kafka的位移-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了kafka的位移。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

概要

本文主要总结kafka的位移是如何管理的，在broker端如何通过命令行查看到位移信息，并从代码层面总结了位移的提交方式。

消费位移

对于 Kafka 中的分区而言，它的每条消息都有唯一offset ，用来表示消息在分区中对应位置；对于消费者来说，它也有 offset 的概念，消费者使用 offse 来表示消费到分区中某个消息所在的位置。可通过命令行在查看到一个群组，在topic中两者当前的位置
bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server node1:9092 --describe --group kafka-boot

[root@node1 kafka_2.13-3.2.1]# bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server node1:9092 --describe  --group kafka-boot

Consumer group 'kafka-boot' has no active members.

GROUP           TOPIC            PARTITION  CURRENT-OFFSET  LOG-END-OFFSET  LAG             CONSUMER-ID     HOST            CLIENT-ID
kafka-boot      test-error-topic 0          26              26              0               -               -               -
kafka-boot      normal-test      0          23              24              1               -               -               -

这里对offse 做些区分对于消息在分区中的位置 CURRENT-OFFSET称为“偏移量” 或消息位移;对于消费者消费到的位置，LOG-END-OFFSET称为“位移，有时候也会更明确地称之为“消费位移“。

生产者位移跟消费者位移的关系可以用下图来说明：
kafka的位移,kafka,主题位移,提交位移的方式

总结几个需要注意的点：

分区副本有两种类型
领导者副本：生产者跟消费者的请求都只会经过领导者副本；
跟随者副本：首领之外的副本，不处理客户端请求，从领导者副本那里通过拉取的方式同步消息
消费位移存储在Zookeeper或Kafka中，新消费者客户端，偏移量存储咋Kafka内部主题 __consumer_offsets
消费者提交的位移是当前消费消息位移的下一个位置，即：lastConsumeedOffset+1

__consumer_offsets主题

Consumer需要向Kafka记录自己的位移数据，这个汇报过程称为提交位移(Committing Offsets)。

老版本 Consumer 的位移是提交到 ZooKeeper 中保存的。当 Consumer 重启后，它能自动从 ZooKeeper 中读取位移数据，从而在上次消费截止的地方继续消费。这种设计使得Kafka Broker 不需要保存位移数据，减少了 Broker 端需要持有的状态空间，因而有利于实现高伸缩性。

但是，ZooKeeper 其实并不适用于这种高频的写操作，Kafka 社区自 0.8.2.x 版本开始推出了全新的位移管理
机制，将 Consumer 的位移数据作为一条条普通的 Kafka 消息，提交到 __consumer_offsets 中。可以这么说，
__consumer_offsets 的主要作用是保存 Kafka 消费者的位移信息。这种方式能够满足高频的写操作。

两个相关参数：
offsets.topic.num.partitions : 设置 __consumer_offsets主题的分区数，默认是50个分区
offsets.topic.replication.factor ：设置__consumer_offsets主题的副本数，默认是3（下载安装的包中此值可能为1 ）

当Kafka 集群中的第一个 Consumer 程序启动时，Kafka 会自动创建位移主题

一共有50个分区，那么消费者将位移提交到了哪个分区呢？

通过如下公式可以选出consumer消费的offset要提交到__consumer_offsets的哪个分区，这个分区leader对应的broker
就是这个consumer group的coordinator
公式：Math.abs(groupID.hashCode()) % numPartitions

Kafka 1.0.2及以后提供了kafka_consumer_groups.sh脚本供用户查看consumer信息

1. 创建一个topic，分区数设置为1，副本数设置为1

[root@node1 kafka_2.13-3.2.1]# bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server node1:9092 --create --topic test-offset --partitions 1 --replication-factor 1
Created topic test-offset.

[root@node1 kafka_2.13-3.2.1]# bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server node1:9092 --describe --topic test-offset
Topic: test-offset      TopicId: in6gxQ5OQS6x9R8V3oJ7AQ PartitionCount: 1       ReplicationFactor: 1    Configs: segment.bytes=1073741824
        Topic: test-offset      Partition: 0    Leader: 0       Replicas: 0     Isr: 0

2. 向主题test-offset中发送消息

[root@node1 kafka_2.13-3.2.1]# bin/kafka-console-producer.sh --broker-list node1:9092 --topic test-offset
>hello

3. 创建一个消费组，并从头开始消费

[root@node1 kafka_2.13-3.2.1]# bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server node1:9092  --from-beginning --consumer-property group.id=testOffsetGroup   --topic test-offset
hello

4. 用代码根据上面的公式计算消费组testOffsetGroup提交位移的分区数

@Test
void getCommitOffsetPartitionTest() {
    String groupId = "testOffsetGroup";
    // 运行结果为16
    System.out.println(Math.abs(groupId.hashCode() % 50));
}

将kafka配置文件consumer.properties中设置exclude.internal.topics=false，并重启服务
6. 查看主题__consumer_offsets第16分区上的信息，可以看到消费组testOffsetGroup提交的位移确实保存在了16分区上


[root@node1 kafka_2.13-3.2.1]# bin/kafka-console-consumer.sh --topic __consumer_offsets --partition 16 --bootstrap-server node1:9092 --formatter "kafka.coordinator.group.GroupMetadataManager\$OffsetsMessageFormatter" --from-beginning
[testOffsetGroup,test-offset,0]::OffsetAndMetadata(offset=1, leaderEpoch=Optional.empty, metadata=, commitTimestamp=1691896116191, expireTimestamp=None)
[testOffsetGroup,test-offset,0]::OffsetAndMetadata(offset=1, leaderEpoch=Optional.empty, metadata=, commitTimestamp=1691896121189, expireTimestamp=None)
[testOffsetGroup,test-offset,0]::OffsetAndMetadata(offset=1, leaderEpoch=Optional.empty, metadata=, commitTimestamp=1691896126188, expireTimestamp=None)
[testOffsetGroup,test-offset,0]::OffsetAndMetadata(offset=1, leaderEpoch=Optional.empty, metadata=, commitTimestamp=1691896131188, expireTimestamp=None)
[testOffsetGroup,test-offset,0]::OffsetAndMetadata(offset=1, leaderEpoch=Optional.empty, metadata=, commitTimestamp=1691896133573, expireTimestamp=None)
[testOffsetGroup,test-offset,0]::OffsetAndMetadata(offset=1, leaderEpoch=Optional.empty, metadata=, commitTimestamp=1691896162124, expireTimestamp=None)
[testOffsetGroup,test-offset,0]::OffsetAndMetadata(offset=1, leaderEpoch=Optional.empty, metadata=, commitTimestamp=1691896167124, expireTimestamp=None)
[testOffsetGroup,test-offset,0]::OffsetAndMetadata(offset=1, leaderEpoch=Optional.empty, metadata=, commitTimestamp=1691896172123, expireTimestamp=None)
[testOffsetGroup,test-offset,0]::OffsetAndMetadata(offset=1, leaderEpoch=Optional.empty, metadata=, commitTimestamp=1691896177124, expireTimestamp=None)
[testOffsetGroup,test-offset,0]::OffsetAndMetadata(offset=1, leaderEpoch=Optional.empty, metadata=, commitTimestamp=1691896178781, expireTimestamp=None)

从上面也可看出__consumer_offsets topic的每一日志项的格式都是：
[Group, Topic, Partition]::[OffsetMetadata[Offset, Metadata], CommitTime, ExpirationTime]

客户端提交消费位移是使用OffsetCommitRequest 请求实现的，其结构如下
kafka的位移,kafka,主题位移,提交位移的方式

__consumer_offsets这个主题中的消息格式为KV对，key为[Group, Topic, Partition]，value可以简单理解为记录了偏移量；这样的记录方式，使得broker端不需要关系group下有多少个消费者，新增消费者或者减少消费者发生重平衡时，都能准确地定位到对应地分区应该从哪个位置开始消费。

位移提交

鉴于位移提交甚至是位移管理对 Consumer 端的巨大影响，Kafka，特别是KafkaConsumer API，提供了多种提交位移的方法。从用户的角度来说，位移提交分为自动提交和手动提交；从 Consumer 端的角度来说，位移提交分为同步提交和异步提交。

自动提交

自动提交，就是指 Kafka Consumer 在后台默默地为你提交位移
两个重要的参数

enable.auto.commit设置是否自动提交位移，默认是true
auto.commit.interval.ms：设置自动提交为true时，该参数生效，标识多久提交一次位移，默认5s,

public static void main(String[] args) {
      Map<String, Object> configs = new HashMap<>();
      configs.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "node1:9092");
      configs.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
      configs.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, UserDeserializer.class);
      configs.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "consumer1");
      configs.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");
      configs.put(ConsumerConfig.CLIENT_ID_CONFIG, "con1");
      // 设置偏移量自动提交。自动提交是默认值。这里做示例。
      configs.put("enable.auto.commit", "true");
      // 偏移量自动提交的时间间隔
      configs.put("auto.commit.interval.ms", "2000");
      KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String,String>(configs);
      consumer.subscribe(Collections.singleton("tp_demo_01"));

      while (true) {
          ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
          for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
              System.out.println(record.topic()
                      + "\t" + record.partition()
                      + "\t" + record.offset()
                      + "\t" + record.key()
                      + "\t" + record.value());
          }
      }
 }

设置了 enable.auto.commit 为 true，Kafka 会保证在开始调用 poll 方法时，提交上次 poll 返回的所有消息。从顺序上来说，poll 方法的逻辑是先提交上一批消息的位移，再处理下一批消息，因此它能保证不出现消费丢失的情况。但是会出现消息重复消费。

在默认情况下，Consumer 每 5 秒自动提交一次位移。现在，我们假设提交位移之后的 3秒发生了 Rebalance 操作。在 Rebalance 之后，所有 Consumer 从上一次提交的位移处继续消费，但该位移已经是 3 秒前的位移数据了，故在Rebalance 发生前 3 秒消费的所有数据都要重新再消费一次。虽然你能够通过减少 auto.commit.interval.ms 的值来提高提交频率，但这么做只能缩小重复消费的时间窗口，不可能完全消除它。这是自动提交机制的一个缺陷。

手动同步提交

开启手动提交位移的方法就是设置enable.auto.commit 为 false。但是，仅仅设置它为 false 还不够，因为你只是告诉
Kafka Consumer 不要自动提交位移而已，你还需要调用相应的 API 手动提交位移。

public static void main(String[] args) {
    Map<String, Object> configs = new HashMap<>();
    configs.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "node1:9092");
    configs.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);

    configs.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, UserDeserializer.class);
    configs.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "consumer1");
    configs.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");
    configs.put(ConsumerConfig.CLIENT_ID_CONFIG, "con1");

   configs.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "false");
    KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String,String>(configs);
    consumer.subscribe(Collections.singleton("tp_demo_01"));
    while (true) {
        ConsumerRecords<String, String> records =
                consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
        process(records); // 处理消息
        try {
            consumer.commitSync();
        } catch (CommitFailedException e) {
           handle(e); // 处理提交失败异常
        }
    }
}

调用 commitSync() 时，Consumer 程序会处于阻塞状态，直到远端的 Broker 返回提交结果，这个状态才会结束，这样就会影响TPS。

鉴于此问题，还有另外一个提交方式

手动异步提交

public static void main(String[] args) {
   Map<String, Object> configs = new HashMap<>();
   configs.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "node1:9092");
   configs.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);

   configs.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, UserDeserializer.class);
   configs.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "consumer1");
   configs.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");
   configs.put(ConsumerConfig.CLIENT_ID_CONFIG, "con1");
   configs.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "false");
   KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String,String>(configs);
   while (true) {
       ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
       process(records); // 处理消息
       consumer.commitAsync((offsets, exception) -> {
           if (exception != null) {
               handle(exception);
           }
       });
   }
}

commitAsync 是否能够替代 commitSync 呢？答案是不能。commitAsync 的问题在于，出现问题时它不会自动重试。因为它是异步操作，倘若提交失败后自动重试，那么它重试时提交的位移值可能早已经“过期”或不是最新值了。因此，异步提交的重试其实没有意义，所以 commitAsync 是不会重试的。

是手动提交，需要将 commitSync 和 commitAsync 组合使用才能到达最理想的效果，原因有两个：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-651841.html

利用 commitSync 的自动重试来规避那些瞬时错误，比如网络的瞬时抖动，Broker 端 GC 等。这些问题都是短暂的，自动重试通常都会成功。
不希望程序总处于阻塞状态，影响 TPS。

public static void main(String[] args) {
   Map<String, Object> configs = new HashMap<>();
   configs.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "node1:9092");
   configs.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);

   configs.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, UserDeserializer.class);
   configs.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "consumer1");
   configs.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");
   configs.put(ConsumerConfig.CLIENT_ID_CONFIG, "con1");
   configs.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "false");
   KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String,
           String>(configs);
   consumer.subscribe(Collections.singleton("tp_demo_01"));
   try {
       while (true) {
           ConsumerRecords<String, String> records =
                   consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
           consumer.commitAsync();
           process(records); // 处理消息
           consumer.commitAsync(); // 异步提交
       }
   } catch (Exception e) {
       handle(e); // 处理异常
   } finally {
       try {
           consumer.commitSync();// 最后一次提交使用同步阻塞式提交
       } finally {
           consumer.close();
       }

   }
}