kafka学习

Posted 2022-02-08 weixin_42412601

目录

• 一、Kafka 概述
• • 消息队列的两种模式
  • • 点对点模式
    • 发布/订阅模式
  • Kafka 基础架构
• 二、docker 安装 kafka
• 三、Kafka 架构深入
• • Kafka 工作流程及文件存储机制
  • Kafka 生产者
  • • 分区策略
    • 数据可靠性保证
    • • 副本数据同步策略
      • ISR
      • ack应答机制
      • 数据一致性问题。故障处理细节
      • Exactly Once 语义
  • Kafka 消费者
  • • 消费方式
    • 分区分配策略
    • • RoundRobin(轮询)
      • Range（范围）
      • 什么时候触发分区分配策略
    • offset 的维护
    • Kafka 高效读写数据
    • Zookeeper 在 Kafka 中的作用
    • Kafka 事务
• 四、API
• • • Springboot 整合
  • Producer API
  • • 消息发送流程
    • 生产者设置拦截器
  • 常见问题

一、Kafka 概述

Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。

消息队列的两种模式

点对点模式

一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除。

消息生产者生产消息发送到Queue中，然后消息消费者从Queue中取出并且消费消息。消息被消费以后，queue 中不再存储。Queue 支持存在多个消费者，但是对一个消息而言，只会有一个消费者可以消费。

发布/订阅模式

一对多，消费者消费数据之后不会清除消。
消息生产者（发布）将消息发布到 topic 中，同时有多个消息消费者（订阅）消费该消息。和点对点方式不同，发布到 topic 的消息会被所有订阅者消费。kafka就是基于这种模式

Kafka 基础架构

1）Producer ：消息生产者，就是向 kafka broker 发消息的客户端；
2）Consumer ：消息消费者，向 kafka broker 取消息的客户端；
3）Consumer Group （CG）：消费者组，由多个 consumer 组成。消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费；消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。
4）Broker ：一台 kafka 服务器就是一个 broker。一个集群由多个 broker 组成。一个 broker可以容纳多个 topic。
5）Topic ：可以理解为一个队列，生产者和消费者面向的都是一个 topic；
6）Partition：为了实现扩展性，一个非常大的 topic 可以分布到多个 broker（即服务器）上，一个 topic 可以分为多个 partition，每个 partition 是一个有序的队列；
7）Replica：副本，为保证集群中的某个节点发生故障时，该节点上的 partition 数据不丢失，且 kafka 仍然能够继续工作，kafka 提供了副本机制，一个 topic 的每个分区都有若干个副本，一个 leader 和若干个 follower。
8）leader：每个分区多个副本的“主”，生产者发送数据的对象，以及消费者消费数据的对象都是 leader。
9）follower：每个分区多个副本中的“从”，实时从 leader 中同步数据，保持和 leader 数据的同步。leader 发生故障时，某个 follower 会成为新的 follower。

二、docker 安装 kafka

输入下面两条命令即可快速安装单机zookeeper和kafka

docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181  wurstmeister/zookeeper
docker run -d --name kafka -p 9092:9092 -e KAFKA_BROKER_ID=0 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181 --link zookeeper -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://192.168.169.129(机器的ip):9092 -e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 -t wurstmeister/kafka

通过kafka自带工具生产消费消息测试:
1、首先,进入到kafka的docker容器中

docker exec -it kafka sh

2、运行消费者,进行消息的监听

kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.169.129:9092 --topic kafeidou --from-beginning

3、打开一个新的ssh窗口,同样进入kafka的容器中,执行下面这条命令生产消息

kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.169.129:9092 --topic kafeidou

输入完这条命令后会进入到控制台，可以输入任何想发送的消息,这里发送一个hello

>>
>hello
>

可以看到,在生产者的控制台中输入消息后,消费者的控制台立刻看到了消息,到目前为止,一个kafka完整的hello world就完成了.kafka的部署加上生产者消费者测试。

另一种方式部署
通过docker-compose部署kafka。
首先创建一个docker-compose.yml文件

version: '3.7'
services:
  zookeeper:
    image: wurstmeister/zookeeper
    volumes:
      - ./data:/data # 挂载目录，存储zookeeper数据
    ports:
      - 2182:2181
       
  kafka9094:
    image: wurstmeister/kafka
    ports:
      - 9092:9092
    environment:
      KAFKA_BROKER_ID: 0
      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://192.168.1.60:9092
      KAFKA_CREATE_TOPICS: "kafeidou:2:0"   #kafka启动后初始化一个有2个partition(分区)0个副本名叫kafeidou的topic 
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
      KAFKA_LISTENERS: PLAINTEXT://0.0.0.0:9092
    volumes:
      - ./kafka-logs:/kafka # 挂载目录，存储kafka数据
    depends_on:
      - zookeeper

部署起来很简单,在docker-compose.yml文件的目录下执行docker-compose up -d就可以了,测试方式和上面的一样。
这个docker-compose做的东西比上面docker方式部署的东西要多一些

• 数据持久化，在当前目录下挂载了两个目录分别存储zookeeper和kafka的数据,当然在docker run 命令中添加 -v
  选项也是可以做到这样的效果的
• kafka在启动后会初始化一个有分区的topic,同样的,docker run的时候添加 -e KAFKA_CREATE_TOPICS=kafeidou:2:0 也是可以做到的。

优先推荐docker-compose方式部署：
因为单纯使用docker方式部署的话，如果有改动(例如:修改对外开放的端口号)的情况下,docker需要把容器停止docker stop 容器ID/容器NAME,然后删除容器docker rm 容器ID/容器NAME,最后启动新效果的容器docker run …
而如果在docker-compose部署的情况下如果修改内容只需要修改docker-compose.yml文件对应的地方,例如2181:2181改成2182:2182,然后再次在docker-compose.yml文件对应的目录下执行docker-compose up -d就能达到更新后的效果。

三、Kafka 架构深入

Kafka 工作流程及文件存储机制

Kafka 工作流程：

1、Kafka 中消息是以 topic 进行分类的，生产者生产消息，消费者消费消息，都是面向 topic的。
2、topic 是逻辑上的概念，而partition是物理上的概念，每个partition 对应于一个 log 文件，该log文件中存储的就是producer生产的数据
3、Producer 生产的数据会被不断追加到该log 文件末端，且每条数据都有自己的 offset。
4、消费者组中的每个消费者，都会实时记录自己消费到了哪个 offset，以便出错恢复时，从上次的位置继续消费。

Kafka文件存储机制：

1、由于生产者生产的消息会不断追加到 log 文件末尾，为防止 log 文件过大导致数据定位效率低下，Kafka 采取了分片和索引机制，将每个 partition 分为多个 segment。每个 segment对应两个文件——“.index”文件和“.log”文件。
2、这些文件位于一个文件夹下，该文件夹的命名规则为：topic 名称+分区序号。例如，first 这个 topic 有三个分区，则其对应的文件夹为 first-0,first-1,first-2。
例：

index 和 log 文件以当前 segment 的第一条消息的 offset 命名。
下图为 index 文件和 log文件的结构示意图。

“.index”文件存储大量的索引信息，“.log”文件存储大量的数据，索引文件中的元数据指向对应数据文件中 message 的物理偏移地址。

Kafka 生产者

分区策略

分区的原因：
（1）方便在集群中扩展，每个 Partition 可以通过调整以适应它所在的机器，而一个 topic又可以有多个 Partition 组成，因此整个集群就可以适应任意大小的数据了；
（2）可以提高并发，因为可以以 Partition 为单位读写了

分区的原则：
生产者发送的消息，发到哪个分区呢？
我们需要将 producer 发送的数据封装成一个 ProducerRecord 对象。

（1）指明 partition 的情况下，直接将指明的值直接作为 partiton 值；
（2）没有指明 partition 值但有 key 的情况下，将 key 的 hash 值与 topic 的 partition数进行取余得到 partition 值；
（3）既没有 partition 值又没有 key 值的情况下，第一次调用时随机生成一个整数（后面每次调用在这个整数上自增），将这个值与 topic 可用的 partition 总数取余得到 partition 值，也就是常说的 round-robin 算法。

生产者发来的消息通过这种方式，就这样分散存储到不同的分区中。

数据可靠性保证

为保证 producer 发送的数据，能可靠的发送到指定的 topic，topic 的每个 partition 收到producer 发送的数据后，都需要向 producer 发送 ack（acknowledgement 确认收到），如果producer 收到 ack，就会进行下一轮的发送，否则重新发送数据。

副本数据同步策略

Kafka 选择了第二种方案，原因如下：
1.同样为了容忍 n 台节点的故障，第一种方案需要 2n+1 个副本，而第二种方案只需要 n+1个副本，而 Kafka 的每个分区都有大量的数据，第一种方案会造成大量数据的冗余。
2.虽然第二种方案的网络延迟会比较高，但网络延迟对 Kafka 的影响较小。

ISR

采用第二种方案之后，设想以下情景：leader 收到数据，所有 follower 都开始同步数据，但有一个 follower，因为某种故障，迟迟不能与 leader 进行同步，那 leader 就要一直等下去，直到它完成同步，才能发送 ack。这个问题怎么解决呢？
Leader 维护了一个动态的 in-sync replica set (ISR)，意为和 leader 保持同步的 follower 集合。当 ISR 中的 follower 完成数据的同步之后，leader 就会给 follower 发送 ack。如果 follower长时间 未 向 leader 同 步 数 据 ， 则 该 follower 将 被 踢 出 ISR ， 该 时 间 阈 值 由replica.lag.time.max.ms 参数设定。Leader 发生故障之后，就会从 ISR 中选举新的 leader。

ack应答机制

对于某些不太重要的数据，对数据的可靠性要求不是很高，能够容忍数据的少量丢失，所以没必要等 ISR 中的 follower 全部接收成功。
Kafka 为用户提供了三种可靠性级别，用户根据对可靠性和延迟的要求进行权衡，选择以下的配置。
acks 参数配置
acks：

• 0：producer 不等待 broker 的 ack，这一操作提供了一个最低的延迟，broker 一接收到还没有写入磁盘就已经返回，当broker 故障时有可能丢失数据；
• 1：producer 等待 broker 的 ack，partition 的 leader 落盘成功后返回 ack，如果在follower同步成功之前 leader 故障，那么将会丢失数据；
• -1（all）：producer 等待 broker 的 ack，partition 的 leader 和 follower 全部落盘成功后才返回 ack。但是如果在 follower 同步完成后，broker 发送 ack 之前，leader发生故障，那么会造成数据重复。

面试大厂时，一旦简历上写了Kafka，几乎必然会被问到一个问题：说说acks参数对消息持久化的影响？

数据一致性问题。故障处理细节

LEO：指的是每个副本最大的 offset；
HW：指的是消费者能见到的最大的 offset，ISR 队列中最小的 LEO。
（1）follower 故障
follower 发生故障后会被临时踢出 ISR，待该 follower 恢复后，follower 会读取本地磁盘记录的上次的 HW，并将 log 文件高于 HW 的部分截取掉，从 HW 开始向 leader 进行同步。等该 follower 的 LEO 大于等于该 Partition 的 HW，即 follower 追上 leader 之后，就可以重新加ISR 了。
（2）leader 故障
leader 发生故障之后，会从 ISR 中选出一个新的 leader，之后，为保证多个副本之间的数据一致性，其余的 follower 会先将各自的 log 文件高于 HW 的部分截掉，然后从新的 leader同步数据。
注意：这只能保证副本之间的数据一致性，并不能保证数据不丢失或者不重复。

Exactly Once 语义

服务器的 ACK 级别设置为-1，可以保证 Producer 到 Server 之间不会丢失数据，但是不能保证数据不重复，即 At Least Once 语义。
将服务器 ACK 级别设置为 0，可以保证生产者每条消息只会被发送一次，但是不能保证数据不丢失，即 At Most Once 语义。
对于一些非常重要的信息，比如说交易数据，下游数据消费者要求数据既不重复也不丢失，即 Exactly Once 语义。

0.11 版本的 Kafka，引入了一项重大特性：幂等性。所谓的幂等性就是指 Producer 不论向 Server 发送多少次重复数据，Server 端都只会持久化一条。
即：At Least Once + 幂等性 = Exactly Once

要启用幂等性，只需要将 Producer 的参数中 enable.idompotence 设置为 true 即可。

Kafka的幂等性实现其实就是将原来下游需要做的去重放在了数据上游。开启幂等性的 Producer 在初始化的时候会被分配一个 PID，发往同一 Partition 的消息会附带 Sequence Number。而Broker 端会对<PID, Partition, SeqNumber>做缓存，当具有相同主键的消息提交时，Broker 只会持久化一条。
但是 PID 重启就会变化，同时不同的 Partition 也具有不同主键，所以幂等性无法保证跨分区跨会话的 Exactly Once。

Kafka 消费者

消费方式

consumer 采用 pull（拉）模式从 broker 中读取数据。
push（推）模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由 broker 决定的。它的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成 consumer 来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而 pull 模式则可以根据 consumer 的消费能力以适
当的速率消费消息。

pull 模式不足之处是，如果 kafka 没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直返回空数据。针对这一点，Kafka 的消费者在消费数据时会传入一个时长参数 timeout，如果当前没有数据可供消费，consumer 会等待一段时间之后再返回，这段时长即为 timeout。

分区分配策略

一个 consumer group 中有多个 consumer，一个 topic 有多个 partition，所以必然会涉及到 partition 的分配问题，即确定那个 partition 由哪个 consumer 来消费。

Kafka 有两种分配策略，一是 RoundRobin，一是 Range。

RoundRobin(轮询)

使用的前提是消费组里的消费者订阅的主题都是一样的。面向组

按顺序分配分区给消费者

轮询的方式分配分区时，不是基于同一个topic去分配的，而是把所有分区看成一个整体，TopicAndPartition类就代表着所有topic的分区，TopicAndPartition会根据分区对象的hash值排序，然后把排完序的分区轮询分配给消费者。

这种方式会存在什么问题呢？
如果消费组里的消费者A, 只订阅了topic甲和乙，消费者B订阅的是乙和丙，但是通过轮序后，消费者A就能分配到丙的分区，消费者B就能分配到甲的分区，这就不好了，所以使用轮询的方式，前提是消费组里的消费者都是订阅的相同的主题，这就没问题了。

Range（范围）

默认的消费者分区分配方式。基于同一个主题，分区数 / 消费组里的消费者数，然后均分下去，如果除不均，会有一个消息者多分配分区。面向topic

如果有很多topic, 都除不均， 那么每个topic里多的分区都会分配给同一个消费者，这个消费者相比其他消费者，会更有压力

什么时候触发分区分配策略

当消费者组里的消费者个数发生变化时。

offset 的维护

由于 consumer 在消费过程中可能会出现断电宕机等故障，consumer 恢复后，需要从故障前的位置的继续消费，所以 consumer 需要实时记录自己消费到了哪个 offset，以便故障恢复后继续消费。

从 0.9 版本开始，consumer 默认将 offset 保存在 Kafka 一个内置的 topic 中，该 topic 为__consumer_offsets。

读取__consumer_offsets里的offset：
1）修改配置文件 consumer.properties

exclude.internal.topics=false
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。

2）读取 offset
0.11.0.0 之前版本:

bin/kafka-console-consumer.sh --topic __consumer_offsets --
zookeeper hadoop102:2181 --formatter 
"kafka.coordinator.GroupMetadataManager\\$OffsetsMessageFormatter" 
--consumer.config config/consumer.properties --from-beginning

0.11.0.0 之后版本(含):

bin/kafka-console-consumer.sh --topic __consumer_offsets --
zookeeper hadoop102:2181 --formatter 
"kafka.coordinator.group.GroupMetadataManager\\$OffsetsMessageForm
atter" --consumer.config config/consumer.properties --frombeginning

Kafka 高效读写数据

顺序写磁盘
Kafka 的 producer 生产数据，要写入到 log 文件中，写的过程是一直追加到文件末端，为顺序写。官网有数据表明，同样的磁盘，顺序写能到 600M/s，而随机写只有 100K/s。这与磁盘的机械机构有关，顺序写之所以快，是因为其省去了大量磁头寻址的时间。

零复制技术

Zookeeper 在 Kafka 中的作用

Kafka 集群中有一个 broker 会被选举为 Controller，负责管理集群 broker 的上下线，所有 topic 的分区副本分配和 leader 选举等工作。
Controller 的管理工作都是依赖于 Zookeeper 的。

以下为 partition 的 leader 选举过程：

Kafka 事务

Kafka 从 0.11 版本开始引入了事务支持。事务可以保证 Kafka 在 Exactly Once 语义的基础上，生产和消费可以跨分区和会话，要么全部成功，要么全部失败。

Producer 事务：
为了实现跨分区跨会话的事务，需要引入一个全局唯一的 Transaction ID，并将 Producer获得的PID 和Transaction ID 绑定。这样当Producer 重启后就可以通过正在进行的 TransactionID 获得原来的 PID。

为了管理 Transaction，Kafka 引入了一个新的组件 Transaction Coordinator。Producer 就是通过和 Transaction Coordinator 交互获得 Transaction ID 对应的任务状态。Transaction Coordinator 还负责将事务所有写入 Kafka 的一个内部 Topic，这样即使整个服务重启，由于事务状态得到保存，进行中的事务状态可以得到恢复，从而继续进行。

Consumer 事务：
上述事务机制主要是从 Producer 方面考虑，对于 Consumer 而言，事务的保证就会相对较弱，尤其时无法保证 Commit 的信息被精确消费。这是由于 Consumer 可以通过 offset 访问任意信息，而且不同的 Segment File 生命周期不同，同一事务的消息可能会出现重启后被删除的情况。

四、API

Springboot 整合

        <!--引入kafka依赖-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
            <artifactId>spring-kafka</artifactId>
            <version>2.4.1.RELEASE</version>
        </dependency>
spring:
  kafka:
    # kafka集群信息 127.0.0.1:9092,127.0.0.1:9093,127.0.0.1:9094
    bootstrap-servers: 192.168.169.129：9092
    # 生产者配置
    producer:
      # 设置大于0的值，则客户端会将发送失败的记录重新发送
      retries: 3
      # 批次大小，16K。只有数据积累到 batch.size 之后，sender 才会发送数据。
      batch-size: 16384
      properties:
        # 等待时间，1ms。如果数据迟迟未达到 batch.size，sender 等待 linger.time 之后就会发送数据。
        linger.ms: 1
      #32M。RecordAccumulator缓冲区大小
      buffer-memory: 33554432
      # ack应答级别
      acks: 1
      # 指定消息key和消息体的编解码方式
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
    consumer:
      # 消费者组Id
      group-id: zhTestGroup
      # 关闭自动提交
      enable-auto-commit: false
      # 当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消费
      auto-offset-reset: earliest
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
    listener:
      # 当每一条记录被消费者监听器（ListenerConsumer）处理之后提交
      # RECORD
      # 当每一批poll()的数据被消费者监听器（ListenerConsumer）处理之后提交
      # BATCH
      # 当每一批poll()的数据被消费者监听器（ListenerConsumer）处理之后，距离上次提交时间大于TIME时提交
      # TIME
      # 当每一批poll()的数据被消费者监听器（ListenerConsumer）处理之后，被处理record数量大于等于COUNT时提交
      # COUNT
      # TIME |　COUNT　有一个条件满足时提交
      # COUNT_TIME
      # 当每一批poll()的数据被消费者监听器（ListenerConsumer）处理之后, 手动调用Acknowledgment.acknowledge()后提交
      # MANUAL
      # 手动调用Acknowledgment.acknowledge()后立即提交，一般使用这种
      # MANUAL_IMMEDIATE
      ack-mode: manual_immediate



  kafka:
    # bootstrap-servers: $KAFKA_URL:121.89.205.245:9002 
    bootstrap-servers: $KAFKA_HOST:121.89.205.245:$KAFKA_PORT:9092
    producer:
      batch-size: 16
      retries: 0
      buffer-memory: 33554432
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      properties:
        security.protocol: SASL_PLAINTEXT
        sasl.mechanism: PLAIN
        sasl.jaas.config: org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule required username=$KAFKA_USERNAME:enduser password=$KAFKA_PASSWORD:u769q83g;
        acks: 0
    consumer:
      group-id: $KAFKA_CONSUMER_GROUP_ID:devicesGrop-dev-lzh
      auto-offset-reset: earliest
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      properties:
        security.protocol: SASL_PLAINTEXT
        sasl.mechanism: PLAIN
        sasl.jaas.config: org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule required username=$KAFKA_USERNAME:enduser password=$KAFKA_PASSWORD:u769q83g;
        acks: 0         

1、简单的发消息和消费消息：

@Autowired
private KafkaTemplate kafkaTemplate;
 @RequestMapping("/send")
 public void send() 
     kafkaTemplate.send("lzhTest01", "test");
 
 @Component
public class MyKafkaConsumer 
    @KafkaListener(topics = "lzhTest01", groupId = "zhTestGroup")
    public void listenZhugeGroup(ConsumerRecord<String, String> record, Acknowledgment ack) 
        String value = record.value();
        System.out.println(value);
        System.out.println(record);
        //手动提交offset
        ack.acknowledge();
    

2、带回调的生产者

/**
 * 带回调的生产者
 */
@RequestMapping("/callback/send")
public void callbackSend()  
    for (int i = 0; i < 10; i++) 
    	// 第二个参数，指定消息发到分区1中
        kafkaTemplate.send(TOPIC_NAME,1,"lzh","test" +i).addCallback(new ListenableFutureCallback<SendResult<String, Object>>()
            @Override
            public void onSuccess(SendResult<String, Object> stringObjectSendResult) 
                RecordMetadata recordMetadata = stringObjectSendResult.getRecordMetadata();
                System.out.println(recordMetadata.partition() + " " + recordMetadata.offset());
            
            @Override
            public void onFailure(Throwable throwable) 
                throwable.printStackTrace();
            
        );
    

3、自定义分区器
发消息不指定分区的话，使用默认的分区器

public class MyPartitioner implements Partitioner 
    /**
     * 当前消息到topic时，没有指定分区，就通过这个方法分配一个分区
     */
    @Override
    public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) 
        return 1;
    
    @Override
    public void close() 

    
    @Override
    public void configure(Map<String, ?> map) 
    

同时配置文件指定分区器

4、同步发送生产者

kafkaTemplate.send(TOPIC_NAME, "test" +i).get();

5、批量消费消息
方式一：直接在配置文件中配置，这种方式，消费者的入参都必须是List<ConsumerRecord<?, ?>> list

@Component
public class MyKafkaConsumer 
    @KafkaListener(topics = "lzhTest01", groupId = "zhTestGroup")
    public void listenZhugeGroup(List<ConsumerRecord<?, ?>> list) 
        for (ConsumerRecord<?, ?> consumerRecord : list) 
            System.out.println(consumerRecord.key() + "  " + consumerRecord.value());
        
    
    @KafkaListener(topics = "lzhTest02", groupId = "zhTestGroup")
    public void listenZhugeGroup(String message, Acknowledgment ack) 
        System.out.println(message);
        ack.acknowledge();
    

方式二：可能有些消费者就想一条一条的消费，有些消费者想批量消费

@Configuration
public class KafkaConfig 
    @Autowired
    KafkaAdmin kafkaAdmin;
    @Autowired
    KafkaProperties properties;
    @Bean
    public AdminClient adminClient() 
        return AdminClient.create(kafkaAdmin.getConfig());
    
    /**
     * 批量消费配置
     * @return
     */
    @Bean
    public KafkaListenerContainerFactory学习笔记Kafka—— Kafka简介

 kafka学习总结
 kafka消息深入学习
 kafka初步学习
 [Big Data - Kafka] kafka学习笔记：知识点整理
 kafka学习