Kafka消费者-从Kafka读取数据

时间：2021-11-14 10:02:55

（1）Customer和Customer Group

（1）两种常用的消息模型

队列模型（queuing）和发布-订阅模型（publish-subscribe）。

队列的处理方式是一组消费者从服务器读取消息，一条消息只由其中的一个消费者来处理。

发布-订阅模型中，消息被广播给所有的消费者，接收到消息的消费者都可以处理此消息。

（2）Kafka的消费者和消费者组

Kafka为这两种模型提供了单一的消费者抽象模型： 消费者组 （consumer group）。 消费者用一个消费者组名标记自己。 一个发布在Topic上消息被分发给此消费者组中的一个消费者。 假如所有的消费者都在一个组中，那么这就变成了队列模型。 假如所有的消费者都在不同的组中，那么就完全变成了发布-订阅模型。 一个消费者组中消费者订阅同一个Topic，每个消费者接受Topic的一部分分区的消息，从而实现对消费者的横向扩展，对消息进行分流。

注意：当单个消费者无法跟上数据生成的速度，就可以增加更多的消费者分担负载，每个消费者只处理部分partition的消息，从而实现单个应用程序的横向伸缩。但是不要让消费者的数量多于partition的数量，此时多余的消费者会空闲。此外，Kafka还允许多个应用程序从同一个Topic读取所有的消息，此时只要保证每个应用程序有自己的消费者组即可。

消费者组的概念就是：当有多个应用程序都需要从Kafka获取消息时，让每个app对应一个消费者组，从而使每个应用程序都能获取一个或多个Topic的全部消息；在每个消费者组中，往消费者组中添加消费者来伸缩读取能力和处理能力，消费者组中的每个消费者只处理每个Topic的一部分的消息，每个消费者对应一个线程。

Kafka消费者-从Kafka读取数据

（3）线程安全

在同一个群组中，无法让一个线程运行多个消费者，也无法让多线线程安全地共享一个消费者。按照规则，一个消费者使用一个线程，如果要在同一个消费者组中运行多个消费者，需要让每个消费者运行在自己的线程中。最好把消费者的逻辑封装在自己的对象中，然后使用java的ExecutorService启动多个线程，使每个消费者运行在自己的线程上,可参考https://www.confluent.io/blog

（2）Partition Rebalance分区再均衡

（1）消费者组中新添加消费者读取到原本是其他消费者读取的消息

（2）消费者关闭或崩溃之后离开群组，原本由他读取的partition将由群组里其他消费者读取

（3）当向一个Topic添加新的partition，会发生partition在消费者中的重新分配

以上三种现象会使partition的所有权在消费者之间转移，这样的行为叫作再均衡。

再均衡的优点：

给消费者组带来了高可用性和伸缩性

再均衡的缺点：

（1）再均衡期间消费者无法读取消息，整个群组有一小段时间不可用

（2）partition被重新分配给一个消费者时，消费者当前的读取状态会丢失，有可能还需要去刷新缓存，在它重新恢复状态之前会拖慢应用程序。

因此需要进行安全的再均衡和避免不必要的再均衡。

（3）创建Kafka消费者、订阅主题、轮询

Properties props = new Properties();

      props.put("bootstrap", "broker1:9092,broker2:9092");

      props.put("group.id", "CountryCounter");

      props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

      props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

      //1.创建消费者

      KafkaConsuner<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);

      //2.订阅Topic

      //创建一个只包含单个元素的列表，Topic的名字叫作customerCountries

      consumer.subscribe(Collections.singletonList("customerCountries"));

      //支持正则表达式，订阅所有与test相关的Topic

      //consumer.subscribe("test.*");

      //3.轮询

      //消息轮询是消费者的核心API，通过一个简单的轮询向服务器请求数据，一旦消费者订阅了Topic，轮询就会处理所欲的细节，包括群组协调、partition再均衡、发送心跳

      //以及获取数据，开发者只要处理从partition返回的数据即可。

      try {

          while (true) {//消费者是一个长期运行的程序，通过持续轮询向Kafka请求数据。在其他线程中调用consumer.wakeup()可以退出循环

              //在100ms内等待Kafka的broker返回数据.超市参数指定poll在多久之后可以返回，不管有没有可用的数据都要返回

              ConsumerRecord<String, String> records = consumer.poll(100);

              for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {

                  log.debug(record.topic() + record.partition() + record.offset() + record.key() + record.value());

                  //统计各个地区的客户数量，即模拟对消息的处理

                  int updatedCount = 1;

                  updatedCount += custCountryMap.getOrDefault(record.value(), 0) + 1;

                  custCountryMap.put(record.value(), updatedCount);

                  //真实场景中，结果一般会被保存到数据存储系统中

                  JSONObject json = new JSONObject(custCountryMap);

                  System.out.println(json.toString(4));

              }

          }

      } finally {

        //退出应用程序前使用close方法关闭消费者，网络连接和socket也会随之关闭，并立即触发一次再均衡

          consumer.close();

      }

（4）消费者的配置

1：fetch.min.bytes，指定消费者从broker获取消息的最小字节数，即等到有足够的数据时才把它返回给消费者

2：fetch.max.wait.ms，等待broker返回数据的最大时间，默认是500ms。fetch.min.bytes和fetch.max.wait.ms哪个条件先得到满足，就按照哪种方式返回数据

3：max.partition.fetch.bytes，指定broker从每个partition中返回给消费者的最大字节数，默认1MB

4：session.timeout.ms，指定消费者被认定死亡之前可以与服务器断开连接的时间，默认是3s

5：auto.offset.reset，消费者在读取一个没有偏移量或者偏移量无效的情况下（因为消费者长时间失效，包含偏移量的记录已经过时并被删除）该作何处理。默认是latest（消费者从最新的记录开始读取数据）。另一个值是             　      earliest（消费者从起始位置读取partition的记录）

6：enable.auto.commit，指定消费者是否自动提交偏移量，默认为true

7：partition.assignment.strategy，指定partition如何分配给消费者，默认是Range。Range：把Topic的若干个连续的partition分配给消费者。RoundRobin：把Topic的所有partition逐个分配给消费者

8：max.poll.records，单次调用poll方法能够返回的消息数量

（5）提交和偏移量

1、消费者为什么要提交偏移量

当消费者崩溃或者有新的消费者加入，那么就会触发再均衡（rebalance），完成再均衡后，每个消费者可能会分配到新的分区，而不是之前处理那个，为了能够继续之前的工作，消费者需要读取每个partition最后一次提交的偏移量，然后从偏移量指定的地方继续处理。

2、提交偏移量可能带来的问题

case1：如果提交的偏移量小于客户端处理的最后一个消息的偏移量，那么处于两个偏移量之间的消息就会被重复处理。

Kafka消费者-从Kafka读取数据

case2：如果提交的偏移量大于客户端处理的最后一个消息的偏移量，那么处于两个偏移量之间的消息将会丢失。

Kafka消费者-从Kafka读取数据

3、提交偏移量的方式

（1）自动提交 Automatic Commit

enable.auto.commit设置成true（默认为true），那么每过5s，消费者自动把从poll()方法接收到的最大的偏移量提交。提交的时间间隔由auto.commit.interval.ms控制，默认是5s

自动提交的优点是方便，但是可能会重复处理消息

（2）提交当前偏移量 Commit Current Offset

将enable.auto.commit设置成false，让应用程序决定何时提交偏移量。commitSync()提交由poll()方法返回的最新偏移量，所以在处理完所有消息后要确保调用commitSync，否则会有消息丢失的风险。commitSync在提交成功或碰到无法恢复的错误之前，会一直重试。如果发生了再均衡，从最近一批消息到发生再均衡之间的所有消息都会被重复处理。

不足：broker在对提交请求作出回应之前，应用程序会一直阻塞，会限制应用程序的吞吐量

while (true) {

    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);

    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {

        System.out.println("topic = %s, partition = %s, offset = %d,

        customer = %s, country = %s\n", record.topic(),

        record.partition(), record.offset(), record.key(),

        record.value());

     }

    try {

        consumer.commitSync();//处理完当前批次的消息，在轮询更多的消息之前，调用commitSync方法提交当前批次最新的消息

    } catch (CommitFailedException e) {

        log.error("commit failed", e);//只要没有发生不可恢复的错误，commitSync方法会一直尝试直至提交成功。如果提交失败，我们也只能把异常记录到错误日志里

    }

}

（3）异步提交

异步提交的commitAsync，只管发送提交请求，无需等待broker响应。commitAsync提交之后不进行重试，假设要提交偏移量2000，这时候发生短暂的通信问题，服务器接收不到提交请求，因此也就不会作出响应。与此同时，我们处理了另外一批消息，并成功提交了偏移量3000,。如果commitAsync重新尝试提交2000，那么它有可能在3000之后提交成功，这个时候如果发生再均衡，就会出现重复消息。

while (true) {

    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);

    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {

        System.out.println("topic = %s, partition = %s, offset = %d,

        customer = %s, country = %s\n", record.topic(),

        record.partition(), record.offset(), record.key(),

        record.value());

     }

     consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback() {//在broker作出响应后执行回调函数，回调经常被用于记录提交错误或生成度量指标

　　  　　public void onComplete(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets, Exception e) {

　　　　　　if (e != null) {

　　　　　　　　log.error("Commit Failed for offsets {}", offsets, e);

　　　　　　}

　　　　　}});

}

（4）同步和异步组合提交

一般情况下，针对偶尔出现的提交失败，不进行重试不会有太大的问题，因为如果提交失败是因为临时问题导致的，那么后续的提交总会有成功的。但是如果在关闭消费者或再均衡前的最后一次提交，就要确保提交成功。

因此，在消费者关闭之前一般会组合使用commitAsync和commitSync提交偏移量。

try {

　　while (true) {

   　　 ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);

   　　 for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {

   　　     System.out.println("topic = %s, partition = %s, offset = %d,

     　　   customer = %s, country = %s\n", record.topic(),

     　　   record.partition(), record.offset(), record.key(),

      　　  record.value());

     　　}

       consumer.commitAsync();//如果一切正常，我们使用commitAsync来提交，这样速度更快，而且即使这次提交失败，下次提交很可能会成功

} catch (CommitFailedException e) {

    log.error("commit failed", e);

} finally {

    try {

　　　　consumer.commitSync();//关闭消费者前，使用commitSync，直到提交成成功或者发生无法恢复的错误

　　 } finally {

　　　　consumer.close();

　　 }

}

（5）提交特定的偏移量

消费者API允许调用commitSync()和commitAsync()方法时传入希望提交的partition和offset的map，即提交特定的偏移量。

private Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> currentOffsets = new HashMap<>();//用于跟踪偏移量的map

int count = 0;

while (true) {

    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);

    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {

        System.out.println("topic = %s, partition = %s, offset = %d,

        customer = %s, country = %s\n", record.topic(),

        record.partition(), record.offset(), record.key(),

        record.value());//模拟对消息的处理
        //在读取每条消息后，使用期望处理的下一个消息的偏移量更新map里的偏移量。下一次就从这里开始读取消息

        currentOffsets.put(new TopicPartition(record.topic(), record.partition()), new OffsetAndMetadata(record.offset() + 1, “no matadata”));

        if (count++ % 1000 == 0) {//每处理1000条消息就提交一次偏移量，在实际应用中，可以根据时间或者消息的内容进行提交
consumer.commitAsync(currentOffsets, null);

        }
    }

}

（6）再均衡监听器

在为消费者分配新的partition或者移除旧的partition时，可以通过消费者API执行一些应用程序代码，在使用subscribe()方法时传入一个ConsumerRebalanceListener实例。

ConsumerRebalanceListener需要实现的两个方法

1：public void onPartitionRevoked(Collection<TopicPartition> partitions)方法会在再均衡开始之前和消费者停止读取消息之后被调用。如果在这里提交偏移量，下一个接管partition的消费者就知道该从哪里开始读取了。

2：public void onPartitionAssigned(Collection<TopicPartition> partitions)方法会在重新分配partition之后和消费者开始读取消息之前被调用。

下面的例子演示如何在失去partition的所有权之前通过onPartitionRevoked()方法来提交偏移量。

private Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> currentOffsets = new HashMap<>();//用于跟踪偏移量的map

      private class HandleRebalance implements ConsumerRebalanceListener {

        @Override

        public void onPartitionsAssigned(Collection<TopicPartition> partitions) {

        }

        @Override

        public void onPartitionsRevoked(Collection<TopicPartition> partitions) {

        //如果发生再均衡，要在即将失去partition所有权时提交偏移量。

        //注意：（1）提交的是最近处理过的偏移量，而不是批次中还在处理的最后一个偏移量。因为partition有可能在我们还在处理消息时被撤回。

        //(2)我们要提交所有分区的偏移量，而不只是即将市区所有权的分区的偏移量。因为提交的偏移量是已经处理过的，所以不会有什么问题。

        //(3)调用commitSync方法，确保在再均衡发生之前提交偏移量

            consumer.commitSync(currentOffsets);

        }

      }

      try{

          consumer.subscribe(topics, new HandleRebalance());

          while (true) {

              ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);

              for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {

                  System.out.println("topic = %s, partition = %s, offset = %d,

                  customer = %s, country = %s\n", record.topic(),

                  record.partition(), record.offset(), record.key(),

                  record.value());//模拟对消息的处理

                  //在读取每条消息后，使用期望处理的下一个消息的偏移量更新map里的偏移量。下一次就从这里开始读取消息

                  currentOffsets.put(new TopicPartition(record.topic(), record.partition()), new OffsetAndMetadata(record.offset() + 1, “no matadata”));

              }

              consumer.commitAsync(currentOffsets, null);

      } catch(WakeupException e) {

          //忽略异常，正在关闭消费者

      } catch (Exception e) {

          log.error("unexpected error", e);

      } finally {

          try{

              consumer.commitSync(currentOffsets);

          } finally {

              consumer.close();

          }

      }

参考：《Kafka权威指南》

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