这看起来会帮助你实现你的目标。它允许您轻松地定义和编写消息头，从而隐藏（反）序列化负担。您唯一需要提供的是一个（反）序列化程序，用于通过连接发送的实际对象。这个实现实际上尽可能地延迟有效负载对象的反序列化过程，这意味着您可以（以一种非常高效和透明的方式）反序列化报头，检查时间戳，并且只有在确定对象对您有用时才反序列化有效负载（重位）。

如果您想在特定的时间段内使用消息，那么我可以为您提供一个解决方案，但是从该时间段以有序的方式使用消息是很困难的。我也在寻找同样的解决方案。检查下面的链接
kafka队列中的消息排序
获取特定时间数据的解决方案
对于时间t1，t2，…tn，其中t是时间范围；把主题分成n个分区。现在使用partitioner类生成消息的方式是，应该使用消息生成时间来决定该消息应该使用哪个分区。
类似地，在使用时，为您要使用的时间范围订阅确切的分区。

您可以创建一个包含分区信息和创建此消息时的时间戳的类，然后将其用作kafka消息的键。然后可以使用 Package 器serde将此类转换为字节数组并返回，因为kafka只能理解字节。然后，当您在消费端接收到一个字节包形式的消息时，您可以反序列化它并检索时间戳，然后将其传递到您的逻辑中。
例如：

public class KafkaKey implements Serializable {
    private long mTimeStampInSeconds;
    /* This contains other partitioning data that will be used by the
    appropriate partitioner in Kafka. */
    private PartitionData mPartitionData;

    public KafkaKey(long timeStamp, ...) {
        /* Initialize key */
        mTimeStampInSeconds = timestamp;
    }

    /* Simple getter for timestamp */
    public long getTimeStampInSeconds() {
        return mTimeStampInSeconds;
    }

    public static byte[] toBytes(KafkaKey kafkaKey) {
        /* Some serialization logic. */
    }

    public static byte[] toBytes(byte[] kafkaKey) throws Exception {
        /* Some deserialization logic. */
    }
}

/* Producer End */

KafkaKey kafkaKey = new KafkaKey(System.getCurrentTimeMillis(), ... );
KeyedMessage<byte[], byte[]> kafkaMessage = new KeyedMessage<>(topic, KafkaKey.toBytes(kafkaKey), KafkaValue.toBytes(kafkaValue));

/* Consumer End */
MessageAndMetadata<byte[],byte[]> receivedMessage = (get from consumer);
KafkaKey kafkaKey = KafkaKey.fromBytes(receivedMessage.key());

long timestamp = kafkaKey.getTimeStampInSeconds();
/*
 * And happily ever after */

这将比使特定分区对应于时间间隔更灵活。否则，您必须不断地为不同的时间范围添加分区，并保持一个单独的、同步的表格，显示哪个分区对应于哪个时间范围，这可能会很快变得不方便。

注意，根据这一讨论，Kafka在消息的内部表示中引入了时间戳：https://cwiki.apache.org/confluence/display/kafka/kip-32+-+add+timestamps+to+kafka+message
还有这些票：https://issues.apache.org/jira/browse/kafka-2511
它应该可以在Kafka的所有版本 0.10.0.0 更大。
这里的问题是，您以不再需要的顺序接收消息。如果顺序很重要，那么您需要放弃相关生产者中的并行性。然后消费者层面的问题就消失了。