这期内容当中小编将会给大家带来有关如何分析Kafka Consumer，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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Kafka Consumer消费以组的方式划分，Topic中的每一个分区只会分给同一个组中的其中一个实例。这是基于队列模式，如果想基于发布订阅模式，那订阅同一个Topic的实例需要指定不同的组名。
Kafka服务器
Consumer Group的名字，唯一标识一个consumer group
Key的反序列化，二进制的消息Key转换成具体的类型
Value的反序列化，二进制的消息内容转换成具体的类型
coordinator检测失败的时间，通常需要设置一个较小的值，这样可以快速检测到consumer崩溃的情况，尽快开启rebalance。
用于设置消息处理逻辑的最大时间
consumer group无位移信息和位移越界时Kafka对应的策略。consumer group重启不会使用该策略，因为Kafka已经记录了group的唯一信息
earliest:从最早的位移开始消费，不一定就是0
latest:从最新位移处开始消费
none:如果无位移信息和位移越界，抛出异常。
指定consumer是否自动提交位移，默认为true
指定consumer单次获取数据的最大字节数
控制poll方法返回的最大消息数量
控制consumer group中成员感知rebalance的时间。
空闲连接空闲时间超过该参数，会被关闭。
后台自动提交位移的时间间隔
新版Consumer采用了类似Linux I/O模型Poll，使用一个线程管理多个socket连接，然后循环Poll消息。
poll方法返回的条件是要不获得了足够多的数据，或者超过了指定的超时时间。
新版本的consumer位移已交由内部topic管理(_consumeroffsets)，该Topic有多个分区，每个分区有多个副本(可以通过参数控制)。该内部Topic存在的唯一目的保存consumer提交的位移。
手动提交位移支持同步和异步，提交需要位移需要指定一个Map，key是TopicPartition，value是OffsetAndMetadata，里面存储了下一条待消费消息的offset。
上述就是小编为大家分享的如何分析Kafka Consumer了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
