Kafka: Consumer

转自：http://www.cnblogs.com/f1194361820/p/6054148.html

Kafka Consumer

 

通过之前的架构介绍，对Consumer有了一个初步的了解。这里再深入一点来了解一下Consumer。

• 1、Consumer Group与Topic订阅
  • 1.1 Consumer与partition
  • 1.2 Consumer与Consumer Group
  • 1.3 Coordinator
    • 1.3.1 Consumer 连接到Coordinator
  • 1.4 Consumer Group Management
• 2、Consumer Fetch Message
  • 2.1 poll records
  • 2.2 commit offsets
• 3、Consumer 的线程安全性
• 4、Consumer Configuration

 

 

 

1、Consumer Group 与 topic 订阅

每个Consumer 进程都会划归到一个逻辑的Consumer Group中，逻辑的订阅者是Consumer Group。所以一条message可以被多个订阅message 所在的topic的每一个Consumer Group，也就好像是这条message被广播到每个Consumer Group一样。而每个Consumer Group中，类似于一个Queue（JMS中的Queue）的概念差不多，即一条消息只会被Consumer Group中的一个Consumer消费。

 

1.1 Consumer 与 partition

    其实上面所说的订阅关系还不够明确，其实topic中的partition被分配到某个consumer上，也就是某个consumer订阅了某个partition。 再重复一下：consumer订阅的是partition，而不是message。所以在同一时间点上，订阅到同一个partition的consumer必然属于不同的Consumer Group。

 

    在官方网站上，给出了这样一张图：

 

一个kafka cluster中的某个topic，有4个partition。有两个consumer group (A and B)订阅了该topic。 Consumer Group A有2个partition：p0、p1，Consumer Group B有4个partition：c3,c4,c5,c6。经过分区分配后，consumer与partition的订阅关系如下：

Topic 中的4个partition在Consumer Group A中的分配情况如下：
C1 订阅p0,p3
C2 订阅p1,p2
Topic 中的4个partition在Consumer Group B中的分配情况如下：
C3 订阅p0
C4 订阅p3
C5 订阅p1
C6 订阅p2

 

 另外要知道的是，partition分配的工作其实是在consumer leader中完成的。

1.2 Consumer 与Consumer Group

Consumer Group与Consumer的关系是动态维护的：

当一个Consumer 进程挂掉 或者是卡住时，该consumer所订阅的partition会被重新分配到该group内的其它的consumer上。当一个consumer加入到一个consumer group中时，同样会从其它的consumer中分配出一个或者多个partition 到这个新加入的consumer。

    当启动一个Consumer时，会指定它要加入的group，使用的是配置项：group.id。

为了维持Consumer 与 Consumer Group的关系，需要Consumer周期性的发送heartbeat到coordinator（协调者，在早期版本，以zookeeper作为协调者。后期版本则以某个broker作为协调者）。当Consumer由于某种原因不能发Heartbeat到coordinator时，并且时间超过session.timeout.ms时，就会认为该consumer已退出，它所订阅的partition会分配到同一group 内的其它的consumer上。而这个过程，被称为rebalance。

 

那么现在有这样一个问题：如果一个consumer 进程一直在周期性的发送heartbeat，但是它就是不消费消息，这种状态称为livelock状态。那么在这种状态下，它所订阅的partition不消息是否就一直不能被消费呢？

 

1.3 Coordinator

    Coordinator 协调者，协调consumer、broker。早期版本中Coordinator，使用zookeeper实现，但是这样做，rebalance的负担太重。为了解决scalable的问题，不再使用zookeeper，而是让每个broker来负责一些group的管理，这样consumer就完全不再依赖zookeeper了。

 

1.3.1 Consumer连接到coordinator

    从Consumer的实现来看，在执行poll或者是join group之前，都要保证已连接到Coordinator。连接到coordinator的过程是：

    1）连接到最后一次连接的broker（如果是刚启动的consumer，则要根据配置中的borker）。它会响应一个包含coordinator信息(host, port等)的response。

    2）连接到coordinator。

 

1.4 Consumer Group Management

    Consumer Group 管理中，也是需要coordinator的参与。一个Consumer要join到一个group中，或者一个consumer退出时，都要进行rebalance。进行rebalance的流程是：

1）会给一个coordinator发起Join请求（请求中要包括自己的一些元数据，例如自己感兴趣的topics）

2）Coordinator 根据这些consumer的join请求，选择出一个leader，并通知给各个consumer。这里的leader是consumer group 内的leader，是由某个consumer担任，不要与partition的leader混淆。

3）Consumer leader 根据这些consumer的metadata，重新为每个consumer member重新分配partition。分配完毕通过coordinator把最新分配情况同步给每个consumer。

4）Consumer拿到最新的分配后，继续工作。

 

 

2、Consumer Fetch Message

   

在Kafka partition中，每个消息有一个唯一标识，即partition内的offset。每个consumer group中的订阅到某个partition的consumer在从partition中读取数据时，是依次读取的。

   

    上图中，Consumer A、B分属于不用的Consumer Group。Consumer B读取到offset =11,Consumer A读取到offset=9 。这个值表示Consumer Group中的某个Consumer 在下次读取该partition时会从哪个offset的 message开始读取，即 Consumer Group A 中的Consumer下次会从offset = 9 的message 读取， Consumer Group B 中的Consumer下次会从offset = 11 的message 读取。

    这里并没有说是Consumer A 下次会从offset = 9 的message读取，原因是Consumer A可能会退出Group ，然后Group A 进行rebalance，即重新分配分区。

 

2.1 poll 方法

 

Consumer读取partition中的数据是通过调用发起一个fetch请求来执行的。而从KafkaConsumer来看，它有一个poll方法。但是这个poll方法只是可能会发起fetch请求。原因是：Consumer每次发起fetch请求时，读取到的数据是有限制的，通过配置项max.partition.fetch.bytes来限制的。而在执行poll方法时，会根据配置项个max.poll.records来限制一次最多pool多少个record。

那么就可能出现这样的情况： 在满足max.partition.fetch.bytes限制的情况下，假如fetch到了100个record，放到本地缓存后，由于max.poll.records限制每次只能poll出15个record。那么KafkaConsumer就需要执行7次才能将这一次通过网络发起的fetch请求所fetch到的这100个record消费完毕。其中前6次是每次pool中15个record，最后一次是poll出10个record。

 

    在consumer中，还有另外一个配置项：max.poll.interval.ms ，它表示最大的poll数据间隔，如果超过这个间隔没有发起pool请求，但heartbeat仍旧在发，就认为该consumer处于 livelock状态。就会将该consumer退出consumer group。所以为了不使Consumer 自己被退出，Consumer 应该不停的发起poll(timeout)操作。而这个动作 KafkaConsumer Client是不会帮我们做的，这就需要自己在程序中不停的调用poll方法了。

 

2.2 commit offset

    当一个consumer因某种原因退出Group时，进行重新分配partition后，同一group中的另一个consumer在读取该partition时，怎么能够知道上一个consumer该从哪个offset的message读取呢？也是是如何保证同一个group内的consumer不重复消费消息呢？上面说了一次走网络的fetch请求会拉取到一定量的数据，但是这些数据还没有被消息完毕，Consumer就挂掉了，下一次进行数据fetch时，是否会从上次读到的数据开始读取，而导致Consumer消费的数据丢失吗？

    为了做到这一点，当使用完poll从本地缓存拉取到数据之后，需要client调用commitSync方法（或者commitAsync方法）去commit 下一次该去读取 哪一个offset的message。

    而这个commit方法会通过走网络的commit请求将offset在coordinator中保留，这样就能够保证下一次读取（不论进行了rebalance）时，既不会重复消费消息，也不会遗漏消息。

 

    对于offset的commit，Kafka Consumer Java Client支持两种模式：由KafkaConsumer自动提交，或者是用户通过调用commitSync、commitAsync方法的方式完成offset的提交。

 

自动提交的例子：

 

   Properties props = new Properties();

     props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");

     props.put("group.id", "test");

     props.put("enable.auto.commit", "true");

     props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");

     props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

     props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

     KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(props);

     consumer.subscribe(Arrays.asList("foo", "bar"));

     while (true) {

         ConsumerRecords records = consumer.poll(100);

         for (ConsumerRecord record : records)

             System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());

     }

手动提交的例子： 

Properties props = new Properties();
     props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
     props.put("group.id", "test");
     props.put("enable.auto.commit", "false");
     props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
     props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
     KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(props);
     consumer.subscribe(Arrays.asList("foo", "bar"));
     final int minBatchSize = 200;
     List> buffer = new ArrayList<>();
     while (true) {
         ConsumerRecords records = consumer.poll(100);
         for (ConsumerRecord record : records) {
             buffer.add(record);
         }
         if (buffer.size() >= minBatchSize) {
             insertIntoDb(buffer);
             consumer.commitSync();
             buffer.clear();
         }
     }

在手动提交时，需要注意的一点是：要提交的是下一次要读取的offset，例如： 

try {
         while(running) {
            // 取得消息
             ConsumerRecords records = consumer.poll(Long.MAX_VALUE);
            // 根据分区来遍历数据：
             for (TopicPartition partition : records.partitions()) {
                 List> partitionRecords = records.records(partition);
                 // 数据处理
                 for (ConsumerRecord record : partitionRecords) {
                     System.out.println(record.offset() + ": " + record.value());
                 }
                 // 取得当前读取到的最后一条记录的offset
                 long lastOffset = partitionRecords.get(partitionRecords.size() - 1).offset();
                // 提交offset，记得要 + 1
                 consumer.commitSync(Collections.singletonMap(partition, new OffsetAndMetadata(lastOffset + 1)));
             }
         }
     } finally {
       consumer.close();
     }

 

 

3、Consumer的线程安全性

KafkaProducer是线程安全的，上一节已经了解到。但Consumer却没有设计成线程安全的。当用户想要在在多线程环境下使用kafkaConsumer时，需要自己来保证synchronized。如果没有这样的保证，就会抛出ConcurrentModificatinException的。

当你想要关闭Consumer或者为也其它的目的想要中断Consumer的处理时，可以调用consumer的wakeup方法。这个方法会抛出WakeupException。

 

例如：

public class KafkaConsumerRunner implements Runnable {
     private final AtomicBoolean closed = new AtomicBoolean(false);
     private final KafkaConsumer consumer;
 
     public void run() {
         try {
             consumer.subscribe(Arrays.asList("topic"));
             while (!closed.get()) {
                 ConsumerRecords records = consumer.poll(10000);
                 // Handle new records
             }
         } catch (WakeupException e) {
             // Ignore exception if closing
             if (!closed.get()) throw e;
         } finally {
             consumer.close();
         }
     }
 
     // Shutdown hook which can be called from a separate thread
     public void shutdown() {
         closed.set(true);
         consumer.wakeup();
     }
 }

  

4、Consumer Configuration

    在kafka 0.9+使用Java Consumer替代了老版本的scala Consumer。新版的配置如下：

·bootstrap.servers

在启动consumer时配置的broker地址的。不需要将cluster中所有的broker都配置上，因为启动后会自动的发现cluster所有的broker。

    它配置的格式是：host1:port1;host2:port2…

·key.descrializer、value.descrializer

Message record 的key, value的反序列化类。

·group.id

用于表示该consumer想要加入到哪个group中。默认值是 “”。

·heartbeat.interval.ms

心跳间隔。心跳是在consumer与coordinator之间进行的。心跳是确定consumer存活，加入或者退出group的有效手段。

    这个值必须设置的小于session.timeout.ms，因为：

当Consumer由于某种原因不能发Heartbeat到coordinator时，并且时间超过session.timeout.ms时，就会认为该consumer已退出，它所订阅的partition会分配到同一group 内的其它的consumer上。

    通常设置的值要低于session.timeout.ms的1/3。

    默认值是：3000 （3s）

·session.timeout.ms

Consumer session 过期时间。这个值必须设置在broker configuration中的group.min.session.timeout.ms 与 group.max.session.timeout.ms之间。

其默认值是：10000 （10 s）

 

·enable.auto.commit

Consumer 在commit offset时有两种模式：自动提交，手动提交。手动提交在前面已经说过。自动提交：是Kafka Consumer会在后台周期性的去commit。

默认值是true。

·auto.commit.interval.ms

    自动提交间隔。范围：[0,Integer.MAX]，默认值是 5000 （5 s）

 

·auto.offset.reset

    这个配置项，是告诉Kafka Broker在发现kafka在没有初始offset，或者当前的offset是一个不存在的值（如果一个record被删除，就肯定不存在了）时，该如何处理。它有4种处理方式：

1） earliest：自动重置到最早的offset。

2） latest：看上去重置到最晚的offset。

3） none：如果边更早的offset也没有的话，就抛出异常给consumer，告诉consumer在整个consumer group中都没有发现有这样的offset。

4） 如果不是上述3种，只抛出异常给consumer。

 

默认值是latest。

 

·connections.max.idle.ms

连接空闲超时时间。因为consumer只与broker有连接（coordinator也是一个broker），所以这个配置的是consumer到broker之间的。

默认值是：540000 (9 min)

 

·fetch.max.wait.ms

Fetch请求发给broker后，在broker中可能会被阻塞的（当topic中records的总size小于fetch.min.bytes时），此时这个fetch请求耗时就会比较长。这个配置就是来配置consumer最多等待response多久。

 

·fetch.min.bytes

当consumer向一个broker发起fetch请求时，broker返回的records的大小最小值。如果broker中数据量不够的话会wait，直到数据大小满足这个条件。

取值范围是：[0, Integer.Max]，默认值是1。

默认值设置为1的目的是：使得consumer的请求能够尽快的返回。

 

·fetch.max.bytes

一次fetch请求，从一个broker中取得的records最大大小。如果在从topic中第一个非空的partition取消息时，如果取到的第一个record的大小就超过这个配置时，仍然会读取这个record，也就是说在这片情况下，只会返回这一条record。

    broker、topic都会对producer发给它的message size做限制。所以在配置这值时，可以参考broker的message.max.bytes 和 topic的max.message.bytes的配置。

取值范围是：[0, Integer.Max]，默认值是：52428800 （5 MB）

 

 

·max.partition.fetch.bytes

一次fetch请求，从一个partition中取得的records最大大小。如果在从topic中第一个非空的partition取消息时，如果取到的第一个record的大小就超过这个配置时，仍然会读取这个record，也就是说在这片情况下，只会返回这一条record。

    broker、topic都会对producer发给它的message size做限制。所以在配置这值时，可以参考broker的message.max.bytes 和 topic的max.message.bytes的配置。

 

·max.poll.interval.ms

前面说过要求程序中不间断的调用poll()。如果长时间没有调用poll，且间隔超过这个值时，就会认为这个consumer失败了。

 

·max.poll.records

    Consumer每次调用poll()时取到的records的最大数。

 

·receive.buffer.byte

Consumer receiver buffer （SO_RCVBUF）的大小。这个值在创建Socket连接时会用到。

取值范围是：[-1, Integer.MAX]。默认值是：65536 （64 KB）

如果值设置为-1，则会使用操作系统默认的值。

 

·request.timeout.ms

请求发起后，并不一定会很快接收到响应信息。这个配置就是来配置请求超时时间的。默认值是：305000 （305 s）

 

·client.id

Consumer进程的标识。如果设置一个人为可读的值，跟踪问题会比较方便。

 

·interceptor.classes

    用户自定义interceptor。

·metadata.max.age.ms

Metadata数据的刷新间隔。即便没有任何的partition订阅关系变更也行执行。

范围是：[0, Integer.MAX]，默认值是：300000 （5 min）

 

转载于:https://www.cnblogs.com/seaspring/p/6138120.html