Consumer源码解读
本课程的核心技术点如下：
1、consumer初始化
2、如何选举Consumer Leader
3、Consumer Leader是如何制定分区方案
4、Consumer如何拉取数据
5、Consumer的自动偏移量提交
Consumer初始化
从KafkaConsumer的构造方法出发，我们跟踪到核心实现方法
这个方法的前面代码部分都是一些配置，我们分析源码要抓核心，我把核心代码给摘出来
NetworkClient
Consumer与Broker的核心通讯组件
ConsumerCoordinator
协调器，在Kafka消费中是组消费，协调器在具体进行消费之前要做很多的组织协调工作。
Fetcher
提取器，因为Kafka消费是拉数据的，所以这个Fetcher就是拉取数据的核心类
而在这个核心类中，我们发现有很多很多的参数设置，这些就跟我们平时进行消费的时候配置有关系了，这里我们挑一些核心重点参数来讲一讲
fetch.min.bytes
每次fetch请求时，server应该返回的最小字节数。如果没有足够的数据返回，请求会等待，直到足够的数据才会返回。缺省为1个字节。多消费者下，可以设大这个值，以降低broker的工作负载。
fetch.max.bytes
每次fetch请求时，server应该返回的最大字节数。这个参数决定了可以成功消费到的最大数据。
比如这个参数设置的是50M，那么consumer能成功消费50M以下的数据，但是最终会卡在消费大于10M的数据上无限重试。fetch.max.bytes一定要设置到大于等于最大单条数据的大小才行。
默认是50M
fetch.wait.max.ms
如果没有足够的数据能够满足fetch.min.bytes，则此项配置是指在应答fetch请求之前，server会阻塞的最大时间。缺省为500个毫秒。和上面的fetch.min.bytes结合起来，要么满足数据的大小，要么满足时间，就看哪个条件先满足。
这里说一下参数的默认值如何去找：
max.partition.fetch.bytes
指定了服务器从每个分区里返回给消费者的最大字节数，默认1MB。
假设一个主题有20个分区和5个消费者，那么每个消费者至少要有4MB的可用内存来接收记录，而且一旦有消费者崩溃，这个内存还需更大。注意，这个参数要比服务器的message.max.bytes更大，否则消费者可能无法读取消息。
备注：1、Kafka入门笔记
max.poll.records
控制每次poll方法返回的最大记录数量。
默认是500
如何选举Consumer Leader
回顾之前的内容
那么如何完成以上的逻辑的，我们跟踪代码：
1、消费者协调器与组协调器的通讯
对Broker的响应进行处理
1、消费者协调器发起入组请求
Consumer Leader如何制定分区方案
回顾之前的内容
消费者分区策略
消费者参数
partition.assignment.strategy
分区分配给消费者的策略。默认为Range。允许自定义策略。
Range
把主题的连续分区分配给消费者。（如果分区数量无法被消费者整除、第一个消费者会分到更多分区）
RoundRobin
把主题的分区循环分配给消费者。
StickyAssignor
初始分区和RoundRobin是一样
粘性分区：每一次分配变更相对上一次分配做最少的变动.
目标：
1、分区的分配尽量的均衡
2、每一次重分配的结果尽量与上一次分配结果保持一致
当这两个目标发生冲突时，优先保证第一个目标
比如有3个消费者（C0、C1、C2）、4个topic(T0、T1、T2、T34)，每个topic有2个分区（P1、P2）
C0: T0P0、T1P1、T3P0
C1: T0P1、T2P0、T3P1
C2: T1P0、T2P1
如果C1下线 、如果按照RoundRobin
C0: T0P0、T1P0、T2P0、T3P0
C2: T0P1、T1P1、T2P1、T3P1
对比之前
如果C1下线 、如果按照StickyAssignor
C0: T0P0、T1P1、T2P0、T3P0
C2: T0P1、T1P0、T2P1、T3P1
对比之前
自定义策略
extends 类AbstractPartitionAssignor，然后在消费者端增加参数：
properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG,类.class.getName());
即可。
消费者分区策略源码分析
接着上个章节的代码。
Consumer拉取数据
这里就是拉取数据，核心Fetch类
自动提交偏移量
当然，自动提交auto.commit.interval.ms
默认5s
从源码上也可以看出
maybeAutoCommitOffsetsAsync 最后这个就是poll的时候会自动提交，而且没到auto.commit.interval.ms间隔时间也不会提交，如果没到下次自动提交的时间也不会提交。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-703539.html
这个autoCommitIntervalMs就是auto.commit.interval.ms设置的文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-703539.html
到了这里，关于Kafka中Consumer源码解读的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
