Kafka消费流程

本文介绍: Kafka消费全流程

Kafka消费流程

消息是如何被消费者消费掉的。其中最核心的有以下内容。

1、多线程安全问题

2、群组协调

3、分区再均衡

1.多线程安全问题

当多个线程访问某个类时，这个类始终都能表现出正确的行为，那么就称这个类是线程安全的。

对于线程安全，还可以进一步定义：

当多个线程访问某个类时，不管运行时环境采用何种调度方式或者这些线程将如何交替进行，并且在主调代码中不需要任何额外的同步或协同，这个类都能表现出正确的行为，那么就称这个类是线程安全的。

那么如何避免生产者和消费者的线程安全问题呢？

1.1 生产者

KafkaProducer的实现是线程安全的。

KafkaProducer就是一个不可变类。线程安全的，可以在多个线程中共享单个KafkaProducer实例

所有字段用private final修饰，且不提供任何修改方法，这种方式可以确保多线程安全。

如何节约资源的多线程使用KafkaProducer实例

import com.msb.selfserial.User;
import org.apache.kafka.clients.producer.Callback;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

/**
 * 类说明：多线程下使用生产者
 */
public class KafkaConProducer {

    //发送消息的个数
    private static final int MSG_SIZE = 1000;
    //负责发送消息的线程池
    private static ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(
            Runtime.getRuntime().availableProcessors());
    private static CountDownLatch countDownLatch  = new CountDownLatch(MSG_SIZE);

    private static User makeUser(int id){
        User user = new User(id);
        String userName = "llp_"+id;
        user.setName(userName);
        return user;
    }

    /*发送消息的任务*/
    private static class ProduceWorker implements Runnable{

        private ProducerRecord<String,String> record;
        private KafkaProducer<String,String> producer;

        public ProduceWorker(ProducerRecord<String, String> record, KafkaProducer<String, String> producer) {
            this.record = record;
            this.producer = producer;
        }

        public void run() {
            final String ThreadName = Thread.currentThread().getName();
            try {
                producer.send(record, new Callback() {
                    public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
                        if(null!=exception){
                            exception.printStackTrace();
                        }
                        if(null!=metadata){
                            System.out.println(ThreadName+"|" +String.format("偏移量：%s,分区：%s", metadata.offset(),
                                    metadata.partition()));
                        }
                    }
                });
                //执行countDown方法，代表一个任务结束，对计数器 - 1
                countDownLatch.countDown();
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 设置属性
        Properties properties = new Properties();
        // 指定连接的kafka服务器的地址
        properties.put("bootstrap.servers","127.0.0.1:9092");
        // 设置String的序列化
        properties.put("key.serializer", StringSerializer.class);
        properties.put("value.serializer", StringSerializer.class);
        // 构建kafka生产者对象
        KafkaProducer<String,String> producer  = new KafkaProducer<String, String>(properties);
        try {
            for(int i=0;i<MSG_SIZE;i++){
                User user = makeUser(i);
                ProducerRecord<String,String> record = new ProducerRecord<String,String>("concurrent-ConsumerOffsets",null,
                        System.currentTimeMillis(), user.getId()+"", user.toString());
                executorService.submit(new ProduceWorker(record,producer));
            }
            //执行await方法，代表等待计数器变为0时，再继续执行
            countDownLatch.await();
            System.out.println("生产者消息发送完毕");
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            producer.close();
            executorService.shutdown();
        }
    }

}

1.2 消费者

KafkaConsumer的实现不是线程安全的

实现消费者多线程最常见的方式： 线程封闭 ——即为每个线程实例化一个 KafkaConsumer对象，各自消费分配的分区消息

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.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

/**
 * 类说明：多线程下正确的使用消费者，一个线程一个消费者
 */
public class KafkaConConsumer {

    public static final int CONCURRENT_PARTITIONS_COUNT = 2;

    private static ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(CONCURRENT_PARTITIONS_COUNT);

    private static class ConsumerWorker implements Runnable{

        private KafkaConsumer<String,String> consumer;

        public ConsumerWorker(Map<String, Object> config, String topic) {
            Properties properties = new Properties();
            properties.putAll(config);
            //一个线程一个消费者
            this.consumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);
            consumer.subscribe(Collections.singletonList(topic));
        }

        public void run() {
            final String ThreadName = Thread.currentThread().getName();
            try {
                while(true){
                    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
                    for(ConsumerRecord<String, String> record:records){
                        System.out.println(ThreadName+"|"+String.format(
                                "主题：%s，分区：%d，偏移量：%d，" +
                                        "key：%s，value：%s",
                                record.topic(),record.partition(),
                                record.offset(),record.key(),record.value()));
                        //do our work
                    }
                }
            } finally {
                consumer.close();
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {

        /*消费配置的实例*/
        Map<String,Object> properties = new HashMap<String, Object>();
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"127.0.0.1:9092");
        properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringDeserializer.class);
        properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringDeserializer.class);
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"c_test");
        properties.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG,"earliest");

        for(int i = 0; i<CONCURRENT_PARTITIONS_COUNT; i++){
            //一个线程一个消费者
            executorService.submit(new ConsumerWorker(properties, "concurrent-ConsumerOffsets"));
        }
    }

}

测试结果

2.群组协调

消费者要加入群组时，会向群组协调器发送一个JoinGroup请求，第一个加入群主的消费者成为群主，群主会获得群组的成员列表，并负责给每一个消费者分配分区。分配完毕后，群主把分配情况发送给群组协调器，协调器再把这些信息发送给所有的消费者，每个消费者只能看到自己的分配信息，只有群主知道群组里所有消费者的分配信息。群组协调的工作会在消费者发生变化(新加入或者掉线)，主题中分区发生了变化（增加）时发生。

2.1组协调器

组协调器是Kafka服务端自身维护的。

组协调器( GroupCoordinator )可以理解为各个消费者协调器的一个中央处理器, 每个消费者的所有交互都是和组协调器( GroupCoordinator )进行的。

选举Leader消费者客户端
处理申请加入组的客户端
再平衡后同步新的分配方案
维护与客户端的心跳检测
管理消费者已消费偏移量,并存储至 __consumer_offset中

kafka上的组协调器( GroupCoordinator )协调器有很多，有多少个 __consumer_offset分区, 那么就有多少个组协调器( GroupCoordinator )

默认情况下, __consumer_offset有50个分区, 每个消费组都会对应其中的一个分区，对应的逻辑为 hash(group.id)%分区数。

2.2消费者协调器

每个客户端（消费者的客户端）都会有一个消费者协调器, 他的主要作用就是向组协调器发起请求做交互, 以及处理回调逻辑

向组协调器发起入组请求
向组协调器发起同步组请求(如果是Leader客户端,则还会计算分配策略数据放到入参传入)
发起离组请求
保持跟组协调器的心跳线程
向组协调器发送提交已消费偏移量的请求

2.3消费者加入分组的流程

1、客户端启动的时候, 或者重连的时候会发起JoinGroup的请求来申请加入的组中。

2、当前客户端都已经完成JoinGroup之后, 客户端会收到JoinGroup的回调, 然后客户端会再次向组协调器发起SyncGroup的请求来获取新的分配方案

3、当消费者客户端关机/异常时, 会触发离组LeaveGroup请求。

当然有主动的消费者协调器发起离组请求，也有组协调器一直会有针对每个客户端的心跳检测, 如果监测失败,则就会将这个客户端踢出Group。

4、客户端加入组内后, 会一直保持一个心跳线程,来保持跟组协调器的一个感知。

并且组协调器会针对每个加入组的客户端做一个心跳监测，如果监测到过期, 则会将其踢出组内并再平衡。

2.4消费者消费的offset的存储

__consumer_offsets topic，并且默认提供了kafka_consumer_groups.sh脚本供用户查看consumer信息。

__consumer_offsets 是 kafka 自行创建的，和普通的 topic 相同。它存在的目的之一就是保存 consumer 提交的位移。

kafka-consumer-groups.bat --bootstrap-server :9092 --group c_test --describe

那么如何使用 kafka 提供的脚本查询某消费者组的元数据信息呢？

/**
 * 类说明：如何根据消费分组找ConsumerOffsets文件
 */
public class ConsumerOffsets {
    public static void main(String[] args) {
        String groupID = "c_test";
        // 4
        System.out.println(Math.abs(groupID.hashCode()) % 50);
    }
}

__consumer_offsets 的每条消息格式大致如图所示

可以想象成一个 KV 格式的消息，key 就是一个三元组：group.id+topic+分区号，而 value 就是 offset 的值

2.5分区再均衡

当消费者群组里的消费者发生变化，或者主题里的分区发生了变化，都会导致再均衡现象的发生。从前面的知识中，我们知道，Kafka中，存在着消费者对分区所有权的关系，

这样无论是消费者变化，比如增加了消费者，新消费者会读取原本由其他消费者读取的分区，消费者减少，原本由它负责的分区要由其他消费者来读取，增加了分区，哪个消费者来读取这个新增的分区，这些行为，都会导致分区所有权的变化，这种变化就被称为 再均衡 。

再均衡对Kafka很重要，这是消费者群组带来高可用性和伸缩性的关键所在。不过一般情况下，尽量减少再均衡，因为再均衡期间，消费者是无法读取消息的，会造成整个群组一小段时间的不可用。

消费者通过向称为群组协调器的broker（不同的群组有不同的协调器）发送心跳来维持它和群组的从属关系以及对分区的所有权关系。如果消费者长时间不发送心跳，群组协调器认为它已经死亡，就会触发一次再均衡。

心跳由单独的线程负责，相关的控制参数为max.poll.interval.ms。

2.6消费者提交偏移量导致的问题

当我们调用poll方法的时候，broker返回的是生产者写入Kafka但是还没有被消费者读取过的记录，消费者可以使用Kafka来追踪消息在分区里的位置，我们称之为 偏移量 。消费者更新自己读取到哪个消息的操作，我们称之为提交。

消费者是如何提交偏移量的呢？消费者会往一个叫做_consumer_offset的特殊主题发送一个消息，里面会包括每个分区的偏移量。发生了再均衡之后，消费者可能会被分配新的分区，为了能够继续工作，消费者者需要读取每个分区最后一次提交的偏移量，然后从指定的地方，继续做处理。

分区再均衡的例子：

某软件公司，有一个项目，有两块的工作，有两个码农，一个小王、一个小李，一个负责一块（分区消费），干得好好的。突然一天，小王桌子一拍不干了，老子中了5百万了，不跟你们玩了，立马收拾完电脑就走了。这个时候小李就必须承担两块工作，这个时候就是发生了分区再均衡。

过了几天，你入职，一个萝卜一个坑，你就入坑了，你承担了原来小王的工作。这个时候又会发生了分区再均衡。

1）如果提交的偏移量小于消费者实际处理的最后一个消息的偏移量，处于两个偏移量之间的消息会被重复处理，

2）如果提交的偏移量大于客户端处理的最后一个消息的偏移量,那么处于两个偏移量之间的消息将会丢失

2.7 再均衡监听器示例

我们创建一个分区数是3的主题rebalance

kafka-topics.bat --bootstrap-server localhost:9092  --create --topic rebalance --replication-factor 1 --partitions 3

在为消费者分配新分区或移除旧分区时,可以通过消费者API执行一些应用程序代码，在调用 subscribe()方法时传进去一个 ConsumerRebalancelistener实例就可以了。

ConsumerRebalancelistener有两个需要实现的方法。

public void
onPartitionsRevoked( Collection< TopicPartition> partitions)方法会在

再均衡开始之前和消费者停止读取消息之后被调用。如果在这里提交偏移量，下一个接管分区的消费者就知道该从哪里开始读取了

public void
onPartitionsAssigned( Collection< TopicPartition> partitions)方法会在重新分配分区之后和消费者开始读取消息之前被调用。

具体使用，我们先创建一个3分区的主题，然后实验一下，

在再均衡开始之前会触发onPartitionsRevoked方法

在再均衡开始之后会触发onPartitionsAssigned方法

生产者

/**
 * 类说明：多线程下使用生产者
 */
public class RebalanceProducer {
    //发送消息的个数
    private static final int MSG_SIZE = 50;
    //负责发送消息的线程池
    private static ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(
            Runtime.getRuntime().availableProcessors());
    private static CountDownLatch countDownLatch  = new CountDownLatch(MSG_SIZE);

    private static User makeUser(int id){
        User user = new User(id);
        String userName = "llp_"+id;
        user.setName(userName);
        return user;
    }

    /*发送消息的任务*/
    private static class ProduceWorker implements Runnable{

        private ProducerRecord<String,String> record;
        private KafkaProducer<String,String> producer;

        public ProduceWorker(ProducerRecord<String, String> record, KafkaProducer<String, String> producer) {
            this.record = record;
            this.producer = producer;
        }

        public void run() {
            final String ThreadName = Thread.currentThread().getName();
            try {
                producer.send(record, new Callback() {
                    public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
                        if(null!=exception){
                            exception.printStackTrace();
                        }
                        if(null!=metadata){
                            System.out.println(ThreadName+"|" +String.format("偏移量：%s,分区：%s", metadata.offset(),
                                    metadata.partition()));
                        }
                    }
                });
                countDownLatch.countDown();
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 设置属性
        Properties properties = new Properties();
        // 指定连接的kafka服务器的地址
        properties.put("bootstrap.servers","127.0.0.1:9092");
        // 设置String的序列化
        properties.put("key.serializer", StringSerializer.class);
        properties.put("value.serializer", StringSerializer.class);
        // 构建kafka生产者对象
        KafkaProducer<String,String> producer  = new KafkaProducer<String, String>(properties);
        try {
            for(int i=0;i<MSG_SIZE;i++){
                User user = makeUser(i);
                ProducerRecord<String,String> record = new ProducerRecord<String,String>("rebalance",null,
                        System.currentTimeMillis(), user.getId()+"", user.toString());
                executorService.submit(new RebalanceProducer.ProduceWorker(record,producer));
                Thread.sleep(600);
            }
            countDownLatch.await();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            producer.close();
            executorService.shutdown();
        }
    }

}

消费者

/**
 * 类说明：设置了再均衡监听器的消费者
 */
public class RebalanceConsumer {

    public static final String GROUP_ID = "rebalance_consumer";
    private static ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(3);

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

        //先启动两个消费者
        new Thread(new ConsumerWorker(false)).start();
        new Thread(new ConsumerWorker(false)).start();
        Thread.sleep(5000);
        //再启动一个消费，这个消费者 运行几次后就会停止消费
        new Thread(new ConsumerWorker(true)).start();
        //Thread.sleep(5000000);
    }
}

/**
 * 类说明：消费者任务
 */
public class ConsumerWorker implements Runnable{

    private final KafkaConsumer<String,String> consumer;
    /*用来保存每个消费者当前读取分区的偏移量*/
    private final Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> currOffsets;
    private final boolean isStop;

    public ConsumerWorker(boolean isStop) {
        // 设置属性
        Properties properties = new Properties();
        // 指定连接的kafka服务器的地址
        properties.put("bootstrap.servers","127.0.0.1:9092");
        // 设置String的反序列化
        properties.put("key.deserializer", StringDeserializer.class);
        properties.put("value.deserializer", StringDeserializer.class);
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,RebalanceConsumer.GROUP_ID);
        /*取消自动提交*/
        properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,false);
        this.isStop = isStop;
        this.consumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);
        //保存  每个分区的消费偏移量
        this.currOffsets = new HashMap<TopicPartition, OffsetAndMetadata>();
        System.out.println("consumer-hashcode:"+consumer.hashCode());
        consumer.subscribe(Collections.singletonList("rebalance"), new HandlerRebalance(currOffsets,consumer));
    }

    public void run() {
        final String id = Thread.currentThread().getId()+"";
        int count = 0;
        TopicPartition topicPartition = null;
        long offset = 0;
        try {
            while(true){
                ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(500));
                //业务处理
                //开始事务
                for(ConsumerRecord<String, String> record:records){
                    System.out.println(id+"|"+String.format(
                            "处理主题：%s，分区：%d，偏移量：%d，" +
                                    "key：%s，value：%s",
                            record.topic(),record.partition(),
                            record.offset(),record.key(),record.value()));
                    topicPartition = new TopicPartition(record.topic(), record.partition());
                    offset = record.offset()+1;
                    //获取偏移量
                    currOffsets.put(topicPartition,new OffsetAndMetadata(offset, "no"));
                    count++;
                    //执行业务sql
                }
                if(currOffsets.size()>0){
                    for(TopicPartition topicPartitionkey:currOffsets.keySet()){
                        HandlerRebalance.partitionOffsetMap.put(topicPartitionkey, currOffsets.get(topicPartitionkey).offset());
                    }
                    //提交事务,同时将业务和偏移量入库（使用HashMap替代）
                }
                if(isStop&&count>=5){ //监听线程
                    System.out.println(id+"-将关闭，当前偏移量为："+currOffsets);
                    consumer.commitSync();
                    //跳出这个循环，最终执行finally中的关闭，此时消费者关闭
                    break;
                }
                consumer.commitSync();
            }
        } finally {
            consumer.close();
        }
    }
}

在均衡监听器

/**
 * 类说明：再均衡监听器
 */
public class HandlerRebalance implements ConsumerRebalanceListener {

    /*模拟一个保存分区偏移量的数据库表*/
    public final static ConcurrentHashMap<TopicPartition,Long>
            partitionOffsetMap = new ConcurrentHashMap<TopicPartition,Long>();

    private final Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> currOffsets;
    private final KafkaConsumer<String,String> consumer;
    //private final Transaction  tr事务类的实例

    public HandlerRebalance(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> currOffsets,
                            KafkaConsumer<String, String> consumer) {
        this.currOffsets = currOffsets;
        this.consumer = consumer;
    }

    //分区再均衡之前
    public void onPartitionsRevoked(
            Collection<TopicPartition> partitions) {
        final String id = Thread.currentThread().getId()+"";
        System.out.println(id+"-onPartitionsRevoked参数值为："+partitions);
        System.out.println(id+"-服务器准备分区再均衡，提交偏移量。当前偏移量为："
                +currOffsets);
        //我们可以不使用consumer.commitSync(currOffsets);
        //提交偏移量到kafka,由我们自己维护*/
        //开始事务
        //偏移量写入数据库
        System.out.println("分区偏移量表中："+partitionOffsetMap);
        for(TopicPartition topicPartition:partitions){
            partitionOffsetMap.put(topicPartition, currOffsets.get(topicPartition).offset());
        }
        consumer.commitSync(currOffsets);
        //提交业务数和偏移量入库  tr.commit
    }

    //分区再均衡完成以后
    public void onPartitionsAssigned(
            Collection<TopicPartition> partitions) {
        final String id = Thread.currentThread().getId()+"";
        System.out.println(id+"-再均衡完成，onPartitionsAssigned参数值为："+partitions);
        System.out.println("分区偏移量表中："+partitionOffsetMap);
        for(TopicPartition topicPartition:partitions){
            System.out.println(id+"-topicPartition"+topicPartition);
            //模拟从数据库中取得上次的偏移量
            Long offset = partitionOffsetMap.get(topicPartition);
            if(offset==null) continue;
            consumer.seek(topicPartition,partitionOffsetMap.get(topicPartition));
        }

    }
}