kafka的消费者

内容大纲

深入学习kafka数据消费大致流程

创建并使用消费者

kafka消费者常用配置

1.重要概念

消费者和消费组

消费者负责订阅 Kafka 中的主题（Topic），并且从订阅的主题上拉取消息。

与其他一些消息中间件不同的是：在 Kafka 中还有一层消费组（Consumer Group）的概念，每个消费者都有一个对应的消费组。

同一个分区内的消息只能被同一个消费组中的一个消费者消费

消费者和消费组的简单使用

对消息中间件而言，一般有两种消息投递模式：点对点（P2P，Point-to-Point）模式和发布/订阅（Pub/Sub）模式。Kafka 也支持两种消息投递模式：

• 如果所有的消费者都在同一个消费组，消息会被均衡地投递给每一个消费者，即每条消息只会被一个消费者处理，点对点模式。
• 如果所有的消费者都在于不同的消费组，消息都会被广播给所有消费者，即每条消息会被所有的消费者处理，发布/订阅模式。

消费者在进行消费前需要指定其所属消费组的名称，这个可以通过消费者客户端参数 group.id 来配置，默认值为空字符串。

2. 消息接收

一个正常的消费逻辑需要具备以下几个步骤：

1. 配置消费者客户端参数及创建相应的消费者实例。
2. 订阅主题。
3. 拉取消息并消费。
4. 提交消费位移。
5. 关闭消费者实例。

2.1 重要参数

2.2 订阅主题和分区

一个消费者可以订阅一个或多个主题，消费者消费订阅方式大致有3类：

如果没有订阅，那么订阅状态为 NONE。这三种状态是互斥的，在一个消费者中只能使用其中的一种

• subscibe接收主题列表 （订阅状态：AUTO_TOPICS）

  //同时订阅了topic1和topic2
  consumer.subscribe(Arrays.asList(topic1,topic2));
  

  需要注意的是，以下方式是订阅了两次不同的主题，以最后一次为准

  consumer.subscribe(Arrays.asList(topic1));
  consumer.subscribe(Arrays.asList(topic2));  //最终只订阅了topic2
  

• subscibe接收正则表达式（订阅状态：AUTO_PATTERN）

  consumer.subscribe(Pattern.compile("topic-.*"));
  

• assign指定分区（订阅状态：USER_ASSIGNED）

  //订阅指定的Topic的指定分区
  consumer.assign(Arrays.asList(new TopicPartition("topic1", 0)));
  

2.3 位移提交

当消息从broker返回消费者时，broker并不跟踪消息是否被接收到；Kafka让消费者自身来管理消费的位移，并向消费者提供更新位移的接口，称为位移提交（commit）。

正常情况下，消费者会发送分区的commit到Kafka，Kafka进行记录。消费者启动或重启后都可通过位移提交知道从哪里继续消费。commit默认消费客户端是自动提交的，通常会设置为手动提交。

切记：消费者offset指的是消费者要消费的下一条消息的位移，而不是当前消费到哪里了。

消费者偏移量并不复杂，具体是记录消费者针对某个主题的消费进度的键值对：

• 键：Group id + 主题 + 分区号
• 值：offset值

kafka 0.9 之前，consumer默认将offset保存在zookeeper中，后续版本将offset的消费记录在一个topic中：_consumer_offset，默认有50个分区，每个分区默认1个副本，如下图：

这个主题除了放消费者消费偏移量之外还会存放其他类型消息，保存消费者组的注册消息和删除Group过期位移消息，而删除其实就是根据键来保留最近的消息。

（1）重复消费和消息丢失

当消费者宕机或者新消费者加入时，Kafka会进行重平衡，这会导致消费者负责之前并不属于它的分区。重平衡完成后，消费者会重新获取分区的位移，会出现以下两种情况。

1. 假如一个消费者在重平衡前后都负责某个分区，如果提交位移比之前实际处理的消息位移要小，那么会导致消息重复消费

2. 假如在重平衡前某个消费者拉取分区消息，在进行消息处理前提交了位移，但还没完成处理宕机了，然后Kafka进行重平衡，新的消费者负责此分区并读取提交位移，此时会“丢失”消息

   

   提交位移的方式会对应用有比较大的影响

（2）自动提交

这种方式消费者管理位移。由参数enable.auto.commit设置为true/false来控制，消费者会在poll方法调用后每隔5秒（由auto.commit.interval.ms指定）提交一次位移。

假如，某个消费者poll消息后，应用正在处理消息，在3秒后Kafka进行了重平衡，那么由于没有更新位移导致这部分消息会重复消费。

（3）手动同步提交和手动异步提交

手动提交需设置auto.commit.offset为false，通过调用commitSync()来主动提交位移，该方法会提交poll返回的最后位移。为了避免消息丢失，我们应当在完成业务逻辑后才提交位移，自动提交是间隔时间提交，不关注业务是否成功。而如果在处理消息时发生了重平衡，那么只有当前poll的消息会重复消费。

手动同步提交有一个缺点，那就是当发起提交调用时应用会阻塞。

为避免阻塞，可使用异步提交方式：commitAsync。异步提交也有个缺点，那就是如果服务器返回提交失败，异步提交不会进行重试，如果同时存在多个异步提交，进行重试可能会导致位移覆盖。

自动提交和手动提交的实战：

//通过设置true/false  进行开启和关闭自动提交
properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,false);

关闭后，如果不设置手动提交，每次重启或者启动消费者，都会从以往记录的最大offset开始重复消费

//手动同步提交方式
consumer.commitSync();
//手动异步提交方式
consumer.commitAsync();
//手动异步提交-完成后能获知结果
consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback() {@Overridepublic void onComplete(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets, Exception exception) {System.out.println("当前offset:"+record.offset());}
});

2.4 指定位移提交

kafka消费者可以通过提交指定的位移进行消费。从指定的位置开始消费

指定位移方法：

//指定topic partition 和offset
consumer.seek(newTopicPartition(topic,partition),offset);

其中，由于消费者固定未指定消费分区，均是由消费者组分配，指定的主题和分区和消费者分配到的分区可能不一致，因此可通过assignment方法获取分区

//获取消费者的topic和partition集合
Set<TopicPartition> topicPartitionSet = consumer.assignment();
while(topicPartitionSet == null && topicPartitionSet.size() ==0){//一般需要先poll才能获取到集合consumer.poll(Duration.ofMillis(5000));topicPartitionSet = consumer.assignment();
}System.out.println("主题和分区："+topicPartitionSet);
for(TopicPartition topicPartition : topicPartitionSet){//指定分区消费consumer.seek(topicPartition,2);
}

2.5 再均衡监听器

再均衡（Rebalance）：在Kafka中，当有新消费者加入或者订阅的topic数发生变化时，会触发Rebalance机制，Rebalance顾名思义就是重新均衡消费者消费，在同一个消费者组当中，分区的所有权从一个消费者转移到另外一个消费者。再均衡期间，消费者是无法拉取消息的。

前面说过，再均衡期间可能会触发消息重复消费或者消息丢失，kafka提供了再均衡监听器，帮助处理这种情况：

ConsumerRebalanceListener接口提供两个方法

//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读取了。
public void onPartitionsRevoked(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。
public void onPartitionsAssigned(Collection<TopicPartition> partitions);

实例代码：

Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> currentOffsets = new HashMap<>();
//订阅主题  collection    订阅的时候，实现匿名接口，再均衡监听器
consumer.subscribe(Collections.singleton(TOPIC),new ConsumerRebalanceListener(){@Overridepublic void onPartitionsRevoked(Collection<TopicPartition> partitions) {System.out.println("再均衡之前提交偏移量");consumer.commitSync(currentOffsets);}@Overridepublic void onPartitionsAssigned(Collection<TopicPartition> partitions) {System.out.println("再均衡后开始重新消费了");}
});while(true){ConsumerRecords<String,String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(5000));for(ConsumerRecord<String,String> record:records){//记录当前消费情况，当发生再均衡时，触发监听器提交消费情况，下一个消费者就能知道从哪儿开始消费currentOffsets.put(new TopicPartition(record.topic(), record.partition()), new OffsetAndMetadata(record.offset() + 1, "no metadata"));consumer.commitAsync(currentOffsets,null);}
}

2.6 消费者拦截器

生产者有拦截器，对应的，消费者也有拦截器。

同样的，需kafka提供接口用于实现：ConsumerInterceptor

共有四个方法：

//消息消费前拦截
public ConsumerRecords<String, String> onConsume(ConsumerRecords<String, String> records);//提交位移前拦截
public void onCommit(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets);//关闭消费者拦截
public void close();//配置生效前拦截
public void configure(Map<String, ?> configs);

使用拦截器也很简单，配置里加入拦截器即可：

properties.put(ConsumerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG,MyConsumerInterceptor.class.getName());

示例：

public class MyConsumerInterceptor implements ConsumerInterceptor<String,String> {@Overridepublic ConsumerRecords<String, String> onConsume(ConsumerRecords<String, String> records) {System.out.println("消费消息之前被拦截");return records;}@Overridepublic void onCommit(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets) {System.out.println("提交消费位移之前被拦截");}@Overridepublic void close() {}@Overridepublic void configure(Map<String, ?> configs) {Set<String> set = configs.keySet();set.forEach((e)-> System.out.println(e));}
}public class MyConsumer {private static final String BROKERLIST = "172.23.7.12:9092";private static final String TOPIC = "mytopic";private static final String GROUPID = "group.demo";public static void main(String[] args) {Properties properties = new Properties();properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,BROKERLIST);properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,GROUPID);//添加监听器properties.put(ConsumerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG,MyConsumerInterceptor.class.getName());KafkaConsumer<String,String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);consumer.subscribe(Collections.singleton(TOPIC));while(true){ConsumerRecords<String,String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(5000));for(ConsumerRecord<String,String> record:records){System.out.println(record.topic()+" ---> "+record.value());}}}
}