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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