kafka的go客户端，使用最多的应该是sarama，但以前老的sarama版本不支持消费者组的消费方式，所以大多数人都用sarama-cluster。
后来sarama支持了消费者组的消费方式，sarama-cluster也停止维护了，但网上关于sarama的消费者组的解析很少，且官方的样例很简单，所以这里分析一下。
一、官方样例
官方样例比较简单：
1、通过 sarama.NewConfig 创建一个配置
2、通过 NewConsumerGroup 创建一个消费者组
3、通过 Consume 创建消费者组的会话，该函数的第三个参数即为该会话三个阶段的回调： Setup Cleanup 和 ConsumeClaim ，分别在创建会话之前、会话结束之后 和 会话生存中（主要就是在此阶段进行消息读取）进行调用。
二、问题
1、当指定的topic在kafka中不存的时候，kafka会新建该topic，如果只想让用户消费已存在的topic，那么该如何获取kafka中已经存在的topic？
2、 setup 和 Cleanup 的调用流程是怎样的？会在哪些情况下被调用？
3、既然是消费者组，那如何查看组里某个消费者拥有哪些topic和partition？
4、如何使用指定的 offset 来消费某个 topic ？
5、如何实现消费的 Exactly-once？
注：以上测试使用的示例代码是自己写的样例代码的部分内容，完整的样例代码见文章最后
三、分析
1、在 sarama 中，获取 topic 的接口在 Client interface 中，所以需要先通过 NewClient 接口创建一个 client，然后就可以通过该 client 的 Topics 接口获取到 kafka 中所有的 topic。但消费者组使用的类型是 ConsumerGroup ，那该如何获取该类型呢？sarama 中提供 NewConsumerGroupFromClient 接口，可以从一个现存的 client 创建一个 ConsumerGroup ，所以，修改后的流程，由原先的 NewConsumerGroup 直接创建，变成：
a、使用 NewClient 创建一个 client
b、使用 NewConsumerGroupFromClient 创建 ConsumerGroup 。
具体代码实现如下：
// 创建client
newClient, err := sarama.NewClient(brokers, config)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
// 获取所有的topic
topics, err := newClient.Topics()
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
log.Info("topics: ", topics)
// 根据client创建consumerGroup
client, err := sarama.NewConsumerGroupFromClient(k.group, newClient)
if err != nil {
log.Fatalf("Error creating consumer group client: %v", err)
}这么做的好处就是：可以使用 client 的接口，获取一些信息，例如 kafka 的当前配置有哪些，controller 有哪些，brokers 有哪些，topic 总共有哪些，特定的 topic 有哪些 partitions，partition 当前的 offset 是多少 等等，具体功能可查看 Client interface ：
type Client interface {
// Config returns the Config struct of the client. This struct should not be
// altered after it has been created.
Config() *Config
// Controller returns the cluster controller broker. It will return a
// locally cached value if it's available. You can call RefreshController
// to update the cached value. Requires Kafka 0.10 or higher.
Controller() (*Broker, error)
// RefreshController retrieves the cluster controller from fresh metadata
// and stores it in the local cache. Requires Kafka 0.10 or higher.
RefreshController() (*Broker, error)
// Brokers returns the current set of active brokers as retrieved from cluster metadata.
Brokers() []*Broker
......
}2、 setup 、 Cleanup 和 ConsumeClaim 是 s.handler.ConsumeClaim 的三个接口，需要用户自己实现。可以简单理解为：当需要创建一个会话时，先运行 setup ，然后在 ConsumerClaim 中处理消息，最后运行 Cleanup 。
setup 会在一个新会话开始之前运行，且也在 ConsumerClaim 接口之前运行。调用流程为： Consume —> newSession —> newConsumerGroupSession —> handler.Setup 。
在调用了 Setup 之后，后面会创建一个协程，该协程里面其实调用的就是 ConsumeClaim 接口，所以我们实现的 ConsumerClaim 其实是一个单独的协程，其调用流程为： Consume —> newSession —> newConsumerGroupSession —> consume —> s.handler.ConsumeClaim 。
Cleanup 会在一个会话结束的时候运行。调用流程为：Consume —>release —> s.handler.Cleanup 。
了解了调用流程之后，哪些情况又会调用到他们呢？—> 1、新建consumeGroup的时候。2、发生rebalance的时候。
我们可以在setup和cleanup中加一个打印：
func (k *Kafka) Setup(session sarama.ConsumerGroupSession) error {
log.Info("setup")
close(k.ready)
return nil
}
func (k *Kafka) Cleanup(sarama.ConsumerGroupSession) error {
log.Info("cleanup")
return nil
}然后启动一个consumer，可以观察到打印：
INFO[0000] setup
然后按 Ctrl + C 关闭 consumer，可以观察到打印：
INFO[0101] cleanup
说明新建consumer然后退出时，会调用 setup 和 cleanup。
我们再试一下发生rebalance的情况：先启动一个consumer，然后再启动一个同一组的consumer，可以看到打印为：
第一个启动的 consumer 打印为：
INFO[0000] setup
INFO[0006] cleanup
INFO[0006] setup
第二个启动的 consumer 打印为：
INFO[0002] setup说明在发生 reblance 的时候，会先关闭原先的会话，并调用 cleanup，然后再调用 setup，最后生成一个新的会话。
3、在 ConsumerGroupSession 接口中，有一个 Claims 接口，可以用来查看当前 consumer 被分配到哪些 topic 和 partition。我们可以在 Setup 接口中进行打印：
func (k *Kafka) Setup(session sarama.ConsumerGroupSession) error {
log.Info("setup")
log.Info(session.Claims())
close(k.ready)
return nil
}这里使用 range 分区策略，订阅的topic为t1p4和t2p4，每个topic都有4个分区，然后创建3个consumer，产生的打印为：
consumer1:
INFO[0000] setup
INFO[0000] map[t1p4:[0 1 2 3] t2p4:[0 1 2 3]]
INFO[0009] cleanup
INFO[0009] setup
INFO[0009] map[t1p4:[0 1] t2p4:[2 3]]
INFO[0015] cleanup
INFO[0015] setup
INFO[0015] map[t1p4:[0] t2p4:[3]]
consumer2:
INFO[0002] setup
INFO[0002] map[t1p4:[2 3] t2p4:[0 1]]
INFO[0009] cleanup
INFO[0009] setup
INFO[0009] map[t1p4:[1 2] t2p4:[0]]
consumer3:
INFO[0000] setup
INFO[0000] map[t1p4:[3] t2p4:[1 2]]
当只有consumer1的时候，它被分配到所有的分区： t1p4:[0 1 2 3] t2p4:[0 1 2 3]。
当consumer2加入的时候，consumer1被分配的是： t1p4:[0 1] t2p4:[2 3]， consumer2被分配的是： t1p4:[2 3] t2p4:[0 1] 。
当consumer3加入的时候，consumert1被分配的是： t1p4:[0] t2p4:[3] ，consumer2被分配的是： t1p4:[1 2] t2p4:[0]， consumer3被分配的是： t1p4:[3] t2p4:[1 2] 。
有兴趣的可以再依次删除consumer1，consumer2。
4、kafka的config配置中，指定消费的offset只有两个： OffsetNewest 和 OffsetOldest ，如果想指定 offset 进行消费，该怎么做呢？
前面说过， Setup 是运行在会话最一开始的地方，且这个时候已经能够获取到所有的 topic 和 partition，所以这里可以使用 ConsumerGroupSession 的 ResetOffset 接口进行设置，具体实现如下：（这里使用的主题：t2p4 已存在，且0分区中的offset已经到18）
func (k *Kafka) Setup(session sarama.ConsumerGroupSession) error {
log.Info("setup")
session.ResetOffset("t2p4", 0, 13, "")
log.Info(session.Claims())
close(k.ready)
return nil
}
func (k *Kafka) ConsumeClaim(session sarama.ConsumerGroupSession, claim sarama.ConsumerGroupClaim) error {
for message := range claim.Messages() {
log.Infof("[topic:%s] [partiton:%d] [offset:%d] [value:%s] [time:%v]",
message.Topic, message.Partition, message.Offset, string(message.Value), message.Timestamp)
session.MarkMessage(message, "")
}
return nil
}此时，无论运行多少次，都可以消费 13 到 18 之间的消息：
INFO[0000] setup
INFO[0000] map[t1p4:[0 1 2 3] t2p4:[0 1 2 3]]
INFO[0000] [topic:t2p4] [partiton:0] [offset:13] [value:a] [time:2021-10-12 23:02:35.058 -0400 EDT]
INFO[0000] [topic:t2p4] [partiton:0] [offset:14] [value:b] [time:2021-10-12 23:02:35.087 -0400 EDT]
INFO[0000] [topic:t2p4] [partiton:0] [offset:15] [value:c] [time:2021-10-12 23:02:35.092 -0400 EDT]
INFO[0000] [topic:t2p4] [partiton:0] [offset:16] [value:d] [time:2021-10-12 23:03:18.882 -0400 EDT]
INFO[0000] [topic:t2p4] [partiton:0] [offset:17] [value:e] [time:2021-10-12 23:03:18.898 -0400 EDT]
INFO[0000] [topic:t2p4] [partiton:0] [offset:18] [value:f] [time:2021-10-12 23:03:18.903 -0400 EDT]5、前面已经分析了 Setup 的调用流程，以及可以在 Setup 中可以做的事情，那么就可以手动记录 topic 的 offset 到磁盘中（比如文本、数据库等），在 Setup 的接口中，读取之前记录的 offset ，通过 ResetOffset 接口进行重新设置即可。当然，更新 offset 与 消息处理这部分的一致性，需要业务自己保证（例如使用数据库的事务来实现）。
四、完整样例代码
package main
import (
"context"
"os"
"os/signal"
"sync"
"syscall"
"github.com/Shopify/sarama"
log "github.com/sirupsen/logrus"
)
type Kafka struct {
brokers []string
topics []string
startOffset int64
version string
ready chan bool
group string
channelBufferSize int
assignor string
}
var brokers = []string{"192.168.1.101:9092"}
var topics = []string{"t1p4", "t2p4"}
var group = "grp1"
var assignor = "range"
func NewKafka() *Kafka {
return &Kafka{
brokers: brokers,
topics: topics,
group: group,
channelBufferSize: 1000,
ready: make(chan bool),
version: "2.8.0",
assignor: assignor,
}
}
func (k *Kafka) Connect() func() {
log.Infoln("kafka init...")
version, err := sarama.ParseKafkaVersion(k.version)
if err != nil {
log.Fatalf("Error parsing Kafka version: %v", err)
}
config := sarama.NewConfig()
config.Version = version
// 分区分配策略
switch assignor {
case "sticky":
config.Consumer.Group.Rebalance.Strategy = sarama.BalanceStrategySticky
case "roundrobin":
config.Consumer.Group.Rebalance.Strategy = sarama.BalanceStrategyRoundRobin
case "range":
config.Consumer.Group.Rebalance.Strategy = sarama.BalanceStrategyRange
default:
log.Panicf("Unrecognized consumer group partition assignor: %s", assignor)
}
config.Consumer.Offsets.Initial = sarama.OffsetNewest
config.ChannelBufferSize = k.channelBufferSize // channel长度
// 创建client
newClient, err := sarama.NewClient(brokers, config)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
// 获取所有的topic
topics, err := newClient.Topics()
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
log.Info("topics: ", topics)
// 根据client创建consumerGroup
client, err := sarama.NewConsumerGroupFromClient(k.group, newClient)
if err != nil {
log.Fatalf("Error creating consumer group client: %v", err)
}
ctx, cancel := context.WithCancel(context.Background())
wg := &sync.WaitGroup{}
wg.Add(1)
go func() {
defer wg.Done()
for {
if err := client.Consume(ctx, k.topics, k); err != nil {
// 当setup失败的时候，error会返回到这里
log.Errorf("Error from consumer: %v", err)
return
}
// check if context was cancelled, signaling that the consumer should stop
if ctx.Err() != nil {
log.Println(ctx.Err())
return
}
k.ready = make(chan bool)
}
}()
<-k.ready
log.Infoln("Sarama consumer up and running!...")
// 保证在系统退出时，通道里面的消息被消费
return func() {
log.Info("kafka close")
cancel()
wg.Wait()
if err = client.Close(); err != nil {
log.Errorf("Error closing client: %v", err)
}
}
}
// Setup is run at the beginning of a new session, before ConsumeClaim
func (k *Kafka) Setup(session sarama.ConsumerGroupSession) error {
log.Info("setup")
session.ResetOffset("t2p4", 0, 13, "")
log.Info(session.Claims())
// Mark the consumer as ready
close(k.ready)
return nil
}
// Cleanup is run at the end of a session, once all ConsumeClaim goroutines have exited
func (k *Kafka) Cleanup(sarama.ConsumerGroupSession) error {
log.Info("cleanup")
return nil
}
// ConsumeClaim must start a consumer loop of ConsumerGroupClaim's Messages().
func (k *Kafka) ConsumeClaim(session sarama.ConsumerGroupSession, claim sarama.ConsumerGroupClaim) error {
// NOTE:
// Do not move the code below to a goroutine.
// The `ConsumeClaim` itself is called within a goroutine, see:
//
// 具体消费消息
for message := range claim.Messages() {
log.Infof("[topic:%s] [partiton:%d] [offset:%d] [value:%s] [time:%v]",
message.Topic, message.Partition, message.Offset, string(message.Value), message.Timestamp)
// 更新位移
session.MarkMessage(message, "")
}
return nil
}
func main() {
k := NewKafka()
c := k.Connect()
sigterm := make(chan os.Signal, 1)
signal.Notify(sigterm, syscall.SIGINT, syscall.SIGTERM)
select {
case <-sigterm:
log.Warnln("terminating: via signal")
}
c()
} 五、在滴普ADB产品中的应用
ADB产品作为实时数仓使用，一个重要的功能就是实时导入数据，该功能主要由ADB产品下的IS组件实现，主要流程为：
1、从各个数据源采集源数据。
2、flink实时处理这些源数据后写至kafka。
3、IS组件读取kafka，通过并行数据导入协议，将数据实时写入数仓中。
IS组件使用kafka的consumerGroup方式进行消费，可根据数据量的大小，水平扩展IS的消费能力，并利用数仓的事务实现导入的数据的 Exactly-once，完成端到端的数据交付。