kafka消费者高级实例

为什么使用高级消费者（High Level Consumer）

有时，我们消费Kafka的消息，并不关心偏移量，我们仅仅关心数据能被消费就行。High Level Consumer(高级消费者)提供了消费信息的方法而屏蔽了大量的底层细节。

首先要知道的是，高级消费者在zookeeper的特定分区存储最后的偏离。这个偏移当kafka启动时准备完毕。这一般是指消费者组（Consumer group）。

请小心，对于kafka集群消费群体的名字是全局的，任何的“老”逻辑的消费者应该被关闭，然后运行新的代码。当一个新的进程拥有相同的消费者群的名字，kafka将会增加进程的线程消费topic并且引发的“重新平衡（reblannce）”。在这个重新平衡中，kafka将分配现有分区到所有可用线程，可能移动一个分区到另一个进程的消费分区。如果此时同时拥有旧的的新的代码逻辑，将会有一部分逻辑进入旧得Consumer而另一部分进入新的Consumer中的情况.

设计一个高级消费者（Designing a High Level Consumer）

了解使用高层次消费者的第一件事是，它可以（而且应该！）是一个多线程的应用。线程围绕在你的主题分区的数量，有一些非常具体的规则：

• 如果你提供比在topic分区多的线程数量，一些线程将永远不会看到消息。
• 如果你提供的分区比你拥有的线程多，线程将从多个分区接收数据。
• 如果你每个线程上有多个分区，对于你以何种顺序收到消息是没有保证的。举个例子，你可能从分区10上获取5条消息和分区11上的6条消息，然后你可能一直从10上获取消息，即使11上也拥有数据。
• 添加更多的进程线程将使kafka重新平衡，可能改变一个分区到线程的分配。

这里是一个简单的消费者例子：

package com.test.groups;
 
import kafka.consumer.ConsumerIterator;
import kafka.consumer.KafkaStream;
 
public class ConsumerTest implements Runnable {
    private KafkaStream m_stream;
    private int m_threadNumber;
 
    public ConsumerTest(KafkaStream a_stream, int a_threadNumber) {
        m_threadNumber = a_threadNumber;
        m_stream = a_stream;
    }
 
    public void run() {
        ConsumerIterator<byte[], byte[]> it = m_stream.iterator();
        while (it.hasNext())
            System.out.println("Thread " + m_threadNumber + ": " + new String(it.next().message()));
        System.out.println("Shutting down Thread: " + m_threadNumber);
    }
}

这里最有趣的是 while (it.hasNext()) ,基本上这段代码一直向kafka读取消息，直到你停止它。

配置测试应用（Configuring the test application）

不像simpleconsumer高层消费者为你很多的提供需要bookkeeping和错误处理。但是你要告诉kafka这些信息。下面的方法定义了创建高级消费者基础配置：

private static ConsumerConfig createConsumerConfig(String a_zookeeper, String a_groupId) {
        Properties props = new Properties();
        props.put("zookeeper.connect", a_zookeeper);
        props.put("group.id", a_groupId);
        props.put("zookeeper.session.timeout.ms", "400");
        props.put("zookeeper.sync.time.ms", "200");
        props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
        return new ConsumerConfig(props);
    }

zookeeper.connect  指定zookeeper集群中的一个实例，kafka利用zookeeper储存topic的分区偏移值。
Groupid 消费者所属的Consumer Group（消费者群）。
zookeeper.session.timeout.ms zookeeper的超时处理。
auto.commit.interval.ms   属性自动提交的间隔。这将替代消息被消费后提交。如果发生错误，你将从新获得未更新的消息。

创建线程池

这个例子使用了Java java.util.concurrent包的线程管理，因为它使创建一个线程池非常简单。

public void run(int a_numThreads) {
    Map<String, Integer> topicCountMap = new HashMap<String, Integer>();
    topicCountMap.put(topic, new Integer(a_numThreads));
    Map<String, List<KafkaStream<byte[], byte[]>>> consumerMap = consumer.createMessageStreams(topicCountMap);
    List<KafkaStream<byte[], byte[]>> streams = consumerMap.get(topic);
 
 
    // now launch all the threads
    //
    executor = Executors.newFixedThreadPool(a_numThreads);
 
    // now create an object to consume the messages
    //
    int threadNumber = 0;
    for (final KafkaStream stream : streams) {
        executor.submit(new ConsumerTest(stream, threadNumber));
        threadNumber++;
    }
}

首先我们创建一个map，告诉kafka提供给哪个topic多少线程。consumer.createmessagestreams是我们如何把这个信息传递给卡夫卡。返回的是一个包含kafkastream 的以topic 为键list的map结合。（注意，这里我们只向卡夫卡注册一个话题，但我们可以为map中多添加一个元素的）

最后，我们创建的线程池和通过一项新的consumertest对象，每个线程运转我们的业务逻辑。

清理和异常处理

Kafka在每次处理后不会立即更新zookeeper上的偏移值，她会休息上一段时间后提交。在这段时间内，你的消费者可能已经消费了一些消息，但并没有提交到zookeeper上。这样你可能会重复消费数据。

同时一些时候，broker失败从新选取leader是也可能会导致重复消费消息。

为了避免这种情况应该清理完成后再关闭，而不是直接使用kill -9命令。

这里的例子是休息10秒后再关闭。

try {
    Thread.sleep(10000);
} catch (InterruptedException ie) {
 
}
example.shutdown();

运行示例

此处的启动命令需提供：

• ZooKeeper连接的字符串和端口号
• 使用这一过程的消费群的名字
• Topic的消费消息
  
• 消费topic的线程数

例如:

server01.myco.com1:2181 group3 myTopic  4

连接server01.myco.com端口2181的zookeeper。并要求从Topic的myTopic所有分区，并通过4个线程消费。这个例子的消费群是group3。

完整源码

package com.test.groups;
 
import kafka.consumer.ConsumerConfig;
import kafka.consumer.KafkaStream;
import kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector;
 
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
 
public class ConsumerGroupExample {
    private final ConsumerConnector consumer;
    private final String topic;
    private  ExecutorService executor;
 
    public ConsumerGroupExample(String a_zookeeper, String a_groupId, String a_topic) {
        consumer = kafka.consumer.Consumer.createJavaConsumerConnector(
                createConsumerConfig(a_zookeeper, a_groupId));
        this.topic = a_topic;
    }
 
    public void shutdown() {
        if (consumer != null) consumer.shutdown();
        if (executor != null) executor.shutdown();
    }
 
    public void run(int a_numThreads) {
        Map<String, Integer> topicCountMap = new HashMap<String, Integer>();
        topicCountMap.put(topic, new Integer(a_numThreads));
        Map<String, List<KafkaStream<byte[], byte[]>>> consumerMap = consumer.createMessageStreams(topicCountMap);
        List<KafkaStream<byte[], byte[]>> streams = consumerMap.get(topic);
 
        // now launch all the threads
        //
        executor = Executors.newFixedThreadPool(a_numThreads);
 
        // now create an object to consume the messages
        //
        int threadNumber = 0;
        for (final KafkaStream stream : streams) {
            executor.submit(new ConsumerTest(stream, threadNumber));
            threadNumber++;
        }
    }
 
    private static ConsumerConfig createConsumerConfig(String a_zookeeper, String a_groupId) {
        Properties props = new Properties();
        props.put("zookeeper.connect", a_zookeeper);
        props.put("group.id", a_groupId);
        props.put("zookeeper.session.timeout.ms", "400");
        props.put("zookeeper.sync.time.ms", "200");
        props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
 
        return new ConsumerConfig(props);
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        String zooKeeper = args[0];
        String groupId = args[1];
        String topic = args[2];
        int threads = Integer.parseInt(args[3]);
 
        ConsumerGroupExample example = new ConsumerGroupExample(zooKeeper, groupId, topic);
        example.run(threads);
 
        try {
            Thread.sleep(10000);
        } catch (InterruptedException ie) {
 
        }
        example.shutdown();
    }
}