【Kafka3.0】消费者Consumer

目录

kafak消费者

消费者总体工作流程

  • kafka消费方式：consumer采用从broker中主动拉取的方式去消费数据（pull）。为什么不是broker主动推送呢（push），是因为由broker决定发送速率很难适应所有消费者。pull模式的缺点是kafka没有数据时消费者可能会陷入循环中，一直返回空数据。

  • 消费者组：Consumer Group（CG），消费者组，由多个consumer组成，所有消费者的groupid相同。消费者组内每个消费者消费不同的分区，一个分区只能由一个组内的一个消费者消费。消费者组之间互不影响。

  • offset：每个消费者的offset由消费者提交到系统主题保存（__consumer_offsets，该主题默认有50个分区）

消费者组的初始化流程

  • coordinator：辅助实现消费者组的初始化和分区的分配。

  • coordinator节点的选择：groupid的hashcode值 % 50（ consumer_offsets的分区数量）的值就是系统主题consumer_offsets主题所在的分区号。选择该broker上的coordinator作为这个消费者组的老大。消费者组下的所有的消费者提交offset的时候就往这个分区去提交offset。

  • 消费者组初始化流程：

    1. groupid的hashcode值 % 50 = 分区号，选择该分区所在的broker上的coordinator作为消费者的老大
    2. 每个consumer都发送JoinGroup请求到coordinator，coordinator选出一个consumer作为leader，把要消费的topic情况发送给leader消费者。
    3. leader负责制定消费方案，把消费方案发送给coordinator，coordinator把消费方案下发给各个consumer。
    4. 消费者和coordinator的心跳检测默认3s，一旦超过（session.timeout.ms=45s），该消费者会被移除。或者消费者处理消息的时间过长（max.poll.interval.ms=5min）都会触发再平衡

消费者重要参数🚩

参数 描述
bootstrap.servers 向 Kafka 集群建立初始连接用到的 host/port 列表。
key.deserializer 和 value.deserializer 指定接收消息的 key 和 value 的反序列化类型。一定要写全类名。
group.id 标记消费者所属的消费者组。
enable.auto.commit 自动提交offset开关，默认值为 true，消费者会自动周期性地向服务器提交偏移量。
auto.commit.interval.ms 消费者偏移量向Kafka提交的频率，默认5s。（如果设置自动提交offset时才生效）
auto.offset.reset 当 Kafka 中没有初始偏移量或当前偏移量在服务器中不存在（如，数据被删除了），该如何处理？ earliest：自动重置偏移量到最早的偏移量。
latest：默认，自动重置偏移量为最新的偏移量。
none：如果消费组原来的（previous）偏移量
offsets.topic.num.partitions __consumer_offsets 的分区数，默认是 50 个分区。
heartbeat.interval.ms Kafka 消费者和 coordinator 之间的心跳时间，默认 3s。 该条目的值必须小于 session.timeout.ms ，也不应该高于session.timeout.ms 的 1/3。
☘️session.timeout.ms Kafka consumer 和 coordinator 之间连接超时时间，默认 45s。 超过该值，该消费者被移除，消费者组执行再平衡。
☘️max.poll.interval.ms 消费者处理消息的最大时长，默认是 5 分钟。超过该值，该消费者被移除，消费者组执行再平衡。
🚩fetch.min.bytes 消费者获取服务器端一批消息最小的字节数。 默认 1 个字节
🚩fetch.max.wait.ms 默认 500ms。如果没有从服务器端获取到一批数据的最小字节数。该时间到，仍然会返回数据。
🚩fetch.max.bytes 默认 Default: 52428800（50 m）。消费者获取服务器端一批消息最大的字节数。如果服务器端一批次的数据大于该值 （50m）仍然可以拉取回来这批数据，因此，这不是一个绝对最大值。一批次的大小受 message.max.bytes （broker config）or max.message.bytes （topic config）影响。
🚩max.poll.records 一次 poll 拉取数据返回消息的最大条数，默认是 500 条。

消费者API

订阅主题

创建一个独立消费者，消费 first 主题中数据。

package com.lihw.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.serialization.StringDeserializer;
import java.time.Duration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Properties;

public class CustomConsumer {

    public static void main(String[] args) {
        // 1.创建消费者的配置对象
        Properties properties = new Properties();
        // 2.给消费者配置对象添加参数
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "10.1.61.121:9092,10.1.61.122:9092");
        // 配置序列化 必须
        properties.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, "test2");

        // 创建消费者对象
        KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);

        // 注册要消费的主题（可以消费多个主题）
        ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();
        topics.add("first");
        kafkaConsumer.subscribe(topics);

        // 拉取数据打印
        while (true) {
            // 设置 1s 中消费一批数据
            ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
            // 打印消费到的数据
            for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
                System.out.println(consumerRecord);
            }
        }
    }
}

订阅分区

创建一个独立消费者，消费 first 主题 0 号分区的数据。

package com.lihw.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;

public class CustomConsumerPartition {

    public static void main(String[] args) {
        // 1.创建消费者的配置对象
        Properties properties = new Properties();
        // 2.给消费者配置对象添加参数
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "10.1.61.121:9092,10.1.61.122:9092");
        // 配置序列化 必须
        properties.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, "test2");

        // 创建消费者对象
        KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);

        // 消费某个主题的某个分区数据
        ArrayList<TopicPartition> topicPartitions = new ArrayList<>();
        topicPartitions.add(new TopicPartition("first", 0));
        kafkaConsumer.assign(topicPartitions);

        // 拉取数据打印
        while (true) {
            // 设置 1s 中消费一批数据
            ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
            // 打印消费到的数据
            for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
                System.out.println(consumerRecord);
            }
        }
    }
}

消费者组案例

测试同一个主题的分区数据，生产者发送到三个分区的消费情况：

  • 如果只有一个消费者，会消费三个分区的数据
  • 如果有两个消费者，其中一个consumer会消费两个分区
  • 三个消费者，一人一个分区进行消费

分区的分配以及再平衡

  1. 一个consumer group中有多个consumer组成，一个 topic有多个partition组成，现在的问题是，到底由哪个consumer来消费哪个partition的数据。
  2. Kafka有四种主流的分区分配策略： Range、RoundRobin、Sticky、CooperativeSticky。
  3. 可以通过配置参数partition.assignment.strategy，修改分区的分配策略。默认策略是Range + CooperativeSticky。Kafka可以同时使用多个分区分配策略。
参数 描述
heartbeat.interval.ms Kafka 消费者和 coordinator 之间的心跳时间，默认 3s。该条目的值必须小于 session.timeout.ms，也不应该高于session.timeout.ms 的 1/3。
session.timeout.ms Kafka 消费者和 coordinator 之间连接超时时间，默认 45s。超过该值消费者被移除，消费者组执行再平衡。
max.poll.interval.ms 消费者处理消息的最大时长，默认是 5 分钟。超过该值，该消费者被移除，消费者组执行再平衡。
partition.assignment.strategy 消 费 者 分 区 分 配 策 略 ， 默 认 策 略 是 Range + CooperativeSticky。Kafka 可以同时使用多个分区分配策略。 可 以 选 择 的 策 略 包 括 ： Range 、 RoundRobin 、 Sticky 、

Range

  • Range分区分配策略：分区数 / 消费者数 = 每个消费者应该消费几个分区，如果除不尽，前面的消费者会多消费一个分区。

    例如：7 / 3 = 2 余 1，那么每个消费者消费两个分区，多余的一个给第一个消费者。8 / 3 = 2 余 2，每个小给这消费2个分区，多余的两个分给前两个消费者

  • Range再平衡案例：消费者组需要按照超时时间 45s 来判断它是否退出，所以需要等待，时间到了 45s 后，判断它真的退出就会把（1）任务分配给其他 broker 执行。（挂掉的broker全部打到某一个消费者上面）

    0消费者：0 、1、2

    1消费者：3、4

    2消费者：5、6

    （2）再次重新发送消息观看结果（45s 以后）。

    1 号消费者：消费到 0、1、2、3 号分区数据。

    2 号消费者：消费到 4、5、6 号分区数据。

注意：该分区策略在消费的主题多的情况下，容易造成数据倾斜

RoundRobin（轮询）

  • RoundRobin分区策略：RoundRobin 针对集群中所有Topic而言。RoundRobin 轮询分区策略，是把所有的 partition 和所有的consumer 都列出来，然后按照 hashcode 进行排序，最后通过轮询算法来分配 partition 给到各个消费者。

  • RoundRobin再平衡：45s后宕掉的消费者的任务会按照 ’轮询‘ 的方式，把数据轮询分给其他消费者进行消费。

  • 修改分区策略：

    // 修改分区分配策略
properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG,"org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor");

Sticky（粘性）

  • Sticky分区策略：可以理解为分配的结果带有“粘性的”。即在执行一次新的分配之前，考虑上一次分配的结果，尽量少的调整分配的变动，可以节省大量的开销。粘性分区是 Kafka 从 0.11.x 版本开始引入这种分配策略，首先会尽量均衡的放置分区到消费者上面，在出现同一消费者组内消费者出现问题的时候，会尽量保持原有分配的分区不变化。

  • Sticky再平衡：0 号消费者的任务会按照粘性规则，尽可能均衡的随机分配，交由其他消费者消费。45s以后会重新分配

  • 修改分区策略：

    // 修改分区分配策略
ArrayList<String> startegys = new ArrayList<>();
startegys.add("org.apache.kafka.clients.consumer.StickyAssignor");
properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG, startegys);

offset偏移量

__consumer_offsets 主题里面采用 key 和 value 的方式存储数据。key 是 group.id+topic+分区号，value 就是当前 offset 的值。每隔一段时间，kafka 内部会对这个 topic 进行compact，也就是每个 group.id+topic+分区号就保留最新数据。

自动提交 offset

为了使我们能够专注于自己的业务逻辑，Kafka提供了自动提交offset的功能。

自动提交offset的相关参数：

  • enable.auto.commit：是否开启自动提交offset功能，默认是true
  • auto.commit.interval.ms：自动提交offset的时间间隔，默认是5s
// 是否自动提交 offset
 properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, true);
 // 提交 offset 的时间周期 1000ms，默认 5s
properties.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, 1000);

手动提交 offset

虽然自动提交offset十分简单便利，但由于其是基于时间提交的，开发人员难以把握offset提交的时机。因此Kafka还提供了手动提交offset的API。

手动提交offset的方法有两种：

  • commitSync（同步提交）：必须等待offset提交完毕，再去消费下一批数据。
  • commitAsync（异步提交） ：发送完提交offset请求后，就开始消费下一批数据了。

两者的相同点是，都会将本次提交的一批数据最高的偏移量提交；不同点是，同步提交阻塞当前线程，一直到提交成功，并且会自动失败重试（由不可控因素导致，也会出现提交失败）；而异步提交则没有失败重试机制，故有可能提交失败。

同步提交offset：由于同步提交 offset 有失败重试机制，故更加可靠，但是由于一直等待提交结果，提交的效率比较低

public class CustomConsumerByHandSync {
   public static void main(String[] args) {
   // 1. 创建 kafka 消费者配置类
   Properties properties = new Properties();
   // 2. 添加配置参数
   // 添加连接
   properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
   // 配置序列化 必须
   properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
                  "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
   properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
                   "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
     
   // 配置消费者组 
   properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
     
   // 是否自动提交 offset
   properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false);
     
   //3. 创建 kafka 消费者
   KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
     
   //4. 设置消费主题 形参是列表
   consumer.subscribe(Arrays.asList("first"));
     
     //5. 消费数据
	 while (true){
 		// 读取消息
 	    ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
       // 输出消息
 			for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
 				System.out.println(consumerRecord.value());
 			}
 			// 同步提交 offset
 			consumer.commitSync();
 	}
     
  }
}

异步提交offset：虽然同步提交 offset 更可靠一些，但是由于其会阻塞当前线程，直到提交成功。因此吞吐量会受到很大的影响

public class CustomConsumerByHandSync {
   public static void main(String[] args) {
   // 1. 创建 kafka 消费者配置类
   Properties properties = new Properties();
   // 2. 添加配置参数
   // 添加连接
   properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
   // 配置序列化 必须
   properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
                  "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
   properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
                   "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
     
   // 配置消费者组 
   properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
     
   // 是否自动提交 offset
   properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false);
     
   //3. 创建 kafka 消费者
   KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
     
   //4. 设置消费主题 形参是列表
   consumer.subscribe(Arrays.asList("first"));
     
     //5. 消费数据
	 while (true){
 		// 读取消息
 	    ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
       // 输出消息
 			for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
 				System.out.println(consumerRecord.value());
 			}
 			// 异步提交 offset
 			consumer.commitAsync();
 	}
     
  }
}

指定 Offset 消费

auto.offset.reset = earliest | latest | none 默认是 latest。

当 Kafka 中没有初始偏移量（消费者组第一次消费）或服务器上不再存在当前偏移量时（例如该数据已被删除），该怎么办？

（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。

（4）任意指定 offset 位移开始消费

任意指定 offset 位移开始消费

public class CustomConsumerByHandSync {
   public static void main(String[] args) {
   // 1. 创建 kafka 消费者配置类
   Properties properties = new Properties();
   // 2. 添加配置参数
   // 添加连接
   properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
   // 配置序列化 必须
   properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
                  "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
   properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
                   "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
     
   // 配置消费者组 
   properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
     
   // 是否自动提交 offset
   properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false);
     
   //3. 创建 kafka 消费者
   KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
     
   // 2 订阅一个主题
   ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();
   topics.add("first");
   kafkaConsumer.subscribe(topics);
   
   //🚩 获取消费者分区信息，并指定offset进行消费
   Set<TopicPartition> assignment= new HashSet<>();
 	  while (assignment.size() == 0) {
 		 kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
 		 // 获取消费者分区分配信息（有了分区分配信息才能开始消费）
 		 assignment = kafkaConsumer.assignment();
       }
 	    
      // 遍历所有分区，并指定 offset 从 1700 的位置开始消费
	  for (TopicPartition tp: assignment) {
	  	kafkaConsumer.seek(tp, 1700);
	  }
     
     // 消费数据
	 while (true){
 		// 读取消息
 	    ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
       		// 输出消息
 			for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
 				System.out.println(consumerRecord.value());
 			}
 	}
     
  }
}

指定时间进行消费

在生产环境中，会遇到最近消费的几个小时数据异常，想重新按照时间消费。例如要求按照时间消费前一天的数据，怎么处理？

public class CustomConsumerByHandSync {
   public static void main(String[] args) {
   // 1. 创建 kafka 消费者配置类
   Properties properties = new Properties();
   // 2. 添加配置参数
   // 添加连接
   properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
   // 配置序列化 必须
   properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
                  "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
   properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
                   "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
     
   // 配置消费者组 
   properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
     
   // 是否自动提交 offset
   properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false);
     
   //3. 创建 kafka 消费者
   KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
     
   // 2 订阅一个主题
   ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();
   topics.add("first");
   kafkaConsumer.subscribe(topics);
   
   //🚩 获取消费者分区信息，并指定offset进行消费
   Set<TopicPartition> assignment= new HashSet<>();
   while (assignment.size() == 0) {
 	  kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
 	  // 获取消费者分区分配信息（有了分区分配信息才能开始消费）
 	  assignment = kafkaConsumer.assignment();
   }
     
   HashMap<TopicPartition, Long> timestampToSearch = new HashMap<>();	    
   // 封装集合存储，每个分区对应一天前的数据
   for (TopicPartition topicPartition : assignment) {
       timestampToSearch.put(topicPartition, System.currentTimeMillis() - 1 * 24 * 3600 * 1000);
   }
    // 获取从 1 天前开始消费的每个分区的 offset
 	Map<TopicPartition, OffsetAndTimestamp> offsets = kafkaConsumer.offsetsForTimes(timestampToSearch);
    // 遍历每个分区，对每个分区设置消费时间。
 	for (TopicPartition topicPartition : assignment) {
 		OffsetAndTimestamp offsetAndTimestamp = offsets.get(topicPartition);
 		// 根据时间指定开始消费的位置
 		if (offsetAndTimestamp != null){
 			kafkaConsumer.seek(topicPartition, offsetAndTimestamp.offset());
 		}
 	}
     
     // 消费数据
	 while (true){
 		// 读取消息
 	    ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
       		// 输出消息
 			for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
 				System.out.println(consumerRecord.value());
 			}
 	}
     
  }
}

漏消费和重复消费

  • 重复消费：已经消费了数据，但是 offset 没提交。

    场景1：重复消费。自动提交offset引起。默认5s一次

  • 漏消费：先提交 offset 后消费，有可能会造成数据的漏消费。

    场景2：消费者还没落盘，导致消费者漏消费

消费者事务

如果想完成Consumer端的精准一次性消费，那么需要Kafka消费端将消费过程和提交offset过程做原子绑定。此时我们需要将Kafka的offset保存到支持事务的自定义介质（比 如MySQL）

数据积压（消费者如何提高吞吐量）

1）如果是Kafka消费能力不足，则可以考虑增加Topic的分区数，并且同时提升消费组的消费者数量，消费者数 = 分区数

2）如果是下游的数据处理不及时：提高每批次拉取的数量。批次拉取数据过少（拉取数据/处理时间 < 生产速度），使处理的数据小于生产的数据，也会造成数据积压。

  • fetch.max.bytes：消费者获取服务器端一批消息最大的字节数。默认 Default: 52428800（50 m）
  • max.poll.records：一次 poll 拉取数据返回消息的最大条数，默认是 500 条
posted @ 2023-08-31 10:04  lihewei  阅读(295)  评论(0)  编辑  收藏  举报
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