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Kafka消费模式

Kafka的consumer采用pull（拉）模式从broker中读取数据。

模式	优点	缺点
Push（推）模式	- 快速传递消息 - 消息发送速率由broker决定	- 难以适应不同消费者的消费速率 - 可能导致拒绝服务和网络拥塞
Pull（拉）模式	- 可以根据消费者的消费能力以适当速率消费消息	- 潜在的循环问题，如果Kafka没有数据，消费者可能会一直返回空数据 - 需要设置轮询的timeout以避免无限等待时长过长

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Kakfa消费者工作流程

消费者总体工作流程

Kafka消费者的总体工作流程包括以下步骤：

1. 配置消费者属性：首先，你需要配置消费者的属性，包括Kafka集群的地址、消费者组、主题名称、序列化/反序列化器、自动偏移提交等。

2. 创建消费者实例：使用配置创建Kafka消费者实例。

3. 订阅主题：使用消费者实例订阅一个或多个Kafka主题。这告诉Kafka消费者你想要从哪些主题中接收消息。

4. 轮询数据：消费者使用poll()方法从Kafka broker中拉取消息。它会定期轮询（拉）Kafka集群以获取新消息。

5. 处理消息：一旦从Kafka broker获取到消息，消费者会对消息进行处理，执行你的业务逻辑。这可能包括数据处理、计算、存储或其他操作。

6. 提交偏移量：消费者可以选择手动或自动提交偏移量，以记录已处理消息的位置。这有助于防止消息重复处理。

7. 处理异常：处理消息期间可能会出现异常，你需要处理这些异常，例如重试或记录错误日志。

8. 关闭消费者：在不再需要消费者实例时，确保关闭它以释放资源。

这个工作流程涵盖了Kafka消费者从配置到数据处理再到资源管理的主要步骤。消费者通常是多线程或多进程的，以处理大量的消息，并能够根据需要调整消费速率。此外，Kafka的消费者库提供了很多功能，如自动负载均衡、自动偏移管理等，以简化消费者的开发和维护。

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消费者组原理

Kafka消费者组（Consumer Group）是一种机制，用于协调和管理多个消费者并共同消费一个或多个Kafka主题的消息。消费者组的工作原理如下：

1. 多个消费者：一个消费者组可以包含多个消费者实例，这些消费者实例协同工作以共同消费一个或多个主题的消息。

2. 订阅主题：所有消费者实例都订阅相同的Kafka主题。这意味着每个消息都会被消费者组中的一个实例处理，从而实现消息的负载均衡。

3. 消息分区：每个Kafka主题通常被分为多个分区，每个分区包含消息的一个子集。每个消费者实例负责消费一个或多个分区的消息。

4. 协调者：消费者组中的消费者实例会选择一个协调者（Coordinator）来管理组内的消费者。协调者通常是ZooKeeper或Kafka自身的一个特殊主题。

5. 偏移管理：协调者负责管理消费者组的偏移量（offset），这是消费者在主题分区中的当前位置。它会跟踪每个分区的消费进度，确保不会重复消费消息。

6. 分配分区：协调者会定期重新分配分区给消费者实例，以确保负载均衡和故障恢复。如果有新消费者加入组或有消费者离开组，协调者会重新分配分区。

7. 消费消息：每个消费者实例负责处理分配给它的分区中的消息。它会拉取消息，进行处理，并将偏移量提交给协调者。

8. 自动重平衡：如果消费者实例加入或退出消费者组，或者分区的分配发生变化，消费者组会自动进行重新平衡，以确保消息均匀分配。

9. 提交偏移量：消费者实例可以定期或根据需要提交已处理消息的偏移量，以便在故障时恢复消费进度。

通过这种方式，Kafka消费者组能够实现高可用性、负载均衡和容错，允许多个消费者并行处理消息，并根据需求动态调整分区分配。这使得消费者组成为了处理大规模流式数据的理想工具。

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消费者组初始化流程

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消费者组详细消费流程

Kafka消费者组的初始化流程包括一系列步骤，用于创建和配置消费者组的成员。以下是Kafka消费者组的初始化流程：

1. 引入Kafka客户端库：首先，确保你的应用程序中引入了Kafka客户端库，以便能够使用Kafka相关的类和功能。

2. 创建消费者配置：初始化消费者组前，需要创建一个消费者配置对象，其中包括了一些重要的属性，例如Kafka集群的地址、消费者组的ID、自动提交偏移量等。

3. 创建消费者实例：使用消费者配置，创建一个或多个消费者实例。每个实例代表一个消费者组中的一个成员。实例会自动注册到Kafka broker，并与协调者建立连接。

4. 订阅主题：通过消费者实例，使用subscribe()方法订阅一个或多个Kafka主题。这告诉Kafka你希望从哪些主题中接收消息。

5. 启动消费者：调用poll()方法开始轮询消息。这将启动消费者实例并开始拉取消息。消费者组中的每个成员都会独立执行这个步骤。

6. 消费消息：一旦消息被拉取，消费者实例会处理这些消息，执行你的业务逻辑。每个成员在自己的线程中处理消息。

7. 提交偏移量：消费者实例可以选择手动或自动提交已处理消息的偏移量。这有助于记录每个分区中消息的处理进度。

8. 处理异常：处理消息期间可能会出现异常，你需要适当地处理这些异常，例如重试消息或记录错误日志。

9. 关闭消费者：当不再需要消费者实例时，确保关闭它以释放资源。

10. 自动重平衡：如果有消费者实例加入或离开消费者组，或者分区的分配发生变化，Kafka会自动进行重新平衡，以确保消息均匀分配。

这个初始化流程涵盖了Kafka消费者组的基本步骤，从配置消费者组成员到消息的处理和消费。请注意，Kafka消费者组的初始化需要注意各个配置选项以及消费者组的协调过程，以确保正常运行和负载均衡。

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独立消费者案例（订阅主题）

需求：创建一个独立消费者，消费artisan主题中的数据

注意：在消费者API代码中必须配置消费者组id。

package com.artisan.pc;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.Properties;/*** @author 小工匠* @version 1.0* @mark: show me the code , change the world*/
public class CustomConsumer {public static void main(String[] args) {// 1.创建消费者的配置对象Properties properties = new Properties();// 2.给消费者配置对象添加参数properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.126.171:9092");// 配置序列化 必须properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());// 配置消费者组 必须properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "artisan-group");// 3. 创建消费者对象KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);// 4. 订阅主题ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();topics.add("artisan");consumer.subscribe(topics);// 5. 拉取数据打印while (true) {ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));// 6. 遍历并输出消费到的数据for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {System.out.println(consumerRecord);}}}
}

① 在IDEA中执行消费者程序
② 服务器上中创建kafka生产者，并输入数据

③ 在IDEA中观察接收到的数据

ConsumerRecord(topic = artisan, partition = 2, leaderEpoch = 0, offset = 34, CreateTime = 1698630425187, serialized key size = -1, serialized value size = 13, headers = RecordHeaders(headers = [], isReadOnly = false), key = null, value = first message)
ConsumerRecord(topic = artisan, partition = 2, leaderEpoch = 0, offset = 35, CreateTime = 1698630429909, serialized key size = -1, serialized value size = 15, headers = RecordHeaders(headers = [], isReadOnly = false), key = null, value = seconde message)

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消费者重要参数

参数名称	描述
bootstrap.servers	向Kafka集群建立初始连接用到的host/port列表。
key.deserializer	指定接收消息的key的反序列化类型。需要写全类名。
value.deserializer	指定接收消息的value的反序列化类型。需要写全类名。
group.id	标记消费者所属的消费者组。
enable.auto.commit	默认值为true，消费者会自动周期性地向服务器提交偏移量。
auto.commit.interval.ms	若enable.auto.commit=true，表示消费者提交偏移量的频率，默认为5秒。
auto.offset.reset	当Kafka中没有初始偏移量或当前偏移量在服务器中不存在时的处理方式。可选值包括"earliest"、“latest”、“none”、
offsets.topic.num.partitions	__consumer_offsets的分区数，默认是50个分区。
heartbeat.interval.ms	Kafka消费者和coordinator之间的心跳时间，默认为3秒。必须小于session.timeout.ms，也不应该高于session.timeout.ms的1/3。
session.timeout.ms	Kafka消费者和coordinator之间连接超时时间，默认为45秒。超过该值，消费者被移除，消费者组执行再平衡。
max.poll.interval.ms	消费者处理消息的最大时长，默认为5分钟。超过该值，消费者被移除，消费者组执行再平衡。
fetch.min.bytes	消费者获取服务器端一批消息最小的字节数，默认为1个字节。
fetch.max.wait.ms	默认为500毫秒。如果没有从服务器端获取到一批数据的最小字节数，等待时间到，仍然会返回数据。
fetch.max.bytes	默认为52428800（50兆字节）。消费者获取服务器端一批消息最大的字节数。如果服务器端一批次的数据大于该值，仍然可以拉取回这批数据，这不是一个绝对最大值，一批次的大小受message.max.bytes（broker配置）或max.message.bytes（topic配置）影响。
max.poll.records	一次poll拉取数据返回消息的最大条数，默认为500条。