如何让kafka从 头 或者 尾 消费消息？

最新推荐文章于 2025-04-05 21:01:01 发布
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#kafka #分布式

本文介绍了Kafka消费者的重要参数`consumer.group.id`和`auto.offset.reset`。`consumer.group.id`保持不变时，消费者将从上次消费的位置继续。若想从头开始消费，可更改`consumer.group.id`并设置`auto.offset.reset`为`earliest`；若要从最新消息开始，同样更换`group.id`，并将`auto.offset.reset`设为`latest`。如果希望避免异常，确保所有分区有提交的offset，否则设置`auto.offset.reset`为`none`。

首先说明下2个重要的参数：

consumer.group.id (消费者组)
auto.offset.reset :
earliest
当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消费
latest
当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，消费新产生的该分区下的数据
none
topic各分区都存在已提交的offset时，从offset后开始消费；只要有一个分区不存在已提交的offset，则抛出异常
注意：
只要group.Id不变，不管auto.offset.reset 设置成什么值，都从上一次的消费结束的地方开始消费。

从头开始消费：
consumer.group.id 换成新的；
auto.offset.reset 设置成earliest

从尾开始消费
consumer.group.id 换成新的；
auto.offset.reset 设置成latest

Kafka系列之：使用Python消费Kafka Topic数据
DevEnigma的博客
08-31 844
总结起来，使用Python消费Kafka Topic数据是一项非常有用的技能，可以让我们在大数据处理和实时流分析中更好地利用Kafka的功能。通过使用kafka-python库，我们可以轻松地设置Kafka消费者并编写代码来消费数据。另外，我们还可以设置其他参数来控制消费者的行为，例如设置消费者在没有可用消息时的等待时间、消费者自动提交偏移量等。然后，我们定义了Kafka服务器的地址和要消费的Topic名称。接下来，我们创建了一个Kafka消费者对象，通过传入Topic名称和引导服务器地址来初始化它。
kafka消费模式及消费问题的处理
最新发布
weixin_50055999的博客
06-18 1366
本文介绍了Kafka消息消费的核心机制和处理积压问题的方案。主要内容包括：1）Kafka消费流程，包含点对点和发布订阅两种模式；2）消费者组内partition分配规则，每个partition只能被同组的一个消费者消费；3）消息积压的三大原因（生产快、消费慢、处理失衡）及解决方案（增加partition/消费者、提高批次量、架构升级）；4）消息过期失效的规避方法；5）使用注意事项，如合理设置分区数等。通过邮局和食堂打饭等生动类比，帮助理解Kafka的分区机制和顺序保证特性。
更换group.id时kafka从哪开始消费
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kafka设置起止时间消费消息
zhdan~的专栏
11-07 6384
消费kafka消息时，有时可能需要消费某个时间段的消息
kafak消费者从头开始消费（消费者组）
PacosonSWJTU的博客
11-09 6124
【README】 本文主要用于描述 kafka 消费者如何从头开始消费； 【1】从头开始消费 1）从头开始消费，需要满足两个条件， 如下： 条件1， 使用一个全新的消费者组id； 条件2，指定 auto.offset.reset 为 earliest ； 2）代码如下： public static void main(String[] args) { /* 1.创建消费者配置信息 */ Properties props = new Properties(); /*2.给配置信息赋值
kafka从头消费信息
鸭梨的博客
01-01 2488
命令行 1 group id换成新的 2 offset参数设为earliest kafka-console-consumer.sh \ --bootstrap-server mypc01:9092,mypc02:9092,mypc03:9092 \ --topic cat \ --partition 0 \ --group group1 \ --offset earliest 代码 seekToBeginning方法可以让从头开始消费 //从头开始消费 def ConsumerTest3(): Un
Kafka~消息系列问题解决：消费顺序问题解决、消息丢失问题优化（不能保证100%）
Shangxingya的博客
06-29 1757
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最新性能测试:Kafka、Pulsar 和 Pravega 哪个最强?
起码有故事
08-05 2395
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深入浅出消息队列----【RocketMQ 和 Kafka 消息存储差异对比】
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kafka 案例
专注Java（全栈）应用开发，求知若渴，虚心若愚，talk is cheap, show me the code.
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System . out . println("消息发送成功！");} else {System . out . println("消息发送失败：" + exception . getMessage());} } });} }System . out . println("消息发送成功！");} else {System . out . println("消息发送失败：" + exception . getMessage());} } });} }
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Rubik Blog
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Flink消费kafka，某partition突然从头开始消费，yarn部署，无报错，很奇怪
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