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说到Apache Kafka消息传递系统时#xff0c;以下是一些关键概念的解释#xff1a;
Key#xff08;键#xff09;#xff1a;Kafka消息由Key和Value组成。Key是一个可选的字段#xff0c;它通常用于消息的路由和分区策略。Key的目的是确保具有相同Key的消息…1、概念简介
说到Apache Kafka消息传递系统时以下是一些关键概念的解释
Key键Kafka消息由Key和Value组成。Key是一个可选的字段它通常用于消息的路由和分区策略。Key的目的是确保具有相同Key的消息被写入同一个分区。当消费者接收到消息时可以使用Key来进行消息处理和路由操作。在某些情况下Key还可以用于数据合并和聚合。
Value值Value是Kafka消息中包含的实际数据。它可以是任何形式的字节流没有特定的格式要求。Value可以是文本、二进制数据、JSON、XML或任何其他格式的信息。消费者通常根据Value进行业务逻辑处理。
Offset偏移量Offset是一个用来唯一标识Kafka分区中每条消息的数字。每个分区都有自己的Offset序列并且它们是连续递增的。Offset的作用是跟踪每个消费者在分区中的处理位置。当消费者读取消息时它会保存最后处理的Offset以便在下次读取消息时从正确的位置开始。
Partition分区Kafka将主题划分为多个分区每个分区是一个有序的、持久化的日志文件。分区使得Kafka能够实现高吞吐量和水平扩展。在生产者写入消息时Kafka会根据特定的分区策略将消息写入到合适的分区中。每个分区都有自己的一系列Offset并且可以被独立地读取和复制。
总结起来Kafka的消息由Key和Value组成Key用于路由和分区策略Value是实际的消息数据。每个消息都有一个唯一的Offset用于跟踪消费者在分区中的处理位置。而分区则允许Kafka实现高吞吐量和扩展性。
2、代码实现
写一段代码打印一下当前Kafka队列中指定一个Topic打印Key、Value、Offset和Partition
package test.scala;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.util.Collections;
import java.util.Properties;public class KafkaDebug {public static void main(String[] args) {String bootstrapServers hadoop101:9092;String topic TOPIC_TEST_MESSAGE;// 设置消费者配置Properties props new Properties();props.setProperty(bootstrap.servers, bootstrapServers);props.setProperty(group.id, msg_group);props.setProperty(key.serializer, org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer);props.setProperty(value.serializer, org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer);props.setProperty(key.deserializer, org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer);props.setProperty(value.deserializer, org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer);props.setProperty(auto.offset.reset, earliest);// 创建消费者KafkaConsumerString, String consumer new KafkaConsumer(props);// 订阅 Topicconsumer.subscribe(Collections.singletonList(topic));// 从 Offset 0 开始消费consumer.poll(0); // 触发分区分配for (TopicPartition partition : consumer.assignment()) {consumer.seek(partition, 0); // 将消费者的偏移量设置为 0}// 消费消息并打印 Key 和 Offsetwhile (true) {ConsumerRecordsString, String records consumer.poll(100);for (ConsumerRecordString, String record : records) {System.out.println(Key: record.key() , Offset: record.offset() , Partition: record.partition());System.out.println(Value record.value());}}}
}
