Kafka实战
01、Kafka：为什么要使用消息队列
02、Kafka：消息队列的流派
03、Kafka：安装Kafka服务器
04、Kafka：实现生产者和消费者
05、Kafka：消息的偏移量和顺序消费原理
06、Kafka：单播和多播消息的实现
07、Kafka：主题和分区的概念
08、Kafka：搭建Kafka集群
09、Kafka：副本的概念
10、Kafka：集群消费问题
11、Kafka：Java中Kafka生产者的基本实现
12、Kafka：生产者端的同步发送和异步发送
13、Kafka：生产者中的ack配置
14、Kafka：发送消息的缓冲区机制
15、Kafka：消费者消费消息的基本实现
16、Kafka：Offset的自动提交和手动提交
17、Kafka：消费者poll消息的细节与消费者心跳配置
18、Kafka：指定分区和偏移量，时间消费
19、Kafka：新消费组的消费offset规则
20、Kafka：SpringBoot中使用Kafka的基本实现
21、Kafka：消费者的配置细节
22、Kafka：Kafka中Controller，Rebalance，HW，LEO的概念
23、Kafka：Kafka优化之防止消息丢失和重复消费
24、Kafka：Kafka优化之顺序消费的实现
25、Kafka：Kafka优化之解决消息积压问题
26、Kafka：Kafka优化之实现延时队列
27、Kafka：Kafka-eagle监控平台
28、Kafka：Linux部署Kafka集群
29、Kafka：Docker-compose部署Kafka集群
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21、Kafka：消费者的配置细节
### **消费者的配置细节** **配置** 我们可以指定多个主题，分区，偏移量和消费者的并发数 ```python @KafkaListener(groupId = "testGroup", topicPartitions = { //@TopicPartition(topic = "test", partitions = { "0", "1" }), @TopicPartition(topic = "test", partitions = "0", partitionOffsets = @PartitionOffset(partition = "1", initialOffset = "100")) }, concurrency = "3") //concurrency就是同组下的消费者个数，就是并发消费数，建议⼩于等于分区总数 public void listenGroup(ConsumerRecord < String, String > record, Acknowledgment ack) { String value = record.value(); System.out.println(value); System.out.println(record); //⼿动提交offset ack.acknowledge(); } ``` **测试** 我们启动项目后，消费者从test主题的1号分区的offset为100的地方开始消费 
李智
2025年3月17日 13:29
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