第 5 章 Kafka 消费者
5.1 Kafka 消费方式
5.2 Kafka 消费者工作流程
5.2.1 消费者总体工作流程
5.2.2 消费者组原理
消费者组
消费者组初始化流程
消费者组详细消费流程
5.2.3 消费者重要参数
| 参数名称 | 描述 |
|---|---|
| bootstrap.servers | 向 Kafka 集群建立初始连接用到的 host/port 列表。 |
| key.deserializer和 value.deserializer | 指定接收消息的 key 和 value 的反序列化类型。一定要写全类名。 |
| group.id | 标记消费者所属的消费者组。 |
| enable.auto.commit | 默认值为 true，消费者会自动周期性地向服务器提交偏移量。 |
| auto.commit.interval.ms | 如果设置了 enable.auto.commit 的值为 true， 则该值定义了消费者偏移量向 Kafka 提交的频率，默认 5s。 |
| auto.offset.reset | 当 Kafka 中没有初始偏移量或当前偏移量在服务器中不存在（如，数据被删除了），该如何处理？ earliest：自动重置偏移量到最早的偏移量。 latest：默认，自动重置偏移量为最新的偏移量。 none：如果消费组原来的（previous）偏移量不存在，则向消费者抛异常。 anything：向消费者抛异常。 |
| offsets.topic.num.partitions | __consumer_offsets 的分区数，默认是 50 个分区。 |
| heartbeat.interval.ms | Kafka 消费者和 coordinator 之间的心跳时间，默认 3s。该条目的值必须小于 session.timeout.ms ，也不应该高于session.timeout.ms 的 1/3。 |
| session.timeout.ms | Kafka 消费者和 coordinator 之间连接超时时间，默认 45s。超过该值，该消费者被移除，消费者组执行再平衡。 |
| max.poll.interval.ms | 消费者处理消息的最大时长，默认是 5 分钟。超过该值，该消费者被移除，消费者组执行再平衡。 |
| fetch.min.bytes | 默认 1 个字节。消费者获取服务器端一批消息最小的字节数。 |
| fetch.max.wait.ms | 默认 500ms。如果没有从服务器端获取到一批数据的最小字节数。该时间到，仍然会返回数据。 |
| fetch.max.bytes | 默认Default: 52428800（50 m）。消费者 获取服务器端一批消息最大的字节数。如果服务器端一批次的数据大于该值（50m）仍然可以拉取回来这批数据，因此，这不是一个绝对最大值。一批次的大小受 message.max.bytes （brokerconfig）or max.message.bytes （topic config）影响。 |
| max.poll.records | 一次 poll 拉取数据返回消息的最大条数，默认是 500 条。 |
5.3 消费者 API
5.3.1 独立消费者案例（订阅主题）
1）需求： 创建一个独立消费者，消费 first 主题中数据。
注意：在消费者 API 代码中必须配置消费者组 id。命令行启动消费者不填写消费者组 id 会被自动填写随机的消费者组 id。
2）实现步骤
（1）创建包名：com.zhao.kafka.consumer （2）编写代码
package com.zhao.kafka.consumer;
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 java.time.Duration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Properties;
public class CustomConsumer {
public static void main(String[] args) {
// 1.创建消费者的配置对象
Properties properties = new Properties();
// 2.给消费者配置对象添加参数
properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");
// 配置序列化 必须
properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringDeserializer.class.getName());
properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringDeserializer.class.getName());
// 配置消费者组（组名任意起名） 必须
properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
// 创建消费者对象
KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);
// 注册要消费的主题（可以消费多个主题）
ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();
topics.add("first");
kafkaConsumer.subscribe(topics);
// 拉取数据打印
while (true) {
// 设置 1s 中消费一批数据
ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
// 打印消费到的数据
for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord :
consumerRecords) {
System.out.println(consumerRecord);
}
}
}
}
3）测试
（1）在 IDEA 中执行消费者程序。
（2）在 Kafka 集群控制台，创建 Kafka 生产者，并输入数据。
[zhao@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
>hello
（3）在 IDEA 控制台观察接收到的数据。
ConsumerRecord(topic = first, partition = 1, leaderEpoch = 3,offset = 0, CreateTime = 1629160841112, serialized key size = -1,serialized value size = 5, headers = RecordHeaders(headers = [],isReadOnly = false), key = null, value = hello)
5.3.2 独立消费者案例（订阅分区）
1）需求：创建一个独立消费者，消费 first 主题 0 号分区的数据。
2）实现步骤
（1）代码编写。
package com.zhao.kafka.consumer;
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 java.time.Duration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
public class CustomConsumerPartition {
public static void main(String[] args) {
Properties properties = new Properties();
properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop102:9092");
// 配置序列化 必须
properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringDeserializer.class.getName());
properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringDeserializer.class.getName());
// 配置消费者组（必须），名字可以任意起
properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"test");
KafkaConsumer<String,String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(properties);
// 消费某个主题的某个分区数据
ArrayList<TopicPartition> topicPartitions = new ArrayList<>();
topicPartitions.add(new TopicPartition("first", 0));
kafkaConsumer.assign(topicPartitions);
while (true){
ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord :consumerRecords) {
System.out.println(consumerRecord);
}
}
}
}
3）测试
（1）在 IDEA 中执行消费者程序。
（2）在 IDEA 中执行生产者程序 CustomProducerCallback()在控制台观察生成几个 0 号
分区的数据。
first 0 381
first 0 382
first 2 168
first 1 165
first 1 166
（3）在 IDEA 控制台，观察接收到的数据，只能消费到 0 号分区数据表示正确。
ConsumerRecord(topic = first, partition = 0, leaderEpoch = 14,offset = 381, CreateTime = 1636791331386, serialized key size = -1, serialized value size = 9, headers = RecordHeaders(headers = [], isReadOnly = false), key = null, value = zhao 0)
ConsumerRecord(topic = first, partition = 0, leaderEpoch = 14,offset = 382, CreateTime = 1636791331397, serialized key size = -1, serialized value size = 9, headers = RecordHeaders(headers = [], isReadOnly = false), key = null, value = zhao 1)
5.3.3 消费者组案例
1）需求：测试同一个主题的分区数据，只能由一个消费者组中的一个消费。
2）案例实操
（1）复制一份基础消费者的代码，在 IDEA 中同时启动，即可启动同一个消费者组中的两个消费者。
package com.zhao.kafka.consumer;
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 java.time.Duration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Properties;
public class CustomConsumer1 {
public static void main(String[] args) {
// 1.创建消费者的配置对象
Properties properties = new Properties();
// 2.给消费者配置对象添加参数
properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");
// 配置序列化 必须
properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
// 配置消费者组 必须
properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
// 创建消费者对象
KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);
// 注册主题
ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();
topics.add("first");
kafkaConsumer.subscribe(topics);
// 拉取数据打印
while (true) {
// 设置 1s中消费一批数据
ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
// 打印消费到的数据
for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
System.out.println(consumerRecord);
}
}
}
}
（2）启动代码中的生产者发送消息，在 IDEA 控制台即可看到两个消费者在消费不同分区的数据（如果只发生到一个分区，可以在发送时增加延迟代码 Thread.sleep(2);）。
ConsumerRecord(topic = first, partition = 0, leaderEpoch = 2,offset = 3, CreateTime = 1629169606820, serialized key size = -1,serialized value size = 8, headers = RecordHeaders(headers = [],isReadOnly = false), key = null, value = hello1)
ConsumerRecord(topic = first, partition = 1, leaderEpoch = 3,offset = 2, CreateTime = 1629169609524, serialized key size = -1,serialized value size = 6, headers = RecordHeaders(headers = [],isReadOnly = false), key = null, value = hello2)
ConsumerRecord(topic = first, partition = 2, leaderEpoch = 3,offset = 21, CreateTime = 1629169611884, serialized key size = -1,serialized value size = 6, headers = RecordHeaders(headers = [],isReadOnly = false), key = null, value = hello3)
（3）重新发送到一个全新的主题中，由于默认创建的主题分区数为 1，可以看到只能有一个消费者消费到数据。
5.4 生产经验——分区的分配以及再平衡
| 参数名称 | 描述 |
|---|---|
| heartbeat.interval.ms | Kafka 消费者和 coordinator 之间的心跳时间，默认 3s。该条 目的值必 须小于 session.timeout.ms，也不 应该高于session.timeout.ms 的 1/3。 |
| session.timeout.ms | Kafka 消费者和 coordinator 之间连接超时时间，默认 45s。超过该值，该消费者被移除，消费者组执行再平衡。 |
| max.poll.interval.ms | 消费者处理消息的最大时长，默认是 5 分钟。超过该值，该消费者被移除，消费者组执行再平衡。 |
| partition.assignment.strategy | 消 费 者 分 区 分 配 策 略 ， 默 认 策 略 是 Range +CooperativeSticky。Kafka 可以同时使用多个分区分配策略。可 以 选 择 的 策 略 包 括 ： Range 、 RoundRobin 、 Sticky 、CooperativeSticky |
5.4.1 Range 以及再平衡
1）Range 分区策略原理
2）Range 分区分配策略案例
（1）修改主题 first 为 7 个分区。
[zhao@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --alter --topic first --partitions 7
注意：分区数可以增加，但是不能减少。
（2）复制 CustomConsumer 类，创建 CustomConsumer2。这样可以由三个消费CustomConsumer、CustomConsumer1、CustomConsumer2 组成消费者组，组名都为“test”，同时启动 3 个消费者。
（3）启动 CustomProducer 生产者，发送 500 条消息，随机发送到不同的分区。
package com.zhao.kafka.producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import java.util.Properties;
public class CustomProducer {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Properties properties = new Properties();
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop102:9092");
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(properties);
for (int i = 0; i < 7; i++) {
kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first", i,"test", "zhao"));
}
kafkaProducer.close();
}
}
说明：Kafka 默认的分区分配策略就是 Range + CooperativeSticky，所以不需要修改策略。
（4）观看 3 个消费者分别消费哪些分区的数据。
3）Range 分区分配再平衡案例
（1）停止掉 0 号消费者，快速重新发送消息观看结果（45s 以内，越快越好）。
1 号消费者：消费到 3、4 号分区数据。 2 号消费者：消费到 5、6 号分区数据。 0 号消费者的任务会整体被分配到 1 号消费者或者 2 号消费者。
说明：0 号消费者挂掉后，消费者组需要按照超时时间 45s 来判断它是否退出，所以需要等待，时间到了 45s 后，判断它真的退出就会把任务分配给其他 broker 执行。
（2）再次重新发送消息观看结果（45s 以后）。
1 号消费者：消费到 0、1、2、3 号分区数据。 2 号消费者：消费到 4、5、6 号分区数据。
说明：消费者 0 已经被踢出消费者组，所以重新按照 range 方式分配。
5.4.2 RoundRobin 以及再平衡
1）RoundRobin 分区策略原理
2）RoundRobin 分区分配策略案例
（1）依次在 CustomConsumer、CustomConsumer1、CustomConsumer2 三个消费者代码中修改分区分配策略为 RoundRobin。
// 修改分区分配策略
properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG, "org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor");
（2）重启 3 个消费者，重复发送消息的步骤，观看分区结果。
3）RoundRobin 分区分配再平衡案例
（1）停止掉 0 号消费者，快速重新发送消息观看结果（45s 以内，越快越好）。
1 号消费者：消费到 2、5 号分区数据 2 号消费者：消费到 4、1 号分区数据 0 号消费者的任务会按照 RoundRobin 的方式，把数据轮询分成 0 、6 和 3 号分区数据， 分别由 1 号消费者或者 2 号消费者消费。 说明：0 号消费者挂掉后，消费者组需要按照超时时间 45s 来判断它是否退出，所以需 要等待，时间到了 45s 后，判断它真的退出就会把任务分配给其他 broker 执行
（2）再次重新发送消息观看结果（45s 以后）。
1 号消费者：消费到 0、2、4、6 号分区数据 2 号消费者：消费到 1、3、5 号分区数据
说明：消费者 0 已经被踢出消费者组，所以重新按照 RoundRobin 方式分配。
5.4.3 Sticky 以及再平衡
粘性分区定义：可以理解为分配的结果带有“粘性的”。即在执行一次新的分配之前，考虑上一次分配的结果，尽量少的调整分配的变动，可以节省大量的开销。
粘性分区是 Kafka 从 0.11.x 版本开始引入这种分配策略，首先会尽量均衡的放置分区到消费者上面，在出现同一消费者组内消费者出现问题的时候，会尽量保持原有分配的分区不变化
1）需求
设置主题为 first，7 个分区；准备 3 个消费者，采用粘性分区策略，并进行消费，观察
消费分配情况。然后再停止其中一个消费者，再次观察消费分配情况。
2）步骤
（1）修改分区分配策略为粘性。
注意：3 个消费者都应该注释掉，之后重启 3 个消费者，如果出现报错，全部停止等
会再重启，或者修改为全新的消费者组。
// 修改分区分配策略
ArrayList<String> startegys = new ArrayList<>();
startegys.add("org.apache.kafka.clients.consumer.StickyAssignor");
properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG,startegys);
（2）使用同样的生产者发送 500 条消息。
可以看到会尽量保持分区的个数近似划分分区。
3）Sticky 分区分配再平衡案例
（1）停止掉 0 号消费者，快速重新发送消息观看结果（45s 以内，越快越好）。
1 号消费者：消费到 2、5、3 号分区数据。 2 号消费者：消费到 4、6 号分区数据。 0 号消费者的任务会按照粘性规则，尽可能均衡的随机分成 0 和 1 号分区数据，分别 由 1 号消费者或者 2 号消费者消费。
说明：0 号消费者挂掉后，消费者组需要按照超时时间 45s 来判断它是否退出，所以需 要等待，时间到了 45s 后，判断它真的退出就会把任务分配给其他 broker 执行。
（2）再次重新发送消息观看结果（45s 以后）。
1 号消费者：消费到 2、3、5 号分区数据。 2 号消费者：消费到 0、1、4、6 号分区数据。 说明：消费者 0 已经被踢出消费者组，所以重新按照粘性方式分配。
5.5 offset 位移
5.5.1 offset 的默认维护位置
__consumer_offsets 主题里面采用 key 和 value 的方式存储数据。key 是 group.id+topic+分区号，value 就是当前 offset 的值。每隔一段时间，kafka 内部会对这个 topic 进行compact，也就是每个 group.id+topic+分区号就保留最新数据。
1）消费 offset 案例
（0）思想：__consumer_offsets 为 Kafka 中的 topic，那就可以通过消费者进行消费。
（1）在配置文件 config/consumer.properties 中添加配置 exclude.internal.topics=false，默认是 true，表示不能消费系统主题。为了查看该系统主题数据，所以该参数修改为 false。
（2）采用命令行方式，创建一个新的 topic。
[zhao@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --create --topic zhao --partitions 2 --replication-factor 2
（3）启动生产者往 zhao 生产数据。
[zhao@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh --topic zhao --bootstrap-server hadoop102:9092
（4）启动消费者消费 zhao 数据。
[zhao@hadoop104 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic zhao --group test
注意：指定消费者组名称，更好观察数据存储位置（key 是 group.id+topic+分区号）。
（5）查看消费者消费主题__consumer_offsets。
[zhao@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --topic __consumer_offsets --bootstrap-server hadoop102:9092 --consumer.config config/consumer.properties --formatter "kafka.coordinator.group.GroupMetadataManager\$OffsetsMessageFormatter" --from-beginning
[offset,zhao,1]::OffsetAndMetadata(offset=7,
leaderEpoch=Optional[0], metadata=, commitTimestamp=1622442520203,
expireTimestamp=None)
[offset,zhao,0]::OffsetAndMetadata(offset=8,
leaderEpoch=Optional[0], metadata=, commitTimestamp=1622442520203,
expireTimestamp=None)
5.5.2 自动提交 offset
| 参数名称 | 描述 |
|---|---|
| enable.auto.commit | 默认值为 true，消费者会自动周期性地向服务器提交偏移量。 |
| auto.commit.interval.ms | 如果设置了 enable.auto.commit 的值为 true， 则该值定义了消费者偏移量向 Kafka 提交的频率，默认 5s。 |
1）消费者自动提交 offset
package com.zhao.kafka.consumer;
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 java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
public class CustomConsumerAutoOffset {
public static void main(String[] args) {
// 1. 创建 kafka消费者配置类
Properties properties = new Properties();
// 2. 添加配置参数
// 添加连接
properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");
// 配置序列化 必须
properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
// 配置消费者组
properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
// 是否自动提交 offset
properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, true);
// 提交 offset的时间周期 1000ms，默认 5s
properties.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, 1000);
//3. 创建 kafka消费者
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
//4. 设置消费主题 形参是列表
consumer.subscribe(Arrays.asList("first"));
//5. 消费数据
while (true){
// 读取消息
ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
// 输出消息
for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
System.out.println(consumerRecord.value());
}
}
}
}
5.5.3 手动提交 offset
1）同步提交 offset
由于同步提交 offset 有失败重试机制，故更加可靠，但是由于一直等待提交结果，提交的效率比较低。以下为同步提交 offset 的示例。
package com.zhao.kafka.consumer;
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 java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
public class CustomConsumerByHandSync {
public static void main(String[] args) {
// 1. 创建 kafka消费者配置类
Properties properties = new Properties();
// 2. 添加配置参数
// 添加连接
properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");
// 配置序列化 必须
properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
// 配置消费者组
properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
// 是否自动提交 offset
properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false);
//3. 创建 kafka消费者
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
//4. 设置消费主题 形参是列表
consumer.subscribe(Arrays.asList("first"));
//5. 消费数据
while (true){
// 读取消息
ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
// 输出消息
for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
System.out.println(consumerRecord.value());
}
// 同步提交 offset
consumer.commitSync();
}
}
}
2）异步提交 offset
虽然同步提交 offset 更可靠一些，但是由于其会阻塞当前线程，直到提交成功。因此吞吐量会受到很大的影响。因此更多的情况下，会选用异步提交 offset 的方式。
以下为异步提交 offset 的示例：
ackage com.zhao.kafka.consumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import java.util.Arrays;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
public class CustomConsumerByHandAsync {
public static void main(String[] args) {
// 1. 创建 kafka消费者配置类
Properties properties = new Properties();
// 2. 添加配置参数
// 添加连接
properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");
// 配置序列化 必须
properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
// 配置消费者组
properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
// 是否自动提交 offset
properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "false");
//3. 创建 Kafka消费者
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
//4. 设置消费主题 形参是列表
consumer.subscribe(Arrays.asList("first"));
//5. 消费数据
while (true){
// 读取消息
ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
// 输出消息
for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
System.out.println(consumerRecord.value());
}
// 异步提交 offset
consumer.commitAsync();
}
}
}
5.5.4 指定 Offset 消费
auto.offset.reset = earliest | latest | none 默认是 latest。
当 Kafka 中没有初始偏移量（消费者组第一次消费）或服务器上不再存在当前偏移量
时（例如该数据已被删除），该怎么办？
（1）earliest：自动将偏移量重置为最早的偏移量，--from-beginning。
（2）latest（默认值）：自动将偏移量重置为最新偏移量。
（3）none：如果未找到消费者组的先前偏移量，则向消费者抛出异常。
（4）任意指定 offset 位移开始消费
package com.zhao.kafka.consumer;
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 java.time.Duration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashSet;
import java.util.Properties;
import java.util.Set;
public class CustomConsumerSeek {
public static void main(String[] args) {
// 0 配置信息
Properties properties = new Properties();
// 连接
properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");
// key value反序列化
properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test2");
// 1 创建一个消费者
KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(properties);
// 2 订阅一个主题
ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();
topics.add("first");
kafkaConsumer.subscribe(topics);
Set<TopicPartition> assignment= new HashSet<>();
while (assignment.size() == 0) {
kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
// 获取消费者分区分配信息（有了分区分配信息才能开始消费）
assignment = kafkaConsumer.assignment();
}
// 遍历所有分区，并指定 offset从 1700的位置开始消费
for (TopicPartition tp: assignment) {
kafkaConsumer.seek(tp, 1700);
}
// 3 消费该主题数据
while (true) {
ConsumerRecords<String, String> consumerRecords =kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
System.out.println(consumerRecord);
}
}
}
}
注意：每次执行完，需要修改消费者组名；
5.5.5 指定时间消费
需求：在生产环境中，会遇到最近消费的几个小时数据异常，想重新按照时间消费。
例如要求按照时间消费前一天的数据，怎么处理？
操作步骤：
package com.zhao.kafka.consumer;
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 CustomConsumerForTime {
public static void main(String[] args) {
// 0 配置信息
Properties properties = new Properties();
// 连接
properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");
// key value反序列化
properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test2");
// 1 创建一个消费者
KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(properties);
// 2 订阅一个主题
ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();
topics.add("first");
kafkaConsumer.subscribe(topics);
Set<TopicPartition> assignment = new HashSet<>();
while (assignment.size() == 0) {
kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
// 获取消费者分区分配信息（有了分区分配信息才能开始消费）
assignment = kafkaConsumer.assignment();
}
HashMap<TopicPartition, Long> timestampToSearch = new HashMap<>();
// 封装集合存储，每个分区对应一天前的数据
for (TopicPartition topicPartition : assignment) {
timestampToSearch.put(topicPartition, System.currentTimeMillis() - 1 * 24 * 3600 * 1000);
}
// 获取从 1天前开始消费的每个分区的 offset
Map<TopicPartition, OffsetAndTimestamp> offsets = = kafkaConsumer.offsetsForTimes(timestampToSearch);
// 遍历每个分区，对每个分区设置消费时间。
for (TopicPartition topicPartition : assignment) {
OffsetAndTimestamp offsetAndTimestamp offsets.get(topicPartition);
// 根据时间指定开始消费的位置
if (offsetAndTimestamp != null){
kafkaConsumer.seek(topicPartition, offsetAndTimestamp.offset());
}
}
// 3 消费该主题数据
while (true) {
ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
System.out.println(consumerRecord);
}
}
}
}
5.5.6 漏消费和重复消费
重复消费：已经消费了数据，但是 offset 没提交。
漏消费：先提交 offset 后消费，有可能会造成数据的漏消费。
5.6 生产经验——消费者事务
5.7 生产经验——数据积压（消费者如何提高吞吐量）
| 参数名称 | 描述 |
|---|---|
| fetch.max.bytes | 默认 Default: 52428800（50 m）。消费者获取服务器端一批消息最大的字节数。如果服务器端一批次的数据大于该值（50m）仍然可以拉取回来这批数据，因此，这不是一个绝对最大值。一批次的大小受 message.max.bytes （broker config）or max.message.bytes （topic config）影响。 |
| max.poll.records | 一次 poll 拉取数据返回消息的最大条数，默认是 500 条 |
第 6 章 Kafka-Eagle 监控
Kafka-Eagle 框架可以监控 Kafka 集群的整体运行情况，在生产环境中经常使用。
6.1 MySQL 环境准备
Kafka-Eagle 的安装依赖于 MySQL，MySQL 主要用来存储可视化展示的数据。如果集群中之前安装过 MySQL 可以跨过该步。
6.2 Kafka 环境准备
1）关闭 Kafka 集群
[zhao@hadoop102 kafka]$ kf.sh stop
2）修改**/opt/module/kafka/bin/kafka-server-start.sh** 命令中
[zhao@hadoop102 kafka]$ vim bin/kafka-server-start.sh
修改如下参数值：
if [ "x$KAFKA_HEAP_OPTS" = "x" ]; then
export KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx1G -Xms1G"
fi
为
if [ "x$KAFKA_HEAP_OPTS" = "x" ]; then
export KAFKA_HEAP_OPTS="-server -Xms2G -Xmx2G -XX:PermSize=128m -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 -XX:ParallelGCThreads=8 -XX:ConcGCThreads=5 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=70"
export JMX_PORT="9999"
#export KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx1G -Xms1G"
fi
注意：修改之后在启动 Kafka 之前要分发之其他节点
[zhao@hadoop102 bin]$ xsync kafka-server-start.sh
6.3 Kafka-Eagle 安装
0）官网：www.kafka-eagle.org/
1）上传压缩包 kafka-eagle-bin-2.0.8.tar.gz 到集群/opt/software 目录
2）解压到本地
[zhao@hadoop102 software]$ tar -zxvf kafka-eagle-bin-2.0.8.tar.gz
3）进入刚才解压的目录
[zhao@hadoop102 kafka-eagle-bin-2.0.8]$ ll
总用量 79164
-rw-rw-r--. 1 zhao zhao 81062577 10 月 13 00:00 efak-web-2.0.8-bin.tar.gz
4）将 efak-web-2.0.8-bin.tar.gz 解压至**/opt/module**
[zhao@hadoop102 kafka-eagle-bin-2.0.8]$ tar -zxvf efak-web-2.0.8-bin.tar.gz -C /opt/module/
5）修改名称
[zhao@hadoop102 module]$ mv efak-web-2.0.8/ efak
6）修改配置文件 /opt/module/efak/conf/system-config.properties
[zhao@hadoop102 conf]$ vim system-config.properties
######################################
# multi zookeeper & kafka cluster list
#Settings prefixed with 'kafka.eagle.' will be deprecated, use 'efak.'
instead
######################################
efak.zk.cluster.alias=cluster1
cluster1.zk.list=hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181/kafka
######################################
# zookeeper enable acl
######################################
cluster1.zk.acl.enable=false
cluster1.zk.acl.schema=digest
cluster1.zk.acl.username=test
cluster1.zk.acl.password=test123
######################################
# broker size online list
######################################
cluster1.efak.broker.size=20
######################################
# zk client thread limit
######################################
kafka.zk.limit.size=32
######################################
# EFAK webui port
######################################
efak.webui.port=8048
######################################
# kafka jmx acl and ssl authenticate
######################################
cluster1.efak.jmx.acl=false
cluster1.efak.jmx.user=keadmin
cluster1.efak.jmx.password=keadmin123
cluster1.efak.jmx.ssl=false
cluster1.efak.jmx.truststore.location=/data/ssl/certificates/kafka.truststore
cluster1.efak.jmx.truststore.password=ke123456
######################################
# kafka offset storage
######################################
# offset保存在 kafka
cluster1.efak.offset.storage=kafka
######################################
# kafka jmx uri
######################################
cluster1.efak.jmx.uri=service:jmx:rmi:///jndi/rmi://%s/jmxrmi
######################################
# kafka metrics, 15 days by default
######################################
efak.metrics.charts=true
efak.metrics.retain=15
######################################
# kafka sql topic records max
######################################
efak.sql.topic.records.max=5000
efak.sql.topic.preview.records.max=10
######################################
# delete kafka topic token
######################################
efak.topic.token=keadmin
######################################
# kafka sasl authenticate
######################################
cluster1.efak.sasl.enable=false
cluster1.efak.sasl.protocol=SASL_PLAINTEXT
cluster1.efak.sasl.mechanism=SCRAM-SHA-256
cluster1.efak.sasl.jaas.config=org.apache.kafka.common.security.scram.ScramL
oginModule required username="kafka" password="kafka-eagle";
cluster1.efak.sasl.client.id=
cluster1.efak.blacklist.topics=
cluster1.efak.sasl.cgroup.enable=false
cluster1.efak.sasl.cgroup.topics=
cluster2.efak.sasl.enable=false
cluster2.efak.sasl.protocol=SASL_PLAINTEXT
cluster2.efak.sasl.mechanism=PLAIN
cluster2.efak.sasl.jaas.config=org.apache.kafka.common.security.plain.PlainL
oginModule required username="kafka" password="kafka-eagle";
cluster2.efak.sasl.client.id=
cluster2.efak.blacklist.topics=
cluster2.efak.sasl.cgroup.enable=false
cluster2.efak.sasl.cgroup.topics=
######################################
# kafka ssl authenticate
######################################
cluster3.efak.ssl.enable=false
cluster3.efak.ssl.protocol=SSL
cluster3.efak.ssl.truststore.location=
cluster3.efak.ssl.truststore.password=
cluster3.efak.ssl.keystore.location=
cluster3.efak.ssl.keystore.password=
cluster3.efak.ssl.key.password=
cluster3.efak.ssl.endpoint.identification.algorithm=https
cluster3.efak.blacklist.topics=
cluster3.efak.ssl.cgroup.enable=false
cluster3.efak.ssl.cgroup.topics=
######################################
# kafka sqlite jdbc driver address
######################################
# 配置 mysql连接
efak.driver=com.mysql.jdbc.Driver
efak.url=jdbc:mysql://hadoop102:3306/ke?useUnicode=true&characterEncoding=UT
F-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull
efak.username=root
efak.password=000000
######################################
# kafka mysql jdbc driver address
######################################
#efak.driver=com.mysql.cj.jdbc.Driver
#efak.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/ke?useUnicode=true&characterEncoding=U
TF-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull
#efak.username=root
#efak.password=123456
7）添加环境变量
[zhao@hadoop102 conf]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh
# kafkaEFAK
export KE_HOME=/opt/module/efak
export PATH=$PATH:$KE_HOME/bin
注意：source /etc/profile
[zhao@hadoop102 conf]$ source /etc/profile
8）启动
（1）注意：启动之前需要先启动 ZK 以及 KAFKA。
[zhao@hadoop102 kafka]$ kf.sh start
（2）启动 efak
[zhao@hadoop102 efak]$ bin/ke.sh start
Version 2.0.8 -- Copyright 2016-2021
*****************************************************************
* EFAK Service has started success.
* Welcome, Now you can visit 'http://192.168.10.102:8048'
* Account:admin ,Password:123456
*****************************************************************
* <Usage> ke.sh [start|status|stop|restart|stats] </Usage>
* <Usage> https://www.kafka-eagle.org/ </Usage>
*****************************************************************
说明：如果停止 efak，执行命令
[zhao@hadoop102 efak]$ bin/ke.sh stop
6.4 Kafka-Eagle 页面操作
1）登录页面查看监控数据
第 7 章 Kafka-Kraft 模式
7.1 Kafka-Kraft 架构
左图为 Kafka 现有架构，元数据在 zookeeper 中，运行时动态选举 controller，由controller 进行 Kafka 集群管理。右图为 kraft 模式架构（实验性），不再依赖 zookeeper 集群，而是用三台 controller 节点代替 zookeeper，元数据保存在 controller 中，由 controller 直接进行 Kafka 集群管理。
这样做的好处有以下几个：
- Kafka 不再依赖外部框架，而是能够独立运行；
- controller 管理集群时，不再需要从 zookeeper 中先读取数据，集群性能上升；
- 由于不依赖 zookeeper，集群扩展时不再受到 zookeeper 读写能力限制；
- controller 不再动态选举，而是由配置文件规定。这样我们可以有针对性的加强
- controller 节点的配置，而不是像以前一样对随机 controller 节点的高负载束手无策。
7.2 Kafka-Kraft 集群部署
1）再次解压一份 kafka 安装包
[zhao@hadoop102 software]$ tar -zxvf kafka_2.12-3.0.0.tgz -C /opt/module/
2）重命名为 kafka2
[zhao@hadoop102 module]$ mv kafka_2.12-3.0.0/ kafka2
3）在 hadoop102 上修改/opt/module/kafka2/config/kraft/server.properties 配置文件
[zhao@hadoop102 kraft]$ vim server.properties
#kafka 的角色（controller 相当于主机、broker 节点相当于从机，主机类似 zk 功
能）
process.roles=broker, controller
#节点 ID
node.id=2
#controller服务协议别名
controller.listener.names=CONTROLLER
#全 Controller列表
controller.quorum.voters=2@hadoop102:9093,3@hadoop103:9093,4@hado
op104:9093
#不同服务器绑定的端口
listeners=PLAINTEXT://:9092,CONTROLLER://:9093
#broker服务协议别名
inter.broker.listener.name=PLAINTEXT
#broker对外暴露的地址
advertised.Listeners=PLAINTEXT://hadoop102:9092
#协议别名到安全协议的映射
listener.security.protocol.map=CONTROLLER:PLAINTEXT,PLAINTEXT:PLA
INTEXT,SSL:SSL,SASL_PLAINTEXT:SASL_PLAINTEXT,SASL_SSL:SASL_SSL
#kafka数据存储目录
log.dirs=/opt/module/kafka2/data
4）分发 kafka2
[zhao@hadoop102 module]$ xsync kafka2/
- 在 hadoop103 和 hadoop104 上 需 要 对 node.id 相 应 改 变 ， 值 需 要 和controller.quorum.voters 对应。
- 在 hadoop103 和 hadoop104 上 需 要 根 据 各 自 的 主 机 名 称 ， 修 改 相 应 的advertised.Listeners 地址。
5）初始化集群数据目录
（1）首先生成存储目录唯一 ID。
[zhao@hadoop102 kafka2]$ bin/kafka-storage.sh random-uuid J7s9e8PPTKOO47PxzI39VA
（2）用该 ID 格式化 kafka 存储目录（三台节点）。
[zhao@hadoop102 kafka2]$ bin/kafka-storage.sh format -t J7s9e8PPTKOO47PxzI39VA -c /opt/module/kafka2/config/kraft/server.properties
[zhao@hadoop103 kafka2]$ bin/kafka-storage.sh format -t J7s9e8PPTKOO47PxzI39VA -c /opt/module/kafka2/config/kraft/server.properties
[zhao@hadoop104 kafka2]$ bin/kafka-storage.sh format -t J7s9e8PPTKOO47PxzI39VA -c /opt/module/kafka2/config/kraft/server.properties
6）启动 kafka 集群
[zhao@hadoop102 kafka2]$ bin/kafka-server-start.sh -daemon
config/kraft/server.properties
[zhao@hadoop103 kafka2]$ bin/kafka-server-start.sh -daemon
config/kraft/server.properties
[zhao@hadoop104 kafka2]$ bin/kafka-server-start.sh -daemon
config/kraft/server.properties
7）停止 kafka 集群
[zhao@hadoop102 kafka2]$ bin/kafka-server-stop.sh
[zhao@hadoop103 kafka2]$ bin/kafka-server-stop.sh
[zhao@hadoop104 kafka2]$ bin/kafka-server-stop.sh
7.3 Kafka-Kraft 集群启动停止脚本
1）在/home/zhao/bin 目录下创建文件 kf2.sh 脚本文件
[zhao@hadoop102 bin]$ vim kf2.sh
脚本如下：
#! /bin/bash
case $1 in
"start"){
for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
echo " --------启动 $i Kafka2-------"
ssh $i "/opt/module/kafka2/bin/kafka-server-start.sh -daemon /opt/module/kafka2/config/kraft/server.properties"
done
};;
"stop"){
for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
echo " --------停止 $i Kafka2-------"
ssh $i "/opt/module/kafka2/bin/kafka-server-stop.sh "
done
};;
esac
2）添加执行权限
[zhao@hadoop102 bin]$ chmod +x kf2.sh
3）启动集群命令
[zhao@hadoop102 ~]$ kf2.sh start
4）停止集群命令
[zhao@hadoop102 ~]$ kf2.sh stop
第 8 章 集成SpringBoot
SpringBoot 是一个在 JavaEE 开发中非常常用的组件。可以用于 Kafka 的生产者，也可以用于 SpringBoot 的消费者。
1）在 IDEA 中安装 lombok 插件
在 Plugins 下搜索 lombok 然后在线安装即可，安装后注意重启
2）SpringBoot 环境准备
（1）创建一个 Spring Initializr
注意：有时候 SpringBoot 官方脚手架不稳定，我们切换国内地址 start.aliyun.com
（2）项目名称 sringboot
（3）添加项目依赖
（4）检查自动生成的配置文件
<?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>2.6.1</version>
<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
<groupId>com.zhao</groupId>
<artifactId>springboot</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<name>springboot</name>
<description>Demo project for Spring Boot</description>
<properties>
<java.version>1.8</java.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
<artifactId>spring-kafka</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<optional>true</optional>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
<artifactId>spring-kafka-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
<configuration>
<excludes>
<exclude>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
</exclude>
</excludes>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>
8.1 SpringBoot 生产者
（1）修改 SpringBoot 核心配置文件 application.propeties, 添加生产者相关信息
# 应用名称
spring.application.name=zhao_springboot_kafka
# 指定 kafka的地址
spring.kafka.bootstrap-
servers=hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092
#指定 key和 value的序列化器
spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
spring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
（2）创建 controller 从浏览器接收数据, 并写入指定的 topic
package com.zhao.springboot;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
public class ProducerController {
// Kafka模板用来向 kafka发送数据
@Autowired
KafkaTemplate<String, String> kafka;
@RequestMapping("/zhao")
public String data(String msg) {
kafka.send("first", msg);
return "ok";
}
}
（3）在浏览器中给/zhao 接口发送数据
http://localhost:8080/zhao?msg=hello
8.2 SpringBoot 消费者
（1）修改 SpringBoot 核心配置文件 application.propeties
# =========消费者配置开始=========
# 指定 kafka的地址
spring.kafka.bootstrap-
servers=hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092
# 指定 key和 value的反序列化器
spring.kafka.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
spring.kafka.consumer.value-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
#指定消费者组的 group_id
spring.kafka.consumer.group-id=zhao
# =========消费者配置结束=========
（2）创建类消费 Kafka 中指定 topic 的数据
package com.zhao.springboot;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
@Configuration
public class KafkaConsumer {
// 指定要监听的 topic
@KafkaListener(topics = "first")
public void consumeTopic(String msg) { // 参数: 收到的 value
System.out.println("收到的信息: " + msg);
}
}
（3）向 first 主题发送数据
[zhao@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
>
