kafka消费者

消费者的消费方式为主动从broker拉取消息，由于消费者的消费速度不同，由broker决定消息发送速度难以适应所有消费者的能力

拉取数据的问题在于，消费者可能会获得空数据

消费者组工作流程

Consumer Group（CG）：消费者组

由多个consumer组成。形成一个消费者组的条件，是所有消费者的groupid相同。
消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费。
消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组（即使只有一个消费者），即消费者组是逻辑上的一个订阅者
分区和消费者的分配取决于具体的分配策略
如果消费者组中的消费者数量超过分区数量，则会由部分消费者处于空闲状态，不会接受任何消息

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初始化流程

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每个broker上都有coordinator
选择coordinator作为消费者组的初始化和分区分配的协调者，使用消费者组的**groupid的hashcode%50（即__consumer_offsets的分区数量）**得到对应的broker id。该broker将作为整个消费者组的协调者。消费者组中的消费者向该分区提交offset
所有消费者向coordinator发送请求加入消费者组
coordinator随机选择一个consumer作为leader
将要消费的topic情况发送给leader消费者
leader制定消费方案，并将方案发送到coordinator
coordinator把消费方案分发给哥哥消费者
每个消费者都会和coordinator保持心跳（默认3s）
- 一旦超时（session.timeout.ms=45s），该消费者会被移除，并触发再平衡；
- 或者消费者处理消息的时间过长（max.poll.interval.ms 5分钟），也会触发再平衡
尽量避免消费者组的再平衡，非常消耗性能

消费流程

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消费者创建ConsumerNetworkClient，用于和kafka集群进行通信
消费者开始初始化抓取数据的参数
- fetch.min.bytes，每批次最小抓取大小，默认1字节
- fetch.max.wait.ms，超时时间即使数据批次未达到大小也会抓取，默认500ms
- fetch.max.bytes，每批次最大抓取大小，默认50m
参数初始化完成后，开始调用send方法发送请求
通过onSuccess回调拉取数据，存放在消息队列中
消费者开始拉取数据（max.poll.records，一次拉取数据返回消息的最大值，默认500条）
将消息进行反序列化和拦截器（kafka本身并不处理数据）

消费者相关参数

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 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 如果设置了 enable.auto.commit 的值为 true，则该值定义了消费者偏移量向 Kafka 提交的频率，默认 5s
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）偏移量不存在，则向消费者抛异常。
- anything：向消费者抛异常
offsets.topic.num.partitions ，即__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 (45s)，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，该消费者被移除，消费者组执行再平衡

消费者API

创建topic

kafka-topics.sh --bootstrap-server 127.0.0.1:9092 --topic first --create --partitions 3 --replication-factor 3

独立消费者

即使只有单独的消费者，也必须配置消费者组id
kafka命令行启动消费者，如果不填写消费者组id，则会被自动填充随机的消费者组id

订阅主题进行消费

import java.time.Duration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Properties;

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.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;

public class SimpleConsumer {
    public static void main(String[] args) {
        // configure
        Properties properties = new Properties();

        // connect
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");

        // key，value反序列化
        properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());

        // create consumer
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
        KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);
		
        ArrayList<String> topics = new ArrayList<String>();
        topics.add("first");
        kafkaConsumer.subscribe(topics);
        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
            for (ConsumerRecord<String, String> ConsumerRecord : consumerRecords) {
                System.out.println(ConsumerRecord);
            }
        }

    }
}
output:
ConsumerRecord(topic = test, partition = 0, leaderEpoch = 2,offset = 3, CreateTime = 1629169606820, serialized key size = -1,serialized value size = 8, headers = RecordHeaders(headers = [],isReadOnly = false), key = null, value = hello1)
ConsumerRecord(topic = test, partition = 1, leaderEpoch = 3,offset = 2, CreateTime = 1629169609524, serialized key size = -1,serialized value size = 6, headers = RecordHeaders(headers = [],isReadOnly = false), key = null, value = hello2)

订阅分区进行消费

...
ArrayList<TopicPartition> topics = new ArrayList<TopicPartition>();
topics.add(new TopicPartition("test", 0)); // 指定消费分区0的数据
kafkaConsumer.assign(topics);

消费者组消费数据

只需要启动多个消费者即可，消费者按照消费者组的id自动归属于同一个消费者组

properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);
ArrayList<String> topics = new ArrayList<String>();
topics.add("first");
kafkaConsumer.subscribe(topics);

分区的分配和再平衡

分区的分配设计到同一个topic中的partition由那个consumer来消费的问题

Kafka有四种主流的分区分配策略（所谓的分区分配策略就是消费方案）：

Range
RoundRobin
Sticky
CooperativeSticky

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

range策略

Range 是对每个 topic 而言的。

对同一个 topic 里面的分区按照序号进行排序，假如现在有 7 个分区，3 个消费者，排序后的分区将会是0,1,2,3,4,5,6
对消费者按照字母顺序进行排序。消费者排序完之后将会是C0,C1,C2。
通过 partitions数/consumer数来决定每个消费者应该消费几个分区。如果除不尽，那么前面几个消费者将会多消费 1 个分区。

注意：如果只是针对 1 个 topic 而言，C0消费者多消费1 个分区影响不是很大。但是如果有 N 个 topic，那么针对每个 topic，消费者 C0都将多消费 1 个分区，topic越多，C0消费的分区会比其他消费者明显多消费 N 个分区。 容易产生数据倾斜

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注意：

修改主题的分区数，只能增加不能减少
如果在消费过程中某个consumer挂掉，当超出45s后，则该consumer消费的所有分区都会整体分配给某一个其他消费者
消费者被移出消费者组，消费策略按照存活的消费者重新分配分区
Kafka 默认的分区分配策略是 Range + CooperativeSticky

RoundRobin策略

针对所有topic而言

把所有的 partition 和所有的 consumer 都列出来，然后按照 hashcode 进行排序
按照轮询算法将partition分配给消费者

注意

需要修改分区分配策略

properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG, "org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor");

如果在消费过程中某个consumer挂掉，超过45s后，该消费者的分区会重新按照轮询的方式在其他消费者中分配
消费者被移出消费者组，消费策略按照存活的消费者重新分配分区

Sticky策略

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

如果有0,1,2,3,4,5,6分区和C0,C1,C2消费者，则最终分配比例仍旧是223，但是每个消费者分配中的partition是随机的

注意

需要修改分区分配策略

ArrayList<String> startegys = new ArrayList<>();
startegys.add("org.apache.kafka.clients.consumer.StickyAssignor");
properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG,startegys);

如果在消费过程中某个consumer挂掉，超过45s后，该消费者的分区会按照粘性规则，尽可能均衡分配给其他的消费者
消费者被移出消费者组，消费策略按照存活的消费者重新分配分区

offset位移

offset维护的位置在不同版本的kafka中存在区别

0.9版本之前存储在zk中，如果client和zk之前存在大量网络通信，则会导致性能我呢提
0.9版本后存储在kafka集群中的_consumer_offsets主题中

在内部主题中采用kv的方式存储offset

key的值为，group.id+topic+ 分区号
value的值为，当前offset
每隔一段时间，kafka对主题中的数据进行compact

默认内部主题不可消费

修改config/comsumer.properties文件中的参数exclude.internal.topics=false, 默认是 true，表示不能消费系统主题

查看消费者消费主题

kafka-console-consumer.sh --topic __consumer_offsets --bootstrap-server 127.0.0.1:9092 --consumer.config config/consumer.properties --formatter "kafka.coordinator.group.GroupMetadataManager\$OffsetsMessageFormatter" --from-beginning

自动提交offset

kafka提供了自动提交offset的功能，使用户专注于自身的业务逻辑

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

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在java消费者中添加消费者参数

// 是否自动提交 offset，实际上不用设置此参数，默认为true
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

手动提交offset的方法有两种：分别是commitSync（同步提交）和commitAsync（异步提交）

相同点：都会将本次提交的一批数据最高的偏移量提交

不同点：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

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

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在java消费者中添加消费者参数

同步提交存在重试机制，因此更加可靠，但是由于阻塞提交效率较低（吞吐量低）

// 是否自动提交 offset
properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false);

//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
 	// consumer.commitAsync();

}

指定offset消费

在命令行中创建消费者指定--from-beginning，表示从头开始消费。

当消费者组首次消费（没有初始偏移量时），根据以下参数进行消费行为

earliest，将偏移量重置为从头开始消费
latest（默认值），自动将偏移量重置为最新偏移量
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

如何在java消费者中指定offset进行消费

// 1 创建一个消费者
KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new
KafkaConsumer<>(properties);

// 订阅主题
ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();
topics.add("first");
kafkaConsumer.subscribe(topics);


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);
}

// 开始消费
while (true) {
    ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
    for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
    	System.out.println(consumerRecord);
    }
}

指定时间开始消费

逻辑上可以通过指定某个时刻的offset来实现

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 tp : assignment) {
    OffsetAndTimestamp offsetAndTimestamp = offsets.get(tp);
    // 根据时间指定开始消费的位置
    if (offsetAndTimestamp != null){
        kafkaConsumer.seek(tp, offsetAndTimestamp.offset());
    }
}