Kafka-消费者-传递保证语义(Delivery guarantee semantic)

Kafka服务端并不会记录消费者的消费位置，而是由消费者自己决定如何保存如何记录其消费的offset。

在Kafka服务端中添加了一个名为“__consumer_offsets”的内部Topic,为了便于描述简称“Offsets Topic”。

Offsets Topic可以用来保存消费者提交的offset,当出现消费者上/下线时会触发Consumer Group进行Rebalance操作，对分区进行重新分配，待Rebalance操作完成后，消费者就可以读取Offsets Topic中记录的offset,并从此offset位置继续消费。

当然，使用Offsets Topic记录消费者的offset只是默认选项，开发人员可以根据业务需求将offset记录在别的存储中。

在消费者消费消息的过程中，提交offset的时机显得非常重要，因为它决定了消费者故障重启后的消费位置。

我们通过将enable.auto.commit选项设置为true可以起到自动提交offset的功能，auto.commit.interval.ms选项则设置了自动提交的时间间隔，这是最简单的提交offset方式。

每次在调用KafkaConsumer.poll方法时都会检测是否需要自动提交，并提交上次poll方法返回的最后一个消息的offset。

为了避免消息丢失，建议poll方法之前要处理完上次poll方法拉取的全部消息。

KafkaConsumer中还提供了两个手动提交offset的方法，分别是commitSync()方法和commitAsync()方法，它们都可以指定提交的offset值，区别在于前者是同步提交，后者是异步提交。提交offset的具体原理和实现稍后分析。

下面来介绍消息的传递保证(Delivery guarantee semantic)的相关内容，传递保证语义有以下三个级别。

• At most once:消息可能会丢，但绝不会重复传递。
• At least once:消息绝不会丢，但可能会重复传递。
• Exactly once:每条消息只会被传递一次。

在实践中很少出现对“At most once”的需求，而在很多场景中，“Exactly once”语义才是我们需要的，所以我们详述这种语义。

当然，如果通过Kafka传递的消息是幂等性的(即一条消息被反复消费多次并不会对计算结果产生影响),使用“At least once”语义也是没有问题的。

“Exactly once”语义由生产者和消费者两部分共同决定：首先，生产者要保证不会产生重复的消息；其次，消费者不能重复拉取相同的消息。

先来讨论生产者部分，当生产者向Kafka发送消息，且正常得到响应的时候，可以确保生产者不会产生重复的消息。

但是，如果生产者发送消息后，遇到网络问题，无法获取响应，生产者就无法判断该消息是否成功提交给了Kafka。

我们知道，当出现异常时，会进行消息重传，这就可能出现“At least one”语义。

为了实现“Exactly once”语义，这里提供两个可选方案：

• 每个分区只有一个生产者写入消息，当出现异常或超时的情况时，生产者就要查询此分区的最后一个消息，用来决定后续操作是消息重传还是继续发送。
• 为每个消息添加一个全局唯一主键，生产者不做其他特殊处理，按照之前分析方式进行重传，由消费者对消息进行去重，实现“Exactly once”语义。

如果业务数据产生消息可以找到合适的字段作为主键，或是有一个全局ID生成器，可以优先考虑选用第二种方案。
接下来讨论消费者部分。消费者处理消息与提交offset的顺序，在很大程度上决定了消息者是哪个语义。

在图中展示了两种提交offset不当导致的消息被重复消费(“At least once”语义)以及丢失消息(“At most once”语义)的情况。

在图1的场景中，消费者拉取完消息后，业务逻辑先对消息进行处理，再提交offset。

这种模式下，如果消费者在处理完了消息之后，提交offset之前出现宕机，待消费者重新上线时，还会处理刚刚未提交的那部分消息(即2～7这部分消息),但这些消息已经被处理过了，这就对应于“At least once”语义。

在图2的场景中，消费者拉取消息后，先提交offset后再处理消息。

在提交offset之后，业务逻辑处理消息之前出现宕机，待消费者重新上线时，就无法读到刚刚已提交而未处理的这部分消息(即5～8这部分消息),这就对应于“At most once”语义。

这里仅仅是一个示例，还有很多原因会导致类似的结果，例如Consumer Group Rebalance等。

为了实现消费者的“Exactly once”语义，在这里提供一种方案，供读者参考：

消费者将关闭自动提交offset的功能且不再手动提交offset,这样就不使用Offsets Topic这个内部Topic记录其offset,而是由消费者自己保存offset。

这里利用事务的原子性来实现“Exactlyonce”语义，我们将offset和消息处理结果放在一个事务中，事务执行成功则认为此消息被消费，否则事务回滚需要重新消费。

当出现消费者宕机重启或Rebalance操作时，消费者可以从关系型数据库中找到对应的offset,然后调用KafkaConsumer.seek()方法手动设置消费位置，从此offset处开始继续消费。

到目前为止，消费者并不知道Consumer Group什么时候会发生Rebalance操作，哪个分区分配给了哪个消费者消费。我们可以通过向KafkaConsumer添加ConsumerRebalanceListener接口来解决这个问题。

ConsumerRebalanceListener有两个回调方法。

• onPartitionsRevoked方法：调用时机是Consumer停止拉取数据之后、Rebalance开始之前，我们可以在此方法中实现手动提交offset,这就避免了Rebalance导致的重复消费的情况。
• onPartitionsAssigned方法：调用时机是Rebalance完成之后、Consumer开始拉取数据之前，我们可以在此方法中调整或自定义offset的值。

通过ConsumerRebalanceListener接口和seek方法，我们就可以实现从关系型数据库获取offset并手动设置的功能了。

这个方案还有其他的变体，例如，使用assign方法为消费者手动分配TopicPartition,将提供事务保证的存储换成HDFS或其他No-SQL数据库，但是基本原理还是不变的。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-803240.html

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