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。

相关问题

3. Kafka消费者订阅分区 在命令行窗口中启动Kafka后,手动创建主题“assgin tonic”分区就号*2。具体命令1下: .bin\windows kkafka-topics.bat --create--zo0keeper loca 1heet.210renlicatiofEactor 1 --partitions 2 --topic assign_topic 根据上面给出的主题，完成如下操作。 (1)编写生产者程序，以通用唯一标识符UUID作为消息，发送给主题“assign topic”"。 （2）编写消费者程子1，阅主题的分区0,只消费分区0数据。 (3)编写消费者程了2，阅土题的分区1，只消费分区1数据。

好的，我会按照您的要求进行回答。

针对您的问题，我可以给出以下步骤：

1. 手动创建主题和分区

在命令行中执行以下命令：

bin\windows\kafka-topics.bat --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 2 --topic assign_topic

这个命令会在本地的Kafka中创建一个名为"assign_topic"的主题，并且创建两个分区。

2. 编写生产者程序

使用Java语言编写一个Kafka生产者程序，代码如下：

import java.util.Properties;
import java.util.UUID;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

public class KafkaProducerExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception{
        String topicName = "assign_topic";
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(props);
        for(int i = 0; i < 10; i++)
            producer.send(new ProducerRecord<String, String>(topicName, UUID.randomUUID().toString()));
        System.out.println("Message sent successfully");
        producer.close();
    }
}

这个程序会向"assign_topic"主题发送10条消息，每个消息的内容是一个UUID。

3. 编写消费者程序

使用Java语言编写两个Kafka消费者程序，一个消费分区0的数据，一个消费分区1的数据。代码如下：

消费者1：

import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;

public class KafkaConsumerExample1 {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        String topicName = "assign_topic";
        String groupName = "test";
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        props.put("group.id", groupName);
        props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put("auto.offset.reset", "earliest");
        props.put("enable.auto.commit", "false");
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);
        consumer.subscribe(Arrays.asList(topicName));
        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
            records.forEach(record -> {
                if (record.partition() == 0) {
                    System.out.println("Consumer 1: Partition " + record.partition() + ", Offset " + record.offset() + ", Message " + record.value());
                }
            });
            consumer.commitSync();
        }
    }
}

这个程序会消费"assign_topic"主题的分区0中的数据，并且打印出每个消息的分区号、偏移量和内容。

消费者2：

import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;

public class KafkaConsumerExample2 {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        String topicName = "assign_topic";
        String groupName = "test";
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        props.put("group.id", groupName);
        props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put("auto.offset.reset", "earliest");
        props.put("enable.auto.commit", "false");
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);
        consumer.subscribe(Arrays.asList(topicName));
        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
            records.forEach(record -> {
                if (record.partition() == 1) {
                    System.out.println("Consumer 2: Partition " + record.partition() + ", Offset " + record.offset() + ", Message " + record.value());
                }
            });
            consumer.commitSync();
        }
    }
}

这个程序会消费"assign_topic"主题的分区1中的数据，并且打印出每个消息的分区号、偏移量和内容。

注意：这两个消费者程序都使用了相同的消费者组ID，这意味着它们会互相竞争消费"assign_topic"主题的消息。如果您想让两个程序同时消费所有的消息，可以将它们的消费者组ID设置为不同的值。

以上就是答案，希望能帮到您！

kafka seek

Kafka的seek方法用于重置消费者的消费位置。通过seek方法，我们可以指定消费者从分区的哪个位置开始继续消费。

在使用seek方法之前，我们需要先执行一次poll方法，以确保消费者已经分配到了相应的分区。如果使用subscribe方法进行订阅，需要先调用一次poll方法；如果使用assign方法手动订阅分区，则不需要调用poll方法。

seek方法的参数包括分区和偏移量。分区表示要重置消费位置的分区，而偏移量用于指定从该分区的哪个位置开始消费。

示例中的offsetsForTimes方法配合seek方法使用，可以通过指定时间戳来查询与该时间戳对应的分区位置。offsetsForTimes方法的参数是一个Map类型，key为待查询的分区，value为待查询的时间戳。该方法将返回大于等于待查询时间戳的第一条消息的位置和时间戳。

综上所述，通过seek方法和offsetsForTimes方法，我们可以根据时间戳来重置消费者的消费位置，并从指定位置开始消费消息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [kafka seek方法](https://blog.csdn.net/qq_16504067/article/details/109354060)[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: 100%"]
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