我的 Kafka 旅程 - Consumer

kafka采用Consumer消费者Pull主动拉取数据的方式，当Broker无数据时，消费者空转。Kafka并不删除已消费的消息，各自独立的消费者可消费同一个Broker分区数据。

消费流程

1、消费者发起网络消费请求

# 每批次最小抓取设置（推荐1字节）

fetch.min.bytes

# 每批次最大抓取大小设置（推荐500ms）

fetch.max.bytes

# 未达到大小的超时设置（推荐50M）

fetch.max.wait.ms

2、拉取数据到内存消费队列中

# 单次拉取最大消息条数设置（推荐500条）

max.poll.records

2.1、反序列化处理（对应了Producer端的序列化动作）

2.2、拦截器处理（如：汇总统计记录）

3、数据的后续处理

保存等的消费端动作。

offset

当一个消费者挂掉或重启后，是否还记得消费到的位置了？offset解决了此问题。

对于每一个topic，都会维持一个分区日志，分区中的每一个记录都会分配一个Id来表示顺序，称之为offset，offset用来唯一的标识分区中每条记录，并将每次的消费位置提交到topic中。消费者恢复启动后接着按序消费数据。

自动提交

# 开启自动提交

enable.auto.commit = true

# 每次提交间隔（推荐5秒）

auto.commit.interval.ms = 5000

手动提交

先关闭自动提交后，在Consumer客户端的代码中，通过调用方法函数提交，通常的方法名：

# 同步提交，等提交完成才可下一次再消费

.CommitSync

# 异步提交，可直接进行下一个消费，也有可能提交失败

.CommitAync

指定消费

在Consumer客户端的代码中，手动指定offset的位置进行消费，关联到的方法函数名：

# 按指定时间得出offset值

.offsetsForTimes

# 按指定offset值继续消费

.seek

初始策略

# earliest：	最早消费；无offset时，从头开始消费。

# latest：	最新消费；无offset时，从最新的数据开始消费。

# none：	无offset时，引发异常。

auto.offset.reset = earliest | latest | none

消费现象

重复消费 ：offset未提交成功，下次消费还是旧的offset。

漏消费 ：offset提交成功，消费者端后续的数据处理未完成（建议下游步骤事务处理）。

消费者组

为了实现横向扩展，应用程序需要创建一个消费者群组，然后往群组里添加消费者来提高处理效率，群组里的每个消费者只处理一部分消息。

消费者组是逻辑上的一个消费者，是由一个或多个消费者实例组成，具有可扩展性和可容错性，消费者组内的消费者共享一个GroupId组成；组内每个消费者负责消费不同分区数据，并行消费数据；当组内一个消费者挂了之后，其它消费者要自动承担它的消费任务 - 组内再平衡 。

触发再平衡

消费成员与Broker分区保持心跳连接，或者消费成员处理消息时间过长，会被认为此消费者需要被移除，触发组内消费成员任务再分配。以下配置任其一条件触发再平衡：

# 心跳连接超时的 移除条件（建议45秒）

session.timeout.ms

# 消息处理超时的 移除条件（建议5分钟）

max.poll.interval.ms

再平衡策略

# 再平衡策略配置项（可多策略组合）

partition.assignment.strategy = Range | RoundRobin | Sticky | CooperativeSticky

• Range：单个Topic内的重新平均分配
• RoundRobin：所有Topic的全部消费者，一起重新分配
• Sticky：一次小范围重新分配；仅调整需要的，避免大规模重新分配
• CooperativeSticky：可多次小范围重新调整，直至最终效果

提升吞吐量

• 增加分区，增加消费者，两者一一对应起来，并行消费
• 调整一次最多拉取的消息条数（500条）
• 调整单次抓取的数据最大容量（50M）