kafka学习（3）-Group 、分区、多线程消费_kafka group

1、分区、Group原理图

2、原理描述

一个topic 可以配置几个partition，produce发送的消息分发到不同的partition中，consumer接受数据的时候是按照group来接受，kafka确保每个partition只能同一个group中的同一个consumer消费，如果想要重复消费，那么需要其他的组来消费。Zookeerper中保存这每个topic下的每个partition在每个group中消费的offset 。
新版kafka把这个offsert保存到了一个__consumer_offsert的topic下 
这个__consumer_offsert 有50个分区，通过将group的id哈希值%50的值来确定要保存到那一个分区. 这样也是为了考虑到zookeeper不擅长大量读写的原因。 
所以，如果要一个group用几个consumer来同时读取的话，需要多线程来读取，一个线程相当于一个consumer实例。当consumer的数量大于分区的数量的时候，有的consumer线程会读取不到数据。 
假设一个topic test 被groupA消费了，现在启动另外一个新的groupB来消费test，默认test-groupB的offset不是0，而是没有新建立，除非当test有数据的时候，groupB会收到该数据，该条数据也是第一条数据，groupB的offset也是刚初始化的ofsert, 除非用显式的用–from-beginnging 来获取从0开始数据 

3、消费者群组-Group

消费者可以通过使用samegroup.id加入一个组。

• 一个组的最大并行度是该组中的消费者的数量 ← 分区的数量。
• Kafka将一个主题的分区分配给组中的使用者，以便每个分区仅由组中的一位消费者使用(如果想要重复消费，那么需要其他的组来消费)。
• Kafka保证只有群组中的单个消费者阅读消息。
• 消费者可以按照存储在日志中的顺序查看消息。

4、重复消费

问题：

回答：

重复消费的情况

我们把重复消费的情况分为2种，一种是想避免的，一种是故意如此的。

想避免的场景

1. 消费者使用了自动提交模式，当还没有提交的时候，有新的消费者加入或者移除，发生了rebalance。再次消费的时候，消费者会根据提交的偏移量来，于是重复消费了数据。
2. 使用异步提交，并且在callback里写了失败重试，但是没有注意顺序。例如提交5的时候，发送网络故障，由于是异步，程序继续运行，再次提交10的时候，提交成功，此时正好运行到5的重试，并且成功。当发生了rebalance，又会重复消费了数据。

注：这里不讨论那个消费者提交的offset的作用。

故意的场景

1. 使用不同的组消费同一个topic。改个 group.id属性即可。
2. 自己手动提交偏移量。
   这里的麻烦的地方就是需要理解开头的问题，并不是说你提交完就可以了。你得想个办法去读取那个偏移量再次消费。下面提供一个暴力的手段，关闭消费者，然后再次开启新的。

public static void consumer(Properties properties,String info) {
        System.out.println(info);
        KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer(properties);
        kafkaConsumer.subscribe(Arrays.asList(new String[]{"hello"}));
        boolean flag = false;
        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> poll = kafkaConsumer.poll(100);
            if (!poll.isEmpty()) {
                for (ConsumerRecord<String, String> o : poll) {
                    System.out.println(o.value() + o.offset());
                    //假设场景为重复消费3，这里需要根据业务来提交便宜量
                    if (o.offset() == 3) {
                        //手动提交偏移量
                        Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> currentOffset = new HashMap<TopicPartition, OffsetAndMetadata>();
                        //提交的偏移量，这个偏移量就是下次消费的第一条数据
                        currentOffset.put(new TopicPartition(o.topic(), o.partition()), new OffsetAndMetadata(o.offset()+1, ""));
                        kafkaConsumer.commitSync(currentOffset);
                        flag = true;
                        break;
                    }
                }
            }
            if(flag){
                kafkaConsumer.close();
                break;
            }
        }
    }

这里也必须注意，kafka并不是数据库，他保存的数据有持久化的时间和大小的限制，可能你提交的偏移量的数据已经被kafka清理掉了。