手动提交offset

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虽然offset十分遍历，但是由于其是基于时间提交的，开发人员难以把握offset提交的实际。因此Kafka还提供了手动提交offset的API
手动提交offset的方法有两种：分别commitSync(同步提交)和commitAsync(异步提交)。两者的相同点是，都会将本次提交的一批数据最高的偏移量提交：不同点是，同步提交阻塞当前线程，一致到提交成功，并且会自动失败重试（由不可控因素导致，也会出现提交失败）而异步提交则没有重试机制，故有可能提交失败。
commitSync(同步提交)：必须等待offset提交完毕，再去消费下一批数据。
commitAsync(异步提交)：发送完提交offset请求后，就开始消费下一批数据了

同步提交

是否自动提交offset properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,false);
同步提交offset kafkaConsumer.commitSync();

由于同步提交offset有失败重试机制，故更加可靠，但是由于一致等待提交结果，提交的效率比较低。以下为同步提交offset的示例

package com.longer.handsync;

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 java.time.Duration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Properties;

public class CustomConsumerByHandSync {
    public static void main(String[] args) {
        //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,"hadoop100:9092");
        //配置序列化
        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");
        //修改分区策略
        properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG,"org.apache.kafka.clients.consumer.StickyAssignor");
//        properties.put(ConsumerConfig.EXCLUDE_INTERNAL_TOPICS_CONFIG,"false");
        //是否自动提交offset
        properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,false);
        //创建消费者对象
        KafkaConsumer<String,String> kafkaConsumer=new KafkaConsumer<String, String>(properties);
        //注册要消费的主题
        ArrayList<String> topics=new ArrayList<>();
        topics.add("two");
        kafkaConsumer.subscribe(topics);
        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> record:consumerRecords){
                System.out.println(record);
            }
            //同步提交offset
             kafkaConsumer.commitSync();
        }
    }
}

异步提交

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。因此吞吐量会收到很大的影响，因此更多情况下会选择异步offset的方式
kafkaConsumer.commitAsync();

package com.longer.handasync;

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 java.time.Duration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Properties;

/**
 * 同步提交
 */
public class CustomConsumerByHandAsync {
    public static void main(String[] args) {
        //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,"hadoop100:9092");
        //配置序列化
        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");
        //修改分区策略
        properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG,"org.apache.kafka.clients.consumer.StickyAssignor");
//        properties.put(ConsumerConfig.EXCLUDE_INTERNAL_TOPICS_CONFIG,"false");
        //是否自动提交offset
        properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,false);
        //创建消费者对象
        KafkaConsumer<String,String> kafkaConsumer=new KafkaConsumer<String, String>(properties);
        //注册要消费的主题
        ArrayList<String> topics=new ArrayList<>();
        topics.add("two");
        kafkaConsumer.subscribe(topics);
        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> record:consumerRecords){
                System.out.println(record);
            }
            //同步提交offset
            kafkaConsumer.commitAsync();
        }
    }
}

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）如果未找到消费者组的先前偏移量，则向消费者抛出异常。
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主要代码

		Set<TopicPartition> assigment=new HashSet<>();

        while (assigment.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）
            assigment= kafkaConsumer.assignment();
        }
        //遍历所有分区，并指定从100得位置开始消费
        for (TopicPartition tp : assigment) {
            kafkaConsumer.seek(tp,100);
        }

package com.longer.seek;

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) {
        //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,"hadoop100:9092");
        //配置序列化
        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");
        //修改分区策略
        properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG,"org.apache.kafka.clients.consumer.StickyAssignor");
//        properties.put(ConsumerConfig.EXCLUDE_INTERNAL_TOPICS_CONFIG,"false");

        //创建消费者对象
        KafkaConsumer<String,String> kafkaConsumer=new KafkaConsumer<String, String>(properties);
        //注册要消费的主题
        ArrayList<String> topics=new ArrayList<>();
        topics.add("two");
        kafkaConsumer.subscribe(topics);

        Set<TopicPartition> assigment=new HashSet<>();

        while (assigment.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）
            assigment= kafkaConsumer.assignment();
        }
        //遍历所有分区，并指定从100得位置开始消费
        for (TopicPartition tp : assigment) {
            kafkaConsumer.seek(tp,100);
        }


        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> record:consumerRecords){
                System.out.println(record);
            }
        }
    }
}