Kafka生产与消费示例

Kafka生产与消费流程

Kafka是一款消息中间件，消息中间件本质就是收消息与发消息，所以这节课我们会从一条消息开始生产出发，去了解生产端的运行流程，然后简单的了解一下broker的存储流程，最后这条消息是如何被消费者消费掉的。其中最核心的有以下内容。

1、Kafka客户端是如何去设计一个非常优秀的生产级的保证高吞吐的一个缓冲机制

2、消费端的原理：每个消费组的群主如何选择，消费组的群组协调器如何选择，分区分配的方法，分布式消费的实现机制，拉取消息的原理，offset提交的原理。

Kafka一条消息发送和消费的流程(非集群)

image.png

简单入门

我们这里使用Kafka内置的客户端API开发kafka应用程序。因为我们是Java程序员，所以这里我们使用Maven，使用较新的版本

  <dependency><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-clients</artifactId><version>3.3.1</version></dependency>

生产者

先创建一个主题，推荐在消息发送时创建对应的主题。当然就算没有创建主题，Kafka也能自动创建。

auto.create.topics.enable

是否允许自动创建主题。如果设为true，那么produce（生产者往主题写消息），consume（消费者从主题读消息）或者fetch metadata（任意客户端向主题发送元数据请求时）一个不存在的主题时，就会自动创建。缺省为true。

num.partitions

每个新建主题的分区个数（分区个数只能增加，不能减少 ）。这个参数默认值是1（最新版本）

必选属性

创建生产者对象时有三个属性必须指定。

bootstrap.servers

该属性指定broker的地址清单，地址的格式为host:port。

清单里不需要包含所有的broker地址，生产者会从给定的broker里查询其他broker的信息。不过最少提供2个broker的信息(用逗号分隔，比如:127.0.0.1:9092,192.168.0.13:9092)，一旦其中一个宕机，生产者仍能连接到集群上。

key.serializer

生产者接口允许使用参数化类型，可以把Java对象作为键和值传broker，但是broker希望收到的消息的键和值都是字节数组，所以，必须提供将对象序列化成字节数组的序列化器。

key.serializer必须设置为实现org.apache.kafka.common.serialization.Serializer的接口类

Kafka的客户端默认提供了ByteArraySerializer,IntegerSerializer,StringSerializer，也可以实现自定义的序列化器。

value.serializer

同 key.serializer。

三种发送方式

我们通过生成者的send方法进行发送。send方法会返回一个包含RecordMetadata的Future对象。RecordMetadata里包含了目标主题，分区信息和消息的偏移量。

发送并忘记

忽略send方法的返回值，不做任何处理。大多数情况下，消息会正常到达，而且生产者会自动重试，但有时会丢失消息。

package com.msb.producer;import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;import java.util.Properties;/*** 类说明：kafak生产者*/
public class HelloKafkaProducer {public static void main(String[] args) {// 设置属性Properties properties = new Properties();// 指定连接的kafka服务器的地址properties.put("bootstrap.servers","127.0.0.1:9092");// 设置String的序列化properties.put("key.serializer", StringSerializer.class);properties.put("value.serializer", StringSerializer.class);// 构建kafka生产者对象KafkaProducer<String,String> producer  = new KafkaProducer<String, String>(properties);try {ProducerRecord<String,String> record;try {// 构建消息record = new ProducerRecord<String,String>("msb", "teacher","lijin");// 发送消息producer.send(record);System.out.println("message is sent.");} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}} finally {// 释放连接producer.close();}}}
同步发送

获得send方法返回的Future对象，在合适的时候调用Future的get方法。参见代码。

package com.msb.producer;import org.apache.kafka.clients.producer.Callback;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.Future;/*** 类说明：发送消息--同步模式*/
public class SynProducer {public static void main(String[] args) {// 设置属性Properties properties = new Properties();// 指定连接的kafka服务器的地址properties.put("bootstrap.servers","127.0.0.1:9092");// 设置String的序列化properties.put("key.serializer", StringSerializer.class);properties.put("value.serializer", StringSerializer.class);// 构建kafka生产者对象KafkaProducer<String,String> producer  = new KafkaProducer<String, String>(properties);try {ProducerRecord<String,String> record;try {// 构建消息record = new ProducerRecord<String,String>("msb", "teacher2333","lijin");// 发送消息Future<RecordMetadata> future =producer.send(record);RecordMetadata recordMetadata = future.get();if(null!=recordMetadata){System.out.println("offset:"+recordMetadata.offset()+","+"partition:"+recordMetadata.partition());}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}} finally {// 释放连接producer.close();}}}
异步发送

实现接口org.apache.kafka.clients.producer.Callback，然后将实现类的实例作为参数传递给send方法。

package com.msb.producer;import org.apache.kafka.clients.producer.Callback;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.Future;/*** 类说明：发送消息--异步模式*/
public class AsynProducer {public static void main(String[] args) {// 设置属性Properties properties = new Properties();// 指定连接的kafka服务器的地址properties.put("bootstrap.servers","127.0.0.1:9092");// 设置String的序列化properties.put("key.serializer", StringSerializer.class);properties.put("value.serializer", StringSerializer.class);// 构建kafka生产者对象KafkaProducer<String,String> producer  = new KafkaProducer<String, String>(properties);try {ProducerRecord<String,String> record;try {// 构建消息record = new ProducerRecord<String,String>("msb", "teacher","lijin");// 发送消息producer.send(record, new Callback() {@Overridepublic void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {if (e == null){// 没有异常，输出信息到控制台System.out.println("offset:"+recordMetadata.offset()+"," +"partition:"+recordMetadata.partition());} else {// 出现异常打印e.printStackTrace();}}});} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}} finally {// 释放连接producer.close();}}}

消费者

消费者的含义，同一般消息中间件中消费者的概念。在高并发的情况下，生产者产生消息的速度是远大于消费者消费的速度，单个消费者很可能会负担不起，此时有必要对消费者进行横向伸缩，于是我们可以使用多个消费者从同一个主题读取消息，对消息进行分流。

必选属性

创建消费者对象时一般有四个属性必须指定。

bootstrap.servers、value.Deserializer key.Deserializer 含义同生产者

可选属性

group.id 并非完全必需，它指定了消费者属于哪一个群组，但是创建不属于任何一个群组的消费者并没有问题。不过绝大部分情况我们都会使用群组消费。

消费者群组

Kafka里消费者从属于消费者群组，一个群组里的消费者订阅的都是同一个主题，每个消费者接收主题一部分分区的消息。

image.png

如上图，主题T有4个分区，群组中只有一个消费者，则该消费者将收到主题T1全部4个分区的消息。

image.png

如上图，在群组中增加一个消费者2，那么每个消费者将分别从两个分区接收消息，上图中就表现为消费者1接收分区1和分区3的消息，消费者2接收分区2和分区4的消息。

image.png

如上图，在群组中有4个消费者，那么每个消费者将分别从1个分区接收消息。

image.png

但是，当我们增加更多的消费者，超过了主题的分区数量，就会有一部分的消费者被闲置，不会接收到任何消息。

往消费者群组里增加消费者是进行横向伸缩能力的主要方式。所以我们有必要为主题设定合适规模的分区，在负载均衡的时候可以加入更多的消费者。但是要记住，一个群组里消费者数量超过了主题的分区数量，多出来的消费者是没有用处的。

序列化

创建生产者对象必须指定序列化器，默认的序列化器并不能满足我们所有的场景。我们完全可以自定义序列化器。只要实现org.apache.kafka.common.serialization.Serializer接口即可。

image.png

自定义序列化

代码见：

image.png

代码中使用到了自定义序列化。

image.png

id的长度4个字节，字符串的长度描述4个字节， 字符串本身的长度nameSize个字节

image.png

自定义序列化容易导致程序的脆弱性。举例，在我们上面的实现里，我们有多种类型的消费者，每个消费者对实体字段都有各自的需求，比如，有的将字段变更为long型，有的会增加字段，这样会出现新旧消息的兼容性问题。特别是在系统升级的时候，经常会出现一部分系统升级，其余系统被迫跟着升级的情况。

解决这个问题，可以考虑使用自带格式描述以及语言无关的序列化框架。比如Protobuf，Kafka官方推荐的Apache Avro

分区

因为在Kafka中一个topic可以有多个partition，所以当一个生产发送消息，这条消息应该发送到哪个partition，这个过程就叫做分区。

当然，我们在新建消息的时候，我们可以指定partition，只要指定partition，那么分区器的策略则失效。

image.png

系统分区器

在我们的代码中可以看到，生产者参数中是可以选择分区器的。

image.png

image.png

DefaultPartitioner 默认分区策略

全路径类名：org.apache.kafka.clients.producer.internals.DefaultPartitioner

  • 如果消息中指定了分区，则使用它
  • 如果未指定分区但存在key，则根据序列化key使用murmur2哈希算法对分区数取模。
  • 如果不存在分区或key，则会使用粘性分区策略

采用默认分区的方式，键的主要用途有两个：

一，用来决定消息被写往主题的哪个分区，拥有相同键的消息将被写往同一个分区。

二，还可以作为消息的附加消息。

RoundRobinPartitioner 分区策略

全路径类名：org.apache.kafka.clients.producer.internals.RoundRobinPartitioner

  • 如果消息中指定了分区，则使用它
  • 将消息平均的分配到每个分区中。

即key为null，那么这个时候一般也会采用RoundRobinPartitioner

UniformStickyPartitioner 纯粹的粘性分区策略

全路径类名：org.apache.kafka.clients.producer.internals.UniformStickyPartitioner

他跟DefaultPartitioner 分区策略的唯一区别就是。

DefaultPartitionerd 如果有key的话,那么它是按照key来决定分区的,这个时候并不会使用粘性分区
UniformStickyPartitioner 是不管你有没有key, 统一都用粘性分区来分配

另外关于粘性分区策略

从客户端最新的版本上来看（3.3.1），有两个序列化器已经进入 弃用阶段。

这个客户端在3.1.0都还不是这样。关于粘性分区策略

image.png

如果感兴趣可以看下这篇文章

https://bbs.huaweicloud.com/blogs/348729?utm_source=oschina&utm_medium=bbs-ex&utm_campaign=other&utm_content=content

自定义分区器

我们完全可以去实现Partitioner接口，去实现有一个自定义的分区器

package com.msb.selfpartition;import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner;
import org.apache.kafka.common.Cluster;
import org.apache.kafka.common.PartitionInfo;
import org.apache.kafka.common.utils.Utils;import java.util.List;
import java.util.Map;/*** 类说明：自定义分区器，以value值进行分区*/
public class SelfPartitioner implements Partitioner {public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes,Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {List<PartitionInfo> partitionInfos = cluster.partitionsForTopic(topic);int num = partitionInfos.size();int parId = Utils.toPositive(Utils.murmur2(valueBytes)) % num;//来自DefaultPartitioner的处理return parId;}public void close() {//do nothing}public void configure(Map<String, ?> configs) {//do nothing}}

image.png

生产缓冲机制

客户端发送消息给kafka服务器的时候、消息会先写入一个内存缓冲中，然后直到多条消息组成了一个Batch，才会一次网络通信把Batch发送过去。主要有以下参数：

buffer.memory

设置生产者内存缓冲区的大小，生产者用它缓冲要发送到服务器的消息。如果数据产生速度大于向broker发送的速度，导致生产者空间不足，producer会阻塞或者抛出异常。缺省33554432 (32M)

buffer.memory: 所有缓存消息的总体大小超过这个数值后，就会触发把消息发往服务器。此时会忽略batch.size和linger.ms的限制。
buffer.memory的默认数值是32 MB，对于单个 Producer 来说，可以保证足够的性能。 需要注意的是，如果您在同一个JVM中启动多个 Producer，那么每个 Producer 都有可能占用 32 MB缓存空间，此时便有可能触发 OOM。

batch.size

当多个消息被发送同一个分区时，生产者会把它们放在同一个批次里。该参数指定了一个批次可以使用的内存大小，按照字节数计算。当批次内存被填满后，批次里的所有消息会被发送出去。但是生产者不一定都会等到批次被填满才发送，半满甚至只包含一个消息的批次也有可能被发送（linger.ms控制）。缺省16384(16k) ，如果一条消息超过了批次的大小，会写不进去。

linger.ms

指定了生产者在发送批次前等待更多消息加入批次的时间。它和batch.size以先到者为先。也就是说，一旦我们获得消息的数量够batch.size的数量了，他将会立即发送而不顾这项设置，然而如果我们获得消息字节数比batch.size设置要小的多，我们需要“linger”特定的时间以获取更多的消息。这个设置默认为0，即没有延迟。设定linger.ms=5，例如，将会减少请求数目，但是同时会增加5ms的延迟，但也会提升消息的吞吐量。

为何要设计缓冲机制

1、减少IO的开销（单个 ->批次）但是这种情况基本上也只是linger.ms配置>0的情况下才会有，因为默认inger.ms=0的，所以基本上有消息进来了就发送了，跟单条发送是差不多！！

2、减少Kafka中Java客户端的GC。

比如缓冲池大小是32MB。然后把32MB划分为N多个内存块，比如说一个内存块是16KB（batch.size），这样的话这个缓冲池里就会有很多的内存块。

你需要创建一个新的Batch，就从缓冲池里取一个16KB的内存块就可以了，然后这个Batch就不断的写入消息

下次别人再要构建一个Batch的时候，再次使用缓冲池里的内存块就好了。这样就可以利用有限的内存，对他不停的反复重复的利用。因为如果你的Batch使用完了以后是把内存块还回到缓冲池中去，那么就不涉及到垃圾回收了。

image.png

消费者偏移量提交

一般情况下，我们调用poll方法的时候，broker返回的是生产者写入Kafka同时kafka的消费者提交偏移量，这样可以确保消费者消息消费不丢失也不重复，所以一般情况下Kafka提供的原生的消费者是安全的，但是事情会这么完美吗？

自动提交

最简单的提交方式是让消费者自动提交偏移量。 如果enable.auto.commit被设为 true，消费者会自动把从poll()方法接收到的最大偏移量提交上去。提交时间间隔由auto.commit.interval.ms控制，默认值是5s。

自动提交是在轮询里进行的，消费者每次在进行轮询时会检査是否该提交偏移量了，如果是，那么就会提交从上一次轮询返回的偏移量。

不过,在使用这种简便的方式之前,需要知道它将会带来怎样的结果。

假设我们仍然使用默认的5s提交时间间隔, 在最近一次提交之后的3s发生了再均衡，再均衡之后,消费者从最后一次提交的偏移量位置开始读取消息。这个时候偏移量已经落后了3s，所以在这3s内到达的消息会被重复处理。可以通过修改提交时间间隔来更频繁地提交偏移量, 减小可能出现重复消息的时间窗, 不过这种情况是无法完全避免的。

在使用自动提交时,每次调用轮询方法都会把上一次调用返回的最大偏移量提交上去,它并不知道具体哪些消息已经被处理了,所以在再次调用之前最好确保所有当前调用返回的消息都已经处理完毕(enable.auto.comnit被设为 true时，在调用 close()方法之前也会进行自动提交)。一般情况下不会有什么问题,不过在处理异常或提前退出轮询时要格外小心。

消费者的配置参数

auto.offset.reset

earliest
当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消费
latest
当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，消费新产生的该分区下的数据

只要group.Id不变，不管auto.offset.reset 设置成什么值，都从上一次的消费结束的地方开始消费。

多线程安全问题

当多个线程访问某个类时，这个类始终都能表现出正确的行为，那么就称这个类是线程安全的。

对于线程安全，还可以进一步定义：

当多个线程访问某个类时，不管运行时环境采用何种调度方式或者这些线程将如何交替进行，并且在主调代码中不需要任何额外的同步或协同，这个类都能表现出正确的行为，那么就称这个类是线程安全的。

生产者

KafkaProducer的实现是线程安全的。

KafkaProducer就是一个不可变类。线程安全的，可以在多个线程中共享单个KafkaProducer实例

所有字段用private final修饰，且不提供任何修改方法，这种方式可以确保多线程安全。

image.png

如何节约资源的多线程使用KafkaProducer实例

package com.msb.concurrent;import com.msb.selfserial.User;
import org.apache.kafka.clients.producer.Callback;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;/*** 类说明：多线程下使用生产者*/
public class KafkaConProducer {//发送消息的个数private static final int MSG_SIZE = 1000;//负责发送消息的线程池private static ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors());private static CountDownLatch countDownLatch  = new CountDownLatch(MSG_SIZE);private static User makeUser(int id){User user = new User(id);String userName = "msb_"+id;user.setName(userName);return user;}/*发送消息的任务*/private static class ProduceWorker implements Runnable{private ProducerRecord<String,String> record;private KafkaProducer<String,String> producer;public ProduceWorker(ProducerRecord<String, String> record, KafkaProducer<String, String> producer) {this.record = record;this.producer = producer;}public void run() {final String id = Thread.currentThread().getId() +"-"+System.identityHashCode(producer);try {producer.send(record, new Callback() {public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {if(null!=exception){exception.printStackTrace();}if(null!=metadata){System.out.println(id+"|" +String.format("偏移量：%s,分区：%s", metadata.offset(),metadata.partition()));}}});System.out.println(id+":数据["+record+"]已发送。");countDownLatch.countDown();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}}public static void main(String[] args) {// 设置属性Properties properties = new Properties();// 指定连接的kafka服务器的地址properties.put("bootstrap.servers","127.0.0.1:9092");// 设置String的序列化properties.put("key.serializer", StringSerializer.class);properties.put("value.serializer", StringSerializer.class);// 构建kafka生产者对象KafkaProducer<String,String> producer  = new KafkaProducer<String, String>(properties);try {for(int i=0;i<MSG_SIZE;i++){User user = makeUser(i);ProducerRecord<String,String> record = new ProducerRecord<String,String>("concurrent-test",null,System.currentTimeMillis(), user.getId()+"", user.toString());executorService.submit(new ProduceWorker(record,producer));}countDownLatch.await();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();} finally {producer.close();executorService.shutdown();}}}

消费者

KafkaConsumer的实现不是线程安全的

实现消费者多线程最常见的方式： 线程封闭 ——即为每个线程实例化一个 KafkaConsumer对象

package com.msb.concurrent;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.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;/*** 类说明：多线程下正确的使用消费者，需要记住，一个线程一个消费者*/
public class KafkaConConsumer {public static final int CONCURRENT_PARTITIONS_COUNT = 2;private static ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(CONCURRENT_PARTITIONS_COUNT);private static class ConsumerWorker implements Runnable{private KafkaConsumer<String,String> consumer;public ConsumerWorker(Map<String, Object> config, String topic) {Properties properties = new Properties();properties.putAll(config);this.consumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);consumer.subscribe(Collections.singletonList(topic));}public void run() {final String ThreadName = Thread.currentThread().getName();try {while(true){ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));for(ConsumerRecord<String, String> record:records){System.out.println(ThreadName+"|"+String.format("主题：%s，分区：%d，偏移量：%d，" +"key：%s，value：%s",record.topic(),record.partition(),record.offset(),record.key(),record.value()));//do our work}}} finally {consumer.close();}}}public static void main(String[] args) {/*消费配置的实例*/Map<String,Object> properties = new HashMap<String, Object>();properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"127.0.0.1:9092");properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringDeserializer.class);properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringDeserializer.class);properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"c_test");properties.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG,"earliest");for(int i = 0; i<CONCURRENT_PARTITIONS_COUNT; i++){//一个线程一个消费者executorService.submit(new ConsumerWorker(properties, "concurrent-test"));}}}

群组协调

消费者要加入群组时，会向群组协调器发送一个JoinGroup请求，第一个加入群主的消费者成为群主，群主会获得群组的成员列表，并负责给每一个消费者分配分区。分配完毕后，群主把分配情况发送给群组协调器，协调器再把这些信息发送给所有的消费者，每个消费者只能看到自己的分配信息，只有群主知道群组里所有消费者的分配信息。群组协调的工作会在消费者发生变化(新加入或者掉线)，主题中分区发生了变化（增加）时发生。

image.png

组协调器

组协调器是Kafka服务端自身维护的。

组协调器( GroupCoordinator )可以理解为各个消费者协调器的一个中央处理器, 每个消费者的所有交互都是和组协调器( GroupCoordinator )进行的。

  1. 选举Leader消费者客户端
  2. 处理申请加入组的客户端
  3. 再平衡后同步新的分配方案
  4. 维护与客户端的心跳检测
  5. 管理消费者已消费偏移量,并存储至 __consumer_offset中

kafka上的组协调器( GroupCoordinator )协调器有很多，有多少个 __consumer_offset分区, 那么就有多少个组协调器( GroupCoordinator )

默认情况下, __consumer_offset有50个分区, 每个消费组都会对应其中的一个分区，对应的逻辑为 hash(group.id)%分区数。

消费者协调器

每个客户端（消费者的客户端）都会有一个消费者协调器, 他的主要作用就是向组协调器发起请求做交互, 以及处理回调逻辑

  1. 向组协调器发起入组请求
  2. 向组协调器发起同步组请求(如果是Leader客户端,则还会计算分配策略数据放到入参传入)
  3. 发起离组请求
  4. 保持跟组协调器的心跳线程
  5. 向组协调器发送提交已消费偏移量的请求

消费者加入分组的流程

1、客户端启动的时候, 或者重连的时候会发起JoinGroup的请求来申请加入的组中。

2、当前客户端都已经完成JoinGroup之后, 客户端会收到JoinGroup的回调, 然后客户端会再次向组协调器发起SyncGroup的请求来获取新的分配方案

3、当消费者客户端关机/异常 时, 会触发离组LeaveGroup请求。

当然有主动的消费者协调器发起离组请求，也有组协调器一直会有针对每个客户端的心跳检测, 如果监测失败,则就会将这个客户端踢出Group。

4、客户端加入组内后, 会一直保持一个心跳线程,来保持跟组协调器的一个感知。

并且组协调器会针对每个加入组的客户端做一个心跳监测，如果监测到过期, 则会将其踢出组内并再平衡。

消费者消费的offset的存储

__consumer_offsets topic，并且默认提供了kafka_consumer_groups.sh脚本供用户查看consumer信息。
__consumer_offsets 是 kafka 自行创建的，和普通的 topic 相同。它存在的目的之一就是保存 consumer 提交的位移。

kafka-consumer-groups.bat --bootstrap-server :9092 --group c_test --describe

image.png

那么如何使用 kafka 提供的脚本查询某消费者组的元数据信息呢？

Math.abs(groupID.hashCode()) % numPartitions，

image.png

image.png

image.png

__consumer_offsets 的每条消息格式大致如图所示

可以想象成一个 KV 格式的消息，key 就是一个三元组：group.id+topic+分区号，而 value 就是 offset 的值

分区再均衡

当消费者群组里的消费者发生变化，或者主题里的分区发生了变化，都会导致再均衡现象的发生。从前面的知识中，我们知道，Kafka中，存在着消费者对分区所有权的关系，

这样无论是消费者变化，比如增加了消费者，新消费者会读取原本由其他消费者读取的分区，消费者减少，原本由它负责的分区要由其他消费者来读取，增加了分区，哪个消费者来读取这个新增的分区，这些行为，都会导致分区所有权的变化，这种变化就被称为 再均衡 。

再均衡对Kafka很重要，这是消费者群组带来高可用性和伸缩性的关键所在。不过一般情况下，尽量减少再均衡，因为再均衡期间，消费者是无法读取消息的，会造成整个群组一小段时间的不可用。

消费者通过向称为群组协调器的broker（不同的群组有不同的协调器）发送心跳来维持它和群组的从属关系以及对分区的所有权关系。如果消费者长时间不发送心跳，群组协调器认为它已经死亡，就会触发一次再均衡。

心跳由单独的线程负责，相关的控制参数为max.poll.interval.ms。

消费者提交偏移量导致的问题

当我们调用poll方法的时候，broker返回的是生产者写入Kafka但是还没有被消费者读取过的记录，消费者可以使用Kafka来追踪消息在分区里的位置，我们称之为 偏移量 。消费者更新自己读取到哪个消息的操作，我们称之为 提交 。

消费者是如何提交偏移量的呢？消费者会往一个叫做_consumer_offset的特殊主题发送一个消息，里面会包括每个分区的偏移量。发生了再均衡之后，消费者可能会被分配新的分区，为了能够继续工作，消费者者需要读取每个分区最后一次提交的偏移量，然后从指定的地方，继续做处理。

分区再均衡的例子：

某软件公司，有一个项目，有两块的工作，有两个码农，一个小王、一个小李，一个负责一块（分区消费），干得好好的。突然一天，小王桌子一拍不干了，老子中了5百万了，不跟你们玩了，立马收拾完电脑就走了。这个时候小李就必须承担两块工作，这个时候就是发生了分区再均衡。

过了几天，你入职，一个萝卜一个坑，你就入坑了，你承担了原来小王的工作。这个时候又会发生了分区再均衡。

1）如果提交的偏移量小于消费者实际处理的最后一个消息的偏移量，处于两个偏移量之间的消息会被重复处理，

2）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

image.png

再均衡监听器实战

我们创建一个分区数是3的主题rebalance

kafka-topics.bat --bootstrap-server localhost:9092  --create --topic rebalance --replication-factor 1 --partitions 3

image.png

在为消费者分配新分区或移除旧分区时,可以通过消费者API执行一些应用程序代码，在调用 subscribe()方法时传进去一个 ConsumerRebalancelistener实例就可以了。

ConsumerRebalancelistener有两个需要实现的方法。

  1. public void
    onPartitionsRevoked( 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，下一个接管分区的消费者就知道该从哪里开始读取了

  1. public void
    onPartitionsAssigned( Collection< TopicPartition> partitions)方法会在重新分配分区之后和消费者开始读取消息之前被调用。

具体使用，我们先创建一个3分区的主题，然后实验一下，

在再均衡开始之前会触发onPartitionsRevoked方法

在再均衡开始之后会触发onPartitionsAssigned方法

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文章目录 前言一、抓取1、抓取指令2、在使用抓取的屏幕前&#xff0c;需要像使用属性一样定义一下,_GrabTexture这个名字是Unity定义好的 前言 Unity中Shader的屏幕抓取 GrabPass 一、抓取 1、抓取指令 屏幕的抓取需要使用一个Pass GrabPass{} GrabPass{“NAME”} 2、在使用…
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2023年财务顾问行业研究报告

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第一章 行业概况 1.1 定义及分类 财务顾问&#xff08;Financial Advisor&#xff0c;FA&#xff09;也被称为融资顾问&#xff0c;主要为创业公司提供投资和融资的专业服务。他们在创业者和投资者之间扮演着至关重要的中介角色&#xff0c;为双方搭建桥梁&#xff0c;确保投…
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手写Spring：第12章-基于JDK、Cglib实现AOP切面

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文章目录 一、目标&#xff1a;基于JDK、Cglib实现AOP切面二、设计&#xff1a;基于JDK、Cglib实现AOP切面三、实现&#xff1a;基于JDK、Cglib实现AOP切面3.0 引入依赖3.1 工程结构3.2 AOP切点表达式和使用以及基于JDK和CGLIB的动态代理类图3.3 切点表达式3.3.1 类匹配接口3.3…
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【数据结构初阶】二、 线性表里的顺序表

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相关代码gitee自取&#xff1a; C语言学习日记: 加油努力 (gitee.com) 接上期&#xff1a; 【数据结构初阶】一. 复杂度讲解_高高的胖子的博客-CSDN博客 1 . 线性表 线性表&#xff08;linear list&#xff09;是n个具有相同特性的数据元素的有限序列。 线性表是一种在实…
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[Linux]动静态库

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[Linux]动静态库 文章目录 [Linux]动静态库见一见库存在库的原因编写库模拟编写静态库模拟使用静态库模拟编写动态库模拟使用静态库 库的加载原理静态库的加载原理动态库的加载原理 库在可执行程序中的编址策略静态库在可执行程序中的编址策略动态库在可执行程序中的编址策略 见…
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TinTin Web3 动态精选：以太坊基金会推出 EELS、Arbitrum Stylus 上线

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TinTin 快讯由 TinTinLand 开发者技术社区打造&#xff0c;旨在为开发者提供最新的 Web3 新闻、市场时讯和技术更新。TinTin 快讯将以周为单位&#xff0c; 汇集当周内的行业热点并以快讯的形式排列成文。掌握一手的技术资讯和市场动态&#xff0c;将有助于 TinTinLand 社区的开…
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YOLO目标检测——红火蚂蚁识别数据集+已标注yolo格式标签下载分享

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实际项目应用&#xff1a;目标检测红火蚂蚁识别数据集在农业、生态学、环境保护、城市管理和学术研究等领域都有着广泛的应用。通过准确识别和定位红火蚂蚁&#xff0c;可以帮助我们更好地了解和管理这一入侵物种&#xff0c;从而减少其对环境和经济的负面影响。数据集说明&…
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