Kafka中的每个partition都由一系列有序的、不可变的消息组成,这些消息被连续的追加到partition中。partition中的每个消息都有一个连续的序号,用于partition唯一标识一条消息。
Offset记录着下一条将要发送给Consumer的消息的序号。
Offset从语义上来看拥有两种:Current Offset和Committed Offset。
Current Offset保存在Consumer客户端中,它表示Consumer希望收到的下一条消息的序号。它仅仅在poll()方法中使用。例如,Consumer第一次调用poll()方法后收到了20条消息,那么Current Offset就被设置为20。这样Consumer下一次调用poll()方法时,Kafka就知道应该从序号为21的消息开始读取。这样就能够保证每次Consumer poll消息时,都能够收到不重复的消息。
Committed Offset保存在Broker上,它表示Consumer已经确认消费过的消息的序号。主要通过commitSync和commitAsync
API来操作。举个例子,Consumer通过poll() 方法收到20条消息后,此时Current Offset就是20,经过一系列的逻辑处理后,并没有调用consumer.commitAsync()或consumer.commitSync()来提交Committed Offset,那么此时Committed Offset依旧是0。
Committed Offset主要用于Consumer Rebalance。在Consumer Rebalance的过程中,一个partition被分配给了一个Consumer,那么这个Consumer该从什么位置开始消费消息呢?答案就是Committed Offset。另外,如果一个Consumer消费了5条消息(poll并且成功commitSync)之后宕机了,重新启动之后它仍然能够从第6条消息开始消费,因为Committed Offset已经被Kafka记录为5。
总结一下,Current Offset是针对Consumer的poll过程的,它可以保证每次poll都返回不重复的消息;而Committed Offset是用于Consumer Rebalance过程的,它能够保证新的Consumer能够从正确的位置开始消费一个partition,从而避免重复消费。
在Kafka 0.9前,Committed Offset信息保存在zookeeper的[consumers/{group}/offsets/{topic}/{partition}]目录中(zookeeper其实并不适合进行大批量的读写操作,尤其是写操作)。而在0.9之后,所有的offset信息都保存在了Broker上的一个名为__consumer_offsets的topic中。
Kafka集群中offset的管理都是由Group Coordinator中的Offset Manager完成的。
Group Coordinator是运行在Kafka集群中每一个Broker内的一个进程。它主要负责Consumer Group的管理,Offset位移管理以及Consumer Rebalance。
对于每一个Consumer Group,Group Coordinator都会存储以下信息:
订阅的topics列表
Consumer Group配置信息,包括session timeout等
组中每个Consumer的元数据。包括主机名,consumer id
每个Group正在消费的topic partition的当前offsets
Partition的ownership元数据,包括consumer消费的partitions映射关系
Consumer Group如何确定自己的coordinator是谁呢? 简单来说分为两步:
确定Consumer Group offset信息将要写入__consumers_offsets topic的哪个分区。具体计算公式:
__consumers_offsets partition# = Math.abs(groupId.hashCode() % offsets.topic.num.partitions) //offsets.topic.num.partitions默认值为50。
该分区leader所在的broker就是被选定的coordinator
由于一个partition只能固定的交给一个消费者组中的一个消费者消费,因此Kafka保存offset时并不直接为每个消费者保存,而是以groupid-topic-partition -> offset的方式保存。如图所示:
Kafka在保存Offset的时候,实际上是将Consumer Group和partition对应的offset以消息的方式保存在__consumers_offsets这个topic中。
__consumers_offsets默认拥有50个partition,可以通过
Math.abs(groupId.hashCode() % offsets.topic.num.partitions)
的方式来查询某个Consumer Group的offset信息保存在__consumers_offsets的哪个partition中。下图展示了__consumers_offsets中保存的offset消息的格式:
如图所示,一条offset消息的格式为groupid-topic-partition -> offset。因此consumer poll消息时,已知groupid和topic,又通过Coordinator分配partition的方式获得了对应的partition,自然能够通过Coordinator查找__consumers_offsets的方式获得最新的offset了。
前面我们已经描述过offset的存储模型,它是按照groupid-topic-partition -> offset的方式存储的。然而Kafka只提供了根据offset读取消息的模型,并不支持根据key读取消息的方式。那么Kafka是如何支持Offset的查询呢?
如图所示,Consumer提交offset时,Kafka Offset Manager会首先追加一条条新的commit消息到__consumers_offsets topic中,然后更新对应的缓存。读取offset时从缓存中读取,而不是直接读取__consumers_offsets这个topic。
我们已经知道,Kafka使用groupid-topic-partition -> offset*的消息格式,将Offset信息存储在__consumers_offsets topic中。请看下面一个例子:
如图,对于audit-consumer这个Consumer Group来说,上面的存储了两条具有相同key的记录:PageViewEvent-0 -> 240和PageViewEvent-0 -> 323。事实上,这就是一种无用的冗余。因为对于一个partition来说,我们实际上只需要它当前最新的Offsets。因此这条旧的PageViewEvent-0 -> 240记录事实上是无用的。
为了消除这样的过期数据,Kafka为__consumers_offsets topic设置了Log Compaction功能。Log Compaction意味着对于有相同key的的不同value值,只保留最后一个版本。如果应用只关心key对应的最新value值,可以开启Kafka的Log Compaction功能,Kafka会定期将相同key的消息进行合并,只保留最新的value值。
这张图片生动的阐述了Log Compaction的过程:
下图阐释了__consumers_offsets topic中的数据在Log Compaction下的变化:
在新建topic时添加log.cleanup.policy=compact参数就可以为topic开启Log Compaction功能。
auto.offset.reset表示如果Kafka中没有存储对应的offset信息的话(有可能offset信息被删除),消费者从何处开始消费消息。它拥有三个可选值:
earliest:从最早的offset开始消费
latest:从最后的offset开始消费
none:直接抛出exception给consumer
看一下下面两个场景:
Consumer消费了5条消息后宕机了,重启之后它读取到对应的partition的Committed Offset为5,因此会直接从第6条消息开始读取。此时完全依赖于Committed Offset机制,和auto.offset.reset配置完全无关。
新建了一个新的Group,并添加了一个Consumer,它订阅了一个已经存在的Topic。此时Kafka中还没有这个Consumer相应的Offset信息,因此此时Kafka就会根据auto.offset.reset配置来决定这个Consumer从何处开始消费消息。
作者:伊凡的一天
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来源:简书