Kafka_Consumer的七种消费场景

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Kafka_Consumer的七种消费场景

从0.10 开始，再无低等级消费者，消息均需通过ConsumerAPI：KafkaConsumer类进行消费，不同的消费场景，不一样的实现，官方提供了7种场景的解决方案：

  1. Automatic Offset Committing
  2. Manual Offset Control
  3. Manual Partition Assignment
  4. Storing Offsets Outside Kafka
  5. Controlling The Consumer’s Position
  6. Consumption Flow Control
  7. Multi-threaded Processing

下面就基于kafka2.0官方文档，一一拆解：

1. Automatic Offset Committing 自动确认Offset

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Properties props = new Properties();
/* 定义kakfa 服务的地址，不需要将所有broker指定上 */
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
/* 制定consumer group */
props.put("group.id", "test");
/* 是否自动确认offset */
props.put("enable.auto.commit", "true");
/* 自动确认offset的时间间隔 */
props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
props.put("session.timeout.ms", "30000");
/* key的序列化类 */
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
/* value的序列化类 */
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
 /* 定义consumer */
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
/* 消费者订阅的topic, 可同时订阅多个 */
consumer.subscribe(Arrays.asList("foo", "bar"));

 /* 读取数据，读取超时时间为100ms */
while (true) {
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
    for (ConsumerRecord<String, String> record : records)
        System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s", record.offset(), record.key(), record.value());
}

说明:

  • bootstrap.servers 只是代表kafka的连接入口，只需要指定集群中的某一broker
  • Setting enable.auto.commit means that offsets are committed automatically with a frequency controlled by the config auto.commit.interval.ms.
  • 一旦consumer和kakfa集群建立连接，consumer会以心跳的方式来高速集群自己还活着，如果session.timeout.ms 内心跳未到达服务器，服务器认为心跳丢失，会做rebalence

2. Manual Offset Control 手动控制Offset

如果consumer在获得数据后需要加入处理，数据完毕后才确认offset，需要程序来控制offset的确认。举个栗子：
consumer获得数据后，需要将数据持久化到DB中。自动确认offset的情况下，如果数据从kafka集群读出，就确认，但是持久化过程失败，就会导致数据丢失。我们就需要控制offset的确认。

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Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("group.id", "test");
/* 关闭自动确认选项 */
props.put("enable.auto.commit", "false");
props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
props.put("session.timeout.ms", "30000");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
consumer.subscribe(Arrays.asList("foo", "bar"));
final int minBatchSize = 200;
List<ConsumerRecord<String, String>> buffer = new ArrayList<>();
while (true) {
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
        buffer.add(record);
    }
    /* 数据达到批量要求，就写入DB，同步确认offset */
    if (buffer.size() >= minBatchSize) {
        insertIntoDb(buffer);
        consumer.commitSync();
        buffer.clear();
    }
}

还可以精细的控制对具体分区具体offset数据的确认：

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try {
    while(running) {
        ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Long.MAX_VALUE);
        for (TopicPartition partition : records.partitions()) {
            List<ConsumerRecord<String, String>> partitionRecords = records.records(partition);
            for (ConsumerRecord<String, String> record : partitionRecords) {
                System.out.println(record.offset() + ": " + record.value());
            }
            /* 同步确认某个分区的特定offset */
            long lastOffset = partitionRecords.get(partitionRecords.size() - 1).offset();
            consumer.commitSync(Collections.singletonMap(partition, new OffsetAndMetadata(lastOffset + 1)));
        }
    }
} finally {
  consumer.close();
}

说明：

  • 确认的offset为已接受数据最大offset+1。

3.Manual Partition Assignment 指定分区消费

可以向特定的分区订阅消息。但是会失去partion的负载分担。有几种场景可能会这么玩：

  1. 只需要获取本机磁盘的分区数据；
  2. 程序自己或者外部程序能够自己实现负载和错误处理。例如YARN/Mesos的介入，当consumer挂掉后，再启动一个consumer。
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String topic = "foo";
     TopicPartition partition0 = new TopicPartition(topic, 0);
     TopicPartition partition1 = new TopicPartition(topic, 1);
     consumer.assign(Arrays.asList(partition0, partition1));

使用此模式，只需调用assign（Collection），而不是使用subscribe订阅主题。

说明：

  1. 手动分区分配使用了consumer Group，因此consumer故障不会做reblance，即便消费者公用groupid。
  2. 不可以在同一consumer中混用topic订阅(例如subscribe）和手动分区分配(例如assign)，。

4. Storing Offsets Outside Kafka 自主控制Offset

消费者可以自定义kafka的offset存储位置。该设计的主要目的是让消费者将数据和offset进行原子性的存储。这样可以避免上面提到的重复消费问题。

举例说明：
订阅特定分区。存储所获得的记录时，将每条记录的offset一起存储。保证数据和offset的存储是原子性的。当异步存储被异常打断时，凡已经存储的数据，都有有相应的offset记录。这种方式可以保证不会有数据丢失，也不会重复的从服务端读取。

如何配置实现：

  1. 关闭offset自动确认：enable.auto.commit=false；
  2. 从ConsumerRecord中获取offset，保存下来;
  3. Consumer重启时，调用seek(TopicPartition, long)重置在服务端的消费记录。

如果消费分区也是自定义的，这种方式用起来会很爽。如果分区是自动分配的，当分区发生reblance的时候，就要考虑清楚了。如果因为升级等原因，分区漂移到一个不会更新offset的consumer上，那就日了狗了。
该情况下：

  1. 原consumer需要监听分区撤销事件，并在撤销时确认好offset。接口:ConsumerRebalanceListener.onPartitionsRevoked(Collection)；
  2. 新consumer监听分区分配事件，获取当前分区消费的offset。接口：ConsumerRebalanceListener.onPartitionsAssigned(Collection)；
  3. consumer监听到 ConsumerRebalance事件，还没有处理或者持久化的缓存数据flush掉。

5. Controlling The Consumer’s Position 控制者消费位置

大多数情况下，服务端的Consumer的消费位置都是由客户端间歇性的确认。Kafka允许Consumer自己设置消费起点，达到的效果：

  1. 可以消费已经消费过的数据；
  2. 可以跳跃性的消费数据；
    看下这样做的一些场景：
  3. 对Consumer来说，数据具备时效性，只需要获取最近一段时间内的数据，就可以进行跳跃性的获取数据；
  4. 上面自己存offset的场景，重启后就需要从指定的位置开始消费。
    接口上面已经提到过了，用seek(TopicPartition, long)。

6. Consumption Flow Control 控制消费流

如果一个consumer同时消费多个分区，默认情况下，这多个分区的优先级是一样的，同时消费。Kafka提供机制，可以让暂停某些分区的消费，先获取其他分区的内容。场景举栗：

  1. 流式计算，consumer同时消费两个Topic，然后对两个Topic的数据做Join操作。但是这两个Topic里面的数据产生速率差距较大。Consumer就需要控制下获取逻辑，先获取慢的Topic，慢的读到数据后再去读快的。
  2. 同样多个Topic同时消费，但是Consumer启动是，本地已经存有了大量某些Topic数据。此时就可以优先去消费下其他的Topic。

调控的手段：让某个分区消费先暂停，时机到了再恢复，然后接着poll。接口：pause(TopicPartition…)，resume(TopicPartition…)

7. Multi-threaded Processing 多线程处理模型

Kafka的Consumer的接口为非线程安全的。多线程共用IO，Consumer线程需要自己做好线程同步。
如果想立即终止consumer，唯一办法是用调用接口：wakeup()，使处理线程产生WakeupException。

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public class KafkaConsumerRunner implements Runnable {
    /* 注意，这俩货是类成员变量 */
    private final AtomicBoolean closed = new AtomicBoolean(false);
    private final KafkaConsumer consumer;

    public void run() {
        try {
            consumer.subscribe(Arrays.asList("topic"));
            while (!closed.get()) {
                ConsumerRecords records = consumer.poll(10000);
                // Handle new records
            }
        } catch (WakeupException e) {
            // Ignore exception if closing
            if (!closed.get()) throw e;
        } finally {
            consumer.close();
        }
    }

    // Shutdown hook which can be called from a separate thread
    public void shutdown() {
        closed.set(true);
        consumer.wakeup();
    }
}

说明：

  1. KafkaConsumerRunner是runnable的，请自觉补脑多线程运行；
  2. 外部线程控制KafkaConsumerRunner线程的停止；
  3. 主要说的是多线程消费同一topic，而不是消费同一分区；

比较一下两种模型：

Consumer单线程模型
优点：实现容易；
优点：没有线程之间的协作。通常比下面的那种更快；
优点：单分区数据的顺序处理；
缺点：多个TCP连接，但是关系不大，kafka对自己的server自信满满；
缺点：太多的Request可能导致server的吞吐降低一丢丢；
缺点：consumer数量受到分区数量限制，一个consumer一个分区；

Consumer多线程模型
优点：一个consumer任意多的线程，线程数不用受到分区数限制；
缺点：如果有保序需求，自己要加控制逻辑；
缺点：该模型中如果手动offset，自己要加控制逻辑；
一种可行的解决办法：为每个分区分配独立的存储，获取的数据根据数据所在分区进行 hash存储。这样可以解决顺序消费，和offset的确认问题。

参考

https://blog.csdn.net/xianzhen376/article/details/51167742
http://kafka.apache.org/20/javadoc/index.html?org/apache/kafka/clients/consumer/KafkaConsumer.html

 
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