如何获取kafka主题分区的last/end偏移量?
How can I get the last/end offset of a kafka topic partition?
我正在使用 Java 编写一个 kafka
消费者。我想保持消息的实时性,所以如果等待消费的消息过多,比如1000条或更多,我应该放弃未消费的消息,从最后一个偏移量开始消费。
对于这个问题,我尝试比较一个主题(只有1个分区)的最后一次提交的偏移量和结束偏移量,如果这两个偏移量之间的差异大于一定量,我将设置最后一次提交主题的偏移量作为下一个偏移量,以便我可以放弃那些多余的消息。
现在我的问题是如何获取topic的end offset,有人说可以用old consumer,但是太复杂了,new consumer有这个功能吗?
新消费者也很复杂
//assign the topic
consumer.assign();
//seek to end of the topic
consumer.seekToEnd();
//the position is the latest offset
consumer.position();
Kafka 版本:0.10.1.1
// Get the diff of current position and latest offset
Set<TopicPartition> partitions = new HashSet<TopicPartition>();
TopicPartition actualTopicPartition = new TopicPartition(record.topic(), record.partition());
partitions.add(actualTopicPartition);
Long actualEndOffset = this.consumer.endOffsets(partitions).get(actualTopicPartition);
long actualPosition = consumer.position(actualTopicPartition);
System.out.println(String.format("diff: %s (actualEndOffset:%s; actualPosition=%s)", actualEndOffset -actualPosition ,actualEndOffset, actualPosition));
KafkaConsumer<String, String> consumer = ...
consumer.subscribe(Collections.singletonList(topic));
TopicPartition topicPartition = new TopicPartition(topic, partition);
consumer.poll(0);
consumer.seekToEnd(Collections.singletonList(topicPartition));
long currentOffset = consumer.position(topicPartition) -1;
以上代码段 returns 给定主题和分区号的当前已提交消息偏移量。
您还可以使用kafka服务器命令行工具:
./bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list localhost:9092 --topic topic-name
输出格式为<topicName>:<partitionID>:<offset>
,例如t1:0:0
, 见
https://jaceklaskowski.gitbooks.io/apache-kafka/kafka-tools-GetOffsetShell.html 了解更多详情。
我开发了以下代码来获取偏移量状态
import java.util
import java.util.{Collections, Properties}
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer
import org.apache.kafka.common.{PartitionInfo, TopicPartition}
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
import scala.collection.JavaConverters._
class GetOffsetRange(consumer:KafkaConsumer[String,String]) {
def getStartOffsetRange(topic:String):util.HashMap[TopicPartition,Long]={
val topicPartitionList = consumer.partitionsFor(topic)
val partitionMap=new util.HashMap[TopicPartition,Long]()
val arrTopic=new util.ArrayList[TopicPartition]()
consumer.subscribe(Collections.singletonList(topic));
for(topic<-topicPartitionList.asScala){
println(topic.topic() +","+topic.partition())
arrTopic.add(new TopicPartition(topic.topic(),topic.partition()))
}
consumer.poll(0)
consumer.seekToBeginning(arrTopic)
for(partition <- arrTopic.asScala){
partitionMap.put(partition,consumer.position(partition)-1)
}
return partitionMap
}
def getEndOffsetRange(topic:String):util.HashMap[TopicPartition,Long]={
val topicPartitionList = consumer.partitionsFor(topic)
val partitionMap=new util.HashMap[TopicPartition,Long]()
val arrTopic=new util.ArrayList[TopicPartition]()
consumer.subscribe(Collections.singletonList(topic));
for(topic<-topicPartitionList.asScala){
println(topic.topic() +","+topic.partition())
arrTopic.add(new TopicPartition(topic.topic(),topic.partition()))
}
consumer.poll(0)
consumer.seekToEnd(arrTopic)
for(partition <- arrTopic.asScala){
partitionMap.put(partition,consumer.position(partition)-1)
}
return partitionMap
}
}
从 kafka 1.0.1 开始,消费者有一个名为 endOffsets 的方法
public java.util.Map endOffsets(java.util.Collection 个分区)
如果您需要完整代码,请告诉我..
我正在使用 Java 编写一个 kafka
消费者。我想保持消息的实时性,所以如果等待消费的消息过多,比如1000条或更多,我应该放弃未消费的消息,从最后一个偏移量开始消费。
对于这个问题,我尝试比较一个主题(只有1个分区)的最后一次提交的偏移量和结束偏移量,如果这两个偏移量之间的差异大于一定量,我将设置最后一次提交主题的偏移量作为下一个偏移量,以便我可以放弃那些多余的消息。
现在我的问题是如何获取topic的end offset,有人说可以用old consumer,但是太复杂了,new consumer有这个功能吗?
新消费者也很复杂
//assign the topic
consumer.assign();
//seek to end of the topic
consumer.seekToEnd();
//the position is the latest offset
consumer.position();
Kafka 版本:0.10.1.1
// Get the diff of current position and latest offset
Set<TopicPartition> partitions = new HashSet<TopicPartition>();
TopicPartition actualTopicPartition = new TopicPartition(record.topic(), record.partition());
partitions.add(actualTopicPartition);
Long actualEndOffset = this.consumer.endOffsets(partitions).get(actualTopicPartition);
long actualPosition = consumer.position(actualTopicPartition);
System.out.println(String.format("diff: %s (actualEndOffset:%s; actualPosition=%s)", actualEndOffset -actualPosition ,actualEndOffset, actualPosition));
KafkaConsumer<String, String> consumer = ...
consumer.subscribe(Collections.singletonList(topic));
TopicPartition topicPartition = new TopicPartition(topic, partition);
consumer.poll(0);
consumer.seekToEnd(Collections.singletonList(topicPartition));
long currentOffset = consumer.position(topicPartition) -1;
以上代码段 returns 给定主题和分区号的当前已提交消息偏移量。
您还可以使用kafka服务器命令行工具:
./bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list localhost:9092 --topic topic-name
输出格式为<topicName>:<partitionID>:<offset>
,例如t1:0:0
, 见
https://jaceklaskowski.gitbooks.io/apache-kafka/kafka-tools-GetOffsetShell.html 了解更多详情。
我开发了以下代码来获取偏移量状态
import java.util
import java.util.{Collections, Properties}
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer
import org.apache.kafka.common.{PartitionInfo, TopicPartition}
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
import scala.collection.JavaConverters._
class GetOffsetRange(consumer:KafkaConsumer[String,String]) {
def getStartOffsetRange(topic:String):util.HashMap[TopicPartition,Long]={
val topicPartitionList = consumer.partitionsFor(topic)
val partitionMap=new util.HashMap[TopicPartition,Long]()
val arrTopic=new util.ArrayList[TopicPartition]()
consumer.subscribe(Collections.singletonList(topic));
for(topic<-topicPartitionList.asScala){
println(topic.topic() +","+topic.partition())
arrTopic.add(new TopicPartition(topic.topic(),topic.partition()))
}
consumer.poll(0)
consumer.seekToBeginning(arrTopic)
for(partition <- arrTopic.asScala){
partitionMap.put(partition,consumer.position(partition)-1)
}
return partitionMap
}
def getEndOffsetRange(topic:String):util.HashMap[TopicPartition,Long]={
val topicPartitionList = consumer.partitionsFor(topic)
val partitionMap=new util.HashMap[TopicPartition,Long]()
val arrTopic=new util.ArrayList[TopicPartition]()
consumer.subscribe(Collections.singletonList(topic));
for(topic<-topicPartitionList.asScala){
println(topic.topic() +","+topic.partition())
arrTopic.add(new TopicPartition(topic.topic(),topic.partition()))
}
consumer.poll(0)
consumer.seekToEnd(arrTopic)
for(partition <- arrTopic.asScala){
partitionMap.put(partition,consumer.position(partition)-1)
}
return partitionMap
}
}
从 kafka 1.0.1 开始,消费者有一个名为 endOffsets 的方法
public java.util.Map endOffsets(java.util.Collection 个分区)
如果您需要完整代码,请告诉我..