kafka查询offset&生产者offset计算&消费offset计算
1、简介
kafka的介绍：略…(有兴趣的同学可自行Google，这与本文无关 ^ _ ^)
2、需求背景
对kafka做监控，需要获取到kafka接收到消息的offset和被消费者消费掉消息的offset，编写接口将数值交给prometheus，直接观察判断kafka的消费性能如何。(如何自定义prometheus的监控指标后续再更新，本章只讲如何获得kafka的offset)
3、前期准备
我们需要在自己的机器上装一个zookeeper和kafka，并测试kafka可用(具体怎么装，请自行搜索)
4、获取kafka生产者的offset以及消费者的offset
kafka是有两个offset的，在kafka结构图中，生产者生产消息到kafka后，kafka会记录一次生产者消息的offset，消费者消费掉消息后，kafka会记录一次消费者消费消息的offset，这两个offset是分开的,过程如下图：（大概意思是这样的）
值得注意的是生产者和消费者的差值就是积压的消息量。(生产者的offset一定是大于等于消费者offset的)
我们再来回顾一下kafka的命令行，如图：
我们执行kafka提供的命令后可以看到，图中的数据，LOG-END-OFFSET就是当前生产者的offset，CURRENT-OFFSET就是当前已提交的commit offset，也就是消费者的offset，而LAG就是消息积压量。
接下来我们用代码演示一遍(准备小demo，展示演示效果)
项目结构如下：
代码献上：(每个步骤基本都有注释，有问题的可以私信我)
maven依赖：
<!--kafka依赖-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
<artifactId>spring-kafka</artifactId>
<version>2.9.0</version>
</dependency>
配置文件：
server:
port: 9494
kafka:
address: localhost:9092
group: kclog
代码：
import org.apache.kafka.clients.admin.AdminClient;
import org.apache.kafka.clients.admin.KafkaAdminClient;
import org.apache.kafka.clients.consumer.Consumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaConsumerFactory;
import javax.annotation.PostConstruct;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
/**
* @author Java Devin
* @date 2023/1/8 14:01
*/
@Configuration
public class KafkaConfig {
@Value("${kafka.address}")
private String address;
@Value("${kafka.group}")
private String group;
private Map<String, Object> producerProp = new HashMap<>();
private Map<String, Object> consumerProp = new HashMap<>();
@PostConstruct
private void initProp() {
// 生产者配置
producerProp.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, address);
producerProp.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
producerProp.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
// 消费者配置
consumerProp.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, address);
consumerProp.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,group);
consumerProp.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
consumerProp.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
}
/**
* 返回kafka客户端
* @return
*/
@Bean
public AdminClient getAdminClient() {
return KafkaAdminClient.create(producerProp);
}
/**
* 返回一个消费者
* @return
*/
@Bean
public Consumer<String, String> getConsumer() {
DefaultKafkaConsumerFactory<String, String> kafkaConsumerFactory = new DefaultKafkaConsumerFactory<>(consumerProp);
return kafkaConsumerFactory.createConsumer();
}
}
import com.javadevin.config.KafkaConfig;
import com.javadevin.util.KafkaUtil;
import org.apache.commons.logging.Log;
import org.apache.commons.logging.LogFactory;
import org.apache.kafka.clients.admin.AdminClient;
import org.apache.kafka.clients.consumer.Consumer;
import org.apache.kafka.common.KafkaFuture;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
/**
* 查看 kafka offset 的接口
* @author Java Devin
* @date 2023/1/8 14:13
*/
@RestController
public class KafkaOffsetDemo {
private static final Log log = LogFactory.getLog(KafkaOffsetDemo.class);
@Autowired
private KafkaConfig kafkaConfig;
@Autowired
private KafkaUtil kafkaUtil;
@GetMapping("/kafkaOffset")
public Map<String, Long> testKafkaOffset(){
// 获取kafka客户端
AdminClient adminClient = kafkaConfig.getAdminClient();
// 获取消费者
Consumer<String, String> consumer = kafkaConfig.getConsumer();
//获取所有topic名称
KafkaFuture<Set<String>> topics = adminClient.listTopics().names();
Set<String> names = null;
try {
names = topics.get();
} catch (Exception e) {
log.error("kafka topic query error", e);
}
//写入kafka的消息总量
Long endOffset = 0L;
//从kafka消费的消息总量
Long commitOffset = 0L;
// 将每一个topic中的数据累加起来
for (String name : names) {
endOffset += kafkaUtil.getTopicEndOffset(consumer, name);
commitOffset += kafkaUtil.getTopicCommitOffset(consumer, name);
}
Map<String, Long> map = new HashMap<>(2);
map.put("endOffset", endOffset);
map.put("commitOffset", commitOffset);
return map;
}
}
import org.apache.kafka.clients.consumer.Consumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.OffsetAndMetadata;
import org.apache.kafka.common.PartitionInfo;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
/**
* kafka 工具类
* @author Java Devin
* @date 2023/1/8 14:16
*/
@Component
public class KafkaUtil {
/**
* 获取单个topic的消费量
* @param consumer
* @param topic
* @return
*/
public Long getTopicCommitOffset(Consumer<String, String> consumer, String topic){
Long commitOffset = 0L;
// 这一步是因为 kafka架构的特殊性 在每一个topic中都存在partition 根据每个项目的不同 会配置或不配置partition
// 消息会分散的存储在partition中 所以我们计算时应该计算所有partition的offset的和
List<PartitionInfo> partitionInfos = consumer.partitionsFor(topic);
for (PartitionInfo partitionInfo : partitionInfos) {
TopicPartition topicPartition = new TopicPartition(partitionInfo.topic(), partitionInfo.partition());
OffsetAndMetadata committed = consumer.committed(topicPartition);
if (committed != null){
commitOffset += committed.offset();
}
}
return commitOffset;
}
/**
* 获取单个topic接收量
* @param consumer
* @param topic
* @return
*/
public Long getTopicEndOffset(Consumer<String, String> consumer, String topic){
Long endOffset = 0L;
// 这一步是因为 kafka架构的特殊性 在每一个topic中都存在partition 根据每个项目的不同 会配置或不配置partition
// 消息会分散的存储在partition中 所以我们计算时应该计算所有partition的offset的和
List<PartitionInfo> partitionInfos = consumer.partitionsFor(topic);
List<TopicPartition> partitions = new ArrayList<>();
for (PartitionInfo partitionInfo : partitionInfos) {
TopicPartition topicPartition = new TopicPartition(partitionInfo.topic(), partitionInfo.partition());
partitions.add(topicPartition);
}
Collection<Long> values = consumer.endOffsets(partitions).values();
for (Long value : values) {
endOffset += value;
}
return endOffset;
}
}
运行结果展示：
5、代码测试
我们先来查询一下offset：
首先使用命令创建一个生产者:
向kafka发送5条消息，然后再查询一下：
现在可以看到接收到消息已经为6，而消费掉的消息还是1，计算一下得出积压了5条消息未消费
现在来开启消费者，再次查询：
现在可以根据数据判断出kafka内的消息已经消费完了，再用命令查询一下
命令查询后，结果是一样的，值得注意的是，我在电脑上配置的kafka只有一个topic，且只会给一个partition中塞数据，创建多个topic或多个partition然后测试的任务就交给大家伙了，我就不一一演示了。
6、总结
其实kafka的offset计算并不难，难点在于很多api如果不去研究官方文档或者请教朋友，就无从得知，并且在计算时topic和partition概念很难一次性消化，但有时间就可以去研究一下，研究明白了会发现其实挺好玩的。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-425153.html
鸡汤送上：每个生命都有裂缝，如此才会有光线射进来。
最后说明，创作不易，若转载请标明出处或原文链接！！！文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-425153.html
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