消息消费过程

前言

本文介绍下Kafka消费过程, 内容涉及消费与消费组, 主题与分区, 位移提交，分区再平衡和消费者拦截器等内容。

消费者与消费组

Kafka将消费者组织为消费组, 消息只会被投递给消费组中的1个消费者。因此, 从不同消费组中的消费者来看, Kafka是多播(Pub/Sub)模式。从同一个消费组中的消费者来看, Kafka是单播(P2P)模式。

开发流程

配置consumer参数并创建consumer实例;
订阅主题;
拉取消息并消费;
提交消费偏移量;
关闭consumer;

class ConsumerTest {public static void main(String[] args) {Properties props = new Properties();// bootstrap serverprops.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "");// group.id, 如果当前consumer需要加入到某个group中, 否则自成一个groupprops.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "");// 自动创建topic, 开发中可能consumer端的小伙伴先开始, 等不及生产端。props.setProperty(ConsumerConfig.ALLOW_AUTO_CREATE_TOPICS_CONFIG, "");// 自动提交offset设置, 样例中为手动提交// props.setProperty(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "");// 自动提交offset的时间间隔// props.setProperty(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "");// offset reset配置props.setProperty(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "");// key和value的deserializer配置props.setProperty(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "");props.setProperty(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "");KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);boolean running = true;while(running) {ConsumerRecords<String,String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));for(ConsumerRecord<String,String> record : records) {// 消费消息}// 消费成功提交offsetconsumer.commitSync();}consumer.close();}
}

主题与分区

每个Topic中的消息由若干个分区存储, 每个分区存储了整个Topic下消息的一部分。在消息消费阶段, 同一个partition会被分配给消费组中的某一个consumer。因此partion的数量决定了一个consumer group中consumer的上限。

例如, Topic test 有 3 个partition, 对应的consumer group test-group中有4个consumer(consumer-1, consumer-2, consumer-3, consumer-4), 那么其中的某个consumer会处于空闲状态, 因为没有partition可以被分配, 进而也就无消息可消费。

反序列化

consumer作为消息的消费方, 必须使用与producer serializer相兼容的deserializer, 这样才能正确解析出对应的消息, 进而做消息消费。可以配置消息的key和message的deserialzer。Kafka内置了基本数据类型的Deserializer, IntegerDeserializer。

interface Deserializer {T deserialize(String topic, byte[] data);void close();
}

主题订阅

订阅通过subscribe方法完成。如果订阅方法反复调用, 仅最后一次的调用生效。
订阅多个特定主题, subscribe(collection);
订阅某种模式的主题, subscribe(pattern);
订阅某个主题的特定partition, assign(partition);
无论是哪种订阅方式, 一个consumer只能使用其中的一种, 都可以通过unsubscribe来取消订阅;

消息获取

消息消费的前提是topic中的消息投递给consumer。总体来说消息投递有2种模式, 推模式和拉模式。
推模式: client建立到server的长链接, 当server中有消息产生时, 第一时间通过该长链接推送到client;
拉模式: client主动发起消息请求, 从server端拉取消息;
从代码来看, Kafka是拉模式。由于consumer无法预知, topic中是否有新消息, 因此无效请求是存在的。Kafka设计者也注意到了这点, 提供了如下方法, 加入了一个等待窗口。如果窗口内有新消息到达, 则立刻返回; 如果始终无消息到达, 则超时后返回。平衡消息消费的及时性, 无效请求数量, 和server端实现复杂性。

kafkaConsumer.poll(timeout, timeunit)

内部涉及消费者位移, 消费者协调器, 组协调器, 消费者选择具, 分区分配的分发和再分配, 消费者心跳等内容。

位移提交

位移是消息在存储中的位置说明。通常来说, 消费者继续消费尚未消费的消息。消息存储和消费的逻辑模型如下:
请添加图片描述

消息是按照partition存储的;
消息写入partition时, offset单调递增;
从partition消费时, 每个消费者维护自己的offset; 消费中断后恢复时, 从上次保存的offset位置开始继续消费;

因此消息是否已经被消费由offset决定, offset及其之前的消息是已消费的消息, offset之后是待消费消息。因此, 消费者完成某个分区的消费之后, 需要提交该offset给Kafka Server。提交方式有两种自动提交和手动提交;

提交方式	说明	优缺点
自动提交	(默认方式) Kafka Client周期性地提交偏移量	优点是简单, 确定是重复消费和丢失风险
手动提交	由用户主动提交偏移量	优点是可细粒度管理, 缺点是相对复杂

自动提交

自动提交是按照时间间隔提交, 如果在消息拉取和位移提交之间client崩溃, 对下一次消费的影响分三种场景讨论(如下图所示)。
在这里插入图片描述

consumer thread中poll和消费是串行的, 但consumer thread和commit thread是并行的;
在poll和crash之间发生commit, 那么当client恢复后从x+7开始拉取消息, [x+3, x+6] 的消息丢失;
在crash之后发生commit, 那么当client恢复后从x+7开始拉取消息, [x+3, x+6] 的消息丢失;
全程没有发生commit, 那么当client恢复后从x+1开始拉取消息, [x+1, x+3]的消息重复消费;

手动提交

指定offset

消费消息需要从某个offset开始, 如果是首次消费又该从哪个位置开始呢？

由参数auto.offset.reset设定默认行为
| 参数值 | 行为 |
|----|----|
| earliest | 从分区第一条消息的offset开始 |
| latest | 从上次保存的offset开始, 首次消费时和earliest行为一致 |
| none | 程序逻辑自定义, 如果未设置则抛出异常 |
程序通过seek方法指定offset位置, 如果指定offset越界也会触发auto.offset.reset行为; 由于offset是partition级别的概念, 因此seek的使用是面向partition, 这就意味着对同一个topic的多个partition来说, 可以seek不同的offset。此外seek方法也支持基于timestamp定位消息。站在更高的视角来看, seek提供了parttion级别的消息搜索能力。
由于seek的存在, 我们可以把offset存储在DB或者其他Kafka之外的地方, 并基于seek进行恢复。

再平衡

再平衡是把分区所有权从1个消费者转移到另一个消费者的行为, 它保障消费组的可用性和伸缩性。从可用性而言, 消费故障可以恢复。就伸缩性而言, 消费组内的消费者可以扩缩容。再平衡期间, 所有的消费者暂停消费, 直到再平衡结束。由于再平衡期间, 消费者的消费状态会丢失, 再平衡之后每个partition的offset以Kafka已持久保存的offset为准, 因此可能存在重复消费情况。

Kafka提供ConsumerRebalanceListener接口, 使得该过程可以被Consumer感知, 至于怎么处理则是应用需要解决的问题, Kafka也只能帮我们到这里。