kafka消费者java配置 kafka配置消费者组

1、消费者组

1.1、消费者组的原理

Consumer Group（CG）：消费者组，由多个消费者组成。形成一个消费者组的条件，是所有消费者的groupid相同。

• 消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费。

• 消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。

• 消费者组中的消费者数量要合理设置，如果消费者的数量大于主题分区数就会造成一部分消费者就会被闲置，如果消费者的数量过小，会出现一个负载均衡的问题。

1.2、消费者组初始化流程

coordinator：辅助实现消费者组的初始化和分区的分配。

coordinator节点选择 = groupid的hashcode值 % 50（  __consumer_offsets的分区数量为50）

例如： groupid的hashcode值 = 1，1% 50 = 1，那么__consumer_offsets 主题的1号分区，在哪个broker上，就选择这个节点的coordinator 作为这个消费者组的老大。消费者组下的所有的消费者提交offset的时候就往这个分区去提交offset。

消费者组里的每一个消费者给分区的coordinator发送消费组请求，coordinator选出一个消费者作为leader，leader定制消费方案发送给coordinator。然后coordinator把消费方案发给所有的消费者，告知他应该消费的分区。
消费者与coordinator保持心跳通讯，超时则被剔除，触发再平衡

1.3、消费者组详细消费流程

2、分区的分配

1、一个consumer group中有多个consumer组成，一个 topic有多个partition组成，现在的问题是，到底由哪个consumer来消费哪个 partition的数据。这个就是在消费者组中初始化流程中的制定消费方案 Kafka有四种主流的分区分配策略 Range、RoundRobin、Sticky、CooperativeSticky。 可以通过配置参数partition.assignment.strategy，修改分区的分配策略。默认策略是Range + CooperativeSticky。Kafka可以同时使用多个分区分配策略。

Range策略：Range 是对每个 topic 而言的

首先对同一个 topic 里面的分区按照序号进行排序，并对消费者按照字母顺序进行排序。 假如现在有 7 个分区，3 个消费者，排序后的分区将会 是0,1,2,3,4,5,6；消费者排序完之后将会是C0,C1，C2。 例如，7/3 = 2 余 1 ，除不尽，那么 消费者 C0 便会多 消费 1 个分区。C0节点消费0,1,2分区，C1节点消费3,4分区。 通过 partitions数/consumer数 来决定每个消费者应该 消费几个分区。如果除不尽，那么前面几个消费者将会多 消费 1 个分区。

分区分配策略之Range 注意：如果只是针对 1 个 topic 而言，C0消费者多消费1 个分区影响不是很大。但是如果有 N 多个 topic，那么针对每 个 topic，消费者 C0都将多消费 1 个分区，topic越多，C0消 费的分区会比其他消费者明显多消费 N 个分区。 容易产生数据倾斜！

RoundRobin策略：RoundRobin 针对集群中所有Topic而言。

RoundRobin 轮询分区策略，是把所有的 partition 和所有的 consumer 都列出来，然后按照 hashcode 进行排序，最后通过轮询算法来分配 partition 给到各个消费者。

Sticky策略:(粘性分区)

可以理解为分配的结果带有“粘性的”。即在执行一次新的分配之前， 考虑上一次分配的结果，尽量少的调整分配的变动，可以节省大量的开销。 粘性分区是 Kafka 从 0.11.x 版本开始引入这种分配策略，首先会尽量均衡的放置分区 到消费者上面，在出现同一消费者组内消费者出现问题的时候，会尽量保持原有分配的分 区不变化。

CooperativeSticky策略其实就是多种策略配合使用。

3、offset 位移

3.1、offset的默认维护

 __consumer_offsets 主题里面采用 key 和 value 的方式存储数据。key 是 group.id+topic+ 分区号，value 就是当前 offset 的值。每隔一段时间，kafka 内部会对这个 topic 进行 compact，也就是每个 group.id+topic+分区号就保留最新数据。

3.2、offset的提交

虽然自动提交offset十分简单便利，但由于其是基于时间提交的，开发人员难以把握offset提交的时机。因 此Kafka还提供了手动提交offset的API。

手动提交offset的方法有两种：分别是commitSync（同步提交）和commitAsync（异步提交）。两者的相 同点是，都会将本次提交的一批数据最高的偏移量提交；不同点是

• commitSync（同步提交）：必须等待offset提交完毕，再去消费下一批数据。

• commitAsync（异步提交） ：发送完提交offset请求后，就开始消费下一批数据了。

3.3、指定 Offset 消费

auto.offset.reset = earliest | latest | none 默认是 latest。 当 Kafka 中没有初始偏移量（消费者组第一次消费）或服务器上不再存在当前偏移量 时（例如该数据已被删除），该怎么办？

（1）earliest：自动将偏移量重置为最早的偏移量（--from-beginning）。

（2）latest（默认值）：自动将偏移量重置为最新偏移量。

（3）none：如果未找到消费者组的先前偏移量，则向消费者抛出异常。

（4）自定义offset 位移开始消费

4、漏消费和重复消费

重复消费：已经消费了数据，但是 offset 没提交。

漏消费：先提交 offset 后消费，有可能会造成数据的漏消费。

 

5、消费者事务

如果想完成Consumer端的精准一次性消费，那么需要Kafka消费端将消费过程和提交offset 过程做原子绑定。此时我们需要将Kafka的offset保存到支持事务的自定义介质（比 如 MySQL）。

 

6、数据积压（消费者如何提高吞吐量）

1）如果是Kafka消费能力不足，则可以考虑增 加Topic的分区数，并且同时提升消费组的消费者 数量，消费者数 = 分区数。（两者缺一不可）

2）如果是下游的数据处理不及时：提高每批次拉取的数 量。批次拉取数据过少（拉取数据/处理时间 < 生产速度）， 使处理的数据小于生产的数据，也会造成数据积压。

7、编写消费者Demo

import com.fasterxml.jackson.databind.deser.std.StringDeserializer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.*;

import java.time.Duration;
import java.util.*;

import org.apache.kafka.common.TopicPartition;

public class ConsumerDemo{
    public static void main(String[] args) {
        // 1.创建消费者的配置对象
        Properties properties = new Properties();
        // 2.给消费者配置对象添加参数
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");
        // 配置序列化 必须
        properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        // 配置消费者组（组名任意起名） 必须
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
        // 创建消费者对象
        KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);
        // 修改分区分配策略
        properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG, "org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor");
        // 是否自动提交 offset
        properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false);
        // 提交 offset 的时间周期 1000ms，默认 5s
        properties.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, 1000);

        // 注册要消费的主题（可以消费多个主题）
        ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();
        topics.add("first");
        //kafkaConsumer.subscribe(topics);

        // 消费某个主题的某个分区数据
        ArrayList<TopicPartition> topicPartitions = new ArrayList<>();
        topicPartitions.add(new TopicPartition("first", 0));
        //kafkaConsumer.assign(topicPartitions);

        //指定offset位置进行消费
        Set<TopicPartition> assignment= new HashSet<>();
        while (assignment.size() == 0) {
            kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
            // 获取消费者分区分配信息（有了分区分配信息才能开始消费）
            assignment = kafkaConsumer.assignment();
        }
        // 遍历所有分区，并指定 offset 从 1700 的位置开始消费
        for (TopicPartition tp: assignment) {
            kafkaConsumer.seek(tp, 1700);
        }

        //指定时间进行消费
        HashMap<TopicPartition, Long> timestampToSearch = new HashMap<>();
        // 封装集合存储，每个分区对应一天前的数据
        for (TopicPartition topicPartition : assignment) {
            timestampToSearch.put(topicPartition,
                    System.currentTimeMillis() - 1 * 24 * 3600 * 1000);
        }
        // 获取从 1 天前开始消费的每个分区的 offset
        Map<TopicPartition, OffsetAndTimestamp> offsets =
                kafkaConsumer.offsetsForTimes(timestampToSearch);
        // 遍历每个分区，对每个分区设置消费时间。
        for (TopicPartition topicPartition : assignment) {
            OffsetAndTimestamp offsetAndTimestamp =
                    offsets.get(topicPartition);
            // 根据时间指定开始消费的位置
            if (offsetAndTimestamp != null){
                kafkaConsumer.seek(topicPartition,
                        offsetAndTimestamp.offset());
            }
        }

        // 拉取数据打印
        while (true) {
            // 设置 1s 中消费一批数据
            ConsumerRecords<String, String> consumerRecords =
                    kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
            // 打印消费到的数据
            for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord :
                    consumerRecords) {
                System.out.println(consumerRecord);
            }
            // 同步提交 offset
            //kafkaConsumer.commitSync();
            // 异步提交 offset
            kafkaConsumer.commitAsync();
        }
    }
}