springboot中怎么實現kafa指定offset消費

小編給大家分享一下springboot中怎么實現kafa指定offset消費，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

kafka消費過程難免會遇到需要重新消費的場景，例如我們消費到kafka數據之后需要進行存庫操作，若某一時刻數據庫down了，導致kafka消費的數據無法入庫，為了彌補數據庫down期間的數據損失，有一種做法我們可以指定kafka消費者的offset到之前某一時間的數值，然后重新進行消費。

首先創建kafka消費服務

@Service@Slf4j//實現CommandLineRunner接口，在springboot啟動時自動運行其run方法。public class TspLogbookAnalysisService implements CommandLineRunner { @Override public void run(String... args) {  //do something }}

kafka消費模型建立

kafka server中每個主題存在多個分區（partition），每個分區自己維護一個偏移量（offset），我們的目標是實現kafka consumer指定offset消費。

在這里使用consumer-->partition一對一的消費模型，每個consumer各自管理自己的partition。

@Service@Slf4jpublic class TspLogbookAnalysisService implements CommandLineRunner { //聲明kafka分區數相等的消費線程數，一個分區對應一個消費線程 private static final int consumeThreadNum = 9; //特殊指定每個分區開始消費的offset private List<Long> partitionOffsets = Lists.newArrayList(1111,1112,1113,1114,1115,1116,1117,1118,1119);  private ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(consumeThreadNum); @Override public void run(String... args) {  //循環遍歷創建消費線程  IntStream.range(0, consumeThreadNum)    .forEach(partitionIndex -> executorService.submit(() -> startConsume(partitionIndex))); }}

kafka consumer對offset的處理

聲明kafka consumer的配置類

private Properties buildKafkaConfig() { Properties kafkaConfiguration = new Properties(); kafkaConfiguration.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, ""); kafkaConfiguration.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, ""); kafkaConfiguration.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG, ""); kafkaConfiguration.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, ""); kafkaConfiguration.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, ""); kafkaConfiguration.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, ""); kafkaConfiguration.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG,""); kafkaConfiguration.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, ""); ...更多配置項 return kafkaConfiguration;}

創建kafka consumer，處理offset，開始消費數據任務#

private void startConsume(int partitionIndex) { //創建kafka consumer KafkaConsumer<String, byte[]> consumer = new KafkaConsumer<>(buildKafkaConfig()); try {  //指定該consumer對應的消費分區  TopicPartition partition = new TopicPartition(kafkaProperties.getKafkaTopic(), partitionIndex);  consumer.assign(Lists.newArrayList(partition));  //consumer的offset處理  if (collectionUtils.isNotEmpty(partitionOffsets) && partitionOffsets.size() == consumeThreadNum) {   Long seekOffset = partitionOffsets.get(partitionIndex);   log.info("partition:{} , offset seek from {}", partition, seekOffset);   consumer.seek(partition, seekOffset);  }    //開始消費數據任務  kafkaRecordConsume(consumer, partition); } catch (Exception e) {  log.error("kafka consume error:{}", ExceptionUtils.getFullStackTrace(e)); } finally {  try {   consumer.commitSync();  } finally {   consumer.close();  } }}

消費數據邏輯，offset操作

private void kafkaRecordConsume(KafkaConsumer<String, byte[]> consumer, TopicPartition partition) { while (true) {  try {   ConsumerRecords<String, byte[]> records = consumer.poll(TspLogbookConstants.POLL_TIMEOUT);   //具體的處理流程   records.forEach((k) -> handleKafkaInput(k.key(), k.value()));   //?很重要：日志記錄當前consumer的offset，partition相關信息(之后如需重新指定offset消費就從這里的日志中獲取offset，partition信息)   if (records.count() > 0) {    String currentOffset = String.valueOf(consumer.position(partition));    log.info("current records size is：{}, partition is: {}, offset is:{}", records.count(), consumer.assignment(), currentOffset);   }    //offset提交     consumer.commitAsync();  } catch (Exception e) {   log.error("handlerKafkaInput error{}", ExceptionUtils.getFullStackTrace(e));  } }}

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