Kafka学习-Producer和Customer
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Kafka学习-Producer和Customer相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
在上一篇kafka入门的基础之上，本篇主要介绍Kafka的生产者和消费者。
Kafka 生产者
kafka Producer发布消息记录到Kakfa集群。生产者是线程安全的，可以在多个线程之间共享生产者实例。一个简单的例子，使用producer发送一个有序的key/value(键值对)，放到java的main方法里就能直接运行，
public class ProducerDemo { private static final String KAFKA_TOPIC="kafka-topic"; public static void main(String[] args) { Map<String, Object> configs = new HashMap<String, Object>(); configs.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); configs.put("acks", "all"); configs.put("retries", 0); configs.put("batch.size", 16384); configs.put("linger.ms", 1); configs.put("buffer.memory", 33554432); configs.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); configs.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); KafkaProducer<String, String> producer=new KafkaProducer<String, String>(configs); ProducerRecord<String, String> record=null; for (int i = 0; i <10; i++) { record=new ProducerRecord<String, String>(KAFKA_TOPIC, "record-"+i); Future<RecordMetadata> future=producer.send(record); try { RecordMetadata recordMetadata=future.get(); System.out.format("PARTITION: %d OFFSET: %d\\n", recordMetadata.partition(),recordMetadata.offset()); } catch (InterruptedException | ExecutionException e) { e.printStackTrace(); } } producer.close(); } }
生产者的缓冲池保留尚未发送到服务器的消息，后台I/O线程负责将这些消息转换成请求发送到kafka集群。如果使用后不关闭生产者，则会导致资源泄露。
- 生产者的send()方法是异步的，send()方法添加消息到缓冲区等待发送，并立即返回，这样可以并行发送多条消息而不阻塞去等待每一条消息的响应。为了减少请求的数量，生产者将单个的消息聚集在一起批量发送来提高效率。
- acks是判断消息是否成功发送的条件，将acks指定为"all"将会阻塞消息，当所有的副本都返回后才表明该消息发送成功，这种设置性能最低，但是是最可靠的。
- retries表示重试的次数，如果请求失败，生产者会自动重试。如果启用重试，则会有重复消息的可能性。
- batch.size指定了缓冲区的大小，kafka的producer会缓存每个分区未发送消息。
- linger.ms指示生产者发送请求前等待一段时间，等待更多的消息来填满缓冲区。默认缓冲可立即发送，即使缓冲空间还没有满。但是，如果想减少请求的数量，可以设置linger.time大于0。如果我们没有填满缓冲区，这个设置将增加1毫秒的延迟请求以等待更多的消息。需要注意的是，在高负载下，相近的时间一般也会组成批，即使linger.time=0。在不处于高负载的情况下，如果设置比0大，以少量的延迟代价换取更少的，更有效的请求。
- buffer.memory:控制生产者可用的缓存总量，如果消息发送速度比其传输到服务器的快，将会耗尽这个缓存空间。当缓存空间耗尽，其他发送调用将被阻塞，阻塞时间的阈值通过max.block.ms设定，之后它将抛出一个TimeoutException。
- key.serializer和value.serializer示例，将用户提供的key和value对象ProducerRecord转换成字节。
Producer的Send()
kafka的producer的send()方法提供多种重载：
send()是异步的，一旦消息被保存在等待发送的消息缓存中，此方法就立即返回，这样可以你并行发送多条消息而不阻塞去等待每一条消息的响应。发送的结果是一个RecordMetadata，它指定了消息发送的分区，分配的offset和消息的时间戳。如果topic使用的是CreateTime，则使用用户提供的时间戳或发送的时间，如果topic使用的是LogAppendTime，时间戳是broker的本地时间。由于send调用是异步的，它将为分配消息的此消息的RecordMetadata返回一个Future。如果future调用get()，则将阻塞，直到相关请求完成并返回该消息的metadata，或抛出发送异常。如果要模拟一个简单的阻塞调用，你可以调用get()方法。
byte[] key = "key".getBytes(); byte[] value = "value".getBytes(); ProducerRecord<byte[],byte[]> record = new ProducerRecord<byte[],byte[]>("my-topic", key, value) producer.send(record).get();
完全无阻塞的话,可以利用参数提供的回调函数处理请求完成时的回调通知。
record=new ProducerRecord<String, String>(KAFKA_TOPIC, "CallbackRecord-"+i); producer.send(record,new Callback() { @Override public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) { System.out.format("PARTITION: %d OFFSET: %d\\n", metadata.partition(),metadata.offset()); } });
发送到同一个分区的消息回调保证按一定的顺序执行，也就是说，在下面的例子中 callback1 保证执行 callback2 之前：
producer.send(new ProducerRecord<byte[],byte[]>(topic, partition, key1, value1), callback1); producer.send(new ProducerRecord<byte[],byte[]>(topic, partition, key2, value2), callback2);
注意：callback一般在生产者的I/O线程中执行，所以是相当的快的，否则将延迟其他的线程的消息发送。如果需要执行阻塞或耗时的回调，建议在callback主体中使用自己的Executor来并行处理。
kafka 消费者
Kafka的消费者从集群中消费消息。当Kafka集群中的的服务器发生故障，partition的Leader进行重新选举的过程对于消费者来说是透明的。对于Kakfa集群新增或者减少消费者造成的分区重新分配对消费者也是透明的。kafka中的消费者和kafka集群TCP长连接保持联系，并从broker来拉取消息进行消费。如果消费者关闭连接失败，将会导致连接泄露。
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。实际上有两个与消费者相关的“位置”概念：
- 消费者的offset给出了下一条可以消费的消息的偏移量，这个offset会在每次在调用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。
Kafka的消费者通过消费者组的概念进行消息的分配和处理。这些消费者可以在同一台机器运行，也可分布到多台机器上来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。消费者组中的每个消费者动态的订阅一个topic列表。kafka将已订阅topic的消息发送到每个消费者组中，并且通过平衡消费者组中所有成员之间的分区，以便将每个分区分配给组中的一个消费者。
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消费者组中其他的消费者；如果一个新的消费者加入到分组，将从现有消费者中的分区中移一个给它，这就是消费者组的rebalancing。 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。kafka将通过定时刷新自动发现新的分区，并将其分配给消费者组的成员。从概念上讲，消费者组看作是由多个消费者组成的单一逻辑订阅者。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。kafka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。
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：
- 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。
- 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）。
自动提交偏移量
public class ComsumerDemo { public static void main(String[] args) { Map<String, Object> configs = new HashMap<String, Object>(); configs.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); configs.put("group.id", "test"); configs.put("enable.auto.commit", "true"); configs.put("auto.commit.interval.ms", "1000"); configs.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); configs.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(configs); consumer.subscribe(Arrays.asList("kafka-topic")); while (true) { ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100); records.partitions(); for (ConsumerRecord<String, String> record : records) { System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value()); } } } }
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。为了避免服务器故障，导致不能发现kafka集群，最好指定多个broker。broker通过心跳机器自动检测消费者组中失败的消费者，消费者会自动ping集群，告诉kafka集群它还活着。只要消费者被认为是活着的,它就会保留被分配的分区。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。
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。
Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("group.id", "test"); props.put("enable.auto.commit", "false"); 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(); } }
消费者将消费一批消息并将它们存储在内存中。当积累足够多的消息后再将它们批量插入到数据库中。如果设置offset自动提交，消费将被认为是已消费的，这样会出现问题，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
在有些情况下，你可能需要自己来控制分配指定分区，例如：消费者进程与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，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));
一旦手动分配分区，你可以在循环中调用poll。消费者分组仍需要提交offset，只是现在分区的设置只能通过调用assign修改，因为手动分配不会进行分组协调，因此消费者故障不会引发分区重新平衡。每一个消费者是独立工作的（即使和其他的消费者共享GroupId）。为了避免offset提交冲突，通常你需要确认每一个consumer实例的gorupId都是唯一的。
注意，手动分配分区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。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）和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。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) 和 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。
参考列表：
以上是关于Kafka学习-Producer和Customer的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
Kafka 学习笔记之 Kafka0.11之console-producer/console-consumer
学习笔记Kafka—— Kafka 开发环境配置及Producer API
学习笔记Kafka—— Kafka 开发环境配置及Producer API