Java Kafka 消费积压监控的示例代码

Java Kafka消费积压监控是Kafka中比较常见的需求之一。本文将介绍如何使用Java代码实现Kafka消费积压监控，并提供两个示例。

准备工作

在开始实现Java Kafka消费积压监控之前，请确保你已经完成以下准备工作：

1. 安装Java开发环境和Maven构建工具。
2. 安装Kafka，并启动Kafka服务。
3. 创建一个Kafka主题，并开始往Kafka主题中发送消息。
4. 创建一个Kafka消费者，并让消费者消费Kafka主题中的消息。

实现Java Kafka消费积压监控

为了实现Java Kafka消费积压监控，我们需要监控消费者的消费速度和Kafka主题的消息积压情况。

监控消费者的消费速度

我们可以通过以下方式监控消费者的消费速度：

1. 记录每次消费的消息数量和消费的时间戳。
2. 计算当前消费者的消费速度，即最近N次消费的平均速度。

下面是一个简单的示例代码，用于监控消费者的消费速度：

ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
int numRecords = records.count();
long lastTime = System.currentTimeMillis();
// 处理Kafka消息
long thisTime = System.currentTimeMillis();
long timeDiff = thisTime - lastTime;
double rate = numRecords / (timeDiff / 1000.0);

监控Kafka主题的消息积压情况

我们可以通过以下方式监控Kafka主题的消息积压情况：

1. 调用Kafka的AdminClient获取当前主题的分区信息和分区的消息数量。
2. 计算每个分区的消息积压数量，并将所有分区的积压数量相加。

下面是一个简单的示例代码，用于监控Kafka主题的消息积压情况：

Map<TopicPartition, Long> endOffsets = consumer.endOffsets(consumer.assignment());
long backlog = 0L;
for (TopicPartition tp : endOffsets.keySet()) {
    long endOffset = endOffsets.get(tp);
    long currentOffset = consumer.position(tp);
    backlog += endOffset - currentOffset;
}

示例代码

示例一

下面是一个完整的Java Kafka消费积压监控代码示例，该示例中监控消费者的消费速度：

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;

import java.time.Duration;
import java.util.Collections;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;

public class ConsumerMonitor {
    public static void main(String[] args) {
        // 配置Kafka消费者
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        props.put("group.id", "test-group");
        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<>(props);

        // 订阅Kafka主题
        consumer.subscribe(Collections.singletonList("test-topic"));

        // 监控消费者的消费速度
        int totalRecords = 0;
        long totalTime = 0L;
        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
            int numRecords = records.count();
            long lastTime = System.currentTimeMillis();
            totalRecords += numRecords;
            // 处理Kafka消息
            long thisTime = System.currentTimeMillis();
            long timeDiff = thisTime - lastTime;
            totalTime += timeDiff;
            double rate = totalRecords / (totalTime / 1000.0);
            System.out.println("消费速度：" + rate + "条/秒");
        }
    }
}

示例二

下面是一个完整的Java Kafka消费积压监控代码示例，该示例中监控Kafka主题的消息积压情况：

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.Collections;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;

public class TopicMonitor {
    public static void main(String[] args) {
        // 配置Kafka消费者
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        props.put("group.id", "test-group");
        props.put("key.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
        props.put("value.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);

        // 订阅Kafka主题
        consumer.subscribe(Collections.singletonList("test-topic"));

        // 监控Kafka主题的消息积压情况
        while (true) {
            Map<TopicPartition, Long> endOffsets = consumer.endOffsets(consumer.assignment());
            long backlog = 0L;
            for (TopicPartition tp : endOffsets.keySet()) {
                long endOffset = endOffsets.get(tp);
                long currentOffset = consumer.position(tp);
                backlog += endOffset - currentOffset;
            }
            System.out.println("积压消息数量：" + backlog);
        }
    }
}

以上两个示例代码分别演示了如何监控消费者的消费速度和Kafka主题的消息积压情况，可以根据需求进行选择使用。