1.预览

1.1 消费者组（Consumer Group）

一个consumer group可能有若干个consumer实例
同一个group里面，topic的每条信息只能被发送到group下的一个consumer实例
topic消息可以被发送到多个group

为什么需要consumer group？

consumer group是用于实现高伸缩性、高容错性的consumer机制。组内的多个实例可以同时读取消息（不同的消息），而一旦某个consumer挂了，group会把这个实例的任务立刻交给其他的consumer负责，不会丢失数据。这个过程叫做重平衡。

kafka实际上同时支持两种消息引擎，基于队列和基于发布/订阅。

所有的consumer实例都同属于一个group——实现了队列模型，每个消息只被一个consumer处理。

consumer属于不同的group——实现了基于发布/订阅模型。极端情况下，每个group只有一个consumer，那么就相当于kafka把消息广播到所有的consumer。

1.2 位移（offset）

这里的位移指的是consumer端的offset，不是parititon那个。每个consumer都会为它消费的分区维护属于自己的位置信息，记录当前消费到该patition的哪个位置。

kafka中，采用consumer group保存消费者端的offset，同时还引入了checkpoint机制定期对offset进行持久化。

下图展示了consumer端的offset保存方式，kafka consumer内部是使用一个map来保存其订阅topic所属分区的位移。

/// to do

1.3 位移提交

consumer客户端需要定期向kafka集群汇报自己消费数据的进度，这个过程称为位移提交。旧版本（0.9.0.0之前）的kafka consumer把位移提交到zookeeper。而之后的版本把位移提交到kafka的一个内部topic（__consumer_offsets）上，不依赖zk保存位移信息，所以在开发新版本的consumer时也不需要连接到zk。

1.4 __consumer_offset

__consumer_offset 主题是kafka自行创建的，用户不要擅自删除。它保存的是consumer的位移信息，每条消息格式大致如下：

1.4 消费组重平衡（consumer group rebalance）

它本质上是一种协议，规定一个consumer group下所有consumer如何达成一致来分配订阅topic的分区。比如一个topic有100个partition，有一个group订阅该topic，其中有50个consumer，那么consumer group会为每个consumer平均分配两个分区，即每个consumer负责两个分区的数据读取。这个过程就成为rebalance。

2.构建consumer

3.消息轮询

3.1 poll内部原理

在Kafka1.0.0版本中，Java Consumer是一个多线程或者说是一个双线程的Java进程——创建KafkaConsumer的为用户主线程，同时consumer后台还有一个心跳线程。KafkaConsumer的poll()方法运行在主线程。这表明：消费者组执行rebalance、消息获取、coordinator管理等操作都运行在主线程。

3.2 poll使用方法

每次poll方法返回的都是订阅分区上的一组消息，如果某些分区没有准备好，可能会返回空。

try {
    while (true) {
        // 一次poll()可以拿到很多数据，不足1s时会阻塞,1000ms是最大阻塞时间
        ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(1000);
        for (ConsumerRecord<String, String> r : records) {
            System.out.printf("offset=%d, key=%s, value=%s, partition=%d\n",
                    r.offset(), r.key(), r.value(), r.partition());
        }
    }
} finally {
    consumer.close();
}

poll()方法根据当前consumer消费位移返回消息集合。

如果poll方法没有给定参数，那么consumer端会阻塞以等待数据不断积累并最终满足consumer的需求（比如要一次至少获取1m的数据）；

如果给定了参数，那么等待时间超过了指定超时时间就返回。

Java Consumer是非线程安全的，如果把它用到多线程中，会抛出KafkaConsumer is not safe for multi-threaded access异常。

超时参数的用处：

假设用户除了获取数据以外还需要定期执行其他的常规任务（每隔10s需要把消费情况记录到日志中），用户就可以设置consumer.poll(10000)，让consumer在等待kafka消息的同时还可以定期执行其他任务。

如果程序唯一的任务是从kafka获取消息然后处理，那么可以采用以下方法
try {
    while (true) {
        ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Long.MAX_VALUE);
        for (ConsumerRecord<String, String> r : records) {
            System.out.printf("offset=%d, key=%s, value=%s, partition=%d\n",
                    r.offset(), r.key(), r.value(), r.partition());
        } 
    }
} catch (WakeupException e) {
    // 忽略异常处理
}finally {
    consumer.close();
}
这段代码可以让consumer无限等待，然后在另外一个线程中调用consumer.wakeup()来触发异常，注意，用户可以安全地在另一个线程中调用consumer.wakeup()，这时特例，其他方法都是不安全的。

总结以上，poll()的使用方法：

consumer需要定期执行其他子任务，推荐poll(较小超时时间) + 运行标识布尔变量
consumer不需要定期执行任务，推荐poll(MAX_VALUE) + 捕获 WakeupException的方式

4.位移管理

4.1 consumer位移

consumer需要为它要读取的分区保存消费进度，即分区中当前最新消费消息的位置，这个位置就成为offset。consuemr需要定期向kafka集群提交自己的位置信息，这里的位移值通常指下一条待消费的消息位置。

offset是实现消息交付语义的保证，如下：

最多一次：消息可能丢失，但不会重复处理
最少一次：消息不会丢失，但可能会重复处理
精确一次：消息一定会被处理一次且只会被处理一次

如果consumer在消费前就提交了位移，那么可以实现at most once语义；如果在消费之后提交了位移，可实现at least once语义。

consumer中的位置信息很多，下面要给出区别：

上次提交位移：consumer最近一次提交的位移
当前位移：已读取但未提交时的位置
水位（High Watermark）：它不属于consumer管理的范围，属于分区日志管辖。consumer只能读取处于HW以下的数据
日志终端位移（Log End Offset）：它不属于consumer管理的范围，表示某个分区副本当前保存消息最大的位移。

4.2 consumer位移管理

consumer会在kafka集群的所有broker中选择一个broker作为consumer group的coordinator，用于实现组成员管理、消费分配方案指定以及位移提交等。

consumer group首次启动时，由于没有初始的位移信息，coordinator必须为其确定初始值，这就是consumer参数 auto.offset.reset 的作用，通常，要么从最早（earliest），要么从最新（latest）开始。

当consumer运行了一段时间之后，它必须提交自己的位移。如果consumer崩溃或被关闭，它负责的分区就会分配给其他的consumer。

consumer提交位移的主要机制是通过向所属的coordinator发送位移提交请求来实现，每个位移提交请求都会往__consumer_offsets对应的分区追加一条消息。

4.3 自动提交和手动提交

默认情况下，consumer是自动提交位移的，间隔是5秒。可以通过 auto.commit.interval.ms 设置。

手动提交：由用户自行确当消息何时被真正处理完毕并提交位移。如下面的例子：

final int minBatchSize = 500;
// 缓存
List<ConsumerRecord<String,String>> buffer = new ArrayList<>(minBatchSize);
try {
    while (true) {
        ConsumerRecords<String,String> records = consumer.poll(1000);
        records.forEach(buffer::add);
        if (buffer.size() >= minBatchSize){
            // 插入数据库
            insertIntoDb(buffer);
            // 等数据插入数据库之后，再同步提交位移
            consumer.commitSync();
            // 如果提交位移失败了，那么重启consumer后会重复消费之前的数据，再次插入到数据库中
            // 清空缓冲区
            buffer.clear();
        }
    }
} finally {
    consumer.close();
}

如果要进行更加细粒度的控制，可以进行分区层的手动提交位移：

try {
    while (true) {
        ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(1000);
        // 处理每个分区的记录
        records.partitions().forEach(p -> {
            List<ConsumerRecord<String, String>> partitionRecords = records.records(p);
            partitionRecords.forEach(pr -> {
                System.out.println(pr.offset() + ": " + pr.value());
            });
            // 获取该partition最后一个消息的位移
            long lastOffset = partitionRecords.get(partitionRecords.size() - 1).offset();
            // 提交的offset应该是下一次插入消息的位置
            consumer.commitSync(Collections.singletonMap(p,new OffsetAndMetadata(lastOffset+1)));
        });
    }
} finally {
    consumer.close();
}

总结以下，手动提交和自动提交的区别：

	使用方法	优势	劣势	交付语义保证	使用场景
自动提交	默认或显式配置enable.auto.commit=false	简单	无法精确控制，提交失败后不易处理	最少一次	对消息交付语义无需求，可容忍一定的消息丢失
手动提交	设置enable.auto.commit=false,并调用consumer.Sync()或consumer.Async()提交	可精确控制位移提交	额外开发成本，须自行提交	易实现最少一次，依赖外部状态可以实现精确一次	消息处理逻辑重，不允许消息丢失

5 重平衡（Rebalance）

5.1 预览

consumer group的rebalance本质上是一组协议，规定了consumer group是如何达成一致来分配订阅topic的所有分区的。

对于每个组，kafka的某个broker会被选举为组协调者（group coordinatior）。coordinatior负责对组的状态进行管理，它的主要职责就是当新成员到达时，促成组内的所有成员达成新的分区分配方案，即coordinator负责对组执行rebalance。

5.2 rebalce触发条件

有三个：

组成员发生变更，比如加入了新的consumer或有consumer离开group，或有consumer崩溃
组订阅的topic数量发生改变。
组订阅的topic的分区数发生改变。

5.3 rebalance分区分配

consumer默认提供了3种分配策略：

range策略：将单个topic的分区按顺序排列，然后把这些分区划分成固定大小的分区段并依次分配给每个consumer。
round-robin：把topic的所有分区按顺序排开，以轮询的方式分配给每个consumer。
sticky：// todo

下面给一个简单的例子，假设目前某个consumer group有2个consumer A和B，当C加入时，触发了rebalance条件，coordinator会进行rebalance，根据range策略重新分配了partition。

5.4 rebalance generation

rebalance generation用于标识某次rebalance。它是一个整数，从0开始。它主要是为了保护consumer group的，比如上一届的consumer由于某些原因延迟提交了offset，但rebalance之后该group产生了新的一届成员，而这次延迟的offset提交的是旧的generation信息，因此会被consumer group拒绝。

5.5 rebalance 协议

group与coordinator共同使用rebalance协议来完成rebance操作，kafka提供了下面5个协议：

JoinGroup请求：consumer请求加入组
SyncGroup请求：group leader把分配方案同步更新到组内成员。
Hearbeat请求：consumer定期向coordinator汇报心跳表明自己存活
LeaveGroup请求：consumer主动通知coordinator该consumer即将离开组
DescribeGroup请求：查看组的所有信息

5.6 rebalance流程

consumer group在rebalance之前必须确定coordinator所在的broker，并创建与之通信的socket。

确定coordinator位置的算法如下：

计算Math.abs(groupID.hashCode)%offsets.topic.num.partitions，假设结果为x
寻找__consumer_offset分区x的leader所在的broker，该broker就是这个group的coordinator

建立socket之后，开始进行rebalance。主要有2步：

加入组：组内所有的consumer向coordinator发送JoinGroup请求，收集完毕后，coordinator从中选一个consumer作为group的leader，并把所有的成员信息都发给这个leader。
同步更新分配方案：leader开始制定分配方案，即根据分配策略决定每个consumer负责topic的哪些分区。方案确定后，leader会把这个分配方案以SyncGroup请求发送给coordinator。组内的所有成员都会发送SyncGroup请求，但是只有leader才会携带分配方案。coordinator接收到分配方案后把属于每个consumer的分配方案单独拿出来，左右SyncGroupResponse返回给各自的consumer。

5.7 rebalce监听器

这个监听器的主要作用是在coordinator开启一轮rebalance的前后进行一些操作，比如，要在rebalance前手动提交位移到第三方存储。

要使用监听器，要在consumer.subscribe()方法的第二个参数新建一个回调接口ConsumerRebalanceListener，里面封装了相关的逻辑，我们需要实现onPartitionsRevoked（rebalace前调用）和onPartitionAssigned（rebalance后调用）方法。

 consumer.subscribe(Arrays.asList("test1"), new ConsumerRebalanceListener() {        //rebalance监听器

    //在coordinator开启新一轮rebalance前调用
    @Override
    public void onPartitionsRevoked(Collection<TopicPartition> partitions) {
        //这里可以进行一些操作，比如把手动提交的位移存储到第三方
        partitions.forEach(tp -> saveOffsetInExternalStore(consumer.position(tp)));
        joinStart.set(System.currentTimeMillis());
    }

    //在rebalance完成后调用
    @Override
    public void onPartitionsAssigned(Collection<TopicPartition> partitions) {
        totalRebalanceTimeMs.addAndGet(System.currentTimeMillis() - joinStart.get());        //更新总的rebalance时长
        // 从外部存储读取每个topicPartition的位移，然后移动当前consumer的位移到该位置
        partitions.forEach(tp -> consumer.seek(tp,readOffsetFromExternalStore(tp)));
    }

    private long readOffsetFromExternalStore(TopicPartition tp) {
    }

    // 保存到数据库
    private void saveOffsetInExternalStore(long position) {
    }
});

// 位移处理后就可以从上面移动到的位置开始读取了
try {
    while (true) {
        ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(1000);
        consumerRecords.forEach(r ->
                System.out.printf("offset=%d, key=%s, value=%s, partition=%d\n",
                        r.offset(), r.key(), r.value(), r.partition()));
    }

} finally {
    System.out.println("totoalRebalanceTimeMs: " + totalRebalanceTimeMs);
    consumer.close();
}

6 多线程消费

KafkaConsumer是非线程安全的，多个线程中要避免共用一个KafkaConsumer。

那么如何实现多线程的consumer消费呢？有两种方法

1.每个线程维护一个KafkaConsumer，每个consumer消费固定数目的分区。

2.单个KafkaConsumer实例+多worker线程。仅由一个consumer实例接收消息，然后立刻交给其他的工作线程进行消息的处理。

7 独立Consumer

前面讨论的consumer都是以consumer group的形式存在的，group自动帮用户执行分区分配和rebalance。

standalone consumer间彼此独立工作互不干扰，任何一个consumer崩溃都不会影响其他standalone consumer的工作。

使用standalone consumer的方法就是调用KafkaConsumer的assign方法。这个方法接收一个分区列表，直接赋予该consumer访问这些分区的权力。

List<TopicPartition> partitions = new ArrayList<>(10);
consumer.partitionsFor("test1").forEach(partitionInfo ->
      partitions.add(new TopicPartition(partitionInfo.topic(), 0)));      //只订阅分区0的消息
//赋予consumer访问分区的能力
consumer.assign(partitions);

注意：assign和subscribe不能混用。

Kafka：Consumer