KafkaConsumer0.9(二)

本文介绍了KafkaConsumer的基本使用方法,并通过一个简单的实例展示了如何配置消费者并订阅主题。此外,还对比了新旧版本之间的差异,如消息拉取方式的变化。

先看一个简单的KafkaConsumer例子:

 

Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("group.id", "test_group");
props.put("enable.auto.commit", "true");
props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
props.put("session.timeout.ms", "30000");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);
consumer.subscribe(Arrays.asList("test_topic"));
while (true) {
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
    for (ConsumerRecord<String, String> record : records){
        System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s", record.offset(), record.key(), record.value());
    }
}

 

我们看到0.9的consumer最大的变化是:

 

  • 通过consumer.subscribe(Arrays.asList("test_topic"))来声明要订阅的topic,而之前的版本是用Whitelist声明。
  • 通过consumer.poll(100)直接抓取消息,而之前需要遍历KafkaStream的迭代器。(这个比之前方便太多了。。。)。
  • MessageAndMetadata变成了ConsumerRecords

enable.auto.commit表示已一个固定的时间间隔自动提交offsets,时间间隔由auto.commit.interval.ms控制。

 

bootstrap.servers表示kafka集群的broker列表。客户端会连接到这个列表中的任意一台机器,获取到整个集群的信息,因此理论上只需要在bootstrap.servers列出一台机器就够了,但是考虑到灾备,建议在bootstrap.servers中包含所有broker。

 

key.deserializer和value.deserializer指定了如何解析记录的key和value,在本例中我们认定key和value都是字符串。

 

在本例中,client端启动了一个从属于test_group的consumer来订阅test_topic。当其中一个consumer process断开之后,kafka broker会通过心跳机制自动检测到,因此集群始终能够知道哪些consumer是活着的。只要被认为是活着,这个consumer就能够从分配给它的partition中获取数据;一旦心跳丢失超过session.timeout.ms,consumer会被认为死掉,它所占有的partition将会被分配给别的process。

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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