import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.common.PartitionInfo;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
/**
* @Description kafka消费者
*/
public class KafkaConsumerTest {
/**
* 独立消费者
* 消费者可以为自己分配分区,不需要订阅主题,不会发生再均衡,没有群组概念
* 弊端:如果主题新增了分区,消费者不会受到通知,所以,要么周期性的调用consumer.partitionsFor()方法来检查是否有新分区加入,要么在添加新分区后重启应用程序
*/
public static void singleConsumer(){
consumer = new KafkaConsumer<String, String>(Properties);
List<PartitionInfo> partitionInfos = consumer.partitionsFor("test_topic");
List<TopicPartition> partitions = new ArrayList<>();
if (null != partitionInfos){
for (PartitionInfo partitionInfo : partitionInfos) {
//添加需要的partition到集合中
partitions.add(new TopicPartition(partitionInfo.topic(), partitionInfo.partition()));
}
//手动为消费者指定partition列表
consumer.assign(partitions);
try {
while (true){
//消费者持续对kafka进行轮训,否则会被认为已经死亡,它的分区会被移交给群组里的其他消费者。
//传给poll方法的是一个超时时间,用于控制poll()方法的阻塞时间(在消费者的缓冲区里没有可用数据时会发生阻塞)
//如果该参数被设为0,poll会立即返回,否则它会在指定的毫秒数内一直等待broker返回数据
//poll方法返回一个记录列表。每条记录包含了记录所属主题的信息、记录所在分区的信息、记录在分区里的偏移量,以及记录的键值对。
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
System.out.println("==== data get ====");
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
System.out.println(String.format("topic=%s, partition=%s, offset=%d, key=%s, value=%s",
record.topic(), record.partition(), record.offset(), record.key(), record.value()));
}
}
} catch(Exception e){
e.printStackTrace();
} finally {
//退出应用前使用close方法关闭消费者。
//网络连接和socket也会随之关闭,并立即触发一次再均衡,而不是等待群组协调器发现它不在发送心跳并认定它已死亡,因为那样需要更长的时间,导致整个群组在一段时间内无法读取消息。
consumer.close();
}
}
}
}