如何在 Pykafka simpleconsumer 中选择起始偏移量？

Question

在我的 kafka 集群单分区主题中，我有一个简单的使用者处理所有传入的消息，如果处理的数据出错，我想以相同的顺序重新处理来自某个偏移量（不是开始）的所有消息，以修复不一致并保持来自 kafka 的原始有序消息序列。

有没有办法用 Pykafka 做到这一点？我不明白

Answer 1

你需要打电话reset_offsets()。例如：

consumer = topic.get_simple_consumer(consumer_group="example")
partition_offset_pairs = [(p, get_offset_for_partition(p)) for p in consumer.partitions.itervalues()]
# because we passed in a consumer_group the new offsets will be saved in Kafka
consumer.reset_offsets(partition_offsets=partition_offset_pairs)

（get_offset_for_partition()您定义的函数在哪里）。或者对于单分区主题：

# read from offset 123456
consumer = topic.get_simple_consumer()
partition = topic.partitions[0]
consumer.reset_offsets([(partition, 123456)])

同样的reset_offsets()方法也可用于BalancedConsumer&ManagedBalanceConsumer类。

请注意，作为 Kafka 设计的一部分，仅保证每个主题分区的消息按顺序独立。