Kafka消费者
1. 消费者总体工作流程
1）不同消费者组之间的消费者互相独立，可以消费相同的分区或者多个不同的分区；同一个消费者组内的消费者只能消费互不相同的分区。
2）使用offset记录消费者消费到哪儿了，保存在系统主题（__consumer_offsets）中，持久化到硬盘中。
2. 消费者组
Consumer Group（CG）：消费者组，有多个consumer组成。形成一个消费者组的条件，是所有消费者的groupid相同。消费者组内的消费者负责消费不同的分区，一个分区只能由组内一个消费者消费。消费者组之间的消费者互不影响，所有的消费者必须有groupid，都属于某个消费者组。 消费者组是逻辑上的一个订阅者。
在消费者组初始化的过程中，coordinator辅助实现初始化和分区分配的过程。每个broker都有一个coordinator，到底选择哪一个coordinator辅助实现消费者组的初始化和分区分配呢？coordinator的选择 = groupid的哈希值 % 50，50是__consumer_offsets的分区数量， 即groupid的哈希值 % 50对应__consumer_offsets分区在哪个broker上，就使用哪个broker的coordinator。未来消费者组提交的offset也存储在__consumer_offsets的这个分区中。
具体的初始化流程如下：每个消费者都向这个coordinator发送JoinGroup请求，然后coordinator会选出一个consumer作为Leader，将需要消费的topic信息发送给Leader消费者，Leader消费者会制定一个消费方案（即各个消费者各自消费哪个分区）并发送给coordinator，coordinator将这个消费方案分发给各个消费者。
每个消费者都会和coordinator保持心跳通信（3s），如果超过一定时间（45s）未保持心跳通信，则会将消费者从组内移出，并触发再平衡策略；消费者处理数据时间过长（超过5min），也会触发再平衡。
消费者组消费数据详细流程：创建消费者网络客户端（ConsumerNetworkClient），用于和Kafka集群进行交互，里面有这些配置参数：fetch.min.byte，每批次最小抓取字节数，默认1字节；fetch.max.wait.ms， 一批数据最小值未到达超时时间，默认500ms；fetch.max.byte，每批次最大抓取字节数，默认50M。然后发送send方法发送请求拉取数据，通过回调方法onSuccess将数据保存在队列中，消费者默认从队列中一次拉取500条（max.poll.records）数据，拉取的数据还需要经过反序列化（parseRecord）和拦截器（Interceptors）。
3. 消费者API
单个消费者消费所有分区数据（即一个消费者组里只有一个消费者）：
// 配置
Properties properties = new Properties();
properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVER_CONFIG, "hadoop102:9092,hadoop103:9092");
properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
// 创建消费者
KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(properties)
// 订阅主题
List<String> topics = new ArryaList<>();
topics.add("first")
kafkaConsumer.subscribe(topics);
// 消费数据
while (true) {
ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
for (ConsumerRecords<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
System.out.println(consumerRecord);
}
}
消费特定分区数据：
// 配置
Properties properties = new Properties();
properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVER_CONFIG, "hadoop102:9092,hadoop103:9092");
properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
// 创建消费者
KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(properties)
// 订阅主题的分区
List<TopicPartition> topicPartitions = new ArryaList<>();
topicPartitions.add(new TopicPartition("first", 0));
kafkaConsumer.assign(topicPartitions);
// 消费数据
while (true) {
ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
for (ConsumerRecords<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
System.out.println(consumerRecord);
}
}
4. 分区的分配以及再平衡
四种分区分配策略：Range、RoundRobin、Sticky。CooperativeSticky。通过参数parititon.assignment.strategy可以修改分区分配策略。默认是使用Range+CooperativeSticky。
Range：对同一个topic里的分区按照序号排序，也会对消费者进行排序，通过partitions/consumers决定每个消费者消费几个分区，如果除不尽，则前面几个消费者会多消费1个分区。
Range分配策略会产生数据倾斜，因为前面几个消费者会多消费1个分区，这只是对于1个topic而言，如果topic多了，则前面几个消费者会明显多消费很多分区。
如果将消费者0干掉，并且在触发再平衡（重新给消费者分配消费的分区）前，那么消费者0本来该消费的所有任务就会全部交给某个消费者进行消费。触发再平衡之后，消费者1会消费0、1、2、3四个分区，消费者2会消费4、5、6三个分区。
RoundRobin：针对所有topic而言，将所有的partition和consumer都列出来，按照hashcode进行排序，通过轮询将partition分给消费者。
修改分区分配策略：
properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG, "org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor");
如果将消费者0干掉，并且在触发再平衡（重新给消费者分配消费的分区）前，那么消费者0本来该消费的所有任务会通过轮询依次交给其他消费者进行消费。触发再平衡之后，消费者1会消费0、2、4、6四个分区，消费者2会消费1、3、5三个分区。
Sticky：尽量均匀且随机分配分区给消费者。与Range策略的区别就是随机分配。
修改分区分配策略：
properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG, "org.apache.kafka.clients.consumer.StickyAssignor");
如果将其中某个消费者干掉，并且在触发再平衡（重新给消费者分配消费的分区）前，那么本来该消费的任务会随机分给其他消费者进行消费。
5. offset
消费者将消费的位置/偏移offset保存在系统主题中：__consumer_offsets，__consumer_offsets主题采用key-value的形式进行存储，key是groupid+topic+分区号，value就是offset值。每隔一段时间，Kafka会对这个topic进行compact，也就是每个groupid+topic+分区号保留最新数据。
要想查看系统主题中的offset值，首先需要在config/consumer.properties中添加配置：exclude.internal.topics=false。查看系统主题__consumer_offsets：
bin/kafka-console-consumer.sh --topic __consumer_offsets --bootstrap-server hadoop102:9092 --consumer.config config/consumer.properties --formatter "kafka.coordinator.group.GroupMetadataManager\$OffsetsMessageFormatter" --from-beginning
Kafka默认自动提交offset，相关参数：enable.auto.commit，是否开启自动提交，默认为true；auto.commit.interval.ms，自动提交的时间间隔，默认为5s。相关配置代码：
properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, true);
properties.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, 1000);手动提交offset：每次消费完数据之后由消费者自己提交offset信息，分为同步提交（阻塞当前线程，提交offset成功后才消费下一波数据，并且会有失败重试）和异步提交（发送了提交请求之后不管成功，直接消费下一波数据）。相关配置代码：
properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false);手动提交代码：
// 消费数据
while (true) {
ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
for (ConsumerRecords<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
System.out.println(consumerRecord);
}
kafkaConsumer.commitSync(); // 同步提交
kafkaConsumer.commitAsync(); // 异步提交
}
当Kafka中没有初始偏移量（消费者组第一次消费）或者不存在当前偏移量时，该怎么办。Kafka提供了三中策略，分别对应三种参数配置auto.offset.reset：
1）earliest：自动将偏移量置为最早的偏移量，--from-beginning
2）latest（默认值）： 自动将偏移量置为最新的偏移量
3）none：抛异常
如果想从指定offset开始消费，使用seek方法：
// 拿到分区信息
Set<TopicParititon> assignment = kafkaConsumer.assignment();
for (TopicPartition topicPartition : assignment) {
// 指定offset
kafkaConsumer.seek(topicPartition, 100);
}上述代码可能收不到数据，因为消费者组的初始化是需要时间的，获得的assignment可能为空，为保证分区分配方案是初始化完成的，加上如下代码：
while (assignment.size() == 0) {
kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
assignment = kafkaConsumer.assignment();
}6. 按照指定时间消费
上面实现了消费指定offset的数据，如果需要消费指定时间之后的数据（比如需要从一天前开始消费），那么需要想办法将时间转化为offset。
// 拿到分区信息
Set<TopicParititon> assignment = kafkaConsumer.assignment();
Map<TopicPartition, Long> topicPartitionMap = new HashMap<>();
for (TopicPartition topicPartition : assignment) {
topicPartitionMap.put(topicPartition, System.currentTimeMillis() - 1 * 24 * 3600);
}
Map<TopicPartition, OffsetAndTimestamp> topicPartitionOffsetMap = kafkaConsumer.offsetsForTimes(topicPartitionMap);
for (TopicPartition topicPartition : assignment) {
OffsetAndTimestamp offsetAndTimestamp = topicPartitionOffsetMap.get(topicPartition);
// 指定offset
kafkaConsumer.seek(topicPartition, offsetAndTimestamp.offset());
}
7. 漏消费和重复消费
自动提交offset场景下，如果提交offset后，消费者又继续消费了后面的数据，然后挂了，此时下一个offset还未自动提交，那么消费者恢复后，会从原来的offset的位置开始消费，于是出现了重复消费的问题。
手动提交offset场景下，已经提交offset但是数据还在内存中并未完成落盘，此时消费者挂了，于是offset已经提交，数据并未真正处理完，出现了漏消费的问题。
要解决漏消费和重复消费的问题，即实现消费者的精确一次性消费，那么必须采用事务，即Kafka消费者将提交offset和消费数据这两个过程做原子绑定。另外，Kafka的下游消费者（比如Mysql）也必须支持事务。
8. 数据积压的解决方法
原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_46628668/article/details/137741520
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