Kafka快速入门（Kafka消费者）_kafka创建消费者组

Kafka 消费者

1. Kafka 消费方式

2 Kafka 消费者工作流程

2.1 消费者总体工作流程

2.2 消费者组原理

Consumer Group（CG）：消费者组，由多个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。

消费者组初始化流程

1、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）

​ 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。

消费者组详细消费流程

2.3 消费者重要参数

3. 消费者 API

3.1 独立消费者案例（订阅主题）

1）需求：

创建一个独立消费者，消费 first 主题中数据。

注意在消费者 API 代码中必须配置消费者组 id。命令行启动消费者不填写消费者组id 会被自动填写随机的消费者组 id。

2）实现步骤

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import java.time.Duration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Properties;

public class CustomConsumer {
     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);
         // 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);
         // 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);
          }
     }
 }
}
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3）测试

在 Kafka 集群控制台，创建 Kafka 生产者，并输入数据

bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
>hello
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在 IDEA 控制台观察接收到的数据。

3.2 独立消费者案例（订阅分区）

1）需求：创建一个独立消费者，消费 first 主题 0 号分区的数据。

2）实现步骤

// 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);
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3.3 消费者组案例

1）需求：测试同一个主题的分区数据，只能由一个消费者组中的一个消费。

2）案例实操

（1）复制一份基础消费者的代码，在 IDEA 中同时启动，即可启动同一个消费者组中的两个消费者。

（2）启动代码中的生产者发送消息，在 IDEA 控制台即可看到两个消费者在消费不同分区的数据（如果只发生到一个分区，可以在发送时增加延迟代码 Thread.sleep(2);）。

（3）重新发送到一个全新的主题中，由于默认创建的主题分区数为 1，可以看到只能有一个消费者消费到数据

4 分区的分配以及再平衡

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。

2、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。

4.1 Range 以及再平衡

1）Range分区策略原理

2）Range分区分配策略案例

​ （1）修改主题 first 为 7 个分区。

bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --alter --topic first --partitions 7
1

注意：分区数可以增加，但是不能减少。

​ （2）复制 CustomConsumer 类，创建 CustomConsumer2。这样可以由三个消费者CustomConsumer、CustomConsumer1、CustomConsumer2 组成消费者组，组名都为“test”，同时启动 3 个消费者。

​ （3）启动 CustomProducer 生产者，发送 500 条消息，随机发送到不同的分区。

说明：Kafka 默认的分区分配策略就是 Range + CooperativeSticky，所以不需要修改策略。

​ （4）观看 3 个消费者分别消费哪些分区的数据。

3）Range分区分配再平衡案例

（1）停止掉 0 号消费者，快速重新发送消息观看结果（45s 以内，越快越好）。

​ 1 号消费者：消费到 3、4 号分区数据。

​ 2 号消费者：消费到 5、6 号分区数据。

​ 0 号消费者的任务会整体被分配到 1 号消费者或者 2 号消费者。

说明：0 号消费者挂掉后，消费者组需要按照超时时间 45s 来判断它是否退出，所以需要等待，时间到了 45s 后，判断它真的退出就会把任务分配给其他 broker 执行。

（2）再次重新发送消息观看结果（45s 以后）。

​ 1 号消费者：消费到 0、1、2、3 号分区数据。

​ 2 号消费者：消费到 4、5、6 号分区数据。

​ 说明：消费者 0 已经被踢出消费者组，所以重新按照 range 方式分配。

4.2 RoundRobin 以及再平衡

1）RoundRobin分区策略原理

2）RoundRobin分区分配策略案例

（1）依次在 CustomConsumer、CustomConsumer1、CustomConsumer2 三个消费者代

码中修改分区分配策略为 RoundRobin

// 修改分区分配策略
properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG,"org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor");
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（2）重启 3 个消费者，重复发送消息的步骤，观看分区结果。

3）RoundRobin分区分配再平衡案例

（1）停止掉 0 号消费者，快速重新发送消息观看结果（45s 以内，越快越好）。

​ 1 号消费者：消费到 2、5 号分区数据

​ 2 号消费者：消费到 4、1 号分区数据

​ 0 号消费者的任务会按照 RoundRobin 的方式，把数据轮询分成 0 、6 和 3 号分区数据，分别由 1 号消费者或者 2 号消费者消费。

​ 说明：0 号消费者挂掉后，消费者组需要按照超时时间 45s 来判断它是否退出，所以需要等待，时间到了 45s 后，判断它真的退出就会把任务分配给其他 broker 执行。

（2）再次重新发送消息观看结果（45s 以后）。

​ 1 号消费者：消费到 0、2、4、6 号分区数据

​ 2 号消费者：消费到 1、3、5 号分区数据

说明：消费者 0 已经被踢出消费者组，所以重新按照 RoundRobin 方式分配。

4.3 Sticky 以及再平衡

粘性分区定义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。

1）需求

​ 设置主题为 first，7 个分区；准备 3 个消费者，采用粘性分区策略，并进行消费，观察消费分配情况。然后再停止其中一个消费者，再次观察消费分配情况。

2）步骤

​ （1）修改分区分配策略为粘性。

​ 注意：3 个消费者都应该注释掉，之后重启 3 个消费者，如果出现报错，全部停止等会再重启，或者修改为全新的消费者组。

// 修改分区分配策略
ArrayList<String> startegys = new ArrayList<>();
startegys.add("org.apache.kafka.clients.consumer.StickyAssignor");
properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG, startegys);
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​ （2）使用同样的生产者发送 500 条消息

​ 可以看到会尽量保持分区的个数近似划分分区。

3）Sticky分区分配再平衡案例

​ （1）停止掉 0 号消费者，快速重新发送消息观看结果（45s 以内，越快越好）。

​ 1 号消费者：消费到 2、5、3 号分区数据。

​ 2 号消费者：消费到 4、6 号分区数据。

0 号消费者的任务会按照粘性规则，尽可能均衡的随机分成 0 和 1 号分区数据，分别由 1 号消费者或者 2 号消费者消费。

说明：0 号消费者挂掉后，消费者组需要按照超时时间 45s 来判断它是否退出，所以需要等待，时间到了 45s 后，判断它真的退出就会把任务分配给其他 broker 执行。

​ （2）再次重新发送消息观看结果（45s 以后）。

​ 1 号消费者：消费到 2、3、5 号分区数据。

​ 2 号消费者：消费到 0、1、4、6 号分区数据。

​ 说明：消费者 0 已经被踢出消费者组，所以重新按照粘性方式分配。

5. offset 位移

5.1 offset 的默认维护位置

​ __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。

1）消费 offset 案例

（0）思想：__consumer_offsets 为 Kafka 中的 topic，那就可以通过消费者进行消费。

（1）在配置文件 config/consumer.properties 中添加配置 exclude.internal.topics=false，默认是 true，表示不能消费系统主题。为了查看该系统主题数据，所以该参数修改为 false。

（2）采用命令行方式，创建一个新的 topic。

bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --create --topic atguigu --partitions 2 --replication-factor 2
1

（3）启动生产者往 atguigu 生产数据。

bin/kafka-console-producer.sh --topic atguigu --bootstrap-server hadoop102:9092
1

（4）启动消费者消费 atguigu 数据。

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic atguigu --group test
1

注意：指定消费者组名称，更好观察数据存储位置（key 是 group.id+topic+分区号）。

（5）查看消费者消费主题__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

[offset,atguigu,1]::OffsetAndMetadata(offset=7, 
leaderEpoch=Optional[0], metadata=, commitTimestamp=1622442520203, 
expireTimestamp=None)
[offset,atguigu,0]::OffsetAndMetadata(offset=8, 
leaderEpoch=Optional[0], metadata=, commitTimestamp=1622442520203, 
expireTimestamp=None)
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5.2 自动提交 offset

为了使我们能够专注于自己的业务逻辑，Kafka提供了自动提交offset的功能。5s

自动提交offset的相关参数：

• enable.auto.commit：是否开启自动提交offset功能，默认是true

• auto.commit.interval.ms：自动提交offset的时间间隔，默认是5s

1）消费者自动提交 offset

 // 是否自动提交 offset
 properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, true);
 // 提交 offset 的时间周期 1000ms，默认 5s
 properties.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, 1000)
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5.3 手动提交 offset

​ 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，同步提交阻塞当前线程，一直到提交成

功，并且会自动失败重试（由不可控因素导致，也会出现提交失败）；而异步提交则没有失败重试机制，故有可能提交失败。

• 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。

1）同步提交 offset

​ 由于同步提交 offset 有失败重试机制，故更加可靠，但是由于一直等待提交结果，提

交的效率比较低。以下为同步提交 offset 的示例。

// 是否自动提交 offset
 properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false);

//消费

// 同步提交 offset
consumer.commitSync();
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2）异步提交offset

​ 虽然同步提交 offset 更可靠一些，但是由于其会阻塞当前线程，直到提交成功。因此吞吐量会受到很大的影响。因此更多的情况下，会选用异步提交 offset 的方式。

// 是否自动提交 offset
 properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "false");

//消费

// 异步提交 offset
 consumer.commitAsync();
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5.4 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）任意指定 offset 位移开始消费

// 1 创建一个消费者
// 2 订阅一个主题

//指定offset
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);
 }
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注意：每次执行完，需要修改消费者组名；

5.5 指定时间消费

在生产环境中，会遇到最近消费的几个小时数据异常，想重新按照时间消费。例如要求按照时间消费前一天的数据，怎么处理？

//1 创建一个消费者
// 2 订阅一个主题
....
    
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();
 }
 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());
      }
 }
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5.6 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。

怎么能做到既不漏消费也不重复消费呢？

6. 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）。

7 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。

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