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一、原生 KafkaConsumer

1、pom文件引入kafka

<dependency><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka_2.12</artifactId>
</dependency>

2、拉取数据

简单说只要以下几个步骤：
1、获取kafka地址，并设置Properties
2、获取consumer：KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
3、订阅topic：consumer.subscribe(topic);
4、拉取数据：consumer.poll()
5、遍历数据
6、示例：

package com.yogi.test.consumer;import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.springframework.beans.factory.InitializingBean;
import java.util.Properties;
import org.apache.kafka.clients.admin.AdminClient;
import org.apache.kafka.clients.admin.CreateTopicsResult;
import org.apache.kafka.clients.admin.NewTopic;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.Node;
import org.apache.kafka.common.config.SaslConfigs;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;@Component
public class TestMsgConsumer implements InitializingBean {@Value("${test.kafka.address:127.0.0.1:9092}")private String kafkaAddress;@Value("${test.kafka.msg.topic:topic_test_1,topic_test_2}")private String msgTopic;@Value("${test.consumer.name:yogima}")private String consumerGroupId;/*** 消费开关： true-消费，false-暂停消费* 在服务正常停止时用于停止继续消费数据，将缓存中的数据发送完即可*/private Boolean consumeSwitch = true;public void consumerMessage(List<String> topic, String groupId) {LOGGER.info("consumer topic list1:{}",topic.toString());Properties props = new Properties();/*** 指定一组host:port对，用于创建与Kafka broker服务器的Socket连接，可以指定多组，使用逗号分隔，对于多broker集群，只需配置* 部分broker地址即可，consumer启动后可以通过这些机器找到完整的broker列表*/LOGGER.info("test.kafka.address:{}",kafkaAddress);props.put("bootstrap.servers", kafkaAddress);/*** 指定group名字，能唯一标识一个consumer group，如果不显示指定group.id会抛出InvalidGroupIdException异常，通常为group.id* 设置一个有业务意义的名字即可*/props.put("group.id", groupId);/*** 自动提交位移*/props.put("enable.auto.commit", Boolean.TRUE);/*** 位移提交超时时间*/props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");/*** 从最早的消息开始消费* 1，earliest 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* 2，latest 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，消费新产生的该分区下的数据*/props.put("auto.offset.reset", "latest");/*** 指定消费解序列化操作。consumer从broker端获取的任何消息都是字节数组的格式，因此需要指定解序列化操作才能还原为原本对象，* Kafka对绝大部分初始类型提供了解序列化器，consumer支持自定义解序列化器org.apache.kafka.common.serialization.Deserializer* org.apache.kafka.common.serialization.ByteArrayDeserializer* StringDeserializer*/props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");/*** 对消息体进行解序列化，与key解序列化类似*/props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");//一次从kafka中poll出来的数据条数，max.poll.records条数据需要在在session.timeout.ms这个时间内处理完props.put("max.poll.records", "500");//fetch.message.max.bytes (默认 1MB) – 消费者能读取的最大消息。这个值应该大于或等于message.max.bytes。props.put("fetch.message.max.bytes", "300000000");KafkaConsumer<String, String> consumer;try{/*** 通过Properties实例对象构建KafkaConsumer对象，可同时指定key、value序列化器*/LOGGER.info("start set consumer,props:{}",props.toString());consumer = new KafkaConsumer<>(props);LOGGER.info("set consumer finished");/*** 订阅consumer group需要消费的topic列表*/LOGGER.info("consumer topic list:{}",topic.toString());consumer.subscribe(topic);}catch (Exception e){LOGGER.info("consumer subscribe failed,msg:{},cause:{},e:{}",e.getMessage(),e.getCause(),e);return;}/*** 并行从订阅topic获取多个分区消息，为此新版本consumer的poll方法使用类似Linux的 selec I/O机制，* 所有相关的事件都发生在一个事件循环中，这样consuner端只使用一个线程就能完成所有类型I/o操作*/try {while (true) {if (!consumeSwitch) {try {Thread.sleep(30000);} catch (InterruptedException e) {LOGGER.error("err msg:" + e.getMessage());}}/*** 指定超时时间，通常情况下consumer拿到了足够多的可用数据，会立即从该方法返回，但若当前没有足够多数据* consumer会处于阻塞状态，但当到达设定的超时时间，则无论数据是否足够都为立即返回*/ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1L));/*** poll调用返回ConsumerRecord类分装的Kafka消息，之后会根据自己业务实现信息处理，对于consumer而言poll方法* 返回即认为consumer成功消费了消息*/for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {LOGGER.debug("offset = {}, key = {}, value = {}"