Kafka - 3.x offset位移不完全指北-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Kafka - 3.x offset位移不完全指北。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。

offset的默认维护位置

由于consumer在消费过程中可能会出现断电宕机等故障，consumer恢复后，需要从故障前的位置的继续消费，所以consumer需要实时记录自己消费到了哪个offset，以便故障恢复后继续消费。

Kafka 0.9版本之前，consumer默认将offset保存在Zookeeper中，从0.9版本开始，consumer默认将offset保存在Kafka一个内置的topic中，该topic为__consumer_offsets。

在__consumer_offsets主题里面采用key+value的方式存储数据。

key是groupId+topic+分区号
value是当前offset的值。

每个一段时间，kafka内部就会对这个topic进行compact（压实），即每个groupId+topic+分区号就保留最新的数据。
Kafka - 3.x offset位移不完全指北,kafka,offset

消费__consumer_offsets 案例

__consumer_offsets 为kafka中的topic，那就可以通过消费者进行消费
在配置文件config/consumer.properties中添加配置exclude.internal.topics=false,默认就是true，表示不能消费系统主题。我们为了查看系统主题数据，需要将参数修改为false。
在命令行创建一个新的topic

[root@localhost bin]# ./kafka-topics.sh --bootstrap-server 192.168.126.171:9092 --create --topic testArtisan --partitions 2
Created topic testArtisan.

启动生产者向主题testArtisan 中生产数据
启动消费者消费主题testArtisan 中的数据

Kafka - 3.x offset位移不完全指北,kafka,offset
注意：指定消费者组的名称，能够更好的观察数据存储位置（key—>groupId+toipc+分区号）。

启动消费者消费主题__consumer_offsets

[root@localhost bin]# ./kafka-console-consumer.sh --topic __consumer_offsets --bootstrap-server  192.168.126.171:9092 --consumer.config ../config/consumer.properties  --formatter "kafka.coordinator.group.GroupMetadataManager\$OffsetsMessageFormatter" --from-beginning

Kafka - 3.x offset位移不完全指北,kafka,offset

自动提交offset

Kafka的自动提交offset机制是一种用于管理消费者在消费消息时的偏移量（offset）的方式。这机制的主要特点是自动地将已成功消费的消息的offset提交给Kafka，而不需要消费者显式地去追踪和提交offset。以下是其工作原理的简要概述：

消费者订阅Topic：消费者在启动时订阅一个或多个Kafka Topic，以开始消费消息。
消息消费：消费者从订阅的Topic中拉取消息，并进行处理。一旦成功处理一条消息，消费者会自动记录该消息的offset。
自动提交offset：根据配置，消费者可以定期自动提交成功消费的消息的offset给Kafka集群。这意味着消费者不需要手动追踪每个分区的offset，Kafka会代替其执行这项任务。
配置参数：消费者可以通过配置以下两个参数来控制自动提交offset的方式：
- enable.auto.commit：指定是否启用自动提交offset，默认为true。
- auto.commit.interval.ms：指定自动提交offset的时间间隔，默认为5秒。
注意事项：自动提交offset的机制便捷，但也需要注意以下几点：
- 如果开启自动提交，消费者在处理消息时，offset将在后台自动提交。这可能导致消息在失败时被重新处理，因此消费者需要处理消息处理失败的情况。
- 自动提交的时间间隔需要根据具体需求来配置，以兼顾数据处理的实时性和offset提交的频率。

Kafka - 3.x offset位移不完全指北,kafka,offset

自动提交offset机制简化了消费者代码，降低了维护的复杂性。但在某些情况下，需要注意确保消息处理的幂等性，以防止重复处理已经提交的消息。如果需要更精确的offset控制，或者需要在消息处理失败时执行自定义逻辑，消费者也可以选择禁用自动提交，手动管理offset。

Code

package com.artisan.pc;

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.Arrays;
import java.util.Properties;

/**
 * @author 小工匠
 * @version 1.0
 * @mark: show me the code , change the world
 */
public class CustomConsumer2 {

    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, "192.168.126.171:9092");
        // 配置序列化 必须
        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, "artisan-group");

        // 是否自动提交offset
        properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "true");
        // 提交offset的时间周期，默认5s，
        properties.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "1000");


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

        // 4. 订阅主题
        consumer.subscribe(Arrays.asList("artisan"));

        // 5. 拉取数据打印
        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
            // 6. 遍历并输出消费到的数据
            for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
                System.out.println(consumerRecord);
            }
        }
    }
}

手动提交offset

Kafka允许消费者以两种方式来管理offset，即消费者可以选择自动提交offset或手动提交offset。在手动提交offset的机制中，消费者有更多的控制权和灵活性，可以在确保消息被处理后再提交offset。以下是手动提交offset的简要描述：

Offset的概念：在Kafka中，每个消费者都有一个当前的offset，表示它在分区中已经读取到的位置。Offset是一个标识，用来追踪消费者在每个分区中的读取位置。
手动提交offset：手动提交offset是指消费者自己负责告知Kafka Broker已经成功处理了一批消息，并提交了offset。这样的机制让消费者能够更细粒度地控制offset的提交时机。
何时提交offset：消费者可以在处理消息后手动提交offset，通常在以下情况下提交：
- 在消息成功处理后，即确认消息已被消费。
- 周期性地，以确保即使消费者失败，它不会重新处理相同的消息。
提交offset的方法：Kafka提供了两种主要的手动提交offset的方法：
- commitSync()：这是同步提交offset的方法，消费者会等待直到offset提交成功后才继续处理消息。
- commitAsync()：这是异步提交offset的方法，消费者会提交offset，但不会等待确认。
手动提交的注意事项：
- 手动提交offset需要谨慎，因为如果offset提交不正确，可能会导致消息被重复消费或者丢失。
- 消费者需要确保offset提交的原子性，以避免提交失败的情况。
- 如果消费者处理了消息但在提交offset之前失败，可能需要实施一些恢复机制，以避免数据丢失或重复处理。

手动提交offset的机制使消费者更有控制权，允许它们以适应不同的处理需求。然而，这也增加了一些复杂性，需要谨慎处理offset提交以确保数据的一致性和可靠性。自动提交offset与手动提交offset相比，更容易实施，但可能不适用于需要更细粒度控制的情况。

Kafka - 3.x offset位移不完全指北,kafka,offset

Code 同步提交

由于同步提交offset有失败重试机制，故更加可靠，以下为同步提交offset的示例。

package com.artisan.pc;

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 java.time.Duration;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;

/**
 * @author 小工匠
 * @version 1.0
 * @mark: show me the code , change the world
 */
public class CustomConsumerByHand {

    public static void main(String[] args) {
        // 1. 创建kafka消费者配置类
        Properties properties = new Properties();
        // 2. 添加配置参数
        // 添加连接
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.126.171:9092");
        // 配置序列化 必须
        properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        // 配置消费者组
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
        // 是否自动提交offset
        properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "false");
        // 提交offset的时间周期
        properties.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "1000");

        // 3. 创建kafka消费者
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);

        // 4. 设置消费主题  形参是列表
        consumer.subscribe(Arrays.asList("artisan"));

        // 5. 消费数据
        while (true) {
            // 6. 读取消息
            ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));

            // 7. 输出消息
            for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
                System.out.println(consumerRecord.value());
            }
            // 同步提交offset
            consumer.commitSync();
        }

    }
}

Code 异步提交

虽然同步提交offset更可靠一些，但是由于其会阻塞当前线程，直到提交成功。因此吞吐量会受到很大的影响。因此更多的情况下，会选用异步提交offset的方式。

package com.artisan.pc;

import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;

import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;

/**
 * @author 小工匠
 * @version 1.0
 * @mark: show me the code , change the world
 */
public class CustomConsumerByHandAsync {

    public static void main(String[] args) {
        // 1. 创建kafka消费者配置类
        Properties properties = new Properties();
        // 2. 添加配置参数
        // 添加连接
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.126.171:9092");
        // 配置序列化 必须
        properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        // 配置消费者组
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
        // 是否自动提交offset
        properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "false");
        // 提交offset的时间周期
        properties.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "1000");

        // 3. 创建kafka消费者
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);

        // 4. 设置消费主题  形参是列表
        consumer.subscribe(Arrays.asList("artisan"));

        // 5. 消费数据
        while (true) {
            // 6. 读取消息
            ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));

            // 7. 输出消息
            for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
                System.out.println(consumerRecord.value());
            }
            // 异步提交offset
            consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback() {
                /**
                 * 回调函数输出
                 * @param offsets   offset信息
                 * @param exception 异常
                 */
                @Override
                public void onComplete(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets, Exception exception) {
                    // 如果出现异常打印
                    if (exception != null) {
                        System.err.println("Commit failed for " + offsets);
                    }
                }
            });
        }

    }
}

指定offset 消费（auto.offset.reset = earliest | latest | none |）

auto.offset.reset = earliest | latest | none |

Kafka - 3.x offset位移不完全指北,kafka,offset

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
（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

数据漏消费和重复消费分析

问题：无论是同步提交还是异步提交offset，都有可能会造成数据的漏消费或者重复消费。
漏消费：先提交offset后消费，有可能造成数据的漏消费；
重复消费：而先消费后提交offset，有可能会造成数据的重复消费。

Kafka - 3.x offset位移不完全指北,kafka,offset

思考：怎么才能做到既不漏消费也不重复消费呢？文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-742469.html

到了这里，关于Kafka - 3.x offset位移不完全指北的文章就介绍完了。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！

Kafka - 3.x offset位移不完全指北

offset的默认维护位置

消费__consumer_offsets 案例

自动提交offset

Code

手动提交offset

Code 同步提交

Code 异步提交

指定offset 消费（auto.offset.reset = earliest | latest | none |）

数据漏消费和重复消费分析

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手动提交offset

Code 同步提交

Code 异步提交

指定offset 消费 （auto.offset.reset = earliest | latest | none |）

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