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1、指定 Offset 消费

auto.offset.reset = earliest | latest | none 默认是 latest
（1）earliest：自动将偏移量重置为最早的偏移量，–from-beginning
（2）latest（默认值）：自动将偏移量重置为最新偏移量。
（3）none：如果未找到消费者组的先前偏移量，则向消费者抛出异常

这个参数的力度太大了，不是从头，就是从尾
kafka提供了seek方法，可以让我们从分区的固定位置开始消费
seek(TopicPartition topicPartition,offset offset)

示例代码：

package com.bigdata.kafka.consumer;import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;import java.time.Duration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Properties;
import java.util.Set;public class CustomConsumerSeek {public static void main(String[] args) {Properties properties = new Properties();// 连接kafkaproperties.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"node01:9092");// 字段反序列化   key 和  valueproperties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringDeserializer.class.getName());// 关闭自动提交offsetproperties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringDeserializer.class.getName());// 配置消费者组（组名任意起名） 必须properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,false);KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);// 2 订阅一个主题ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();topics.add("first");kafkaConsumer.subscribe(topics);// 执行计划// 此时的消费计划是空的，因为没有时间生成Set<TopicPartition> assignment = kafkaConsumer.assignment();while(assignment.size() == 0){// 这个本身是拉取数据的代码，此处可以帮助快速构建分区方案出来kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));// 一直获取它的分区方案，什么时候有了，就什么时候跳出这个循环assignment = kafkaConsumer.assignment();}// 获取所有分区的offset =5 以后的数据/*for (TopicPartition tp:assignment) {kafkaConsumer.seek(tp,5);}*/// 获取分区0的offset =5 以后的数据//kafkaConsumer.seek(new TopicPartition("bigdata",0),5);for (TopicPartition tp:assignment) {if(tp.partition() == 0){kafkaConsumer.seek(tp,5);}}while(true){//1 秒中向kafka拉取一批数据ConsumerRecords<String, String> records = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));for (ConsumerRecord<String,String> record :records) {// 打印一条数据System.out.println(record);// 可以打印记录中的很多内容，比如 key  value  offset topic 等信息System.out.println(record.value());}}}
}

2、指定时间消费

示例代码：

package com.bigdata.consumer;import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;import java.time.Duration;
import java.util.*;/***  从某个特定的时间开始进行消费*/
public class Customer05 {public static void main(String[] args) {// 其实就是mapProperties properties = new Properties();// 连接kafkaproperties.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"node01:9092");// 字段反序列化   key 和  valueproperties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringDeserializer.class.getName());properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringDeserializer.class.getName());// 配置消费者组（组名任意起名） 必须properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "testf");// 指定分区的分配方案  为轮询策略//properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG, "org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor");// 指定分区的分配策略为：Sticky（粘性）ArrayList<String> startegys = new ArrayList<>();startegys.add("org.apache.kafka.clients.consumer.StickyAssignor");properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG, startegys);// 创建一个kafka消费者的对象KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);// 消费者消费的是kafka集群的数据，消费哪个主题的数据呢？List<String> topics = new ArrayList<>();topics.add("five");// list总可以设置多个主题的名称kafkaConsumer.subscribe(topics);// 因为消费者是不停的消费，所以是while true// 指定了获取分区数据的起始位置。// 这样写会报错的，因为前期消费需要指定计划，指定计划需要时间// 此时的消费计划是空的，因为没有时间生成Set<TopicPartition> assignment = kafkaConsumer.assignment();while(assignment.size() == 0){// 这个本身是拉取数据的代码，此处可以帮助快速构建分区方案出来kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));// 一直获取它的分区方案，什么时候有了，就什么时候跳出这个循环assignment = kafkaConsumer.assignment();}Map<TopicPartition, Long> hashMap = new HashMap<>();for (TopicPartition partition:assignment) {hashMap.put(partition,System.currentTimeMillis()- 60*60*1000);}Map<TopicPartition, OffsetAndTimestamp> map = kafkaConsumer.offsetsForTimes(hashMap);for (TopicPartition partition:assignment) {OffsetAndTimestamp offsetAndTimestamp = map.get(partition);kafkaConsumer.seek(partition,offsetAndTimestamp.offset());}while(true){// 每隔一秒钟，从kafka 集群中拉取一次数据，有可能拉取多条数据ConsumerRecords<String, String> records = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));// 循环打印每一条数据for (ConsumerRecord record:records) {// 打印数据中的值System.out.println(record.value());System.out.println(record.offset());// 打印一条数据System.out.println(record);}}}
}