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一、消费模式

1、pull(拉)模式(kafka采用这种方式)

consumer采用从broker中主动拉取数据。
存在问题：如果kafka中没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直返回空数据

2、push(推)模式

由broker决定消息发送频率，很难适应所有消费者的消费速率。

二、总体工作流程

案例一：单独消费者，并订阅主题

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 org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;import java.time.Duration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Properties;public class KafkaConsumerTest {public static void main(String[] args) {Properties properties  = new Properties();//集群地址properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092,hadoop103:9092");//反序列化方式properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);//消费者组，必须指定properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test_group");//创建消费者KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(properties);//订阅主题List<String> topicList = new ArrayList<>();topicList.add("first");kafkaConsumer.subscribe(topicList);//消费数据while (true){try {ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));for (ConsumerRecord<String, String> record : consumerRecords) {System.out.println(record.key() + "---------" + record.value());}}catch (Exception e){e.printStackTrace();}}}
}

控制台输出

案例二：单独消费者，订阅主题+分区

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 org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;import java.time.Duration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Properties;public class KafkaConsumerTest {public static void main(String[] args) {Properties properties  = new Properties();//集群地址properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092,hadoop103:9092");//反序列化方式properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);//消费者组，必须指定properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test_group");//创建消费者KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(properties);//订阅主题+分区List<TopicPartition> topicPartitionList = new ArrayList<>();topicPartitionList.add(new TopicPartition("first", 0));kafkaConsumer.assign(topicPartitionList);//消费数据while (true){try {ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));for (ConsumerRecord<String, String> record : consumerRecords) {System.out.println(record.key() + "---------" + record.value());}}catch (Exception e){e.printStackTrace();}}}
}

只消费了发往分区0的数据

案例三：消费者组

启动多个消费案例一的消费者，会自动指定消费的分区(partition)
启动3个消费者，一个消费者消费一个分区

三、消费者组

由多个consumer组成(条件:groupid相同),是逻辑上的一个订阅者。

• 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

1、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)
例如：groupid的hashCode=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，消费者组下所有的消费者提交offset的时候，就往这个分区去提交offset

• 1.组内每个消费者向选中的coordinator节点发送joinGroup请求
• 2.coordinator节点选择一个consumer作为leader
• 3.coordinator节点把要消费的topic情况，发送给消费者leader
• 4.消费者leader负责制定消费方案
• 5.把消费方案发送给coordinator节点
• 6.coordinator节点把消费方案发送给各consumer
• 7.每个消费者都会和coordinator节点保持心跳(默认3s)，一旦超时(session.timeout.ms=45s),该消费者会被移除，并触发再平衡；或者消费者处理的时间过长(max.poll.interval.ms=5分钟)，也会被移除，并触发再平衡

2、分区分配以及再平衡

到底由哪个消费者来消费哪个partition的数据

• 分配策略：Range、RoundRobin、Sticky、CooperativeStick
• 配置参数：partition.assignment.strategy(默认：Range+CooperativeStick)

import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;import java.time.Duration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
import java.util.Properties;public class KafkaConsumerTest {public static void main(String[] args) {Properties properties  = new Properties();//集群地址properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092,hadoop103:9092");//反序列化方式properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);//消费者组，必须指定properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test_group");//设置分区分配策略,多个策略使用逗号拼接properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG, RoundRobinAssignor.class.getName());//创建消费者KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(properties);//订阅主题List<String> topicList = new ArrayList<>();topicList.add("first");//再平衡的时候，会触发ConsumerRebalanceListenerkafkaConsumer.subscribe(topicList, new ConsumerRebalanceListener() {// 重新分配完分区之前调用@Overridepublic void onPartitionsRevoked(Collection<TopicPartition> partitions) {System.out.println("==============回收的分区=============");for (TopicPartition partition : partitions) {System.out.println("partition = " + partition);}}// 重新分配完分区后调用@Overridepublic void onPartitionsAssigned(Collection<TopicPartition> partitions) {System.out.println("==============重新得到的分区==========");for (TopicPartition partition : partitions) {System.out.println("partition = " + partition);}}});//消费数据while (true){try {ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));for (ConsumerRecord<String, String> record : consumerRecords) {System.out.println(record);}}catch (Exception e){e.printStackTrace();}}}
}

range

• 分配策略：对同一个topic里面的分区序号排序，对消费者按字母排序，通过partition数量/consumer数量(如果除不尽，那么前面几个消费者将会多消费1个分区)

这个只是针对一个topic而言，C0消费者多消费一个分区影响不是很大，但是如果这个消费者组消费多个topic，容易产生数据倾斜

• 再平衡机制：某一个消费者挂掉后，45秒内产生的数据，将会由某一个消费者代为消费；45秒后产生的数据，会重新分配

RoundRobin

• 分配策略：对集群中所有的Topic而言，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给各个消费者
• 再平衡机制：轮询分配(不是按数据，是按分区)

Sticky

• 分配策略：分配带粘性，执行一次新的分配时，考虑原有的分配
• 再平衡机制：打散，尽量均匀分配(不是按数据，是按分区)

四、offset

1、默认维护位置

主题：__consumer_offset
key：group.id + topic + 分区号
value：当前offset的值

每隔一段时间，kafka内部会对这个topic进行压缩(compact)，也就是每一个group.id + topic + 分区号保留最新数据

2、自动提交offset

是否开启自动提交：enable.auto.commit默认true
自动提交时间间隔：auto.commit.interval.ms默认5s

基于时间的提交，难以把握

3、手动提交offset

类别：同步提交(commitSync)、异步提交(commitAsync)
相同点：提交一批数据的最高偏移量
不同点：同步阻塞当前现场，失败会自动重试；异步没有重试机制，可以提交失败。

4.指定offset消费

如果没有初始偏移量(消费者第一次消费)或者服务器上不存在当前偏移量(被删除)，如何指定offset进行消费
auto.offset.reset=earliest(默认) | latest | none
在代码中设置方式为properties.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG,"earliest")

• earliest：自动将偏移量重置为最早的偏移量(--from-beginning)
• latest：自动将偏移量重置为最新的偏移量
• none：没有偏移量，抛出异常

除了这三中，还可以自己来指定位置或者指定时间
指定位置开始消费案例：

import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;import java.time.Duration;
import java.util.*;public class KafkaConsumerTest {public static void main(String[] args) {Properties properties  = new Properties();//集群地址properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092,hadoop103:9092");//反序列化方式properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);//消费者组，必须指定properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test_group");//创建消费者KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(properties);//订阅主题List<String> topicList = new ArrayList<>();topicList.add("first");kafkaConsumer.subscribe(topicList);Set<TopicPartition> assignment = new HashSet<>();while (assignment.size() == 0){kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));//获取到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100的位置开始消费for (TopicPartition partition : assignment) {kafkaConsumer.seek(partition, 100);}//消费数据while (true){try {ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));for (ConsumerRecord<String, String> record : consumerRecords) {System.out.println(record);}}catch (Exception e){e.printStackTrace();}}}
}

指定时间开始消费案例：把指定的时间转为offset

import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;import java.time.Duration;
import java.util.*;public class KafkaConsumerTest {public static void main(String[] args) {Properties properties  = new Properties();//集群地址properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092,hadoop103:9092");//反序列化方式properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);//消费者组，必须指定properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test_group");//创建消费者KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(properties);//订阅主题List<String> topicList = new ArrayList<>();topicList.add("first");kafkaConsumer.subscribe(topicList);Set<TopicPartition> assignment = new HashSet<>();while (assignment.size() == 0){kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));//获取到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> timestampMap = new HashMap<>();for (TopicPartition partition : assignment) {//一天前的毫秒数timestampMap.put(partition, System.currentTimeMillis() - 1*24*3600*1000);}//获取毫秒数对应的offset位置Map<TopicPartition, OffsetAndTimestamp> offsetAndTimestampMap = kafkaConsumer.offsetsForTimes(timestampMap);OffsetAndTimestamp offsetAndTimestamp;//给每个patition设置offset位置for (TopicPartition partition : assignment) {offsetAndTimestamp = offsetAndTimestampMap.get(partition);kafkaConsumer.seek(partition, offsetAndTimestamp.offset());}//消费数据while (true){try {ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));for (ConsumerRecord<String, String> record : consumerRecords) {System.out.println(record);}}catch (Exception e){e.printStackTrace();}}}
}

五、消费者事务

使用消费者事务，进行精准一次消费，将消费过程和提交offset过程做原子操作绑定。解决重复消费和漏消费问题

• 重复消费：由自动提交offset引起。
• 漏消费：设置手动提交offset，提交offset时，数据还未落盘，消费者进程被kill，那么offset已经提交，但是数据未处理，导致这部分内存中数据丢失

六、数据挤压

• 消费能力不足：增加分区数量，同时提高消费者数量(注意：分区数量≥消费者数量)
• 处理不及时：$拉去数据/处理时间<生产速度$，提高每批次拉去的数量。fetch.max.bytes(一次拉取得最大字节数，默认：5242880=50m)、max.poll.records(一次poll数据最大条数，默认：500条)