicPartition> collection) {
for (TopicPartition topicPartition : collection) {
consumer.seek(topicPartition,195);
}
}
});
while (true){
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
Iterator<ConsumerRecord<String, String>> it = records.iterator();
while(it.hasNext()){
ConsumerRecord<String, String> record = it.next();
System.out.println(record.topic()+"->"+record.partition()+"->"+ record.offset()+"->"+record.key()+"->"+record.value());
}
consumer.commitAsync();
}
}
}
5. 时间断点
kafka没有给大家提供直接根据时间找到断点位置的方法，我们需要根据时间找到偏移量，然后根据偏移量进行数据消费
consumer.offsetsForTimes();
//通过这个方法找到对应时间的偏移量位置
consumer.seek();
//然后在通过这个方法根据断点进行消费数据
整体代码如下
package com.hainiu.kafka;
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 Consumer1 {
public static void main(String[] args) {
Properties pro = new Properties();
pro.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"nn1:9092");
pro.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"new_group221");
pro.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
pro.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
pro.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,false);
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(pro);
List<String> topics = Arrays.asList("topic_e");
consumer.subscribe(topics, new ConsumerRebalanceListener() {
@Override
public void onPartitionsRevoked(Collection<TopicPartition> partitions) {
// no op
}
@Override
public void onPartitionsAssigned(Collection<TopicPartition> partitions) {
HashMap<TopicPartition, Long> map = new HashMap<>();
for (TopicPartition partition : partitions) {
map.put(partition,1675076400000L);
//将时间和分区绑定在一起，然后合并在一起放入到检索方法中
}
Map<TopicPartition, OffsetAndTimestamp> offsets = consumer.offsetsForTimes(map);
//根据时间获取时间对应的偏移量位置
for (Map.Entry<TopicPartition, OffsetAndTimestamp> en : offsets.entrySet()) {
System.out.println(en.getKey()+"-->"+en.getValue());
if(en.getValue() != null){
consumer.seek(en.getKey(),en.getValue().offset());
//获取每个分区的偏移量的位置，使用seek进行找寻数据
}
}
}
});
while (true){
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
Iterator<ConsumerRecord<String, String>> it = records.iterator();
while(it.hasNext()){
ConsumerRecord<String, String> record = it.next();
System.out.println(record.topic()+"->"+record.partition()+"->"+ record.offset()+"->"+record.key()+"->"+record.value());
}
// consumer.commitAsync();
}
}
}
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