单线程消费数据适合在本地跑。
参考文档:
对于一个topic,可以发送给若干个partitions. partition在创建topic的时候就指定分区的数目。
分区、Offset、消费线程、group.id的关系
1）一组（类）消息通常由某个topic来归类，我们可以把这组消息“分发”给若干个分区（partition），每个分区的消息各不相同；
2）每个分区都维护着他自己的偏移量（Offset），记录着该分区的消息此时被消费的位置,由consumer自己上报到zk；
3）一个消费线程可以对应若干个分区，但一个分区只能被具体某一个消费线程消费；
4）group.id用于标记某一个消费组，每一个消费组都会被记录他在某一个分区的Offset，即不同consumer group针对同一个分区，都有“各自”的偏移量。
必须要注意的一点是，必须确认kafka的server.properties里面的一个属性num.partitions必须被设置成大于1的值，否则消费端再怎么折腾，也用不了多线程哦。测试环境设置为5个partition. 因为只有一个分区是不存在多线程同时消费的情况。
看一下消费者的代码便于理解
//通过实现runnable接口实现多线程
public class KafkaConsumer implements Runnable { String ; KafkaStream<[], []> ; KafkaConsumer(String title, KafkaStream<[], []> stream) { .= title; .= stream; } run() { System..println(+ ); ConsumerIterator<[], []> it = .iterator();(it.hasNext()) { MessageAndMetadata<[], []> data = it.next(); String topic = data.topic(); partition = data.partition(); offset = data.offset(); String msg = String(data.message()); System..println(String.( , , topic, partition, offset, msg)); } System..println(String.(, )); } main(String[] args) { Properties props = Properties(); props.put(, ); props.put(, ); props.put(, );props.put(, ); ConsumerConfig config = ConsumerConfig(props); String topic1 = ; Map topicCountMap = HashMap (); topicCountMap.put(topic1, ); ConsumerConnector consumerConn = Consumer.(config); Map <[], []>>> topicStreamsMap = consumerConn.createMessageStreams(topicCountMap); List <[], []>> streams = topicStreamsMap.get(topic1); ExecutorService executor = Executors.(); (i = ; i < streams.size(); i++) executor.execute(KafkaConsumer(+ (i + ), streams.get(i))); } }
// producer 端的代码public class KafkaConsumer implements Runnable { public String title; public KafkaStream stream; public KafkaConsumer(String title, KafkaStream stream) { this.title = title; this.stream = stream; } @Override public void run() { System.out.println("开始运行 " + title); ConsumerIterator it = stream.iterator();/** * 不停地从stream读取新到来的消息，在等待新的消息时，hasNext()会阻塞 * 如果调用 `ConsumerConnector#shutdown`，那么`hasNext`会返回false * */ while (it.hasNext()) { MessageAndMetadata data = it.next(); String topic = data.topic(); //主题 int partition = data.partition(); //分区 long offset = data.offset(); //偏移量 String msg = new String(data.message()); //数据// System.out.println("Consumer:["+title+"], Topic: ["+); System.out.println(String.format( "Consumer: [%s], Topic: [%s], PartitionId: [%d], Offset: [%d], msg: [%s]", title, topic, partition, offset, msg)); //String keyWord=null;// try {// keyWord = URLDecoder.decode(msg, "UTF-8");// System.out.println("keyWord:"+keyWord);// } catch (UnsupportedEncodingException e) {// e.printStackTrace();// }// System.out.println(String.format(// "Consumer: [%s], Topic: [%s], PartitionId: [%d], Offset: [%d], keyWord: [%s]",// title, topic, partition, offset, keyWord)); } System.out.println(String.format("Consumer: [%s] exiting ...", title)); } public static void main(String[] args) { Properties props = new Properties(); props.put("group.id", "test"); props.put("zookeeper.connect", "xxx:2181,xxx:2181"); props.put("auto.offset.reset", "smallest");//从最后开始消费数据 props.put("auto.commit.interval.ms", "1000"); //创建一个消费者配置文件 ConsumerConfig config = new ConsumerConfig(props); String topic1 = "test_kafka"; //String topic2 = "newTopic01"; //定义一个map集合，里面封装了需要消费的主题的分区数 Map topicCountMap = new HashMap (); topicCountMap.put(topic1, 4); // topicCountMap.put(topic2, 5); //只要ConsumerConnector还在的话，consumer会一直等待新消息，不会自己退出 ConsumerConnector consumerConn = Consumer.createJavaConsumerConnector(config); //Map > 中String是topic， List 是对应的流 Map >> topicStreamsMap = consumerConn.createMessageStreams(topicCountMap); //取出 `test_kafka` 对应的 streams List > streams = topicStreamsMap.get(topic1); //创建一个容量为4的线程池 ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(4); //创建20个consumer threads for (int i = 0; i < streams.size(); i++) executor.execute(new KafkaConsumer("消费者" + (i + 1), streams.get(i))); }} //运行结果: 证明了一个分区只能被一个线程消费，但一个消费线程可以消费多个分区的数据！虽然我指定了线程池的线程数为5，但并不是所有的线程都去消费了，这当然跟线程池的调度有关系了。并不是一个消费线程对应地去消费一个分区的数据。线程由zookeeper来声明它拥有1个或多个分区；真正有数据存在的分区是由生产发送端来决定，即使你的kafka设置了10个分区，消费端在消费的时候，消费线程虽然会根据zookeeper的某种机制来声明它所消费的分区，但实际消费过程中，还是会消费真正存在数据的分区；
建议设置：实际发送分区数（一般就等于设置的分区数）= topicCountMap的value = 线程池大小 否则极易出现reblance的异常；