当前位置: 首页 > news >正文

kafka-消费者-指定offset消费(SpringBoot整合Kafka)

文章目录

  • 1、指定offset消费
    • 1.1、创建消费者监听器‘
    • 1.2、application.yml配置
    • 1.3、使用 Java代码 创建 主题 my_topic1 并建立3个分区并给每个分区建立3个副本
    • 1.4、创建生产者发送消息
      • 1.4.1、分区0中的数据
    • 1.5、创建SpringBoot启动类
    • 1.6、屏蔽 kafka debug 日志 logback.xml
    • 1.7、引入spring-kafka依赖
    • 1.8、消费者控制台:

1、指定offset消费

1.1、创建消费者监听器‘

package com.atguigu.spring.kafka.consumer.listener;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.kafka.annotation.PartitionOffset;
import org.springframework.kafka.annotation.TopicPartition;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
public class MyKafkaPartitionListener {//初始化偏移量指定后,每次重启都会从该位置消费一轮,所以一般是调式解决问题时才使用@KafkaListener(topicPartitions = {@TopicPartition(topic = "my_topic1",partitionOffsets = {@PartitionOffset(partition = "0",initialOffset = "2")})}, groupId = "my_group1")public void onMessage1(ConsumerRecord<String, String> record) {System.out.println("my_group1消费者1获取到消息:topic = "+ record.topic()+",partition:"+record.partition()+",offset = "+record.offset()+",key = "+record.key()+",value = "+record.value());}}

1.2、application.yml配置

server:port: 8120# v1
spring:Kafka:bootstrap-servers: 192.168.74.148:9095,192.168.74.148:9096,192.168.74.148:9097consumer:# read-committed读事务已提交的消息 解决脏读问题isolation-level: read-committed # 消费者的事务隔离级别:read-uncommitted会导致脏读,可以读取生产者事务还未提交的消息# 消费者是否自动ack :true自动ack 消费者获取到消息后kafka提交消费者偏移量enable-auto-commit: true # 消费者提交ack时多长时间批量提交一次auto-commit-interval: 1000# 消费者第一次消费主题消息时从哪个位置开始auto-offset-reset: earliest  #指定Offset消费:earliest | latest | nonekey-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializervalue-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

1.3、使用 Java代码 创建 主题 my_topic1 并建立3个分区并给每个分区建立3个副本

package com.atguigu.spring.kafka.consumer.config;
import org.apache.kafka.clients.admin.NewTopic;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.config.TopicBuilder;
@Configuration
public class MyKafkaConfig {@Beanpublic NewTopic springTestPartitionTopic() {return TopicBuilder.name("my_topic1") //主题名称.partitions(3) //分区数量.replicas(3) //副本数量.build();}
}

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

1.4、创建生产者发送消息

package com.atguigu.spring.kafka.consumer;import jakarta.annotation.Resource;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;@SpringBootTest
class SpringKafkaConsumerApplicationTests {@ResourceKafkaTemplate kafkaTemplate;@Testvoid contextLoads() {for (int i = 0; i < 10; i++) {kafkaTemplate.send("my_topic1",i%3,"", "指定分区消费"+i);}}}

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

1.4.1、分区0中的数据

[[{"partition": 0,"offset": 0,"msg": "指定offset消费0","timespan": 1717660785962,"date": "2024-06-06 07:59:45"},{"partition": 0,"offset": 1,"msg": "指定offset消费3","timespan": 1717660785974,"date": "2024-06-06 07:59:45"},{"partition": 0,"offset": 2,"msg": "指定offset消费6","timespan": 1717660785975,"date": "2024-06-06 07:59:45"},{"partition": 0,"offset": 3,"msg": "指定offset消费9","timespan": 1717660785975,"date": "2024-06-06 07:59:45"}]
]

1.5、创建SpringBoot启动类

package com.atguigu.spring.kafka.consumer;import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;// Generated by https://start.springboot.io
// 优质的 spring/boot/data/security/cloud 框架中文文档尽在 => https://springdoc.cn
@SpringBootApplication
public class SpringKafkaConsumerApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(SpringKafkaConsumerApplication.class, args);}}

1.6、屏蔽 kafka debug 日志 logback.xml

<configuration>      <!-- 如果觉得idea控制台日志太多,src\main\resources目录下新建logback.xml
屏蔽kafka debug --><logger name="org.apache.kafka.clients" level="debug" />
</configuration>

1.7、引入spring-kafka依赖

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>3.0.5</version><relativePath/> <!-- lookup parent from repository --></parent><!-- Generated by https://start.springboot.io --><!-- 优质的 spring/boot/data/security/cloud 框架中文文档尽在 => https://springdoc.cn --><groupId>com.atguigu</groupId><artifactId>spring-kafka-consumer</artifactId><version>0.0.1-SNAPSHOT</version><name>spring-kafka-consumer</name><description>spring-kafka-consumer</description><properties><java.version>17</java.version></properties><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.kafka</groupId><artifactId>spring-kafka</artifactId></dependency></dependencies><build><plugins><plugin><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId></plugin></plugins></build></project>

1.8、消费者控制台:

  .   ____          _            __ _ _/\\ / ___'_ __ _ _(_)_ __  __ _ \ \ \ \
( ( )\___ | '_ | '_| | '_ \/ _` | \ \ \ \\\/  ___)| |_)| | | | | || (_| |  ) ) ) )'  |____| .__|_| |_|_| |_\__, | / / / /=========|_|==============|___/=/_/_/_/:: Spring Boot ::                (v3.0.5)my_group1消费者1获取到消息:topic = my_topic1,partition:0,offset = 2,key = ,value = 指定offset消费6
my_group1消费者1获取到消息:topic = my_topic1,partition:0,offset = 3,key = ,value = 指定offset消费9

此时如果重新启动 SpringKafkaConsumerApplication 消费者还是会消费数据,重复消费

  .   ____          _            __ _ _/\\ / ___'_ __ _ _(_)_ __  __ _ \ \ \ \
( ( )\___ | '_ | '_| | '_ \/ _` | \ \ \ \\\/  ___)| |_)| | | | | || (_| |  ) ) ) )'  |____| .__|_| |_|_| |_\__, | / / / /=========|_|==============|___/=/_/_/_/:: Spring Boot ::                (v3.0.5)my_group1消费者1获取到消息:topic = my_topic1,partition:0,offset = 2,key = ,value = 指定offset消费6
my_group1消费者1获取到消息:topic = my_topic1,partition:0,offset = 3,key = ,value = 指定offset消费9

相关文章:

kafka-消费者-指定offset消费(SpringBoot整合Kafka)

文章目录 1、指定offset消费1.1、创建消费者监听器‘1.2、application.yml配置1.3、使用 Java代码 创建 主题 my_topic1 并建立3个分区并给每个分区建立3个副本1.4、创建生产者发送消息1.4.1、分区0中的数据 1.5、创建SpringBoot启动类1.6、屏蔽 kafka debug 日志 logback.xml1…...

JavaWeb2-Vue

Vue 前端框架&#xff0c;免除原生JS中的DOM操作简化书写 &#xff08;以前学过又忘了&#xff0c;现在才知道原来vue是前端的&#xff09; 基于MVVM思想&#xff08;model-view -viewModel&#xff09;实现数据双向绑定 model是数据模型 view负责数据展示 即DOM 中间这个负责…...

《广告数据定量分析》读书笔记之统计原理2

3.相关分析&#xff1a;描述的是两个数值变量间关系的强度。&#xff08;两个数值型变量之间的关系&#xff09; &#xff08;1&#xff09;图表表示&#xff1a;散点图 &#xff08;2&#xff09;衡量关系强度指标&#xff1a;相关系数r。 &#xff08;r的取值为-1到 1&…...

计算机视觉与模式识别实验2-2 SIFT特征提取与匹配

文章目录 &#x1f9e1;&#x1f9e1;实验流程&#x1f9e1;&#x1f9e1;SIFT算法原理总结&#xff1a;实现SIFT特征检测和匹配通过RANSAC 实现图片拼接更换其他图片再次测试效果&#xff08;依次进行SIFT特征提取、RANSAC 拼接&#xff09; &#x1f9e1;&#x1f9e1;全部代…...

kerberos: Clock skew too great (37) - PROCESS_TGS

kerberos认证失败错误信息&#xff1a; Caused by: org.ietf.jgss.GSSException: No valid credentials provided (Mechanism level: Clock skew too great (37) - PROCESS_TGS)at sun.security.jgss.krb5.Krb5Context.initSecContext(Krb5Context.java:772)at sun.security.j…...

【MATLAB高级编程】入门篇 | 向量化编程

【入门篇】向量化编程 1. 什么是向量?2. 向量的创建2.1 行向量2.2 列向量2.3 使用冒号运算符2.4 使用`linspace`和`logspace`3. 向量的基本操作3.1 向量元素访问3.2 向量的长度3.3 向量的加法和减法3.4 向量的点乘和叉乘3.5 向量的元素乘法和除法4. 向量的高级操作4.1 逻辑索引…...

Debezium日常分享系列之:Debezium 2.7.0.Beta1发布

Debezium日常分享系列之&#xff1a;Debezium 2.7.0.Beta1发布 一、重大变化1.快照工件2.Oracle 二、新功能和改进1.在 z/OS 上支持 Db22.NATS JetStream 接收器身份验证改进3.JDBC 接收器 MariaDB 方言支持4.JMX 导出器添加到 Debezium 服务器5.使用 Debezium Operator 启用 J…...

eNSP学习——RIP的水平分割和触发更新

目录 主要命令 原理概述 实验目的 实验内容 实验拓扑 实验编址 实验步骤 1、基本配置 2、搭建RIP网络 3、验证触发更新 4&#xff0e;验证水平分割 5、验证毒性逆转 需要eNSP各种配置命令的点击链接自取&#xff1a;华为&#xff45;NSP各种设备配置命令大全PDF版_…...

华为面经整理

文章目录 实习第一面准备提问相关算法相关 第一面结果提问环节 总结 实习 第一面准备 提问相关 操作系统有哪些功能 进程管理&#xff1a; 进程调度、进程同步和通信、多任务处理 内存管理&#xff1a; 内存分配、虚拟内存技术、内存保护 文件系统管理&#xff1a; 文件存储…...

数据恢复工具推荐:电脑回收站删除的文件怎么恢复?8个回收站恢复软件,收藏!

当文件从电脑的回收站被删除后&#xff0c;许多用户可能认为这些文件已永久丢失。然而&#xff0c;实际上&#xff0c;在数据被新数据覆盖之前&#xff0c;这些删除的文件仍然可以通过使用专门的数据恢复软件来恢复。本文将介绍8款顶级的文件恢复软件&#xff0c;恢复电脑回收站…...

Java 执行字符串 GroovyShell

1...

前端之npm运行时配置文件.npmrc(可用于配置npm淘宝源)

文章目录 前端之npm运行时配置文件.npmrc什么是.npmrc设置项目配置文件设置用户配置文件设置全局配置文件给npm 命令添加注册源选项 前端之npm运行时配置文件.npmrc 什么是.npmrc 官网&#xff1a;https://nodejs.cn/npm/cli/v7/configuring-npm/npmrc/ .npmrc&#xff0c;可…...

如何充分利用代理IP扩大网络接触面

目录 前言 第一部分&#xff1a;什么是代理IP&#xff1f; 第二部分&#xff1a;如何获取代理IP&#xff1f; 1. IP质量 2. 匿名性 3. 限制 第三部分&#xff1a;如何使用代理IP&#xff1f; 第四部分&#xff1a;如何充分利用代理IP&#xff1f; 总结&#xff1a; 前…...

StableDiffusion Windows本地部署

检查电脑环境 启动CMD命令窗。 如上图&#xff0c;在CMD窗口输入python命令&#xff0c;可查看本地安装的python版本信息等。输入exit()退出python命令行 执行where命令&#xff0c;可查看python安装目录。 必须安装Python3.10.x&#xff0c;因为stable-diffusion-webui的一…...

OpenCV学习(4.5) 图像的形态转换

1.目标 在本教程中&#xff1a; 我们将学习不同的形态操作&#xff0c;如腐蚀、膨胀、开、闭等。我们将看到不同的函数&#xff0c;如&#xff1a; cv.erode()**、 **cv.dilate()**、 **cv.morphologyEx() 等。 理论&#xff1a; 图像的形态转换是图像处理中的一个重要领域…...

MFC设置窗口在Z轴上的位置

函数原型&#xff1a; BOOL CWnd::SetWindowPos(const CWnd* pWndInsertAfter, int x, int y, int cx, int cy, UINT nFlags);返回值&#xff1a; 如果函数成功&#xff0c;则返回非零值&#xff1b;否则返回0。 参数&#xff1a; pWndInsertAfter&#xff1a;标识了在Z轴次…...

STM32项目分享:智能门禁锁系统

目录 一、前言 二、项目简介 1.功能详解 2.主要器件 三、原理图设计 四、PCB硬件设计 1.PCB图 2.PCB板及元器件图 五、程序设计 六、实验效果 七、资料内容 项目分享 一、前言 项目成品图片&#xff1a; 哔哩哔哩视频链接&#xff1a; https://www.bilibili.c…...

PostgreSQL中有没有类似Oracle的dba_objects系统视图

PostgreSQL中有没有类似Oracle的dba_objects系统视图 在PostgreSQL中&#xff0c;没有一个完全集成了所有对象信息的视图&#xff08;类似于Oracle中的DBA_OBJECTS&#xff09;。但是&#xff0c;PostgreSQL提供了一些系统目录表和视图&#xff0c;可以用来获取数据库对象的信…...

【kubernetes】探索k8s集群的配置资源(secret和configma)

目录 一、Secret 1.1Secret 有四种类型 1.2Pod 有 3 种方式来使用 secret 1.3应用场景&#xff1a;凭据 1.4创建 Secret 1.4.1用kubectl create secret命令创建Secret 1.4.2内容用 base64 编码&#xff0c;创建Secret 1.4.2.1Base64编码 1.4.2.2创建YAML文件 1.4.2.3…...

基于springboot实现社区养老服务系统项目【项目源码+论文说明】计算机毕业设计

基于springboot实现社区养老服务系统演示 摘要 现代经济快节奏发展以及不断完善升级的信息化技术&#xff0c;让传统数据信息的管理升级为软件存储&#xff0c;归纳&#xff0c;集中处理数据信息的管理方式。本社区养老服务系统就是在这样的大环境下诞生&#xff0c;其可以帮助…...

【Python】 -- 趣味代码 - 小恐龙游戏

文章目录 文章目录 00 小恐龙游戏程序设计框架代码结构和功能游戏流程总结01 小恐龙游戏程序设计02 百度网盘地址00 小恐龙游戏程序设计框架 这段代码是一个基于 Pygame 的简易跑酷游戏的完整实现,玩家控制一个角色(龙)躲避障碍物(仙人掌和乌鸦)。以下是代码的详细介绍:…...

线程与协程

1. 线程与协程 1.1. “函数调用级别”的切换、上下文切换 1. 函数调用级别的切换 “函数调用级别的切换”是指&#xff1a;像函数调用/返回一样轻量地完成任务切换。 举例说明&#xff1a; 当你在程序中写一个函数调用&#xff1a; funcA() 然后 funcA 执行完后返回&…...

Leetcode 3577. Count the Number of Computer Unlocking Permutations

Leetcode 3577. Count the Number of Computer Unlocking Permutations 1. 解题思路2. 代码实现 题目链接&#xff1a;3577. Count the Number of Computer Unlocking Permutations 1. 解题思路 这一题其实就是一个脑筋急转弯&#xff0c;要想要能够将所有的电脑解锁&#x…...

渲染学进阶内容——模型

最近在写模组的时候发现渲染器里面离不开模型的定义,在渲染的第二篇文章中简单的讲解了一下关于模型部分的内容,其实不管是方块还是方块实体,都离不开模型的内容 🧱 一、CubeListBuilder 功能解析 CubeListBuilder 是 Minecraft Java 版模型系统的核心构建器,用于动态创…...

GitHub 趋势日报 (2025年06月08日)

&#x1f4ca; 由 TrendForge 系统生成 | &#x1f310; https://trendforge.devlive.org/ &#x1f310; 本日报中的项目描述已自动翻译为中文 &#x1f4c8; 今日获星趋势图 今日获星趋势图 884 cognee 566 dify 414 HumanSystemOptimization 414 omni-tools 321 note-gen …...

JVM暂停(Stop-The-World,STW)的原因分类及对应排查方案

JVM暂停(Stop-The-World,STW)的完整原因分类及对应排查方案,结合JVM运行机制和常见故障场景整理而成: 一、GC相关暂停​​ 1. ​​安全点(Safepoint)阻塞​​ ​​现象​​:JVM暂停但无GC日志,日志显示No GCs detected。​​原因​​:JVM等待所有线程进入安全点(如…...

VM虚拟机网络配置(ubuntu24桥接模式):配置静态IP

编辑-虚拟网络编辑器-更改设置 选择桥接模式&#xff0c;然后找到相应的网卡&#xff08;可以查看自己本机的网络连接&#xff09; windows连接的网络点击查看属性 编辑虚拟机设置更改网络配置&#xff0c;选择刚才配置的桥接模式 静态ip设置&#xff1a; 我用的ubuntu24桌…...

【无标题】路径问题的革命性重构:基于二维拓扑收缩色动力学模型的零点隧穿理论

路径问题的革命性重构&#xff1a;基于二维拓扑收缩色动力学模型的零点隧穿理论 一、传统路径模型的根本缺陷 在经典正方形路径问题中&#xff08;图1&#xff09;&#xff1a; mermaid graph LR A((A)) --- B((B)) B --- C((C)) C --- D((D)) D --- A A -.- C[无直接路径] B -…...

接口自动化测试:HttpRunner基础

相关文档 HttpRunner V3.x中文文档 HttpRunner 用户指南 使用HttpRunner 3.x实现接口自动化测试 HttpRunner介绍 HttpRunner 是一个开源的 API 测试工具&#xff0c;支持 HTTP(S)/HTTP2/WebSocket/RPC 等网络协议&#xff0c;涵盖接口测试、性能测试、数字体验监测等测试类型…...

多模态图像修复系统:基于深度学习的图片修复实现

多模态图像修复系统:基于深度学习的图片修复实现 1. 系统概述 本系统使用多模态大模型(Stable Diffusion Inpainting)实现图像修复功能,结合文本描述和图片输入,对指定区域进行内容修复。系统包含完整的数据处理、模型训练、推理部署流程。 import torch import numpy …...