Kafka-消费者-KafkaConsumer分析

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Kafka-消费者-KafkaConsumer分析。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。

与KafkaProducer不同的是,KafkaConsumer不是一个线程安全的类。

为了便于分析,我们认为下面介绍的所有操作都是在同一线程中完成的,所以不需要考虑锁的问题。

这种设计将实现多线程处理消息的逻辑转移到了调用KafkaConsumer的代码中,可以根据业务逻辑使用不同的实现方式。

例如,可以使用“线程封闭”的方式,每个业务线程拥有一个KafkaConsumer对象,这种方式实现简单、快速。

还可以使用两个线程池实现“生产者—消费者”模式,解耦消息消费和消息处理的逻辑。

其中一个线程池中每个线程拥有一个KafkaConsumer对象,负责从Kafka集群拉取消息,然后将消息放入队列中缓存,而另一个线程池中的线程负责从队列中获取消息,执行处理消息的业务逻辑。

下面开始对KafkaConsumer的分析。

KafkaConsumer实现了Consumer接口,Consumer接口中定义了KafkaConsumer对外的API,其核心方法可以分为下面六类。

  • subscribe()方法:订阅指定的Topic,并为消费者自动分配分区。
  • assign()方法:用户手动订阅指定的Topic,并且指定消费的分区。此方法与subscribe()方法互斥。
  • commit*()方法:提交消费者已经消费完成的offset。
  • seek*()方法:指定消费者起始消费的位置。
  • poll()方法:负责从服务端获取消息。
  • pause()、resume()方法:暂停/继续Consumer,暂停后poll方法会返回空。

了解了Consumer接口定义的功能之后,我们下面就来分析KafkaConsumer的具体实现。首先,我们需要了解KafkaConsumer中重要的字段,如图所示。

Kafka-消费者-KafkaConsumer分析,队列,kafka,分布式

  • PRODUCER_CLIENT_ID_SEQUENCE:clientld的生成器,如果没有明确指定client的Id,则使用字段生成一个ID。
  • clientld:Consumer的唯一标示。
  • coordinator:控制着Consumer与服务端GroupCoordinator之间的通信逻辑,可以将其理解成Consumer与服务端GroupCoordinator通信的门面。
  • keyDeserializer和valueDeserializer:key反序列化器和value反序列化器。
  • fetcher:负责从服务端获取消息。
  • interceptors:Consumerlnterceptor集合,ConsumerInterceptor.onConsumer()方法可以在消息通过poll()方法返回给用户之前对其进行拦截或修改;ConsumerInterceptor.onCommit()方法也可以在服务端返回提交offset成功的响应时对其进行拦截或修改。
  • client:负责消费者与Kafka服务端的网络通信。
  • subscriptions:维护了消费者的消费状态。
  • metadata:记录了整个Kafka集群的元信息。
  • currentThread和refcount:分别记录了当前使用KafkaConsumer的线程Id和重入次数,KafkaConsumer的acquire()方法和release()方法实现了一个“轻量级锁”,它并非真正的锁,仅是检测是否有多线程并发操作KafkaConsumer而已。

在后面的分析过程中,我们会逐个分析KafkaConsumer依赖的组件的功能和实现。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-800927.html

到了这里,关于Kafka-消费者-KafkaConsumer分析的文章就介绍完了。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!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Kafka-消费者-KafkaConsumer分析-Rebalance

    在开始介绍Rebalance操作的实现细节之前,我们需要明确在哪几种情况下会触发Rebalance操作: 有新的消费者加入Consumer Group。 有消费者宕机下线。消费者并不一定需要真正下线,例如遇到长时间的GC、网络延迟导致消费者长时间未向GroupCoordinator发送HeartbeatRequest时,GroupCoordina

    2024年01月20日
    浏览(29)
  • Kafka-消费者-KafkaConsumer分析-ConsumerCoordinator

    在前面介绍了Kafka中Rebalance操作的相关方案和原理。 在KafkaConsumer中通过ConsumerCoordinator组件实现与服务端的GroupCoordinator的交互,ConsumerCoordinator继承了AbstractCoordinator抽象类。 下面我们先来介绍AbstractCoordinator的核心字段,如图所示。 - heartbeat:心跳任务的辅助类,其中记录了两

    2024年01月18日
    浏览(25)
  • 多个消费者订阅一个Kafka的Topic(使用KafkaConsumer和KafkaProducer)

    记录 :466 场景 :一个KafkaProducer在一个Topic发布消息,多个消费者KafkaConsumer订阅Kafka的Topic。每个KafkaConsumer指定一个特定的ConsumerGroup,达到一条消息被多个不同的ConsumerGroup消费。 版本 :JDK 1.8,Spring Boot 2.6.3,kafka_2.12-2.8.0,kafka-clients-3.0.0。 Kafka集群安装 :https://blog.csdn.net/zha

    2024年02月16日
    浏览(32)
  • kafka在创建KafkaConsumer消费者时,发生Exception in thread “main“ org.apache.kafka.common.KafkaException: Faile

    原因:可能是序列化和反序列化没正确使用。将以下代码修改正确再次运行。 将以上代码的 StringDeserializer 反序列化,确认无误!!!

    2024年02月13日
    浏览(38)
  • 分布式 - 消息队列Kafka:Kafka消费者和消费者组

    1. Kafka 消费者是什么? 消费者负责订阅Kafka中的主题,并且从订阅的主题上拉取消息。与其他一些消息中间件不同的是:在Kafka的消费理念中还有一层消费组的概念,每个消费者都有一个对应的消费组。当消息发布到主题后,只会被投递给订阅它的每个消费组中的一个消费者

    2024年02月13日
    浏览(33)
  • 分布式 - 消息队列Kafka:Kafka 消费者的消费位移

    01. Kafka 分区位移 对于Kafka中的分区而言,它的每条消息都有唯一的offset,用来表示消息在分区中对应的位置。偏移量从0开始,每个新消息的偏移量比前一个消息的偏移量大1。 每条消息在分区中的位置信息由一个叫位移(Offset)的数据来表征。分区位移总是从 0 开始,假设一

    2024年02月12日
    浏览(35)
  • Kafka:消费者消费失败处理-重试队列

    kafka没有重试机制不支持消息重试,也没有死信队列,因此使用kafka做消息队列时,需要自己实 现消息重试的功能。 实现 创建新的kafka主题作为重试队列: 创建一个topic作为重试topic,用于接收等待重试的消息。 普通topic消费者设置待重试消息的下一个重试topic。 从重试topi

    2024年02月04日
    浏览(25)
  • 分布式 - 消息队列Kafka:Kafka 消费者消息消费与参数配置

    01. 创建消费者 在读取消息之前,需要先创建一个KafkaConsumer对象。创建KafkaConsumer对象与创建KafkaProducer对象非常相似——把想要传给消费者的属性放在Properties对象里。 为简单起见,这里只提供4个必要的属性:bootstrap.servers、key.deserializer 和 value.deserializer。 ① bootstrap.servers 指

    2024年02月12日
    浏览(31)
  • 分布式 - 消息队列Kafka:Kafka 消费者消费位移的提交方式

    最简单的提交方式是让消费者自动提交偏移量,自动提交 offset 的相关参数: enable.auto.commit:是否开启自动提交 offset 功能,默认为 true; auto.commit.interval.ms:自动提交 offset 的时间间隔,默认为5秒; 如果 enable.auto.commit 被设置为true,那么每过5秒,消费者就会自动提交 poll() 返

    2024年02月12日
    浏览(32)
  • 分布式消息队列Kafka(四)- 消费者

    1.Kafka消费方式 2.Kafka消费者工作流程 (1)总体工作流程 (2)消费者组工作流程 3.消费者API (1)单个消费者消费 实现代码 (2)单个消费者指定分区消费 代码实现: (3)消费者组消费 复制上面CustomConsumer三个,同时去订阅统一个主题,消费数据,发现一个分区只能被一个

    2023年04月26日
    浏览(36)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包