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Kafka消费者相关

news 2026/5/27 1:15:56

Kafka生产者相关-CSDN博客

消费者消费数据基本流程

package com.hrui;import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;/*** @author hrui* @date 2025/2/26 17:35*/
public class KafkaConsumerTest {public static void main(String[] args) {Map<String,Object> consumerConfig=new HashMap<>();consumerConfig.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"localhost:9092");//消费者反序列化consumerConfig.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());consumerConfig.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringDeserializer.class.getName());//消费者组consumerConfig.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"test-1");//创建消费者对象KafkaConsumer<String,String> consumer=new KafkaConsumer<>(consumerConfig);//订阅主题consumer.subscribe(Collections.singletonList("test"));//从Kafka主题中获取数据while (true){ConsumerRecords<String, String> poll = consumer.poll(100);for (ConsumerRecord<String, String> record : poll) {System.out.println(record);}}//关闭消费者对象 因上面在无线循环//consumer.close();}
}

消费数据偏移量问题

Kafka中的 偏移量（offset）是用于标识每个消费者在某个分区内消费到的位置。每个分区的消息都有一个唯一的偏移量，消费者会根据这个偏移量来读取消息。

Kafka偏移量的管理

Kafka默认提供两种方式来管理偏移量：

自动提交偏移量（默认方式）
手动提交偏移量（需要显式配置）

consumerConfig.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "true"); //默认设置

consumerConfig.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "5000"); //默认设置每5秒提交一次

也就是说默认情况下消费者如果后启动无法读取到生产者已经发送的消息

偏移量的重置

如果需要重新消费数据，可以通过 auto.offset.reset 配置项来控制消费者的偏移量重置行为。这个配置项有几个常用的值：

earliest：如果没有找到偏移量（比如第一次消费），消费者会从最早的消息开始消费。
latest：如果没有找到偏移量，消费者会从最新的消息开始消费。
none：如果没有找到偏移量，消费者会抛出异常。

例如，设置为从最早的消息开始消费：

consumerConfig.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");

如果想从指定偏移量获取消息

解决消费者重复消费的问题(不能完全解决)

以上示例,偏移量默认都是5秒一次提交

例如先启动消费者

然后生产者发送了10000条数据不好演示的话可以在生产者那边每发送一条数据然后

Thread.sleep 1秒

如果消费者在消费到一定程度之后突然停止观察再次启动消费者存在消费者重复消费的情况

原因就是消费者偏移量默认5秒提交一次的原因

那么可以将消费者默认5秒提交偏移量缩短为1秒但是这样不能完全解决问题

示例

消费者

代码

package com.hrui;import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;import java.time.Duration;
import java.util.*;/*** @author hrui* @date 2025/2/26 17:35*/
public class KafkaConsumerTest {public static void main(String[] args) {Map<String,Object> consumerConfig=new HashMap<>();consumerConfig.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"localhost:9092");//消费者反序列化consumerConfig.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());consumerConfig.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringDeserializer.class.getName());//消费者组consumerConfig.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"test-3");//设置从最早的消息读取//consumerConfig.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");//创建消费者对象KafkaConsumer<String,String> consumer=new KafkaConsumer<>(consumerConfig);//订阅主题consumer.subscribe(Collections.singletonList("test"));
//        boolean flg = true;
//        while (flg) {
//            // 拉取数据
//            consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
//            final Set<TopicPartition> assignment = consumer.assignment();
//
//            if (assignment != null && !assignment.isEmpty()) {
//                // 检查分配的分区
//                for (TopicPartition topicPartition : assignment) {
//                    if ("test".equals(topicPartition.topic())) {
//                        // 将偏移量设置为2
//                        consumer.seek(topicPartition, 2);
//                        // 停止循环
//                        flg = false;
//                    }
//                }
//            }
//        }//从Kafka主题中获取数据while (true){//ConsumerRecords<String, String> poll = consumer.poll(100);ConsumerRecords<String, String> poll = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));for (ConsumerRecord<String, String> record : poll) {System.out.println(record);}}//关闭消费者对象 因上面在无线循环//consumer.close();}
}

生产者

代码

package com.hrui;import com.hrui.interceptor.KafkaProducerInterceptorTest;
import com.hrui.interceptor.ValueInterceptor;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.Future;/*** @author hrui* @date 2025/2/26 13:36*/
public class KafkaProducerTest {public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {//创建配置对象Map<String,Object> configMap=new HashMap<>();//如果是集群随意指定一个configMap.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"localhost:9092");//对Key Value进行序列化操作configMap.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());configMap.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName());configMap.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG, ValueInterceptor.class.getName());//可以配置ACKSconfigMap.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG,"-1");//配置幂等性configMap.put(ProducerConfig.ENABLE_IDEMPOTENCE_CONFIG,true);//配置重试次数configMap.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG,3);//配置超时configMap.put(ProducerConfig.REQUEST_TIMEOUT_MS_CONFIG,3000);//配置事务 事务基于幂等性configMap.put(ProducerConfig.TRANSACTIONAL_ID_CONFIG,"my-tx-id");//创建生产者对象KafkaProducer<String,String> kafkaProducer=new KafkaProducer<>(configMap);//初始化事务kafkaProducer.initTransactions();try {//开启事务kafkaProducer.beginTransaction();for(int i=0;i<10000;i++){//key的作用是通过某种算法,放到topic的某个分区中//可以不设置key 默认是按照轮询的方式ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("test", "key1","hello kafka" + i);//发送数据  send方法还可以接收一个参数,就是回调函数  kafkaProducer.send(record);是异步的Future<RecordMetadata> send = kafkaProducer.send(record, new Callback() {@Overridepublic void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {if (e != null) {// 处理发送失败的情况e.printStackTrace();} else {// 处理发送成功的情况System.out.println("发送成功:" + recordMetadata);}}});//这样变成同步了send.get();Thread.sleep(1000);}//提交事务kafkaProducer.commitTransaction();}catch (Exception e){e.printStackTrace();//中止事务kafkaProducer.abortTransaction();}finally {//关闭生产者对象kafkaProducer.close();}}
}

先启动消费者

然后启动生产者

观察消费者控制台

过会我再次启动消费者

1.缩短自动提交偏移量的时间

因为默认消费者每5秒自动提交提交

可以缩短自动提交偏移量的时间但这样只能减少重复消费的量并不能彻底解决重复消费的问题

2.手动提交偏移量

package com.hrui;import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;import java.time.Duration;
import java.util.*;/*** @author hrui* @date 2025/2/26 17:35*/
public class KafkaConsumerTest {public static void main(String[] args) {Map<String,Object> consumerConfig=new HashMap<>();consumerConfig.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"localhost:9092");//消费者反序列化consumerConfig.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());consumerConfig.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringDeserializer.class.getName());//消费者组consumerConfig.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"test-3");//默认自动提交  改成false 变成手动提交偏移量consumerConfig.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,false);//设置从最早的消息读取//consumerConfig.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");//创建消费者对象KafkaConsumer<String,String> consumer=new KafkaConsumer<>(consumerConfig);//订阅主题consumer.subscribe(Collections.singletonList("test"));
//        boolean flg = true;
//        while (flg) {
//            // 拉取数据
//            consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
//            final Set<TopicPartition> assignment = consumer.assignment();
//
//            if (assignment != null && !assignment.isEmpty()) {
//                // 检查分配的分区
//                for (TopicPartition topicPartition : assignment) {
//                    if ("test".equals(topicPartition.topic())) {
//                        // 将偏移量设置为2
//                        consumer.seek(topicPartition, 2);
//                        // 停止循环
//                        flg = false;
//                    }
//                }
//            }
//        }//从Kafka主题中获取数据while (true){//ConsumerRecords<String, String> poll = consumer.poll(100);ConsumerRecords<String, String> poll = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));for (ConsumerRecord<String, String> record : poll) {System.out.println(record);}//设置自动提交偏移量之后   这里要手动去保存偏移量//这里有两种方式  同步提交 和异步提交偏移量consumer.commitAsync();//异步consumer.commitSync();//同步}//关闭消费者对象 因上面在无线循环//consumer.close();}
}

说明以上方式都不能彻底解决重复消费问题

重复消费问题还是存在

如果要进行原子绑定并非做不到,Kafka本身没有提供相关功能

例如把拉取到的数据全部处理完了,才进行事务提交

一旦出现意外,业务数据恢复但是Kafka本身没有提供相关功能和与其他支持事务处理的应用结合使用

消费数据-事务隔离级别

生产者事务图

这个报错写在提交之前即可

消费者组介绍

如果两个应用都是同一个消费者组

生产者A生产消息消费者B和C在同一个消费者组那么A的消息如果被B消费过了那么C是消费不到的 B和C默认是竞争关系

如果生产者A生产消息消费者B和C在不同消费者组那么消息会被B和C都消费

第一个场景：消费者B和C在同一个消费者组

如果消费者B和消费者C在同一个消费者组内，消息会按照负载均衡的方式分配给它们。这意味着生产者A生产的消息会被消费者B或消费者C中的一个消费，而不是同时被两个消费者消费。所以，如果B已经消费了某条消息，消费者C就无法再消费到这条消息。这种行为是消费者组的基本特性，主要用于确保每条消息只被某个消费者处理一次。

第二个场景：消费者B和C在不同的消费者组

如果消费者B和消费者C在不同的消费者组中，那么生产者A生产的消息会分别被B和C都消费到。因为每个消费者组有自己独立的消费进度（每个组有独立的偏移量），所以每个消费者组都能独立消费该消息。

第三个场景：消费者B和C同时开启从头消费

如果B和C都在同一个消费者组，并且设置了从头消费，那么它们将从消息队列的最开始位置开始消费。这种情况下，B和C是共享消费队列的，它们会根据负载均衡规则交替消费消息，而不是同时消费同一条消息。因此，A的消息仍然不会同时被B和C消费。每条消息仍然只会被消费者组内的某个消费者消费，并且消息的消费是共享的，但并不是同时共享。

总结来说，在同一个消费者组内，消息的消费是竞争式的。即使B和C同时开启从头消费，它们也不会同时消费同一条消息。每条消息只会由其中一个消费者处理。