kafka消费者-实例参数配置

必填参数

// 创建消费者的配置信息
Properties props = new Properties();

bootstrap.servers

bootstrap.servers：连接的集群，broker集群地址，格式：ip1:port,ip2:port…，不需要设定全部的集群地址，设置两个或者两个以上即可。

props.put("bootstrap.servers", "192.168.1.129:9092,192.168.1.133:9092,192.168.1.134:9092");// 连接的集群

group.id

group.id：消费者组，消费者隶属的消费者组名称，如果为空会报异常，一般而言，这个参数要有一定的业务意义。

props.put("group.id", "test");// 消费者组

enable.auto.commit

enable.auto.commit：是否自动提交，boolean 类型，配置是否开启自动提交消费位移的功能，默认开启

props.put("enable.auto.commit", "false");// 不自动提交

auto.commit.interval.ms

auto.commit.interval.ms：自动提交的延迟，当enbale.auto.commit参数设置为 true 时才生效，表示开启自动提交消费位移功能时自动提交消费位移的时间间隔

props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");// 自动提交的延迟

key.deserializer和value.deserializer

key.deserializer和value.deserializer：反序列化 ，broker接收消息必须以字节数组byte[]形式存在，KafkaProducer<K,V>和ProducerRecord<K,V>中的泛型就是key和value的类型。key.serializer和value.serializer分别用来指定key和value序列化操作的序列化器，无默认值。类的全限定名。

props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");// 反序列化
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");// 反序列化

非必填参数

fetch.min.bytes

fetch.min.bytes：该参数用来配置 Consumer 在一次拉取请求（调用 poll() 方法）中能从 Kafka 中拉取的最小数据量，默认值为1（B）。Kafka 在收到 Consumer 的拉取请求时，如果返回给 Consumer 的数据量小于这个参数所配置的值，那么它就需要进行等待，直到数据量满足这个参数的配置大小。可以适当调大这个参数的值以提高一定的吞吐量，不过也会造成额外的延迟（latency），对于延迟敏感的应用可能就不可取了。

fetch.max.bytes

fetch.max.bytes：该参数与 fetch.min.bytes 参数对应，它用来配置 Consumer 在一次拉取请求中从Kafka中拉取的最大数据量，默认值为52428800（B），也就是50MB。
如果这个参数设置的值比任何一条写入 Kafka 中的消息要小，那么会不会造成无法消费呢？该参数设定的不是绝对的最大值，如果在第一个非空分区中拉取的第一条消息大于该值，那么该消息将仍然返回，以确保消费者继续工作。Kafka 中所能接收的最大消息的大小通过服务端参数 message.max.bytes（对应于主题端参数 max.message.bytes）来设置。

fetch.max.wait.ms

fetch.max.wait.ms：这个参数也和 fetch.min.bytes 参数有关，如果 Kafka 仅仅参考 fetch.min.bytes 参数的要求，那么有可能会一直阻塞等待而无法发送响应给 Consumer，显然这是不合理的。fetch.max.wait.ms 参数用于指定 Kafka 的等待时间，默认值为500（ms）。如果 Kafka 中没有足够多的消息而满足不了 fetch.min.bytes 参数的要求，那么最终会等待500ms。这个参数的设定和 Consumer 与 Kafka 之间的延迟也有关系，如果业务应用对延迟敏感，那么可以适当调小这个参数。

max.partition.fetch.bytes

max.partition.fetch.bytes：这个参数用来配置从每个分区里返回给 Consumer 的最大数据量，默认值为1048576（B），即1MB。这个参数与 fetch.max.bytes 参数相似，只不过前者用来限制一次拉取中每个分区的消息大小，而后者用来限制一次拉取中整体消息的大小。同样，如果这个参数设定的值比消息的大小要小，那么也不会造成无法消费，Kafka 为了保持消费逻辑的正常运转不会对此做强硬的限制。

max.poll.records

max.poll.records：一次性拉取的条数，这个参数用来配置 Consumer 在一次拉取请求中拉取的最大消息数，默认值为500（条）。如果消息的大小都比较小，则可以适当调大这个参数值来提升一定的消费速度。

props.put("max.poll.records",10);// 一次性最大拉取的条数

connections.max.idle.ms

connections.max.idle.ms：这个参数用来指定在多久之后关闭闲置的连接，默认值是540000（ms），即9分钟。

exclude.internal.topics

exclude.internal.topics：Kafka 中有两个内部的主题： __consumer_offsets 和 __transaction_state。exclude.internal.topics 用来指定 Kafka 中的内部主题是否可以向消费者公开，默认值为 true。如果设置为 true，那么只能使用 subscribe(Collection)的方式而不能使用 subscribe(Pattern)的方式来订阅内部主题，设置为 false 则没有这个限制。

receive.buffer.bytes

receive.buffer.bytes：这个参数用来设置 Socket 接收消息缓冲区（SO_RECBUF）的大小，默认值为65536（B），即64KB。如果设置为-1，则使用操作系统的默认值。如果 Consumer 与 Kafka 处于不同的机房，则可以适当调大这个参数值。

send.buffer.bytes

send.buffer.bytes：这个参数用来设置Socket发送消息缓冲区（SO_SNDBUF）的大小，默认值为131072（B），即128KB。与receive.buffer.bytes参数一样，如果设置为-1，则使用操作系统的默认值。

request.timeout.ms

request.timeout.ms：这个参数用来配置 Consumer 等待请求响应的最长时间，默认值为30000（ms）。

metadata.max.age.ms

metadata.max.age.ms：这个参数用来配置元数据的过期时间，默认值为300000（ms），即5分钟。如果元数据在此参数所限定的时间范围内没有进行更新，则会被强制更新，即使没有任何分区变化或有新的 broker 加入

reconnect.backoff.ms

reconnect.backoff.ms：这个参数用来配置尝试重新连接指定主机之前的等待时间（也称为退避时间），避免频繁地连接主机，默认值为50（ms）。这种机制适用于消费者向 broker 发送的所有请求。

auto.offset.reset

auto.offset.reset：参数值为字符串类型，有效值为“earliest”“latest”“none”，配置为其余值会报出异常

partition.assignment.strategy

partition.assignment.strategy：消费者的分区分配策略

interceptor.class

interceptor.class：用来配置消费者客户端的拦截器

session.timeout.ms

session.timeout.ms：超时时间

props.put("session.timeout.ms", "30000");

附带java代码

public static void main(String[] args) {
		// 创建消费者的配置信息
		Properties props = new Properties();
		// 给配置信息赋值session.timeout.ms
		props.put("bootstrap.servers", "192.168.1.129:9092,192.168.1.133:9092,192.168.1.134:9092");// 连接的集群
		props.put("group.id", "XXXX");// 消费者组 集群中配置的
		props.put("enable.auto.commit", "false");// 自动提交
		props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");// 自动提交的延迟
		props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");// 反序列化
		props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");// 反序列化
		// 创建消费者对象
		KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
		// 订阅主题--可以定义多个主题
		String[] arr = { "test" };
		consumer.subscribe(Arrays.asList(arr));
		// 获取数据拉取
		ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(1000);
		for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
	
			System.out.println("offset =" + record.offset() + "  key =" + record.key() + "  value"+ record.value());
			// 数据处理完之后手动提交
			consumer.commitAsync();
		}
}