聊聊 Kafka Consumer 那点事
在上一篇中我们详细聊了关于 Kafka Producer 内部的底层原理设计思想和细节, 本篇我们主要来聊聊 Kafka Consumer 即消费者的内部底层原理设计思想。
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Consumer之总体概述
在 Kafka 中, 我们把消费消息的一方称为 Consumer 即 消费者, 它是 Kafka 的核心组件之一。它的主要功能是将 Producer 生产的消息进行消费处理，完成消费任务。那么这些 Producer 产生的消息是怎么被 Consumer 消费的呢？又是基于何种消费方式进行消费，分区分配策略都有哪些，消费者组以及重平衡机制是如何处理的，偏移量如何提交和存储，消费进度如何监控， 如何保证消费处理完成？接下来会逐一讲解说明。
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Consumer之消费方式详解
我们知道消息队列一般有两种实现方式,(1)Push(推模式) (2)Pull(拉模式)，那么 Kafka Consumer 究竟采用哪种方式进行消费的呢？其实 Kafka Consumer 采用的是主动拉取 Broker 数据进行消费的即 Pull 模式。这两种方式各有优劣，我们来分析一下：
1)、为什么不采用Push模式？如果是选择 Push 模式最大缺点就是 Broker 不清楚 Consumer 的消费速度，且推送速率是 Broker 进行控制的， 这样很容易造成消息堆积，如果 Consumer 中执行的任务操作是比较耗时的，那么 Consumer 就会处理的很慢， 严重情况可能会导致系统 Crash。
2)、为什么采用Pull模式？如果选择 Pull 模式，这时 Consumer 可以根据自己的情况和状态来拉取数据, 也可以进行延迟处理。但是 Pull 模式也有不足，Kafka 又是如何解决这一问题？如果 Kafka Broker 没有消息，这时每次 Consumer 拉取的都是空数据, 可能会一直循环返回空数据。 针对这个问题，Consumer 在每次调用 Poll() 消费数据的时候，顺带一个 timeout 参数，当返回空数据的时候，会在 Long Polling 中进行阻塞，等待 timeout 再去消费，直到数据到达。
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Consumer之初始化
聊完 Consumer 消费方式和优缺点以及 Kafka 针对缺点又是如何权衡解决的，接下来我们来聊聊 Consumer初始化都做了什么?
Kafka consumer 初始化代码：
从代码可以看出初始化 Consumer 有4步：
构造 Propertity 对象，进行 Consumer 相关的配置；
创建 KafkaConsumer 的对象 Consumer；
订阅相应的 Topic 列表；
调用 Consumer 的 poll() 方法拉取订阅的消息
Kafka consumer 消费流程图如下：
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Consumer之消费者组机制
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Consumer Group机制
聊完 Consumer 的初始化流程，接下来我们来聊聊 Consumer 消费者组机制，为什么 Kafka 要设计 Consumer Group, 只有 Consumer 不可以吗？ 我们知道 Kafka 是一款高吞吐量，低延迟，高并发, 高可扩展性的消息队列产品， 那么如果某个 Topic 拥有数百万到数千万的数据量， 仅仅依靠 Consumer 进程消费， 消费速度可想而知， 所以需要一个扩展性较好的机制来保障消费进度， 这个时候 Consumer Group 应运而生， Consumer Group 是 Kafka 提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。
Kafka Consumer Group 特点如下:
每个 Consumer Group 有一个或者多个 Consumer
每个 Consumer Group 拥有一个公共且唯一的 Group ID
Consumer Group 在消费 Topic 的时候，Topic 的每个 Partition 只能分配给组内的某个 Consumer，只要被任何 Consumer 消费一次, 那么这条数据就可以认为被当前 Consumer Group 消费成功
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Partition 分配策略机制
我们知道一个 Consumer Group 中有多个 Consumer，一个 Topic 也有多个 Partition，所以必然会涉及到 Partition 的分配问题: 确定哪个 Partition 由哪个 Consumer 来消费的问题。
Kafka 客户端提供了3 种分区分配策略：RangeAssignor、RoundRobinAssignor 和 StickyAssignor，前两种分配方案相对简单一些StickyAssignor 分配方案相对复杂一些。
RangeAssignor
RangeAssignor 是 Kafka 默认的分区分配算法，它是按照 Topic 的维度进行分配的，对于每个 Topic，首先对 Partition 按照分区ID进行排序，然后对订阅这个 Topic 的 Consumer Group 的 Consumer 再进行排序，之后尽量均衡的按照范围区段将分区分配给 Consumer。此时可能会造成先分配分区的 Consumer 进程的任务过重（分区数无法被消费者数量整除）。
分区分配场景分析如下图所示（同一个消费者组下的多个 consumer）：
结论：这种分配方式明显的问题就是随着消费者订阅的Topic的数量的增加，不均衡的问题会越来越严重。
RoundRobinAssignor
RoundRobinAssignor 的分区分配策略是将 Consumer Group 内订阅的所有 Topic 的 Partition 及所有 Consumer 进行排序后按照顺序尽量均衡的一个一个进行分配。如果 Consumer Group 内，每个 Consumer 订阅都订阅了相同的Topic，那么分配结果是均衡的。如果订阅 Topic 是不同的，那么分配结果是不保证“尽量均衡”的，因为某些 Consumer 可能不参与一些 Topic 的分配。
分区分配场景分析如下图所示：
1) 当组内每个 Consumer 订阅的 Topic 是相同情况：
2) 当组内每个订阅的 Topic 是不同情况，这样就可能会造成分区订阅的倾斜:
StickyAssignor
StickyAssignor 分区分配算法是 Kafka Java 客户端提供的分配策略中最复杂的一种，可以通过 partition.assignment.strategy 参数去设置，从 0.11 版本开始引入，目的就是在执行新分配时，尽量在上一次分配结果上少做调整，其主要实现了以下2个目标：
1)、Topic Partition 的分配要尽量均衡。
2)、当 Rebalance(重分配，后面会详细分析) 发生时，尽量与上一次分配结果保持一致。
注意：当两个目标发生冲突的时候，优先保证第一个目标，这样可以使分配更加均匀，其中第一个目标是3种分配策略都尽量去尝试完成的， 而第二个目标才是该算法的精髓所在。
下面我们举例来聊聊 RoundRobinAssignor 跟 StickyAssignor的区别。
分区分配场景分析如下图所示：
1）组内每个 Consumer 订阅的 Topic 是相同情况，RoundRobinAssignor 跟StickyAssignor 分配一致：
当上述情况发生 Rebalance 情况后，可能分配会不太一样，假如这时候C1发生故障下线：
RoundRobinAssignor：
而StickyAssignor：
结论: 从上面 Rebalance 后的结果可以看出，虽然两种分配策略最后都是均匀分配的，但是 RoundRoubinAssignor 完全是重新分配了一遍，而 StickyAssignor 则是在原先的基础上达到了均匀的状态。
2) 当组内每个 Consumer 订阅的 Topic 是不同情况:
RoundRobinAssignor：
StickyAssignor：
当上述情况发生 Rebalance 情况后，可能分配会不太一样，假如这时候C1发生故障下线：
RoundRobinAssignor：
StickyAssignor：
从上面结果可以看出，RoundRoubin 的分配策略在 Rebalance (重分配)之后造成了严重的分配倾斜。因此在生产环境上如果想要减少重分配带来的开销，可以选用 StickyAssignor 的分区分配策略。
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Consumer之消费者组重分配机制
上面聊完消费者组以及分区分配策略后，我们来聊聊 Consumer Group 中 Rebalance (重分配) 机制，对于 Consumer Group 来说，可能随时都会有 Consumer 加入或退出，那么 Consumer 列表的变化必定会引起 Partition 的重新分配。我们将这个分配过程叫做 Consumer Rebalance，但是这个分配过程需要借助 Broker 端的 Coordinator 协调者组件，在 Coordinator 的帮助下完成整个消费者组的分区重分配，也是通过监听ZooKeeper 的 /admin/reassign_partitions 节点触发的。
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Rebalance 触发与通知
Rebalance 的触发条件有三种:
当 Consumer Group 组成员数量发生变化(主动加入或者主动离组，故障下线等)
当订阅主题数量发生变化
当订阅主题的分区数发生变化
Rebalance 如何通知其他 consumer 进程？
Rebalance 的通知机制就是靠 Consumer 端的心跳线程，它会定期发送心跳请求到 Broker 端的 Coordinator,当协调者决定开启 Rebalance 后，它会将“REBALANCE_IN_PROGRESS”封装
进心跳请求的响应中发送给 Consumer ,当 Consumer 发现心跳响应中包含了“REBALANCE_IN_PROGRESS”，就知道 Rebalance 开始了。
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协议 (protocol) 说明
其实 Rebalance 本质上也是一组协议。Consumer Group 与 Coordinator 共同使用它来完成 Consumer Group 的 Rebalance。下面我看看这5种协议都是什么，完成了什么功能：
Heartbeat请求：Consumer 需要定期给 Coordinator 发送心跳来证明自己还活着。
LeaveGroup请求：主动告诉 Coordinator 要离开 Consumer Group
SyncGroup请求：Group Leader Consumer 把分配方案告诉组内所有成员
JoinGroup请求：成员请求加入组
DescribeGroup请求：显示组的所有信息，包括成员信息，协议名称，分配方案，订阅信息等。通常该请求是给管理员使用。
Coordinator 在 Rebalance 的时候主要用到了前面4种请求
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Consumer Group 状态机
Rebalance 一旦发生，必定会涉及到 Consumer Group 的状态流转，此时 Kafka 为我们设计了一套完整的状态机机制，来帮助 Broker Coordinator 完成整个重平衡流程。了解整个状态流转过程可以帮助我们深入理解 Consumer Group 的设计原理。
5种状态，定义分别如下：
Empty 状态
Empty 状态表示当前组内无成员， 但是可能存在 Consumer Group 已提交的位移数据，且未过期，这种状态只能响应 JoinGroup 请求。
Dead 状态
Dead 状态表示组内已经没有任何成员的状态，组内的元数据已经被 Broker Coordinator 移除，这种状态响应各种请求都是一个Response：UNKNOWN_MEMBER_ID。
PreparingRebalance 状态
PreparingRebalance 状态表示准备开始新的 Rebalance, 等待组内所有成员重新加入组内。
CompletingRebalance 状态
CompletingRebalance 状态表示组内成员都已经加入成功，正在等待分配方案，旧版本中叫“AwaitingSync”。
Stable 状态
Stable 状态表示 Rebalance 已经完成， 组内 Consumer 可以开始消费了。
5种状态流转图如下：
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Rebalance 流程分析
接下来我们看看 Rebalance 的流程，通过上面5种状态可以看出，Rebalance 主要分为两个步骤：加入组(对应JoinGroup请求)和等待 Leader Consumer 分配方案(SyncGroup 请求)。
1)、JoinGroup 请求: 组内所有成员向 Coordinator 发送 JoinGroup 请求，请求加入组，顺带会上报自己订阅的 Topic，这样 Coordinator 就能收集到所有成员的 JoinGroup 请求和订阅 Topic 信息，Coordinator 就会从这些成员中选择一个担任这个Consumer Group 的 Leader(一般情况下，第一个发送请求的 Consumer 会成为 Leader)，这里说的Leader 是指具体的某一个 consumer，它的任务就是收集所有成员的订阅 Topic 信息，然后制定具体的消费分区分配方案。待选出 Leader 后，Coordinator 会把 Consumer Group 的订阅 Topic 信息封装进 JoinGroup 请求的 Response 中，然后发给 Leader ，然后由 Leader 统一做出分配方案后，进入到下一步，如下图：
2)、SyncGroup 请求: Leader 开始分配消费方案，即哪个 Consumer 负责消费哪些 Topic 的哪些 Partition。一旦完成分配，Leader 会将这个分配方案封装进 SyncGroup 请求中发给 Coordinator ，其他成员也会发 SyncGroup 请求，只是内容为空，待 Coordinator 接收到分配方案之后会把方案封装进 SyncGroup 的 Response 中发给组内各成员, 这样各自就知道应该消费哪些 Partition 了，如下图：
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Rebalance 场景分析
刚刚详细的聊了关于 Rebalance 的状态流转与流程分析，接下来我们通过时序图来重点分析几个场景来加深对 Rebalance 的理解。
场景一：新成员(c1)加入组
场景二：成员(c2)主动离组
场景三：成员(c2)超时被踢出组
场景四：成员(c2)提交位移数据
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Consumer之位移提交机制
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位移提交 Offset 概念理解
上面聊完消费者组 Rebalance 机制后，我们来聊聊 Consumer 的位移提交机制，在聊位移提交之前，我们回顾一下 位移 和 消费者位移 之间的区别。通常所说的位移是指 Topic Partition 在 Broker 端的存储偏移量，而消费者位移则是指某个 Consumer Group 在不同 Topic Partition 上面的消费偏移量（也可以理解为消费进度），它记录了 Consumer 要消费的下一条消息的位移。
Consumer 需要向 Kafka 上报自己的位移数据信息，我们将这个上报过程叫做提交位移（Committing Offsets）。它是为了保证 Consumer的消费进度正常，当 Consumer 发生故障重启后， 可以直接从之前提交的 Offset 位置开始进行消费而不用重头再来一遍（Kafka 认为小于提交的 Offset 的消息都已经成功消费了），Kafka 设计了这个机制来保障消费进度。我们知道 Consumer 可以同时去消费多个分区的数据，所以位移提交是按照分区的粒度进行上报的，也就是说 Consumer 需要为分配给它的每个分区提交各自的位移数据。
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多种提交方式分析
Kafka Consumer 提供了多种提交方式，从用户角度来说：位移提交可以分为自动提交和手动提交，但从 Consumer 的角度来说，位移提交可以分为同步提交和异步提交， 接下来我们就来聊聊自动提交和手动提交方式：
自动提交
自动提交是指 Kafka Consumer 在后台默默地帮我们提交位移，用户不需要关心这个事情。启用自动提交位移，在 初始化 KafkaConsumer 的时候，通过设置参数 enable.auto.commit = true (默认为true)，开启之后还需要另外一个参数进行配合即 auto.commit.interval.ms，这个参数表示 Kafka Consumer 每隔 X 秒自动提交一次位移，这个值默认是5秒。
自动提交看起来是挺美好的, 那么自动提交会不会出现消费数据丢失的情况呢？在设置了 enable.auto.commit = true 的时候，Kafka 会保证在开始调用 Poll() 方法时，提交上一批消息的位移，再处理下一批消息, 因此它能保证不出现消费丢失的情况。但自动提交位移也有设计缺陷，那就是它可能会出现重复消费。就是在自动提交间隔之间发生 Rebalance 的时候，此时 Offset 还未提交，待 Rebalance 完成后， 所有 Consumer 需要将发生 Rebalance 前的消息进行重新消费一次。
手动提交
与自动提交相对应的就是手动提交了。开启手动提交位移的方法就是在初始化KafkaConsumer 的时候设置参数 enable.auto.commit = false，但是只设置为 false 还不行，它只是告诉 Kafka Consumer 不用自动提交位移了，你还需要在处理完消息之后调用相应的 Consumer API 手动进行提交位移，对于手动提交位移，又分为同步提交和异步提交。
1)、同步提交API：
KafkaConsumer#commitSync()，该方法会提交由 KafkaConsumer#poll() 方法返回的最新位移值，它是一个同步操作，会一直阻塞等待直到位移被成功提交才返回，如果提交的过程中出现异常，该方法会将异常抛出。这里我们知道在调用 commitSync() 方法的时机是在处理完 Poll() 方法返回所有消息之后进行提交，如果过早的提交了位移就会出现消费数据丢失的情况。
2)、异步提交API：
KafkaConsumer#commitAsync()，该方法是异步方式进行提交的，调用 commitAsync() 之后，它会立即返回，并不会阻塞，因此不会影响 Consumer 的 TPS。另外 Kafka 针对它提供了callback，方便我们来实现提交之后的逻辑，比如记录日志或异常处理等等。由于它是一个异步操作， 假如出现问题是不会进行重试的，这时候重试位移值可能已不是最新值，所以重试无意义。
3)、混合提交模式：
从上面分析可以得出 commitSync 和 commitAsync 都有自己的缺陷，我们需要将 commitSync 和 commitAsync 组合使用才能到达最理想的效果，既不影响 Consumer TPS，又能利用 commitSync 的自动重试功能来避免一些瞬时错误（网络抖动，GC，Rebalance 问题)，在生产环境中建议大家使用混合提交模式来提高 Consumer的健壮性。
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Consumer之__consumer_offsets存储
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__consumer_offsets 揭秘
上面聊完 Consumer 位移提交，我们知道 Consumer 消费完数据后需要进行位移提交， 那么提交的位移数据究竟存储在哪里， 又是以何种方式进行存储的，接下来我们就看看新旧版本 Kafka 对于 Offset 存储方式。
我们知道 Kafka 旧版本（0.8版本之前）是重度依赖 Zookeeper 来实现各种各样的协调管理，当然旧版本的 Consumer Group 是把位移保存在 ZooKeeper 中，减少 Broker 端状态存储开销，鉴于 Zookeeper 的存储架构设计来说， 它不适合频繁写更新，而 Consumer Group 的位移提交又是高频写操作，这样会拖慢 ZooKeeper 集群的性能， 于是在新版 Kafka 中， 社区重新设计了 Consumer Group 的位移管理方式，采用了将位移保存在 Kafka 内部（这是因为 Kafka Topic 天然支持高频写且持久化），这就是所谓大名鼎鼎的__consumer_offsets。
__consumer_offsets：用来保存 Kafka Consumer 提交的位移信息，另外它是由 Kafka 自动创建的，和普通的 Topic 相同，它的消息格式也是 Kafka 自己定义的，我们无法进行修改。这里我们很好奇它的消息格式究竟是怎么样的，让我们来一起分析并揭开它的神秘面纱吧。
__consumer_offsets 消息格式分析揭秘：
所谓的消息格式我们可以简单理解为是一个 KV 对。Key 和 Value 分别表示消息的键值和消息体。
那么 Key 存什么呢？既然是存储 Consumer 的位移信息，在 Kafka 中，Consumer 数量会很多，那么必须有字段来标识这个位移数据是属于哪个 Consumer的，怎么来标识 Consumer 字段呢？前面在讲解 Consumer Group 的时候我们知道它共享一个公共且唯一的Group ID，那么只保存它就可以了吗？我们知道 Consumer 提交位移是在分区的维度进行的，很显然，key中还应该保存 Consumer 要提交位移的分区。
总结：位移主题的 Key 中应该保存 3 部分内容：
value 可以简单认为存储的是offset值，当然底层还存储其他一些元数据，帮助 Kafka 来完成一些其他操作，比如删除过期位移数据等。
__consumer_offsets 消息格式示意图：
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__consumer_offsets创建过程
聊完消息格式后， 我们来聊聊 __consumer_offsets 是怎么被创建出来的呢？ 当 Kafka 集群中的第一个 Consumer 启动时，Kafka 会自动创建__consumer_offsets。前面说过，它就是普通的 Topic， 它也有对应的分区数，如果由 Kafka 自动创建的，那么分区数又是怎么设置的呢？这个依赖 Broker 端参数 offsets.topic.num.partitions (默认值是50)，因此 Kafka 会自动创建一个有 50 个分区的__consumer_offsets 。这就是我们在 Kafka 日志路径下看到有很多 __consumer_offsets-xxx 这样的目录的原因。既然有分区数，必然就会有对应的副本数，这个是依赖 Broker 端另一个参数 offsets.topic.replication.factor(默认值为3)。总结一下，如果__consumer_offsets 由 Kafka 自动创建的，那么该 Topic 的分区数是 50，副本数是 3，而具体 Group 的消费情况要存储到哪个 Partition ，根据abs(GroupId.hashCode()) % NumPartitions 来计算的，这样就可以保证 Consumer Offset 信息与 Consumer Group 对应的 Coordinator 处于同一个 Broker 节点上。
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查看__consumer_offsets数据
Kafka 默认提供了脚本供用户查看 Consumer 信息, 具体的查看方式如下：
//1.查看 kafka 消费者组列表：
./bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server :9092 --list
//2.查看 kafka 中某一个消费者组(test-group-1)的消费情况：
./bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server :9092 --group test-group-1 --describe
//3.计算 group.id 对应的 partition 的公式为：
abs(GroupId.hashCode()) % NumPartitions //其中GroupId:test-group-1 NumPartitions:50
//3.找到 group.id 对应的 partition 后，就可以指定分区消费了
//kafka 0.11以后
./bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server message-1:9092 --topic __consumer_offsets --formatter "kafka.coordinator.group.GroupMetadataManager\$OffsetsMessageFormatter" --partition xx
//kafka 0.11以前
./bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server message-1:9092 --topic __consumer_offsets --formatter "kafka.coordinator.GroupMetadataManager\$OffsetsMessageFormatter" --partition xx
//4.获取指定consumer group的位移信息
//kafka 0.11以后
kafka-simple-consumer-shell.sh --topic __consumer_offsets --partition xx --broker-list :9092 --formatter "kafka.coordinator.group.GroupMetadataManager\$OffsetsMessageFormatter"
//kafka 0.11以前
kafka-simple-consumer-shell.sh --topic __consumer_offsets --partition xx --broker-list :9092 --formatter "kafka.coordinator.GroupMetadataManager\$OffsetsMessageFormatter"
//5.脚本执行后输出的元数据信息
//格式：[消费者组 : 消费的topic : 消费的分区] :: [offset位移], [offset提交时间], [元数据过期时间]
[order-group-1,topic-order,0]::[OffsetMetadata[36672,NO_METADATA],CommitTime 1633694193000,ExpirationTime 1633866993000] 8
Consumer之消费进度监控
上面聊完 Consumer的各个实现细节，我们来聊聊对于 Consumer 来说，最重要的事情即消费进度的监控, 或者说监控其滞后程度（Consumer 当前落后于 Producer 的程度），这里有个专业名词叫 Consumer Lag。举例说明: Kafka Producer 向某 Topic 成功生产了 1000 万条消息，这时 Consumer 当前消费了 900 万条消息，那么可以认为 Consumer 滞后了 100 万条消息，即 Lag 等于 100 万。
对 Consumer 来说，Lag 应该算是最重要的监控指标了。它直接反映了一个 Consumer 的运行情况。Lag 值越小表示该 Consumer 能够及时的消费 Producer 生产出来的消息，滞后程度很小；如果该值有增大的趋势说明可能会有堆积，严重会拖慢下游的处理速度。
对于这么重要的指标，我们该怎么监控它呢？主要有 以下几 种方法：
使用 Kafka 自带的命令行工具 kafka-consumer-groups 脚本
使用 Kafka Java Consumer API 编程
使用 Kafka 自带的 JMX 监控指标
如果是云产品的话， 可以直接使用云产品自带的监控功能
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Consumer之总结
至此已经跟大家全面深入的剖析了 Kafka Consumer 内部底层原理设计的方方面面, kafka 原理相关篇章到此告一段落， 后续会针对 Kafka 细节技术点进行专题和源码分析, 大家敬请期待...