Kafka学习(一) Kafka入门和安装

1、了解 Apache Kafka

1.1、简介

官网：http://kafka.apache.org/

• Apache Kafka 是一个开源消息系统，由Scala 写成。是由Apache 软件基金会开发的一个开源消息系统项目。
• Kafka 最初是由LinkedIn 开发，并于2011 年初开源。2012 年10 月从Apache Incubator 毕业。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高通量、低等待（低延时）的平台。
• Kafka 是一个分布式消息系统：具有生产者、消费者的功能。它提供了类似于JMS 的特性，但是在设计实现上完全不同，此外它并不是JMS 规范的实现。【重点】

1.2、kafka的基本结构

• Producer：消息的发送者

• Consumer：消息的接收者

• kafka cluster：kafka的集群。

• Topic：就是消息类别名，一个topic中通常放置一类消息。每个topic都有一个或者多个订阅者（消费者）。

消息的生产者将消息推送到kafka集群，消息的消费者从kafka集群中拉取消息。

1.3、kafka的完整架构

说明：

• broker：集群中的每一个kafka实例，称之为broker；
• ZooKeeper：Kafka 利用ZooKeeper 保存相应元数据信息， Kafka 元数据信息包括如代理节点信息、Kafka集群信息、旧版消费者信息及其消费偏移量信息、主题信息、分区状态信息、分区副本分配方案信息、动态配置信息等。
• ConsumerGroup：在Kafka 中每一个消费者都属于一个特定消费组（ ConsumerGroup ），我们可以为每个消费者指定一个消费组，以groupld 代表消费组名称，通过group.id 配置设置。如果不指定消费组，则该消费者属于默认消费组test-consumer-group 。

1.4、kafka的特性

• 消息持久化
  • Kafka 基于文件系统来存储和缓存消息。
• 高吞吐量
  • Kafka 将数据写到磁盘，充分利用磁盘的顺序读写。同时， Kafka 在数据写入及数据同步采用了零拷贝（ zero-copy ）技术，采用sendFile()函数调用，sendFile()函数是在两个文件描述符之间直接传递数据，完全在内核中操作，从而避免了内核缓冲区与用户缓冲区之间数据的拷贝，操作效率极高。
  • Kafka 还支持数据压缩及批量发送，同时Kafka 将每个主题划分为多个分区，这一系列的优化及实现方法使得Kafka 具有很高的吞吐量。经大多数公司对Kafka 应用的验证， Kafka 支持每秒数百万级别的消息。
• 高扩展性
  • Kafka 依赖ZooKeeper来对集群进行协调管理，这样使得Kafka 更加容易进行水平扩展，生产者、消费者和代理都为分布式，可配置多个。
  • 同时在机器扩展时无需将整个集群停机，集群能够自动感知，重新进行负责均衡及数据复制。
• 多客户端支持
  • Kafka 核心模块用Scala 语言开发，Kafka 提供了多种开发语言的接入，如Java 、Scala、C 、C＋＋、Python 、Go 、Erlang 、Ruby 、Node. 等。
• 安全机制
  • Kafka 支持以下几种安全措施：
    • 通过SSL 和SASL(Kerberos), SASL/PLA时验证机制支持生产者、消费者与broker连接时的身份认证；
    • 支持代理与ZooKeeper 连接身份验证；
    • 通信时数据加密；
    • 客户端读、写权限认证；
    • Kafka 支持与外部其他认证授权服务的集成；
• 数据备份
  • Kafka 可以为每个topic指定副本数，对数据进行持久化备份，这可以一定程度上防止数据丢失，提高可用性。
• 轻量级
  • Kafka 的实例是无状态的，即broker不记录消息是否被消费，消费偏移量的管理交由消费者自己或组协调器来维护。
  • 同时集群本身几乎不需要生产者和消费者的状态信息，这就使得Kafka非常轻量级，同时生产者和消费者客户端实现也非常轻量级。
• 消息压缩
  • Kafka 支持Gzip, Snappy 、LZ4 这3 种压缩方式，通常把多条消息放在一起组成MessageSet，然后再把Message Set 放到一条消息里面去，从而提高压缩比率进而提高吞吐量。

1.5、kafka的应用场景

• 消息系统。
  • Kafka 作为一款优秀的消息系统，具有高吞吐量、内置的分区、备份冗余分布式等特点，为大规模消息处理提供了一种很好的解决方案。
• 应用监控。
  • 利用Kafka 采集应用程序和服务器健康相关的指标，如CPU 占用率、IO 、内存、连接数、TPS 、QPS 等，然后将指标信息进行处理，从而构建一个具有监控仪表盘、曲线图等可视化监控系统。例如，很多公司采用Kafka 与ELK (Elastic Search 、Logstash 和Kibana)整合构建应用服务监控系统。
• 网站用户行为追踪。
  • 为了更好地了解用户行为、操作习惯，改善用户体验，进而对产品升级改进，将用户操作轨迹、内容等信息发送到Kafka 集群上，通过Hadoop 、Spark 或Strom等进行数据分析处理，生成相应的统计报告，为推荐系统推荐对象建模提供数据源，进而为每个用户进行个性化推荐。
• 流处理。
  • 需要将己收集的流数据提供给其他流式计算框架进行处理，用Kafka 收集流数据是一个不错的选择。
• 持久性日志。
  • Kafka 可以为外部系统提供一种持久性日志的分布式系统。日志可以在多个节点间进行备份， Kafka 为故障节点数据恢复提供了一种重新同步的机制。同时， Kafka很方便与HDFS 和Flume 进行整合，这样就方便将Kafka 采集的数据持久化到其他外部系统。

2、Kafka的安装与配置

准备三台虚拟机，分别是node01，node02，node03，并且修改hosts文件如下：

vim /etc/hosts
#注意: 前面的ip地址改成自己的ip地址

192.168.40.133 node01
192.168.40.134 node02
192.168.40.135 node03

#3台服务器的时间要一致
#时间更新：
yum install -y rdate
rdate -s  time-b.nist.gov

　　

2.1、基础环境配置

2.1.1、JDK环境

由于Kafka 是用Scala 语言开发的，运行在JVM上，因此在安装Kafka 之前需要先安装JDK 。

安装过程略过，我这里使用的是jdk1.8。

2.1.2、ZooKeeper环境

2.1.2.1、安装ZooKeeper

Kafka 依赖ZooKeeper ，通过ZooKeeper 来对服务节点、消费者上下线管理、集群、分区元数据管理等，因此ZooKeeper 也是Kafka 得以运行的基础环境之一。

#上传zookeeper-3.4.9.tar.gz到/export/software
cd /export/software
mkdir -p /export/servers/
tar -xvf zookeeper-3.4.9.tar.gz -C /export/servers/
#创建ZooKeeper的data目录
mkdir /export/data/zookeeper -p
cd /export/servers/zookeeper-3.4.9/conf/
#修改配置文件
mv zoo_sample.cfg zoo.cfg
vim zoo.cfg
#设置data目录
dataDir=/export/data/zookeeper
#启动ZooKeeper
./zkServer.sh start
#检查是否启动成功
jps

　　

2.1.2.3、搭建ZooKeeper集群

#在/export/data/zookeeper目录中创建myid文件
vim /export/data/zookeeper/myid
#写入对应的节点的id，如：1,2等，保存退出

#在conf下，修改zoo.cfg文件
vim zoo.cfg
#添加如下内容
server.1=node01:2888:3888
server.2=node02:2888:3888
server.3=node03:2888:3888

2.1.2.3、配置环境变量

vim /etc/profile
export ZK_HOME=/export/servers/zookeeper-3.4.9
export PATH=${ZK_HOME}/bin:$PATH

#立即生效
source /etc/profile

2.1.2.4、分发到其它机器

scp /etc/profile node02:/etc/
scp /etc/profile node03:/etc/

cd /export/servers
scp -r zookeeper-3.4.9 node02:/export/servers/
scp -r zookeeper-3.4.9 node03:/export/servers/

2.1.2.5、一键启动、停止脚本

mkdir -p /export/servers/onekey/zk
vim slave
#输入如下内容
node01
node02
node03
#保存退出

vim startzk.sh
#输入如下内容
cat /export/servers/onekey/zk/slave | while read line
do
{
 echo "开始启动 --> "$line
 ssh $line "source /etc/profile;nohup sh ${ZK_HOME}/bin/zkServer.sh start >/dev/null 2>&1 &"
}&
wait
done
echo "★★★启动完成★★★"
#保存退出

vim stopzk.sh
#输入如下内容
cat /export/servers/onekey/zk/slave | while read line
do
{
 echo "开始停止 --> "$line
 ssh $line "source /etc/profile;nohup sh ${ZK_HOME}/bin/zkServer.sh stop >/dev/null 2>&1 &"
}&
wait
done
echo "★★★停止完成★★★"
#保存退出

#设置可执行权限
chmod +x startzk.sh stopzk.sh

#添加到环境变量中
export ZK_ONEKEY=/export/servers/onekey
export PATH=${ZK_ONEKEY}/zk:$PATH

　　

2.1.2.6、检查启动是否成功

发现三台机器都有“QuorumPeerMain”进程，说明机器已经启动成功了。

检查集群是否正常：

zkServer.sh status

　　

发现，集群运行一切正常。

2.2、安装Kafka

2.2.1、单机版Kafka安装

第一步：上传Kafka安装包并且解压

rz 上传kafka_2.11-1.1.0.tgz到 /export/software/
cd /export/software/
tar -xvf kafka_2.11-1.1.0.tgz -C /export/servers/
cd /export/servers
mv kafka_2.11-1.1.0/ kafka
第二步：配置环境变量

vim /etc/profile

#输入如下内容
export KAFKA_HOME=/export/servers/kafka
export PATH=${KAFKA_HOME}/bin:$PATH

#保存退出
source /etc/profile
第三步：修改配置文件

cd /export/servers/kafka
cd config
vim server.properties

# The id of the broker. This must be set to a unique integer for each broker.
# 必须要只要一个brokerid，并且它必须是唯一的。
broker.id=0

# A comma separated list of directories under which to store log files
# 日志数据文件存储的路径 （如不存在，需要手动创建该目录, mkdir -p /export/data/kafka/）
log.dirs=/export/data/kafka

# ZooKeeper的配置，本地模式下指向到本地的ZooKeeper服务即可
zookeeper.connect=node01:2181

# 保存退出
第四步：启动kafka服务

# 以守护进程的方式启动kafka
kafka-server-start.sh -daemon /export/servers/kafka/config/server.properties
第五步：检测kafka是否启动

　　

如果进程中有名为kafka的进程，就说明kafka已经启动了。

2.2.2、验证kafka是否安装成功

由于kafka是将元数据保存在ZooKeeper中的，所以，可以通过查看ZooKeeper中的信息进行验证kafka是否安装成功。

2.2.3、部署kafka-manager

Kafka Manager 由 yahoo 公司开发，该工具可以方便查看集群 主题分布情况，同时支持对 多个集群的管理、分区平衡以及创建主题等操作。

源码托管于github：https://github.com/yahoo/kafka-manager

第一步：上传Kafka-manager安装包并且解压

rz上传kafka-manager-1.3.3.17.tar.gz到 /export/software/
cd /export/software
tar -xvf kafka-manager-1.3.3.17.tar.gz -C /export/servers/
cd /export/servers/kafka-manager-1.3.3.17/conf
第二步：修改配置文件

#修改配置文件
vim application.conf
#新增项，http访问服务的端口
http.port=19000
#修改成自己的zk机器地址和端口
kafka-manager.zkhosts="node01:2181"
#保存退出
第三步：启动服务

cd /export/servers/kafka-manager-1.3.3.17/bin
#启动服务
./kafka-manager -Dconfig.file=../conf/application.conf

#制作启动脚本
vim /etc/profile
export KAFKA_MANAGE_HOME=/export/servers/kafka-manager-1.3.3.17
export PATH=${KAFKA_MANAGE_HOME}/bin:$PATH

source /etc/profile

cd /export/servers/onekey/
mkdir kafka-manager
cd kafka-manager
vim start-kafka-manager.sh
nohup kafka-manager -Dconfig.file=${KAFKA_MANAGE_HOME}/conf/application.conf >/dev/null 2>&1 &
chmod +x start-kafka-manager.sh
vim /etc/profile
export PATH=${ZK_ONEKEY}/kafka-manager:$PATH
source /etc/profile

　　

第四步：检查是否启动成功

打开浏览器，输入地址：http://node01:19000/，即可看到kafka-manage管理界面。

2.2.4、kafka-manager的使用

进入管理界面，是没有显示Cluster信息的，需要添加后才能操作。

• 添加 Cluster：

输入Cluster Name、ZooKeeper信息、以及Kafka的版本信息（这里最高只能选择1.0.0）。

点击Save按钮保存。

添加成功。

• 查看kafka的信息
  
• 查看Broker信息
  
• 查看Topic列表
  
• 查看单个topic信息以及操作
  
• 优化副本选举
  
• 查看消费者信息
  

2.2.5、搭建kafka集群

kafka集群的搭建是非常简单的，只需要将上面的单机版的kafka分发的其他机器，并且将ZooKeeper信息修改成集群的配置以及设置不同的broker值即可。

第一步：将kafka分发到node02、node03

cd /export/servers/
scp -r kafka node02:/export/servers/
scp -r kafka node03:/export/servers/
scp /etc/profile node02:/etc/
scp /etc/profile node03:/etc/
# 分别到node02、node03机器上执行
source /etc/profile
第二步：修改node01、node02、node03上的kafka配置文件

node01：

cd /export/servers/kafka/config
vim server.properties
zookeeper.connect=node01:2181,node02:2181,node03:2181
node02：

cd /export/servers/kafka/config
vim server.properties
broker.id=1
zookeeper.connect=node01:2181,node02:2181,node03:2181
node03：

cd /export/servers/kafka/config
vim server.properties
broker.id=2
zookeeper.connect=node01:2181,node02:2181,node03:2181
第三步：编写一键启动、停止脚本。注意：该脚本依赖于环境变量中的KAFKA_HOME。

mkdir -p /export/servers/onekey/kafka
vim slave
#输入如下内容
node01
node02
node03
#保存退出

vim start-kafka.sh
#输入如下内容
cat /export/servers/onekey/kafka/slave | while read line
do
{
 echo "开始启动 --> "$line
 ssh $line "source /etc/profile;nohup sh ${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-start.sh -daemon ${KAFKA_HOME}/config/server.properties >/dev/null 2>&1 &"
}&
wait
done
echo "★★★启动完成★★★"
#保存退出
chmod +x start-kafka.sh

vim stop-kafka.sh
#输入如下内容
cat /export/servers/onekey/kafka/slave | while read line
do
{
 echo "开始停止 --> "$line
 ssh $line "source /etc/profile;nohup sh ${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-stop.sh >/dev/null 2>&1 &"
}&
wait
done
echo "★★★停止完成★★★"
#保存退出
chmod +x stop-kafka.sh

#加入到环境变量中
export PATH=${ZK_ONEKEY}/kafka:$PATH
source /etc/profile

　　

第四步：通过kafka-manager管理工具查看集群信息。

由此可见，kafka集群已经启动完成。

3、Kafka快速入门

对kafka的操作有2种方式，一种是通过命令行方式，一种是通过API方式。

3.1、通过命令行Kafka

Kafka在bin目录下提供了shell脚本文件，可以对Kafka进行操作，分别是：

通过命令行的方式，我们将体验下kafka，以便我们对kafka有进一步的认知。

3.1.1、topic的操作
3.1.1.1、创建topic
kafka-topics.sh --create --zookeeper node01:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic my-kafka-topic

#执行结果：
Created topic "my-kafka-topic".
参数说明：

zookeeper：参数是必传参数，用于配置 Kafka 集群与 ZooKeeper 连接地址。至少写一个。
partitions：参数用于设置主题分区数，该配置为必传参数。
replication-factor：参数用来设置主题副本数 ，该配置也是必传参数。
topic：指定topic的名称。
3.1.1.2、查看topic列表
kafka-topics.sh --list --zookeeper node01:2181

__consumer_offsets
my-kafka-topic
可以查看列表。

如果需要查看topic的详细信息，需要使用describe命令。

kafka-topics.sh --describe --zookeeper node01:2181 --topic test-topic
#若不指定topic，则查看所有topic的信息
kafka-topics.sh --describe --zookeeper node01:2181
3.1.1.3、删除topic
通过kafka-topics.sh执行删除动作，需要在server.properties文件中配置 delete.topic.enable=true，该配置默认为 false。

否则执行该脚本并未真正删除主题 ，将该topic标记为删除状态 。

kafka-topics.sh --delete --zookeeper node01:2181 --topic my-kafka-topic

# 执行如下
[root@node01 config]# kafka-topics.sh --delete --zookeeper node01:2181 --topic my-kafka-topic
Topic my-kafka-topic is marked for deletion.
Note: This will have no impact if delete.topic.enable is not set to true.

# 如果将delete.topic.enable=true
[root@node01 config]# kafka-topics.sh --delete --zookeeper node01:2181 --topic my-kafka-topic2
Topic my-kafka-topic2 is marked for deletion.
Note: This will have no impact if delete.topic.enable is not set to true.

# 说明：虽然设置后，删除时依然提示没有设置为true，实际上已经删除了。
3.1.2、生产者的操作
kafka-console-producer.sh --broker-list node01:9092 --topic my-kafka-topic
可以看到，已经向topic发送了消息。

3.1.3、消费者的操作
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server node01:9092 --topic my-kafka-topic
# 通过以上命令，可以看到消费者可以接收生产者发送的消息

# 如果需要从头开始接收数据，需要添加--from-beginning参数
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server node01:9092 --from-beginning --topic my-kafka-topic

　　

3.2、通过Java Api操作Kafka

除了通过命令行的方式操作kafka外，还可以通过Java api的方式操作，这种方式将更加的常用。

3.2.1、创建工程

导入依赖：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <parent>
        <artifactId>itcast-bigdata</artifactId>
        <groupId>cn.itcast.bigdata</groupId>
        <version>1.0.0-SNAPSHOT</version>
    </parent>
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <artifactId>itcast-bigdata-kafka</artifactId>

    <dependencies>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka_2.11</artifactId>
            <version>1.1.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-clients</artifactId>
            <version>1.1.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.12</version>
        </dependency>

    </dependencies>
    
    <build>
        <plugins>
            <!-- java编译插件 -->
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <version>3.2</version>
                <configuration>
                    <source>1.8</source>
                    <target>1.8</target>
                    <encoding>UTF-8</encoding>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>


</project>
3.2.2、topic的操作
由于主题的元数据信息是注册在 ZooKeeper 相 应节点之中，所以对主题的操作实质是对 ZooKeeper 中记录主题元数据信息相关路径的操作。 Kafka将对 ZooKeeper 的相关操作封装成一 个 ZkUtils 类 ， 井封装了一个AdrninUtils 类调用 ZkClient 类的相关方法以实现对 Kafka 元数据 的操作，包括对主题、代理、消费者等相关元数据的操作。对主题操作的相关 API调用较简单， 相应操作都是通过调用 AdminUtils类的相应方法来完成的。

package cn.itcast.kafka;

import kafka.admin.AdminUtils;
import kafka.utils.ZkUtils;
import org.apache.kafka.common.security.JaasUtils;
import org.junit.Test;

import java.util.Properties;

public class TestKafkaTopic {

    @Test
    public void testCreateTopic() {
        ZkUtils zkUtils = null;
        try {
            //参数：zookeeper的地址，session超时时间，连接超时时间，是否启用zookeeper安全机制
            zkUtils = ZkUtils.apply("node01:2181", 30000, 3000, JaasUtils.isZkSecurityEnabled());

            String topicName = "my-kafka-topic-test1";
            if (!AdminUtils.topicExists(zkUtils, topicName)) {
                //参数：zkUtils，topic名称，partition数量，副本数量，参数，机架感知模式
                AdminUtils.createTopic(zkUtils, topicName, 1, 1, new Properties(), AdminUtils.createTopic$default$6());
                System.out.println(topicName + " 创建成功!");
            } else {
                System.out.println(topicName + " 已存在!");
            }
        } finally {
            if (null != zkUtils) {
                zkUtils.close();
            }
        }

    }
}

　　

测试结果：

3.2.2.1、删除topic
    @Test
    public void testDeleteTopic() {
        ZkUtils zkUtils = null;
        try {
            //参数：zookeeper的地址，session超时时间，连接超时时间，是否启用zookeeper安全机制
            zkUtils = ZkUtils.apply("node01:2181", 30000, 3000, JaasUtils.isZkSecurityEnabled());
            String topicName = "my-kafka-topic-test1";
            if (AdminUtils.topicExists(zkUtils, topicName)) {
                //参数：zkUtils，topic名称
                AdminUtils.deleteTopic(zkUtils, topicName);
                System.out.println(topicName + " 删除成功!");
            } else {
                System.out.println(topicName + " 不已存在!");
            }
        } finally {
            if (null != zkUtils) {
                zkUtils.close();
            }
        }

    }

　　

测试结果：

3.2.3、生产者的操作

package cn.itcast.kafka;

import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import org.junit.Test;

import java.util.Properties;

public class TestProducer {

    @Test
    public void testProducer() throws InterruptedException {
        Properties config = new Properties();

        // 设置kafka服务列表，多个用逗号分隔
        config.setProperty(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "node01:9092,node02:9092");
        // 设置序列化消息 Key 的类
        config.setProperty(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        // 设置序列化消息 value 的类
        config.setProperty(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());

        // 初始化
        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(config);
        for (int i = 0; i < 100 ; i++) {
            ProducerRecord record = new ProducerRecord("my-kafka-topic","data-" + i);
            // 发送消息
            kafkaProducer.send(record);
            System.out.println("发送消息 --> " + i);

            Thread.sleep(100);
        }

        kafkaProducer.close();

    }

}
3.2.4、消费者的操作
package cn.itcast.kafka;

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.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import org.junit.Test;

import javax.sound.midi.Soundbank;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;

public class TestConsumer {

    @Test
    public void testConsumer() {
        Properties config = new Properties();
        // 设置kafka服务列表，多个用逗号分隔
        config.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "node01:9092,node02:9092");
        // 设置消费者分组id
        config.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "my-group");
        // 设置序反列化消息 Key 的类
        config.setProperty(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        // 设置序反列化消息 value 的类
        config.setProperty(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());


        KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<String, String>(config);
        // 订阅topic
        kafkaConsumer.subscribe(Arrays.asList("my-kafka-topic"));

        while (true) { // 使用死循环不断的拉取数据
            ConsumerRecords<String, String> records = kafkaConsumer.poll(1000);
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                String value = record.value();
                long offset = record.offset();
                System.out.println("value = " + value + ", offset = " + offset);
            }
        }

    }
}

　　

原文：https://www.cnblogs.com/tree1123/p/11490122.html