参考链接：

kafka 从分区任意位置、分区开头、分区末尾开始消费数据_远方和诗 的博客-CSDN博客_kafka 从最新开始消费

更换group.id时kafka从哪开始消费_千淘万漉-CSDN博客_kafka从最新开始消费

最近就kafka消费者消费数据时，消费者提交的offset与同事们有一些分歧和讨论，这里记录一下自己的研究。

我们知道redis和kafka都可以作为消息队列使用，都可以完成发布订阅功能，但是kafka相较于redis可以实现订阅消息的存储，可以实现订阅消息的任意位置消费，更重要的时kafka订阅消息是可以存储到磁盘上的，而redis订阅消息是无法存储磁盘的。

(1)消费者消费数据时加入一个消费者分组之后，可以通过 subscribe函数订阅某个topic，这时这个消费者进入brokers的group management管理机制，同一个分片只能被一个分组中的消费者消费，如果同一个分片希望被多个消费者消费，需要将多个消费者放入到不同的消费者分组中。

 //订阅指定的topic
consumer.subscribe(Arrays.asList(topic));


(2)还有一种消费数据的方式是可以通过assign函数指定要消费的分区数据，这种方式可以指定从分区的任意位置开始消费数据，当然这种

//消费者指定要消费的分区，指定分区之后消费者崩溃之后 不会引发分区reblance
consumer.assign(list);

消费数据的方式，如果消费者奔溃之后，不会引发分区reblance，也就是说assign的consumer不会拥有kafka的group management机制。
我们上面说过，同一个分片只能由消费者分组中的同一个消费者进行消费，假设当消费者A使用assign指定分区进行消费时，如果这时消费者A使用的分组group B，是通过subscribe订阅了这个主题的分片时，由于消费者A不加入group management，它相当于一个独立的临时消费者，这时消费者A也是可以正常消费的，看起来就是一个分片被一个消费者组中的多个消费者消费一样。

(3)我们还可以配置如下属性auto.offset.reset来，设置消费者从分区的开头或者末尾进行消费数据。当然这也是有条件的。

 //一般配置earliest 或者latest 值
props.put("auto.offset.reset", "latest");

我把上述三种情况的消费者不同使用方式下，消费者提交offset的情况进行了归总和说明： 

早在kafka0.8.2.2版本的时候，kafka已经支持消息offset存在brokers中，只不过默认是将offset存储到zookeeper中。kafka现在最新发布的版本都是默认将数据存储到brokers中。我的代码示例是使用了kafka0.10.0.0版本，当我们这里通过assign函数分配指定的分区时


下面是我的测试代码，有兴趣的同学可以查看和验证上述结论：
 

/**
 * 
 * @author yujie.wang
 * kafka生产者示例代码
 */
public class Producer_Sample {
	//kafka集群机器
	private static final String KAFKA_HOSTS = "10.4.30.151:9092,10.4.30.151:9093,10.4.30.151:9094";
	//topic名称
	private static final String TOPIC = "my-replicated-topic_2";
	
	public static void main(String[] args) {
		// TODO Auto-generated method stub
		Producer_Sample producer = new Producer_Sample();
		producer.producer_send(TOPIC);
		System.out.println("end");
	}
	
	/**
	 * 生产者生产数据
	 * 发送消息是异步进行，一旦消息被保存到分区缓存中，send方法就返回
	 * 一旦消息被接收 就会调用callBack
	 * @param topic
	 */
	public void producer_send(String topic){
		Properties props = new Properties();
		//kafka集群机器
		props.put("bootstrap.servers", KAFKA_HOSTS);
		//生产者发送的数据需要等待主分片和其副本都保存才发回确认消息
		props.put("acks", "all");
		//生产者发送失败后的确认消息
		props.put("retries", 0);
		//生产者 每个分区缓存大小 16K
		props.put("batch.size", 16384);
		//生产者发送分区缓存中数据前停留时间
		props.put("linger.ms", 1);
		//生产者可用缓存总量大小 32M
		props.put("buffer.memory", 33554432);
		props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
		props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
		 
		Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<String,String>(props);
		for(int i = 220; i < 230; i++){
			//发送消息是异步进行，一旦消息被保存到分区缓存中，send方法就返回
		    // producer.send(new ProducerRecord<String, String>("my-replicated-topic_1", Integer.toString(i), Integer.toString(i)));
		    producer.send(new ProducerRecord<String, String>(topic, "call___"+Integer.toString(i+20), "call___"+Integer.toString(i)),
		    		new Call());
		    System.out.println("send return I: "+ i);
		}
 
		producer.close();
	}
 
	/**
	 *消息被保存之后的回调方法
	 */
	class Call implements Callback{
 
		@Override
		public void onCompletion(RecordMetadata recordmetadata,
				Exception exception) {
			// TODO Auto-generated method stub
			System.out.println("callBack: "+ recordmetadata.checksum() + " recordmetadata content : "+recordmetadata.toString());
		}
		
	}
}
/**
 * @author yujie.wang
 * kafka消费者示例，包含随机位置消费和最多一次消费方式
 * 消费者提交消费数据offset 分为自动提交和手动控制提交
 * 
 * 这份代码示例中包含了 多种从kafka的任意位置获取数据的方式
 */
public class Consumer_Sample {
 
	//kafka集群机器
	private static final String KAFKA_HOSTS = "10.4.30.151:9092,10.4.30.151:9093,10.4.30.151:9094";
	//topic名称
	private static final String TOPIC = "my-replicated-topic_2";
	
	public static void main(String[] args) {
		// TODO Auto-generated method stub
		Consumer_Sample consumer = new Consumer_Sample();
		//从分区的末尾 或者已存在groupid的请情况下从未消费位置开始消费数据
		consumer.consumerSubscribe("true", TOPIC);
		// 通过实现ConsumerRebalanceListener接口 进而时间任意位置的消费
		consumer.consumerSubscribeImplListener("true", TOPIC);
		//从指定的分区  开始位置seekToBeginning 或者任意位置seek消费数据
		consumer.consumerAssin("true", TOPIC);
		//通过配置属性auto.offset.reset 来设置消费者从分区开头或者末尾进行消费，但是需要使用一定条件的group Id
		consumer.consumerAutoOffsetReset("true", TOPIC);
		System.out.println("consumer end");
	}
	
	
	/**
	 * 直接通过订阅一个指定分区来消费数据
	 * (1)如果该groupId消费者分组下 有消费者提交过offset,则从 当前提交的offset位置开始消费数据
	 * (2)如果该groupId消费者分组下 没有有消费者提交过offset,则从 当前log添加的最后位置(也就是数据的末尾)开始消费数据
	 * @param isAutoCommitBool
	 * @param topic
	 */
	public void consumerSubscribe(final String isAutoCommitBool, final String topic){
		 Properties props = new Properties();
		 //配置kafka集群机器
		 props.put("bootstrap.servers", KAFKA_HOSTS);
		 //消费者分组
		 props.put("group.id", "yujie37");
		 //这里设置 消费者自动提交已消费消息的offset
		 props.put("enable.auto.commit", isAutoCommitBool);
		 // 设置自动提交的时间间隔为1000毫秒
		 props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
		 // 设置每次poll的最大数据个数
		 props.put("max.poll.records", 5);
		 props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
		 props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
		 final KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
		 //订阅topic
		 consumer.subscribe(Arrays.asList(topic));
		 List<PartitionInfo> parList = consumer.partitionsFor(topic);
 
		 //打印出分区信息
		 printPartition(parList);
 
		 //消费数据
		 while (true) {
		     ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(5000);
		     System.out.println("topic: "+topic + " pool return records size: "+ records.count());
		     for (ConsumerRecord<String, String> record : records){
			 	 System.out.println(record.toString());
			 	  //手动提交已消费数据的offset
			 	 if("false".equalsIgnoreCase(isAutoCommitBool)){
			 		consumer.commitSync();
			 	 }
			 	
		     }
		   
		 }
	}
	
	
	/**
	 * 
	 * @param isAutoCommitBool true 开启自动提交offset;false 不开启
	 * @param topic
	 * (1)如果该groupId消费者分组下 有消费者提交过offset,则从 当前提交的offset位置开始消费数据
	 * (2)如果该groupId消费者分组下 没有有消费者提交过offset,则从 当前log添加的最后位置(也就是数据的末尾)开始消费数据
	 * 
	 * 注意如果enable.auto.commit 设置为false，如果消费完数据没有提交已消费数据的offset，
	 * 则会出现重复消费数据的情况
	 * 
	 * 通过实现ConsumerRebalanceListener接口中的onPartitionsAssigned方法，并在其中调用消费者的seek或者seekToBeginning
	 * 方法定位分区的任意位置或者开头位置
	 */
	public void consumerSubscribeImplListener(final String isAutoCommitBool, final String topic){
		 Properties props = new Properties();
		 //配置kafka集群机器
		 props.put("bootstrap.servers", KAFKA_HOSTS);
		 //消费者分组
		 props.put("group.id", "yujie26");
		 //这里设置 消费者自动提交已消费消息的offset
		 props.put("enable.auto.commit", isAutoCommitBool);
		 // 设置自动提交的时间间隔为1000毫秒
		 props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
		 // 设置每次poll的最大数据个数
		 props.put("max.poll.records", 5);
		 props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
		 props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
		 final KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
		 //订阅topic,并实现ConsumerRebalanceListener
		 consumer.subscribe(Arrays.asList(topic), new ConsumerRebalanceListener(){
			@Override
			public void onPartitionsRevoked(//分区撤销时，消费者可以向该分区提交自己当前的offset
					Collection<TopicPartition> collection) {
				// TODO Auto-generated method stub
				if("false".equalsIgnoreCase(isAutoCommitBool)){
					//consumer.commitSync();
				}
			}
 
			@Override
			public void onPartitionsAssigned(//当分区分配给消费者时，消费者可以通过该方法重新定位需要消费的数据位置
					Collection<TopicPartition> collection) {
				// TODO Auto-generated method stub
				//将消费者定位到各个分区的开始位置进行消费
		/*		consumer.seekToBeginning(collection);
				System.out.println("seek beg");*/
			
				Iterator it = collection.iterator();
				while(it.hasNext()){
					//将消费者定位到指定分区的指定位置7进行消费
					consumer.seek((TopicPartition)it.next(), 7);
				}
				
			}
		 });
		 while (true) {
		     ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(5000);
		     System.out.println("topic: "+topic + "pool return records size: "+ records.count());
		     for (ConsumerRecord<String, String> record : records){
			 	 System.out.println(record.toString());
			 	  //手动提交已消费数据的offset
			 	 if("false".equalsIgnoreCase(isAutoCommitBool)){
			 		consumer.commitSync();
			 	 }
			 	
		     }
		   
		 }
	}
	
	
	/**
	 * 
	 * @param isAutoCommitBool true 开启自动提交offset;false 不开启
	 * @param topic
	 * 如果groupId之前存在 ， 则从之前提交的最后消费数据的offset处继续开始消费数据
	 * 如果groupId之前不存在，则从当前分区的最后位置开始消费
	 * 
	 * 注意如果enable.auto.commit 设置为false，如果消费完数据没有提交已消费数据的offset，
	 * 则会出现重复消费数据的情况
	 */
	public void consumerAutoOffsetReset(final String isAutoCommitBool, final String topic){
		 Properties props = new Properties();
		 //配置kafka集群机器
		 props.put("bootstrap.servers", KAFKA_HOSTS);
		 //消费者分组
		 props.put("group.id", "yujie32");
		 //这里设置 消费者自动提交已消费消息的offset
		 props.put("enable.auto.commit", isAutoCommitBool);
		 // 设置自动提交的时间间隔为1000毫秒
		 props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
		 // 设置每次poll的最大数据个数
		 props.put("max.poll.records", 5);
		 //设置使用最开始的offset偏移量为该group.id的最早。如果不设置，则会是latest即该topic最新一个消息的offset
	     //如果采用latest，消费者只能得道其启动后，生产者生产的消息
		 //一般配置earliest 或者latest 值
	     props.put("auto.offset.reset", "latest");
		 props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
		 props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
		 final KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
		 //订阅topic,并实现ConsumerRebalanceListener
		 consumer.subscribe(Arrays.asList(topic));
		 while (true) {
		     ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(5000);
		     System.out.println("topic: "+topic + "pool return records size: "+ records.count());
		     for (ConsumerRecord<String, String> record : records){
			 	 System.out.println(record.toString());
			 	  //手动提交已消费数据的offset
			 	 if("false".equalsIgnoreCase(isAutoCommitBool)){
			 		consumer.commitSync();
			 	 }
			 	
		     }
		   
		 }
	}
 
	
	/**
	 * 通过assign分配的分区,消费者发生故障 Server端不会触发分区重平衡(即使该消费者共享某个已有的groupId)，每个消费者都是独立工作的
	 * 为了避免offset提交冲突，需要确保每个消费者都有唯一的groupId
	 * 从指定的分区的开头开始消费数据
	 * @param isAutoCommitBool true 开启自动提交offset;false 不开启
	 * @param topic
	 */
	public void consumerAssin(String isAutoCommitBool,String topic){
		 Properties props = new Properties();
		 //配置kafka集群机器
		 props.put("bootstrap.servers", KAFKA_HOSTS);
		 //消费者分组
		 props.put("group.id", "yujie35");
		 //这里设置 消费者自动提交已消费消息的offset
		 props.put("enable.auto.commit", isAutoCommitBool);
		 // 设置自动提交的时间间隔为1000毫秒
		 props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
		 // 设置每次poll的最大数据个数
		 props.put("max.poll.records", 5);
		 props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
		 props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
		 KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
		 //获得topic的所有分区
		 List<PartitionInfo> parList = consumer.partitionsFor(topic);
		 //打印出分区信息
		 printPartition(parList);
		 
		 List<TopicPartition> list = new ArrayList<TopicPartition>();
		 for(PartitionInfo par : parList){
			 TopicPartition partition = new TopicPartition(topic, par.partition());
			 list.add(partition);
		 }
		 //消费者指定要消费的分区，指定分区之后消费者崩溃之后 不会引发分区reblance
	     consumer.assign(list);
 
    	 //从list中所有分区的开头开始消费数据，这个操作不改变已提交的消费数据的offset
 	    // consumer.seekToBeginning(list);
	 
 
	 /*    for(TopicPartition tpar:list ){
	    	 //consumer.seek(tpar, position);
	     } */
     
 
		 while (true) {
		     ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(5000);
		     System.out.println("topic: "+topic + " pool return records size: "+ records.count());
		     for (ConsumerRecord<String, String> record : records){
			 	 System.out.println(record.toString());
			 	  //手动提交已消费数据的offset
			 	 if("false".equalsIgnoreCase(isAutoCommitBool)){
			 		consumer.commitSync();
			 	 }
			 	
		     }
		   
		 }
	}
	
 
	
	
 
	
	public void printPartition(List<PartitionInfo> parList){
		for(PartitionInfo p : parList){
			System.out.println(p.toString());
		}
	}
	
	/**
	 * 单独处理每个分区中的数据，处理完了之后异步提交offset,注意提交的offset是程序将要读取的下一条消息的offset
	 * @param consumer
	 */
	public void handlerData(KafkaConsumer<String, String> consumer){
		boolean running = true;
		try {
	         while(running) {
	             ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Long.MAX_VALUE);
	             for (TopicPartition partition : records.partitions()) {
	                 List<ConsumerRecord<String, String>> partitionRecords = records.records(partition);
	                 for (ConsumerRecord<String, String> record : partitionRecords) {
	                     System.out.println(record.offset() + ": " + record.value());
	                 }
	                 long lastOffset = partitionRecords.get(partitionRecords.size() - 1).offset();
	                 //注意提交的offset是程序将要读取的下一条消息的offset
	                 consumer.commitSync(Collections.singletonMap(partition, new OffsetAndMetadata(lastOffset + 1)));
	             }
	         }
	     } finally {
	       consumer.close();
	     }
	}
	
	/**
	 * 关闭消费者
	 * @param consumer
	 */
	public void closeConsumer(KafkaConsumer<String, String> consumer){
		if(consumer != null){
			consumer.close();
		}
	}
 
}

demo2:

设置消费者properties的两个参数

consumer.group.id

properties.setProperty("auto.offset.reset", "earliest”) // latest

注意：

只要不更改group.id，每次重新消费kafka，都是从上次消费结束的地方继续开始，不论"auto.offset.reset”属性设置的是什么
 

场景一：Kafka上在实时被灌入数据，但kafka上已经积累了两天的数据，如何从最新的offset开始消费？

（最新指相对于当前系统时间最新）

1.将group.id换成新的名字(相当于加入新的消费组)

2.网上文章写还要设置 properties.setProperty("auto.offset.reset", "latest”)

实验发现即使不设置这个，只要group.id是全新的，就会从最新的的offset开始消费

场景二：kafka在实时在灌入数据，kafka上已经积累了两天的数据，如何从两天前最开始的位置消费？

1.将group.id换成新的名字

2.properties.setProperty("auto.offset.reset", "earliest”)

场景三：不更改group.id，只是添加了properties.setProperty("auto.offset.reset", "earliest”)，consumer会从两天前最开始的位置消费吗？

不会，只要不更改消费组，只会从上次消费结束的地方继续消费

场景四：不更改group.id，只是添加了properties.setProperty("auto.offset.reset", "latest”)，consumer会从距离现在最近的位置消费吗？

不会，只要不更改消费组，只会从上次消费结束的地方继续消费
 

应用：

正式打包上线前应该使用新的group.id，以便于从kafka最新的位置开始消费

只要将group.id换成全新的，不论"auto.offset.reset”是否设置，设置成什么，都会从最新的位置开始消费

# kafka # java # 分布式
Logo
华为云开发者联盟

为开发者提供学习成长、分享交流、生态实践、资源工具等服务，帮助开发者快速成长。

更多推荐

cover

世界读书日 | 开发者必读书单重磅来袭，华为云DTSE专家天团力荐

avatar 华为云开发者联盟
cover

【项目实战经验】基于openEuler22.03搭建openGauss Datakit 5.1.1

avatar 华为云开发者联盟
cover

华为云云原生FinOps解决方案，为您释放云原生最大价值

avatar 华为云开发者联盟