Kafka学习---4、消费者（分区消费、分区平衡策略、offset、漏消费和重复消费）

1、消费者

1.1 Kafka消费方式

1、pull（拉）模式：consumer采用从broker中主动拉取数据。
2、push（推）模式：Kafka没有采用这种方式。因为broker决定消息发生速率，很难适应所有消费者的消费速率。例如推送的速度是50M/s，Consumer1、Consumer2就来不及处理消息。

pull模式不足之处是如果Kafka没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直返回空数据。

1.2 Kafka消费者工作流程

1.2.1 消费者总体工作流程

1.2.2 消费者组原理

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，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。

1、消费者组初始化流程
（1）coordinator：辅助实现消费者组的初始化和分区的分配
coordinator节点选择=groupid的hashcode值%50（_consumer_offsets的分区数量）
例如：groupid的hashcode值=1,1%50=1，那么_consumer_offsets主题的1号分区，在哪个broker上，就选择这个节点的coordinator作为这个消费者组的老大。消费者组下的所有的消费者提交offset的时候就往这个分区去提交offset。

2、消费者组详细消费流程

1.2.3 消费者重要参数

1.3 消费者API

1.3.1 独立消费者案例（订阅主题）

1、需求
创建一个独立的消费者，消费first主题中的数据

注意：在消费者API代码中必须配置消费者组id。命令行启动消费者不填写消费者组id会被自动填写随机的消费者组id。
2、实现步骤
（1）创建包名：com.zhm.consumer
（2）编写代码

package org.zhm.consumer;

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.ArrayList;
import java.util.Properties;

/**
 * @ClassName CustomConsumer
 * @Description TODO
 * @Author Zouhuiming
 * @Date 2023/6/14 9:08
 * @Version 1.0
 */
public class CustomConsumer {
    public static void main(String[] args) {
        //1、创建消费者的配置对象
        Properties properties=new Properties();

        //2、给消费者配置对象添加参数
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop102:9092");

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

        //配置消费者组（组内任意起名） 必须
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"test2");

//        //修改分区分配策略
//        properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG,"org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor");

        //测试：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);


        //3、创建消费者对象
        KafkaConsumer<String,String> kafkaConsumer=new KafkaConsumer<String, String>(properties);

        //注册要消费的主题（可以消费多个主题）
        ArrayList<String> topics=new ArrayList<>();
        topics.add("first");
        kafkaConsumer.subscribe(topics);

        //拉取数据打印
        while (true){
            //设置1s中消费一批数据
            ConsumerRecords<String,String> consumerRecords=kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));

            //打印消费到的数据
            for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
                System.out.println(consumerRecord);
            }
        }

    }
}

3、测试
（1）在IDEA中执行消费者程序

（2）在 IDEA 中执行生产者程序 CustomProducerCallback()在控制台观察生成的数据。

（3）在IDEA控制台观察收到的数据

1.3.2 独立消费者案例（订阅分区）

1、需求：创建一个独立消费者，消费first主题0号分区的数据

2、实现步骤
（1）代码编写

package org.zhm.consumer;

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.TopicPartition;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;

import javax.lang.model.type.ArrayType;
import java.time.Duration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Properties;

/**
 * @ClassName CustomConsumerPartition
 * @Description TODO
 * @Author Zouhuiming
 * @Date 2023/6/14 9:18
 * @Version 1.0
 */
public class CustomConsumerPartition {
    public static void main(String[] args) {
        Properties properties=new Properties();

        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop102:9092");

        properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringDeserializer.class.getName());

        //配置消费者组（必须）
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"test");

        KafkaConsumer<String,String> kafkaConsumer=new KafkaConsumer<String, String>(properties);

        //消费某个主题的某个分区数据
        ArrayList<TopicPartition> topicPartitions=new ArrayList<>();

        topicPartitions.add(new TopicPartition("first",0));

        kafkaConsumer.assign(topicPartitions);

        while (true){
            ConsumerRecords<String,String> consumerRecords=kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));

            for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
                System.out.println(consumerRecord);
            }
        }
    }
}

3、测试
（1）在 IDEA 中执行消费者程序。

（2）在 IDEA 中执行生产者程序 CustomProducerCallback()在控制台观察生成几个 0 号分区的数据。

（3）在 IDEA 控制台，观察接收到的数据，只能消费到 0 号分区数据表示正确。

1.3.3 消费者组案例

1、需求：测试同一个主题的分区数据，只能由一个消费者组中的一个消费

2、案例实操
（1）复制一份基础消费者的代码，在 IDEA 中同时启动，即可启动同一个消费者组中的两个消费者。
（2）启动代码中的生产者发送消息，在 IDEA 控制台即可看到两个消费者在消费不同分区的数据（如果只发生到一个分区，可以在发送时增加延迟代码 Thread.sleep(2);）
（3）重新发送到一个全新的主题中，由于默认创建的主题分区数为 1，可以看到只能有一个消费者消费到数据。

1.4 生产经验——分区的分配以及再平衡

1、一个consumer group中有多个consumer组成，一个topic有多个partition组成，现在的问题是到底是由哪个consumer来消费哪个分区的数据。
2、kafka有四种主流的分区分配策略：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。

1.4.1 Range以及再平衡

1、Range分区策略原理
Range是对每个topic而言的。
首先对同一个topic里面的分区按照序号进行排序，并对消费者按照字母顺序进行排序。
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；消费者排序完之后将会是C0,C1,C2。
通过partition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：如果只是针对一个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多个topic，那么针对每个topic，消费者c0都将会多消费一个分区，topic越多，c0消费者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
2、Range分区分配策略案例
（1）修改主题first为7个分区

 bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --alter --topic first --partitions 7

注意：分区数可以增加，但是不能减少
（2）复制 CustomConsumer 类，创建 CustomConsumer2。这样可以由三个消费者CustomConsumer、CustomConsumer1、CustomConsumer2 组成消费者组，组名都为“test”，同时启动 3 个消费者。
（3）启动 CustomProducer 生产者，发送 500 条消息，随机发送到不同的分区。



3、Range 分区分配再平衡案例
（1）停止掉 0 号消费者，快速重新发送消息观看结果（45s 以内，越快越好）。
1 号消费者：消费到4、5、6号分区数据。
2 号消费者：消费到2、3号分区数据。
0 号消费者的任务会整体被分配到 1 号消费者或者 2 号消费者。

说明：0 号消费者挂掉后，消费者组需要按照超时时间 45s 来判断它是否退出，所以需要等待，时间到了 45s 后，判断它真的退出就会把任务分配给其他 broker 执行。

（2）再次重新发送消息观看结果（45s 以后）。
1 号消费者：消费到 0、1、2、3 号分区数据。
2 号消费者：消费到 4、5、6 号分区数据。
说明：消费者 0 已经被踢出消费者组，所以重新按照 range 方式分配。

1.4.2 RoundRobin以及再平衡

1、RoundRobin 分区策略原理
RoundRobin针对集群中所以Topic而言。
RoundRobin轮询分区策略，是把所有的partition和所有的consumer都列出来，然后按照hashcode进行排序，最后通过轮询算法来分配partition给到各个消费者。

1.4.3 Sticky以及再平衡

粘性分区定义：可以理解为分配的结果带有“粘性的”。即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。

1.5 offset位移

1.5.1 offset的默认维护位置

_consumer_offsets主题里面采用key和value的方式储存数据。key是group.id+topic+分区号，value值就是当前offset的值。每隔一段时间，kafka内部会对这个topic进行compact，也就是每个group.id+topic+分区号就保留最新数据。

1.5.2 自动提交offset

为了使我们能够专注于自己的业务逻辑，Kafka提供了自动提交offset的功能。
自动提交offset的相关参数：

• 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。
  

1.5.3 手动提交offset

虽然自动提交offset十分简单便利，但由于其是基于时间提交的，开发人员难以把握offset提交的时机。因此Kafka还提供了手动提交offset的API。
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）。两者的相同点是，都会将本次提交的一批数据最高的偏移量提交；不同点是，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。

1.5.4 指定offset消费

auto.offset.reset = earliest | latest | none 默认是 latest。
当 Kafka 中没有初始偏移量（消费者组第一次消费）或服务器上不再存在当前偏移量时（例如该数据已被删除），该怎么办？
（1）earliest：自动将偏移量重置为最早的偏移量，–from-beginning。
（2）latest（默认值）：自动将偏移量重置为最新偏移量。
（3）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。
（4）任意指定 offset 位移开始消费

1.5.5 漏消费和重复消费

重复消费：已经消费了数据，但是 offset 没提交。
漏消费：先提交 offset 后消费，有可能会造成数据的漏消费。

1.6 消费者事务

如果想完成Consumer端的精准一次性消费，那么需要Kafka消费端将消费过程和提交offset过程做原子绑定。此时我们需要将Kafka的offset保存到支持事务的自定义介质（比 如MySQL）。

1.7 数据积压（消费者如何提高吞吐量）

1、如果是Kafka消费能力不足，则可以考虑增加Topic的分区数，并且同时提升消费组的消费者数量，消费者数 = 分区数。（两者缺一不可）
2、如果是下游的数据处理不及时：提高每批次拉取的数量。批次拉取数据过少（拉取数据/处理时间 < 生产速度），使处理的数据小于生产的数据，也会造成数据积压。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-564730.html

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