kafka消费者从kafka读取信息

创建消费者对象consumer,可以设置具体的配置信息props

Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers","borker1:9092,broker2:9092");
kafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer(props);

订阅主题，比如订阅主题的名字customerContries

consumer.subscribe(Collections.singletonList("customerContries"));

也可以传入正则表达式,列入查询与test有关的主题
consumer.subscribe(“test.*”)

消息轮询是消费者api的核心，一旦消费者订阅了主题，轮询就会处理所有细节，包括群组协调，分区再均衡，发送心态和获取数据，而开发者只需要用简单的api调用即可

（2）Partition Rebalance分区再均衡
1.消费者组中新添加消费者读取到原本是其他消费者读取的消息
2.消费者关闭或崩溃之后离开群组，原本由他读取的partition将由群组里其他消费者读取
3.当向一个Topic添加新的partition，会发生partition在消费者中的重新分配
以上三种现象会使partition的所有权在消费者之间转移，这样的行为叫作再均衡。
再均衡的优点：
给消费者组带来了高可用性和伸缩性
再均衡的缺点：
1.再均衡期间消费者无法读取消息，整个群组有一小段时间不可用
2.partition被重新分配给一个消费者时，消费者当前的读取状态会丢失，有可能还需要去刷新缓存，在它重新恢复状态之前会拖慢应用程序。
我个人理解：假如A,B两个消费者如果分别读取同一主题的分区A，B，A消费者挂掉后，根据再均衡的原则，B会在消费者A提交最后一次偏移量的位置继续读取分区A.

（3）创建Kafka消费者、订阅主题、轮询（着重看注释）

Properties props = new Properties();  
      props.put("bootstrap", "broker1:9092,broker2:9092");
      props.put("group.id", "CountryCounter");
      props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");  
      props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");  
      //1.创建消费者
      KafkaConsuner consumer = new KafkaConsumer(props);
      
      //2.订阅Topic
      //创建一个只包含单个元素的列表，Topic的名字叫作customerCountries
      consumer.subscribe(Collections.singletonList("customerCountries"));
      //支持正则表达式，订阅所有与test相关的Topic
      //consumer.subscribe("test.*");
      
      //3.轮询
      //消息轮询是消费者的核心API，通过一个简单的轮询向服务器请求数据，一旦消费者订阅了Topic，轮询就会处理所有的细节，包括群组协调、partition再均衡、发送心跳
      //以及获取数据，开发者只要处理从partition返回的数据即可。
      try {
          while (true) {//消费者是一个长期运行的程序，通过持续轮询向Kafka请求数据。在其他线程中调用consumer.wakeup()可以退出循环
              //在100ms内等待Kafka的broker返回数据.超市参数指定poll在多久之后可以返回，不管有没有可用的数据都要返回
              ConsumerRecord records = consumer.poll(100);
              for (ConsumerRecord record : records) {
                  log.debug(record.topic() + record.partition() + record.offset() + record.key() + record.value());
                  //统计各个地区的客户数量，即模拟对消息的处理
                  int updatedCount = 1;
                  updatedCount += custCountryMap.getOrDefault(record.value(), 0) + 1;
                  custCountryMap.put(record.value(), updatedCount);
                  
                  //真实场景中，结果一般会被保存到数据存储系统中
                  JSONObject json = new JSONObject(custCountryMap);
                  System.out.println(json.toString(4));
              }
          }
      } finally {
        //退出应用程序前使用close方法关闭消费者，网络连接和socket也会随之关闭，并立即触发一次再均衡
          consumer.close();
      }

（4）消费者的配置
1：fetch.min.bytes，指定消费者从broker获取消息的最小字节数，即等到有足够的数据时才把它返回给消费者
2：fetch.max.wait.ms，等待broker返回数据的最大时间，默认是500ms。fetch.min.bytes和fetch.max.wait.ms哪个条件先得到满足，就按照哪种方式返回数据
3：max.partition.fetch.bytes，指定broker从每个partition中返回给消费者的最大字节数，默认1MB
4：session.timeout.ms，指定消费者被认定死亡之前可以与服务器断开连接的时间，默认是3s
5：auto.offset.reset，消费者在读取一个没有偏移量或者偏移量无效的情况下（因为消费者长时间失效，包含偏移量的记录已经过时并被删除）该作何处理。默认是latest（消费者从最新的记录开始读取数据）。另一个值是 　 earliest（消费者从起始位置读取partition的记录）
6：enable.auto.commit，指定消费者是否自动提交偏移量，默认为true
7：partition.assignment.strategy，指定partition如何分配给消费者，默认是Range。Range：把Topic的若干个连续的partition分配给消费者。RoundRobin：把Topic的所有partition逐个分配给消费者
8：max.poll.records，单次调用poll方法能够返回的消息数量

（5）提交和偏移量
1、消费者为什么要提交偏移量
当消费者崩溃或者有新的消费者加入，那么就会触发再均衡（rebalance），完成再均衡后，每个消费者可能会分配到新的分区，而不是之前处理那个，为了能够继续之前的工作，消费者需要读取每个partition最后一次提交的偏移量，然后从偏移量指定的地方继续处理。
2、提交偏移量可能带来的问题
case1：如果提交的偏移量小于客户端处理的最后一个消息的偏移量，那么处于两个偏移量之间的消息就会被重复处理。
case2：如果提交的偏移量大于客户端处理的最后一个消息的偏移量，那么处于两个偏移量之间的消息将会丢失。
3、提交偏移量的方式
（1）自动提交 Automatic Commit
enable.auto.commit设置成true（默认为true），那么每过5s，消费者自动把从poll()方法接收到的最大的偏移量提交。提交的时间间隔由auto.commit.interval.ms控制，默认是5s
自动提交的优点是方便，但是可能会重复处理消息
（2）提交当前偏移量 Commit Current Offset
将enable.auto.commit设置成false，让应用程序决定何时提交偏移量。commitSync()提交由poll()方法返回的最新偏移量，所以在处理完所有消息后要确保调用commitSync，否则会有消息丢失的风险**。commitSync在提交成功或碰到无法恢复的错误之前，会一直重试。如果发生了再均衡，从最近一批消息到发生再均衡之间的所有消息都会被重复处理。**
不足：broker在对提交请求作出回应之前，应用程序会一直阻塞，会限制应用程序的吞吐量

while (true) {
    ConsumerRecords records = consumer.poll(100);
    for (ConsumerRecord record : records) {
        System.out.println("topic = %s, partition = %s, offset = %d,         
        customer = %s, country = %s\n", record.topic(),         
        record.partition(), record.offset(), record.key(), 
        record.value());
     }
    try {
        consumer.commitSync();//处理完当前批次的消息，在轮询更多的消息之前，调用commitSync方法提交当前批次最新的消息
    } catch (CommitFailedException e) {
        log.error("commit failed", e);//只要没有发生不可恢复的错误，commitSync方法会一直尝试直至提交成功。如果提交失败，我们也只能把异常记录到错误日志里
    }
}

（3）异步提交
异步提交的commitAsync，只管发送提交请求，无需等待broker响应。commitAsync提交之后不进行重试，假设要提交偏移量2000，这时候发生短暂的通信问题，服务器接收不到提交请求，因此也就不会作出响应。与此同时，我们处理了另外一批消息，并成功提交了偏移量3000,。如果commitAsync重新尝试提交2000，那么它有可能在3000之后提交成功，这个时候如果发生再均衡，就会出现重复消息。

while (true) {
    ConsumerRecords records = consumer.poll(100);
    for (ConsumerRecord record : records) {
        System.out.println("topic = %s, partition = %s, offset = %d,         
        customer = %s, country = %s\n", record.topic(),         
        record.partition(), record.offset(), record.key(), 
        record.value());
     }
     consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback() {//在broker作出响应后执行回调函数，回调经常被用于记录提交错误或生成度量指标
　　  　　public void onComplete(Map offsets, Exception e) {
　　　　　　if (e != null) {
　　　　　　　　log.error("Commit Failed for offsets {}", offsets, e);
　　　　　　}
　　　　　}});
}

（4）同步和异步组合提交
一般情况下，针对偶尔出现的提交失败，不进行重试不会有太大的问题，因为如果提交失败是因为临时问题导致的，那么后续的提交总会有成功的。但是如果在关闭消费者或再均衡前的最后一次提交，就要确保提交成功。

因此，在消费者关闭之前一般会组合使用commitAsync和commitSync提交偏移量。

try {
　　while (true) {
   　　 ConsumerRecords records = consumer.poll(100);
   　　 for (ConsumerRecord record : records) {
   　　     System.out.println("topic = %s, partition = %s, offset = %d,         
     　　   customer = %s, country = %s\n", record.topic(),         
     　　   record.partition(), record.offset(), record.key(), 
      　　  record.value());
     　　}
       consumer.commitAsync();//如果一切正常，我们使用commitAsync来提交，这样速度更快，而且即使这次提交失败，下次提交很可能会成功
} catch (CommitFailedException e) {
    log.error("commit failed", e);
} finally {
    try {
　　　　consumer.commitSync();//关闭消费者前，使用commitSync，直到提交成成功或者发生无法恢复的错误
　　 } finally {
　　　　consumer.close();
　　 }
}

（5）提交特定的偏移量
消费者API允许调用commitSync()和commitAsync()方法时传入希望提交的partition和offset的map，即提交特定的偏移量。

private Map currentOffsets = new HashMap<>();//用于跟踪偏移量的map
int count = 0;
while (true) {
    ConsumerRecords records = consumer.poll(100);
    for (ConsumerRecord record : records) {
        System.out.println("topic = %s, partition = %s, offset = %d,         
        customer = %s, country = %s\n", record.topic(),         
        record.partition(), record.offset(), record.key(), 
        record.value());//模拟对消息的处理
        //在读取每条消息后，使用期望处理的下一个消息的偏移量更新map里的偏移量。下一次就从这里开始读取消息
        currentOffsets.put(new TopicPartition(record.topic(), record.partition()), new OffsetAndMetadata(record.offset() + 1, “no matadata”));
        if (count++ % 1000 == 0) {//每处理1000条消息就提交一次偏移量，在实际应用中，可以根据时间或者消息的内容进行提交
            consumer.commitAsync(currentOffsets, null);
        }
    }

}  

（6）再均衡监听器
在为消费者分配新的partition或者移除旧的partition时，可以通过消费者API执行一些应用程序代码，在使用subscribe()方法时传入一个ConsumerRebalanceListener实例。

ConsumerRebalanceListener需要实现的两个方法

1：public void onPartitionRevoked(Collection partitions)方法会在再均衡开始之前和消费者停止读取消息之后被调用。如果在这里提交偏移量，下一个接管partition的消费者就知道该从哪里开始读取了。

2：public void onPartitionAssigned(Collection partitions)方法会在重新分配partition之后和消费者开始读取消息之前被调用。

private Map currentOffsets = new HashMap<>();//用于跟踪偏移量的map

      private class HandleRebalance implements ConsumerRebalanceListener {
        @Override
        public void onPartitionsAssigned(Collection partitions) {
        }

        @Override
        public void onPartitionsRevoked(Collection partitions) {
        //如果发生再均衡，要在即将失去partition所有权时提交偏移量。
        //注意：（1）提交的是最近处理过的偏移量，而不是批次中还在处理的最后一个偏移量。因为partition有可能在我们还在处理消息时被撤回。
        //(2)我们要提交所有分区的偏移量，而不只是即将市区所有权的分区的偏移量。因为提交的偏移量是已经处理过的，所以不会有什么问题。
        //(3)调用commitSync方法，确保在再均衡发生之前提交偏移量
            consumer.commitSync(currentOffsets);
        }
      }
      try{
          consumer.subscribe(topics, new HandleRebalance());
          while (true) {
              ConsumerRecords records = consumer.poll(100);
              for (ConsumerRecord record : records) {
                  System.out.println("topic = %s, partition = %s, offset = %d,         
                  customer = %s, country = %s\n", record.topic(),         
                  record.partition(), record.offset(), record.key(), 
                  record.value());//模拟对消息的处理
                  //在读取每条消息后，使用期望处理的下一个消息的偏移量更新map里的偏移量。下一次就从这里开始读取消息
                  currentOffsets.put(new TopicPartition(record.topic(), record.partition()), new OffsetAndMetadata(record.offset() + 1, “no matadata”));
              }
              consumer.commitAsync(currentOffsets, null);
      } catch(WakeupException e) {
          //忽略异常，正在关闭消费者
      } catch (Exception e) {
          log.error("unexpected error", e);
      } finally {
          try{
              consumer.commitSync(currentOffsets);
          } finally {
              consumer.close();
          }
      }

4.11 独立消费者——为什么以及怎样使用没有群组的消费者
一个消费者可以订阅主题（并加入消费者群组），或者为自己分配分区，但不能同时做这两件事情。

如何为自己分配分区，并从分区里读取消息的：

 //独立消费者开始
List partitionInfos = null;
//向集群请求主题可用的分区
partitionInfos = consumer.partitionsFor("topic");
if(partitionInfos != null) {
    Collection partitions = null;
    for(PartitionInfo partition : partitionInfos) {
        partitions.add(new TopicPartition(partition.topic(),partition.partition()));
    }
    //知道需要哪些分区之后，调用assign方法
    consumer.assign(partitions);
    while (true) {
        ConsumerRecords records = consumer.poll(100);
        for(ConsumerRecord record : records) {
            processRecord(record);
        }
        consumer.commitSync();
    }
}
//独立消费者结束