【弄nèng - Kafka】应用篇（十四） —— Java Kafka API（指定开始消费时间）

该篇博客是Kafka API的使用，消费者–以时间戳查询消息
更多高级用法请看我的博客Kafka系列
参考：
https://www.orchome.com/451
https://www.w3cschool.cn/apache_kafka/apache_kafka_workflow.html
部分事例参考《Kafka入门与实践》

一. 简介

kafka概念相关的介绍请看官方文档和其他博文
官方中文文档
kafka入门介绍

Kafka消费者API提供了offsetsForTimes(Map<TopicPartition, Long> timestampsToSearch)方法，入参为Map，Key是待查询分区，Value是待查询的时间戳，返回值是 大于等于时间戳的第一条消息的偏移量和时间戳。如果分区不存在，该方法会一直阻塞。
如果我们希望从某个时间开始消费，就可以使用它找到偏移量，之后调用seek(TopicPartition partition, long offset)将消费偏移量重置到指定的查询得到的偏移量。

二. 实现

2.1 引入依赖

主要是spring-kafka依赖

 <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.11</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit-dep</artifactId>
            <version>4.9</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        
        <!-- kafka start -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka_2.11</artifactId>
            <version>0.10.1.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-clients</artifactId>
            <version>0.10.1.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-streams</artifactId>
            <version>0.10.1.1</version>
        </dependency>
        <!-- kafka end -->

        <dependency>
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
            <version>2.2-beta-5</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>commons-lang</groupId>
            <artifactId>commons-lang</artifactId>
            <version>2.3</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>commons-collections</groupId>
            <artifactId>commons-collections</artifactId>
            <version>3.2.1</version>
        </dependency>
    </dependencies>

2.2 消费者–指定时间

ConsumerForTime.java

import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;

/**
 * @author 司马缸砸缸了
 * @date 2020/1/9 17:09
 * @description 根据时间消费
 */

public class ConsumerForTime {

    public static void main(String[] args) {

        Properties props = new Properties();
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        // 消费者组
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
        // key序列化方式
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
        // value序列化方式
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
        // 自动提交偏移量
        // 如果设置成true,偏移量由auto.commit.interval.ms控制自动提交的频率
        // 如果设置成false,不需要定时的提交offset，可以自己控制offset，当消息认为已消费过了，这个时候再去提交它们的偏移量。
        // 这个很有用的，当消费的消息结合了一些处理逻辑，这个消息就不应该认为是已经消费的，直到它完成了整个处理。
        props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "true");
        // 自动提交的频率
        props.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "1000");

        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);

        // 订阅主题
        consumer.assign(Arrays.asList(new TopicPartition("my-topic", 0)));
        try {
            Map<TopicPartition, Long> timestampsToSearch = new HashMap<TopicPartition, Long>();
            // 构造查询的分区
            TopicPartition partition = new TopicPartition("my-topic", 0);
            // 设置查询12个小时之前消息的偏移量
            timestampsToSearch.put(partition, (System.currentTimeMillis() - 12 * 3600 * 1000));
            // 会返回时间大于等于查找时间的第一个偏移量
            Map<TopicPartition, OffsetAndTimestamp> offsetMap = consumer.offsetsForTimes(timestampsToSearch);
            OffsetAndTimestamp offsetTimestamp = null;
            // 遍历查询的分区，我们只查询了一个分区
            for (Map.Entry<TopicPartition, OffsetAndTimestamp> entry : offsetMap.entrySet()) {
                // 若查询时间大于时间戳索引文件中最大记录的索引时间,此时value为空,即待查询时间点之后没有新消息生成
                offsetTimestamp = entry.getValue();
                if (null != offsetTimestamp) {
                    System.out.printf("partition = %d, offset = %d,timestamp= %d%n",
                            entry.getKey().partition(), entry.getValue()
                                    .offset(), entry.getValue().timestamp());
                    // 重置消费起始偏移量
                    consumer.seek(partition, entry.getValue().offset());
                }
            }
            while (true) {
                // 拉取消息
                ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(1000);
                for (ConsumerRecord<String, String> record : records)
                    System.out.printf(
                            "partition = %d, offset = %d,key= %s value = %s%n",
                            record.partition(), record.offset(), record.key(),
                            record.value());
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            consumer.close();
        }
    }

}

详细参数请参考：
http://www.shixinke.com/java/kafka-configuration
https://blog.csdn.net/xiaozhu_you/article/details/91493258

源码地址

IT-CLOUD-KAFKA-CLIENT :spring整合kafka教程源码。博文在本CSDN kafka系列中。

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