消费者偏移量_consumer_offsets相关解析

1.概述

__consumer_offsets 是 kafka 自行创建的，和普通的 topic 相同。它存在的目的之一就是保存 consumer 提交的位移。

__consumer_offsets 的每条消息格式大致如图所示:

可以想象成一个 KV 格式的消息，key 就是一个三元组：group.id+topic+分区号，而 value 就是 offset 的值。

考虑到一个 kafka 集群中可能有很多consumer 和 consumer group，如果这些 consumer 同时提交位移，则必将加重 __consumer_offsets 的写入负载，因此 kafka 默认为该 topic 创建了50个分区，并且对每个 group.id做哈希求模运算Math.abs(groupID.hashCode()) % numPartitions, 从而将负载分散到不同的 _consumer_offsets分区上。

一般情况下，当集群中第一次有消费者消费消息时会自动创建__consumer_offsets，它的副本因子受 offsets.topic.replication.factor 参数的约束，默认值为3（注意：该参数的使用限制在0.11.0.0版本发生变化），分区数可以通过 offsets.topic.num.partitions 参数设置，默认值为50。

2.消费者消费topic

消费者组:hy-group topic:hy1-test-topic

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server  hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092 --group hy-group --topic hy1-test-topic

3.生产者生产消息

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list  hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092   --topic hy1-test-topic

4.查看指定消费组的消费位置offset

bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092 --describe --group hy-group

从上图中可以看出:

• 每个partition 对应的消费者id; 因为只开了一个消费者; 该消费者同时消费3个partition;
• CURRENT-OFFSET: 当前消费组消费到的偏移量
• LOG-END-OFFSET: 日志最后的偏移量
• CURRENT-OFFSET = LOG-END-OFFSET 说明当前消费组已经全部消费了;

此时关闭消费者之后， 再发送几条消息看看:

partition-0 partition-1 partition-2 的LOG-END-OFFSET: 日志最后的偏移量分别增加了1; 但是CURRENT-OFFSET: 当前消费组消费到的偏移量 保持不变;因为没有被消费。

重新打开一个消费者组,继续消费，此时偏移量也更新啦。

5.从头开始消费 --from-beginning

如果用新的消费组去消费一个Topic,那么默认该消费组的offset会是最新的; 即历史的不会消费。

开启新的消费者组

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server   hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092 --group hy-group1  --topic hy1-test-topic

查看消费情况

bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server  hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092  --describe --group hy-group1

可以看到CURRENT-OFFSET = LOG-END-OFFSET 。 如何让新的消费组/者 从头开始消费呢？ 加上参数 --from-beginning

# 从头开始消费
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server   hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092 --group hy-group1  --topic hy1-test-topic --from-beginning

6.如何确认 consume_group 在哪个__consumer_offsets-?

Math.abs(groupID.hashCode()) % numPartitions