Kafka Consumer 消费消息和 Rebalance 机制
Kafka Consumer
Kafka 有消费组的概念,每个消费者只能消费所分配到的分区的消息,每一个分区只能被一个消费组中的一个消费者所消费,所以同一个消费组中消费者的数量如果超过了分区的数量,将会出现有些消费者分配不到消费的分区。消费组与消费者关系如下图所示:
consumer groupKafka Consumer Client 消费消息通常包含以下步骤:
- 配置客户端,创建消费者
- 订阅主题
- 拉去消息并消费
- 提交消费位移
- 关闭消费者实例
因为 Kafka 的 Consumer 客户端是线程不安全的,为了保证线程安全,并提升消费性能,可以在 Consumer 端采用类似 Reactor 的线程模型来消费数据。
消费模型 Kafka consumer 参数- bootstrap.servers:连接 broker 地址,
host:port
格式。 - group.id:消费者隶属的消费组。
- key.deserializer:与生产者的
key.serializer
对应,key 的反序列化方式。 - value.deserializer:与生产者的
value.serializer
对应,value 的反序列化方式。 - session.timeout.ms:coordinator 检测失败的时间。默认 10s 该参数是 Consumer Group 主动检测 (组内成员 comsummer) 崩溃的时间间隔,类似于心跳过期时间。
- auto.offset.reset:该属性指定了消费者在读取一个没有偏移量后者偏移量无效(消费者长时间失效当前的偏移量已经过时并且被删除了)的分区的情况下,应该作何处理,默认值是 latest,也就是从最新记录读取数据(消费者启动之后生成的记录),另一个值是 earliest,意思是在偏移量无效的情况下,消费者从起始位置开始读取数据。
- enable.auto.commit:否自动提交位移,如果为
false
,则需要在程序中手动提交位移。对于精确到一次的语义,最好手动提交位移 - fetch.max.bytes:单次拉取数据的最大字节数量
- max.poll.records:单次 poll 调用返回的最大消息数,如果处理逻辑很轻量,可以适当提高该值。但是
max.poll.records
条数据需要在在 session.timeout.ms 这个时间内处理完 。默认值为 500 - request.timeout.ms:一次请求响应的最长等待时间。如果在超时时间内未得到响应,kafka 要么重发这条消息,要么超过重试次数的情况下直接置为失败。
rebalance 本质上是一种协议,规定了一个 consumer group 下的所有 consumer 如何达成一致来分配订阅 topic 的每个分区。比如某个 group 下有 20 个 consumer,它订阅了一个具有 100 个分区的 topic。正常情况下,Kafka 平均会为每个 consumer 分配 5 个分区。这个分配的过程就叫 rebalance。
什么时候 rebalance?
这也是经常被提及的一个问题。rebalance 的触发条件有三种:
- 组成员发生变更(新 consumer 加入组、已有 consumer 主动离开组或已有 consumer 崩溃了——这两者的区别后面会谈到)
- 订阅主题数发生变更
- 订阅主题的分区数发生变更
如何进行组内分区分配?
Kafka 默认提供了两种分配策略:Range 和 Round-Robin。当然 Kafka 采用了可插拔式的分配策略,你可以创建自己的分配器以实现不同的分配策略。
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