Java kafka 如何等待消息消费完再执行下面逻辑

您可以在 Java 代码中使用 Kafka Consumer API 的 poll() 方法，该方法会等待消息消费完成后再继续执行后面的逻辑。

代码示例如下：

KafkaConsumer<String, String> consumer = ...;
while (true) {
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
        // process the record
    }
    // manually commit the offsets if the processing was successful
    consumer.commitSync();
}

在这个示例中，consumer.poll(Duration.ofMillis(100)) 方法会等待 100 毫秒，如果在这段时间内没有消息到达，则继续执行下面的逻辑。当消息到达时，它会将消息读取到 ConsumerRecords 对象中，然后您可以使用 for 循环进行处理。在处理完成后，您可以使用 consumer.commitSync() 方法手动提交偏移量。

相关问题

java kafka流处理最佳实践

Java Kafka流处理的最佳实践有以下几个方面：

1. 使用Spring Kafka库进行流处理：Spring Kafka提供了与Kafka集成的注解处理器和消费者，使得编写和管理Kafka消费者变得更加简单和方便。通过使用@KafkaListener注解，可以轻松创建和配置Kafka消费者，同时可以通过参数指定消费者组和其他配置选项来实现更高级的功能。

2. 使用Kafka Streams API进行复杂处理：对于更复杂的流处理需求，可以使用Kafka提供的完全集成的Streams API。Streams API允许构建执行非平凡处理的应用程序，如流的聚合和流的连接。使用Streams API可以更灵活地处理和转换数据流，实现更复杂的业务逻辑。

3. 优化Kafka消费者的性能：为了提高Kafka流处理的性能，可以采取一些优化措施。例如，可以使用多线程来并行处理多个数据流，使用批量消费来减少网络开销，设置适当的消费者配置参数来优化消费者的性能等[2]。

4. 处理消息顺序和重复问题：在流处理中，消息的顺序和重复问题是需要考虑的重要因素。可以通过使用分区器和键来确保消息按顺序处理，并使用幂等性和事务来处理重复消息，从而解决这些问题。

总结起来，Java Kafka流处理的最佳实践包括使用Spring Kafka库进行简单的流处理，使用Kafka Streams API进行复杂的流处理，优化Kafka消费者的性能，以及处理消息顺序和重复问题。通过遵循这些最佳实践，可以更好地实现和管理Java Kafka流处理应用程序。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【项目实战】Java 开发 Kafka 消费者](https://blog.csdn.net/qq_37967783/article/details/131715447)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [超详细 kafka 入门（最佳实践）](https://blog.csdn.net/weixin_38405253/article/details/117393362)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

kafka消费时，新建线程池java示例

可以参考下面的Java代码示例来实现Kafka消费时的线程池：

import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
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;

public class KafkaConsumerThreadPoolExample {
    private final KafkaConsumer<String, String> consumer;
    private final String topic;
    private ExecutorService executor;
 
    public KafkaConsumerThreadPoolExample(String brokers, String groupId, String topic) {
        Properties prop = createConsumerConfig(brokers, groupId);
        this.consumer = new KafkaConsumer<String, String>(prop);
        this.topic = topic;
    }
 
    public void shutdown() {
        if (consumer != null) {
            consumer.close();
        }
        if (executor != null) {
            executor.shutdown();
        }
    }
 
    public void run(int numThreads) {
        executor = Executors.newFixedThreadPool(numThreads);
 
        List<Runnable> tasks = new ArrayList<Runnable>();
        for (int i = 0; i < numThreads; i++) {
            tasks.add(new KafkaConsumerThread(consumer, topic));
        }
 
        for (Runnable task : tasks) {
            executor.submit(task);
        }
    }
 
    private static Properties createConsumerConfig(String brokers, String groupId) {
        Properties props = new Properties();
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, brokers);
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, groupId);
        props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "true");
        props.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "1000");
        props.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, "30000");
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        return props;
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        String brokers = "localhost:9092";
        String groupId = "test-group";
        String topic = "test-topic";
        int numThreads = 4;
 
        KafkaConsumerThreadPoolExample example = new KafkaConsumerThreadPoolExample(brokers, groupId, topic);
        example.run(numThreads);
    }
}
 
class KafkaConsumerThread implements Runnable {
    private final KafkaConsumer<String, String> consumer;
    private final String topic;
 
    public KafkaConsumerThread(KafkaConsumer<String, String> consumer, String topic) {
        this.consumer = consumer;
        this.topic = topic;
    }
 
    public void run() {
        consumer.subscribe(Arrays.asList(this.topic));
 
        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(1000);
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " : " + record.value());
            }
        }
    }
}

以上代码示例中，KafkaConsumerThreadPoolExample类是一个简单的Kafka消费者线程池实现，其中run方法启动了numThreads个线程，每个线程都创建了一个KafkaConsumerThread对象，并调用executor.submit(task)方法提交到线程池中执行。KafkaConsumerThread类是一个简单的消费者线程实现，其中run方法中的代码是从Kafka主题中读取消息并处理的逻辑。