kafka消费者客户端(0.10.0.1API)

半兽人 发表于: 2016-10-20   最后更新时间: 2017-01-16  
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public class KafkaConsumer<K,V>
extends Object
implements Consumer<K,V>

Kafka客户端从集群中消费消息,并透明地处理kafka集群中的故障服务器,透明地调节适应集群中变化的数据分区。也和服务器交互,平衡消费者。

消费者TCP长连接到broker来拉取消息。故障导致的消费者关闭失败,将会泄露这些连接,消费者不是线程安全的,可以查看更多关于Multi-threaded(多线程)处理的细节。

偏移量和消费者的位置

kafka为分区中的每条消息保存一个偏移量(offset),这个偏移量是该分区中一条消息的唯一标示符。也表示消费者在分区的位置。例如,一个位置是5的消费者(说明已经消费了0到4的消息),下一个接收消息的偏移量为5的消息。实际上有两个与消费者相关的“位置”概念:

消费者的位置给出了下一条记录的偏移量。它比消费者在该分区中看到的最大偏移量要大一个。 它在每次消费者在调用poll(long)中接收消息时自动增长。

“已提交”的位置是已安全保存的最后偏移量,如果进程失败或重新启动时,消费者将恢复到这个偏移量。消费者可以选择定期自动提交偏移量,也可以选择通过调用commit API来手动的控制(如:commitSync 和 commitAsync)。

这个区别是消费者来控制一条消息什么时候才被认为是已被消费的,控制权在消费者,下面我们进一步更详细地讨论。

消费者组和主题订阅

Kafka的消费者组概念,通过进程池瓜分消费和处理消息的工作。这些进程可以在同一台机器运行,也可分布到多台机器上,增加可扩展性和容错性,相同group.id的消费者将视为同一个消费者组

分组中的每个消费者通过subscribe API动态的订阅一个topic列表。kafka将已订阅topic的消息发送到每个消费者组中。并通过平衡分区在消费者分组中所有成员之间来达到平均。因此每个分区恰好地分配1个消费者(一个消费者组中)。所有如果一个topic有4个分区,并且一个消费者分组有2个消费者。那么每个消费者消费2个分区。

消费者组的成员是动态维护的:如果一个消费者故障。分配给它的分区将重新分配给同一个分组中其他的消费者。同样的,如果一个新的消费者加入到分组,将从现有消费者中移一个给它。这被称为重新平衡分组,并在下面更详细地讨论。 当新分区添加到订阅的topic时,或者当创建与订阅的正则表达式匹配的新topic时,也将重新平衡。将通过定时刷新自动发现新的分区,并将其分配给分组的成员。

从概念上讲,你可以将消费者分组看作是由多个进程组成的单一逻辑订阅者。作为一个多订阅系统,Kafka支持对于给定topic任何数量的消费者组,而不重复。

这是在消息系统中常见的功能的略微概括。所有进程都将是单个消费者分组的一部分(类似传统消息传递系统中的队列的语义),因此消息传递就像队列一样,在组中平衡。与传统的消息系统不同的是,虽然,你可以有多个这样的组。但每个进程都有自己的消费者组(类似于传统消息系统中pub-sub的语义),因此每个进程都会订阅到该主题的所有消息。

此外,当分组重新分配自动发生时,可以通过ConsumerRebalanceListener通知消费者,这允许他们完成必要的应用程序级逻辑,例如状态清除,手动偏移提交等。有关更多详细信息,请参阅Kafka存储的偏移

它也允许消费者通过使用assign(Collection)手动分配指定分区,如果使用手动指定分配分区,那么动态分区分配和协调消费者组将失效。

发现消费者故障

订阅一组topic后,当调用poll(long)时,消费者将自动加入到组中。只要持续的调用poll,消费者将一直保持可用,并继续从分配的分区中接收消息。此外,消费者向服务器定时发送心跳。 如果消费者崩溃或无法在session.timeout.ms配置的时间内发送心跳,则消费者将被视为死亡,并且其分区将被重新分配。

还有一种可能,消费可能遇到“活锁”的情况,它持续的发送心跳,但是没有处理。为了预防消费者在这种情况下一直持有分区,我们使用max.poll.interval.ms活跃检测机制。 在此基础上,如果你调用的poll的频率大于最大间隔,则客户端将主动地离开组,以便其他消费者接管该分区。 发生这种情况时,你会看到offset提交失败(调用commitSync()引发的CommitFailedException)。这是一种安全机制,保障只有活动成员能够提交offset。所以要留在组中,你必须持续调用poll。

消费者提供两个配置设置来控制poll循环:

  1. max.poll.interval.ms:增大poll的间隔,可以为消费者提供更多的时间去处理返回的消息(调用poll(long)返回的消息,通常返回的消息都是一批)。缺点是此值越大将会延迟组重新平衡。

  2. max.poll.records:此设置限制每次调用poll返回的消息数,这样可以更容易的预测每次poll间隔要处理的最大值。通过调整此值,可以减少poll间隔,减少重新平衡分组的

对于消息处理时间不可预测地的情况,这些选项是不够的。 处理这种情况的推荐方法是将消息处理移到另一个线程中,让消费者继续调用poll。 但是必须注意确保已提交的offset不超过实际位置。另外,你必须禁用自动提交,并只有在线程完成处理后才为记录手动提交偏移量(取决于你)。 还要注意,你需要pause暂停分区,不会从poll接收到新消息,让线程处理完之前返回的消息(如果你的处理能力比拉取消息的慢,那创建新线程将导致你机器内存溢出)。

示例

这个消费者API提供了灵活性,以涵盖各种消费场景,下面是一些例子来演示如何使用它们。

自动提交偏移量

这是个【自动提交偏移量】的简单的kafka消费者API。

  Properties props = new Properties();
     props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
     props.put("group.id", "test");
     props.put("enable.auto.commit", "true");
     props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
     props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
     props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
     KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
     consumer.subscribe(Arrays.asList("foo", "bar"));
     while (true) {
         ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
         for (ConsumerRecord<String, String> record : records)
             System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
     }

设置enable.auto.commit,偏移量由auto.commit.interval.ms控制自动提交的频率。

集群是通过配置bootstrap.servers指定一个或多个broker。不用指定全部的broker,它将自动发现集群中的其余的borker(最好指定多个,万一有服务器故障)。

在这个例子中,客户端订阅了主题foobar。消费者组叫test

broker通过心跳机器自动检测test组中失败的进程,消费者会自动ping集群,告诉进群它还活着。只要消费者能够做到这一点,它就被认为是活着的,并保留分配给它分区的权利,如果它停止心跳的时间超过session.timeout.ms,那么就会认为是故障的,它的分区将被分配到别的进程。

这个deserializer设置如何把byte转成object类型,例子中,通过指定string解析器,我们告诉获取到的消息的key和value只是简单个string类型。

手动控制偏移量

不需要定时的提交offset,可以自己控制offset,当消息认为已消费过了,这个时候再去提交它们的偏移量。这个很有用的,当消费的消息结合了一些处理逻辑,这个消息就不应该认为是已经消费的,直到它完成了整个处理。

Properties props = new Properties();
     props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
     props.put("group.id", "test");
     props.put("enable.auto.commit", "false");
     props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
     props.put("session.timeout.ms", "30000");
     props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
     props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
     KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
     consumer.subscribe(Arrays.asList("foo", "bar"));
     final int minBatchSize = 200;
     List<ConsumerRecord<String, String>> buffer = new ArrayList<>();
     while (true) {
         ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
         for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
             buffer.add(record);
         }
         if (buffer.size() >= minBatchSize) {
             insertIntoDb(buffer);
             consumer.commitSync();
             buffer.clear();
         }
     }

在这个例子中,我们将消费一批消息并将它们存储在内存中。当我们积累足够多的消息后,我们再将它们批量插入到数据库中。如果我们设置offset自动提交(之前说的例子),消费将被认为是已消费的。这样会出现问题,我们的进程可能在批处理记录之后,但在它们被插入到数据库之前失败了。

为了避免这种情况,我们将在相应的记录插入数据库之后再手动提交偏移量。这样我们可以准确控制消息是成功消费的。提出一个相反的可能性:在插入数据库之后,但是在提交之前,这个过程可能会失败(即使这可能只是几毫秒,这是一种可能性)。在这种情况下,进程将获取到已提交的偏移量,并会重复插入的最后一批数据。这种方式就是所谓的“至少一次”保证,在故障情况下,可以重复。

如果您无法执行这些操作,可能会使已提交的偏移超过消耗的位置,从而导致缺少记录。 使用手动偏移控制的优点是,您可以直接控制记录何时被视为“已消耗”。

注意:使用自动提交也可以“至少一次”。但是要求你必须下次调用poll(long)之前或关闭消费者之前,处理完所有返回的数据。如果操作失败,这将会导致已提交的offset超过消费的位置,从而导致丢失消息。使用手动控制offset的有点是,你可以直接控制消息何时提交。、

上面的例子使用commitSync表示所有收到的消息为”已提交",在某些情况下,你可以希望更精细的控制,通过指定一个明确消息的偏移量为“已提交”。在下面,我们的例子中,我们处理完每个分区中的消息后,提交偏移量。

try {
         while(running) {
             ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Long.MAX_VALUE);
             for (TopicPartition partition : records.partitions()) {
                 List<ConsumerRecord<String, String>> partitionRecords = records.records(partition);
                 for (ConsumerRecord<String, String> record : partitionRecords) {
                     System.out.println(record.offset() + ": " + record.value());
                 }
                 long lastOffset = partitionRecords.get(partitionRecords.size() - 1).offset();
                 consumer.commitSync(Collections.singletonMap(partition, new OffsetAndMetadata(lastOffset + 1)));
             }
         }
     } finally {
       consumer.close();
     }

注意:已提交的offset应始终是你的程序将读取的下一条消息的offset。因此,调用commitSync(offsets)时,你应该加1个到最后处理的消息的offset。

订阅指定的分区

在前面的例子中,我们订阅我们感兴趣的topic,让kafka提供给我们平分后的topic分区。但是,在有些情况下,你可能需要自己来控制分配指定分区,例如:

  • 如果这个消费者进程与该分区保存了某种本地状态(如本地磁盘的键值存储),则它应该只能获取这个分区的消息。

  • 如果消费者进程本身具有高可用性,并且如果它失败,会自动重新启动(可能使用集群管理框架如YARN,Mesos,或者AWS设施,或作为一个流处理框架的一部分)。 在这种情况下,不需要Kafka检测故障,重新分配分区,因为消费者进程将在另一台机器上重新启动。

要使用此模式,,你只需调用assign(Collection)消费指定的分区即可:

     String topic = "foo";
     TopicPartition partition0 = new TopicPartition(topic, 0);
     TopicPartition partition1 = new TopicPartition(topic, 1);
     consumer.assign(Arrays.asList(partition0, partition1));

一旦分配分区,你可以在循环中调用poll(跟前面的例子一样)。消费者指定的组扔需要提交offset,只是现在会随着调用而改变。手动分配不会进行分组协调,因此消费者故障不会引发分配的分区重新平衡。为了避免offset提交冲突,通常应确保groupId对于每个使用者实例是唯一的。不过每个消费者都是独立的,即使它与另一个消费者是在同一个groupId。

注意,手动分配分区(即,assgin)和动态分区分配的订阅topic模式(即,subcribe)不能混合使用。

offset存储在其他地方

消费者可以不使用kafka内置的offset仓库。可以选择自己来存储offset。要注意的是,将消费的offset和结果存储在同一个的系统中,用原子的方式存储结果和offset,但这不能保证原子,要想消费是完全原子的,并提供的“正好一次”的消费保证比kafka默认的“至少一次”的语义要更高。你需要使用kafka的offset提交功能。

这有结合的例子。

  • 如果消费的结果存储在关系数据库中,存储在数据库的offset,让提交结果和offset在单个事务中。这样,事物成功,则offset存储和更新。如果offset没有存储,那么偏移量也不会被更新。

  • 如果offset和消费结果存储在本地仓库。例如,可以通过订阅一个指定的分区并将offset和索引数据一起存储来构建一个搜索索引。如果这是以原子的方式做的,常见的可能是,即使崩溃引起未同步的数据丢失。索引程序从它确保没有更新丢失的地方恢复,而仅仅丢失最近更新的消息。

每个消息都有自己的offset,所以要管理自己的偏移,你只需要做到以下几点:

  • 配置 enable.auto.commit=false

  • 使用提供的 ConsumerRecord 来保存你的位置。

  • 在重启时用 seek(TopicPartition, long) 恢复消费者的位置。

当分区分配也是手动完成的(像上文搜索索引的情况),这种类型的使用是最简单的。 如果分区分配是自动完成的,需要特别小心处理分区分配变更的情况。可以通过调用subscribe(Collection,ConsumerRebalanceListener)subscribe(Pattern,ConsumerRebalanceListener)中提供的ConsumerRebalanceListener实例来完成的。例如,当分区向消费者获取时,消费者将通过实现ConsumerRebalanceListener.onPartitionsRevoked(Collection)来给这些分区提交它们offset。当分区分配给消费者时,消费者通过ConsumerRebalanceListener.onPartitionsAssigned(Collection)为新的分区正确地将消费者初始化到该位置。

ConsumerRebalanceListener的另一个常见用法是清除应用已移动到其他位置的分区的缓存。

控制消费的位置

大多数情况下,消费者只是简单的从头到尾的消费消息,周期性的提交位置(自动或手动)。kafka也支持消费者去手动的控制消费的位置,可以消费之前的消息也可以跳过最近的消息。

有几种情况,手动控制消费者的位置可能是有用的。

一种场景是对于时间敏感的消费者处理程序,对足够落后的消费者,直接跳过,从最近的消费开始消费。

另一个使用场景是本地状态存储系统(上一节说的)。在这样的系统中,消费者将要在启动时初始化它的位置(无论本地存储是否包含)。同样,如果本地状态已被破坏(假设因为磁盘丢失),则可以通过重新消费所有数据并重新创建状态(假设kafka保留了足够的历史)在新的机器上重新创建。

kafka使用seek(TopicPartition, long)指定新的消费位置。用于查找服务器保留的最早和最新的offset的特殊的方法也可用(seekToBeginning(Collection) 和 seekToEnd(Collection))。

消费者流量控制

如果消费者分配了多个分区,并同时消费所有的分区,这些分区具有相同的优先级。在一些情况下,消费者需要首先消费一些指定的分区,当指定的分区有少量或者已经没有可消费的数据时,则开始消费其他分区。

例如流处理,当处理器从2个topic获取消息并把这两个topic的消息合并,当其中一个topic长时间落后另一个,则暂停消费,以便落后的赶上来。

kafka支持动态控制消费流量,分别在future的poll(long)中使用pause(Collection)resume(Collection) 来暂停消费指定分配的分区,重新开始消费指定暂停的分区。

多线程处理

Kafka消费者不是线程安全的。所有网络I/O都发生在进行调用应用程序的线程中。用户的责任是确保多线程访问正确同步的。非同步访问将导致ConcurrentModificationException。

此规则唯一的例外是wakeup(),它可以安全地从外部线程来中断活动操作。在这种情况下,将从操作的线程阻塞并抛出一个WakeupException。这可用于从其他线程来关闭消费者。 以下代码段显示了典型模式:

public class KafkaConsumerRunner implements Runnable {
     private final AtomicBoolean closed = new AtomicBoolean(false);
     private final KafkaConsumer consumer;

     public void run() {
         try {
             consumer.subscribe(Arrays.asList("topic"));
             while (!closed.get()) {
                 ConsumerRecords records = consumer.poll(10000);
                 // Handle new records
             }
         } catch (WakeupException e) {
             // Ignore exception if closing
             if (!closed.get()) throw e;
         } finally {
             consumer.close();
         }
     }

     // Shutdown hook which can be called from a separate thread
     public void shutdown() {
         closed.set(true);
         consumer.wakeup();
     }
 }

在单独的线程中,可以通过设置关闭标志和唤醒消费者来关闭消费者。

      closed.set(true);
     consumer.wakeup();

我们没有多线程模型的例子。但留下几个操作可用来实现多线程处理消息。

  1. 每个线程一个消费者

    每个线程自己的消费者实例。这里是这种方法的优点和缺点:

    • PRO: 这是最容易实现的
    • PRO: 因为它不需要在线程之间协调,所以通常它是最快的。
    • PRO: 它按顺序处理每个分区(每个线程只处理它接受的消息)。
    • CON: 更多的消费者意味着更多的TCP连接到集群(每个线程一个)。一般kafka处理连接非常的快,所以这是一个小成本。
    • CON: 更多的消费者意味着更多的请求被发送到服务器,但稍微较少的数据批次可能导致I/O吞吐量的一些下降。
    • CON: 所有进程中的线程总数受到分区总数的限制。
  2. 解耦消费和处理

    另一个替代方式是一个或多个消费者线程,它来消费所有数据,其消费所有数据并将ConsumerRecords实例切换到由实际处理记录处理的处理器线程池来消费的阻塞队列。这个选项同样有利弊:

    • PRO: 可扩展消费者和处理进程的数量。这样单个消费者的数据可分给多个处理器线程来执行,避免对分区的任何限制。
    • CON: 跨多个处理器的顺序保证需要特别注意,因为线程是独立的执行,后来的消息可能比遭到的消息先处理,这仅仅是因为线程执行的运气。如果对排序没有问题,这就不是个问题。
    • CON: 手动提交变得更困难,因为它需要协调所有的线程以确保处理对该分区的处理完成。

这种方法有多种玩法,例如,每个处理线程可以有自己的队列,消费者线程可以使用TopicPartitionhash到这些队列中,以确保按顺序消费,并且提交也将简化。







发表于: 3月前   最后更新时间: 6天前   游览量:1922
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评论…

  • 你好,
    insertIntoDb(buffer);
    consumer.commitSync();这2个操作不是一个原子操作,会存在消息重复消费的情况,有解决方案的demo嘛?
    大神,0.10.1后的offset是默认存到kafka内,如果我仍想存到zk呢,0.10.1还支持类似于这种的配置offsets.storage=zk,dual.commit.enabled=true吗
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