有关于rd_kafka_seek_partitions的代码范例不?

时间: 2023-05-11 13:03:48 浏览: 37
可以参考以下代码: rd_kafka_topic_partition_list_t *partitions; rd_kafka_topic_partition_list_new(&partitions, 1); rd_kafka_topic_partition_list_add(partitions, "my_topic", 0); rd_kafka_seek(rk, partitions, 5000); rd_kafka_topic_partition_list_destroy(partitions); 这段代码演示了如何使用rd_kafka_seek_partitions函数来将消费者的偏移量设置为5000。其中,rd_kafka_topic_partition_list_t结构体用于存储要操作的分区信息。
相关问题

rd_kafka_subscribe 和 rd_kafka_assign 有什么区别

rd_kafka_subscribe 和 rd_kafka_assign 都是 Kafka 消费者 API 中的函数,用于订阅或分配消费者消费的主题和分区。其中,rd_kafka_subscribe 用于订阅主题,让消费者自动加入新分配的分区,而 rd_kafka_assign 则用于手动分配分区,消费者只会消费分配的分区,不会自动加入新分配的分区。

已知一个kafka专题名字是mytopic。请使用librdkafka写一个消费者,并且每次启动时,都从同一个偏移1000开始消费。请使用rd_kafka_seek_partitions函数,并遵循librdkafka的C API

非常感谢您的问题。以下是使用librdkafka编写消费者的代码示例,该消费者从同一个偏移1000开始消费: ``` #include <librdkafka/rdkafka.h> int main() { rd_kafka_t *rk; rd_kafka_conf_t *conf; rd_kafka_topic_partition_list_t *topics; rd_kafka_resp_err_t err; char errstr[512]; // 创建配置对象 conf = rd_kafka_conf_new(); // 设置消费者组ID rd_kafka_conf_set(conf, "group.id", "mygroup", errstr, sizeof(errstr)); // 创建kafka实例 rk = rd_kafka_new(RD_KAFKA_CONSUMER, conf, errstr, sizeof(errstr)); if (!rk) { fprintf(stderr, "Failed to create new consumer: %s\n", errstr); return 1; } // 添加要消费的主题 topics = rd_kafka_topic_partition_list_new(1); rd_kafka_topic_partition_list_add(topics, "mytopic", RD_KAFKA_PARTITION_UA); // 设置偏移量 rd_kafka_topic_partition_list_set_offset(topics, 0, 1000); // 启动消费者 err = rd_kafka_subscribe(rk, topics); if (err) { fprintf(stderr, "Failed to start consuming: %s\n", rd_kafka_err2str(err)); return 1; } // 消费消息 while (1) { rd_kafka_message_t *msg; msg = rd_kafka_consumer_poll(rk, 1000); if (!msg) { continue; } if (msg->err) { if (msg->err == RD_KAFKA_RESP_ERR__PARTITION_EOF) { printf("Reached end of partition\n"); } else { fprintf(stderr, "Failed to consume message: %s\n", rd_kafka_message_errstr(msg)); } } else { printf("Received message: %.*s\n", (int)msg->len, (char *)msg->payload); } rd_kafka_message_destroy(msg); } // 停止消费者 rd_kafka_unsubscribe(rk); rd_kafka_topic_partition_list_destroy(topics); rd_kafka_destroy(rk); return 0; } ``` 请注意,此代码示例仅供参考,您需要根据实际情况进行修改和调整。

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Kafka 读取不到数据的原因可能有很多,以下是一些常见的可能性: 1. 消息被消费完了:如果你在一个 topic 的所有 partition 中都消费了所有消息,那么 Kafka 就无法再读取到新的消息。你可以使用 kafka-console-consumer 命令行工具检查一下某个 topic 的 partition 中是否还有未消费的消息。 2. 消费者组没有正确配置:如果你的消费者组中有多个消费者,那么每个消费者应该配置不同的 group.id,否则它们会共享 partition 中的消息,导致消息重复消费或者某些消息没有被消费。另外,如果你的消费者组中有消费者挂掉了,那么 Kafka 会重新平衡 partition 的分配情况,这时你可能需要等待一段时间才能再次读取到消息。 3. 消费者的 offset 不正确:Kafka 中每个 partition 的消息都有一个 offset,表示消息在 partition 中的位置。消费者需要记录自己在每个 partition 上已经消费的最后一个 offset,这样下次消费的时候就可以从正确的位置开始。如果你的消费者的 offset 不正确,可能会导致消息被重复消费或者某些消息没有被消费。 4. 网络问题:如果你的 Kafka 集群和消费者之间的网络出现问题,可能会导致消费者无法读取到消息。你可以检查一下集群的网络连接情况,或者尝试使用其他消费者来读取同样的消息。 5. 其他问题:还有一些其他的可能性,比如消息过期、数据格式问题等,你可以通过查看 Kafka 的日志或者启用更详细的日志来进一步排查问题。
好的,我可以为您提供关于Spring Boot集成Kafka的相关配置。 首先,在您的项目中添加Kafka的依赖: xml <dependency> <groupId>org.springframework.kafka</groupId> <artifactId>spring-kafka</artifactId> <version>2.5.2.RELEASE</version> </dependency> 接下来,在您的application.properties文件中添加以下Kafka相关的配置: properties # Kafka Producer 配置 spring.kafka.producer.bootstrap-servers=localhost:9092 spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer spring.kafka.producer.value-serializer=org.springframework.kafka.support.serializer.JsonSerializer # Kafka Consumer 配置 spring.kafka.consumer.bootstrap-servers=localhost:9092 spring.kafka.consumer.group-id=my-group spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=earliest spring.kafka.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer spring.kafka.consumer.value-deserializer=org.springframework.kafka.support.serializer.JsonDeserializer spring.kafka.consumer.properties.spring.json.trusted.packages=* 其中,producer和consumer的配置会略有不同,您需要根据自己的需求进行相应的配置。 最后,在您的代码中使用KafkaTemplate或者KafkaListener来发送和接收消息即可。比如: java @Service public class MyKafkaProducer { @Autowired private KafkaTemplate<String, MyMessage> kafkaTemplate; public void sendMessage(MyMessage message) { kafkaTemplate.send("my-topic", message); } } @Service public class MyKafkaConsumer { @KafkaListener(topics = "my-topic", groupId = "my-group") public void handleMessage(MyMessage message) { // 处理收到的消息 } } 以上就是Spring Boot集成Kafka的基本配置和使用方法,希望对您有所帮助。

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