Kafka - 15 Kafka Offset | 自动和手动提交Offset | 指定Offset消费 | 漏消费和重复消费 | 消息积压

news2024/9/19 11:05:33

文章目录

    • 1. Offset 的默认维护位置
    • 2. 自动提交 Offset
    • 3. 手动提交 Offset
      • 1. 同步提交 offset
      • 2. 异步提交 offset
    • 4. 指定 Offset 消费
    • 5. 指定时间消费
    • 6. 漏消费和重复消费
    • 7. 消费者事务
    • 8. 数据积压（消费者如何提高吞吐量）

1. Offset 的默认维护位置

Kafka0.9版本之前，consumer默认将offset保存在Zookeeper中。从0.9版本开始，consumer默认将offset保存在Kafka一个内置的topic中，该topic为__consumer_offsets

在这里插入图片描述

__consumer_offsets 主题里面采用 key 和 value 的方式存储数据。key 是 group.id+topic+分区号，value 就是当前 offset 的值。每隔一段时间，kafka 内部会对这个 topic 进行compact，也就是每个 group.id+topic+分区号就保留最新数据。

在这里插入图片描述

消费 offset 案例：

__consumer_offsets 为 Kafka 中的 topic，那就可以通过消费者进行消费。但是需要在配置文件 config/consumer.properties 中添加配置 exclude.internal.topics=false，默认是 true，表示不能消费系统主题。为了查看该系统主题数据，所以该参数修改为 false。

① 创建一个主题topic

[root@hadoop101 kafka_2.12-2.2.1]# bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop101:9092 --create --partitions 1 --replication-factor 3 --topic topic02

② 启动消费者消费数据

# 指定消费者组
[root@hadoop101 kafka_2.12-2.2.1]# bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop101:9092 --topic topic02 --group test1 --from-beginning
hello,kafka
hello,zhangsan
hello,lisi
hello
hello,wangwu
hello,haha

③ 启动生产者生产数据

[root@hadoop101 kafka_2.12-2.2.1]# bin/kafka-console-producer.sh --broker-list hadoop101:9092 --topic topic02
>hello,kafka
>hello,zhangsan
>hello,lisi
>hello
>hello,wangwu
>hello,haha
>

④ 查看消费者消费主题__consumer_offsets

[root@hadoop101 kafka_2.12-2.2.1]# bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop101:9092 --topic __consumer_offsets --consumer.config config/consumer.properties --formatter "kafka.coordinator.group.GroupMetadataManager\$OffsetsMessageFormatter" --from-beginning

# key 是 group.id+topic+分区号，value 就是当前 offset 的值
[test1,topic02,0]::OffsetAndMetadata(offset=5, leaderEpoch=Optional.empty, metadata=, commitTimestamp=1670144851463, expireTimestamp=None)
[test1,topic02,0]::OffsetAndMetadata(offset=6, leaderEpoch=Optional.empty, metadata=, commitTimestamp=1670144891473, expireTimestamp=None)

2. 自动提交 Offset

为了使我们能够专注于自己的业务逻辑，Kafka提供了自动提交offset的功能。

自动提交offset的相关参数：
enable.auto.commit：是否开启自动提交offset功能，默认是true
auto.commit.interval.ms：自动提交offset的时间间隔，默认是5s

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

消费者自动提交 offset ：

① 创建一个主题topic

[root@hadoop101 kafka_2.12-2.2.1]# bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop101:9092 --create --partitions 1 --replication-factor 3 --topic nini

② 启动消费者消费数据

public class CustomConsumer {
    public static void main(String[] args) {
        Properties properties = new Properties();
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.38.23:9092");
        properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        // 配置分区分配策略
        properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG,"org.apache.kafka.clients.consumer.StickyAssignor");
        // 创建消费者组，组名任意起名都可以
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"group-1");
        // 自动提交
        properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,true);
        // 提交时间间隔,默认为5s,修改为1s
        properties.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG,1000);

        // 创建消费者
        KafkaConsumer<String,String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);

        // 订阅主题
        ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();
        topics.add("nini");
        consumer.subscribe(topics);

        // 消费数据
        while (true){
            ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
            for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
                System.out.println("分区："+consumerRecord.partition()+",消息："+consumerRecord.value());
            }
        }
    }
}

③ 启动生产者生产数据

public class CustomProducerCallbackPartitions {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // kafka生产者属性配置
        Properties properties = new Properties();
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.38.23:9092");
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName());
        // 添加自定义分区器
        // properties.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG,"com.hh.producer.MyPartitioner");

        // kafka生产者
        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(properties);
        for(int i=0;i<5;i++){
            kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("nini" ,"hello,kafka"), new Callback() {
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception exception) {
                    if(exception==null){
                        // 消息发送成功
                        System.out.println("主题"+recordMetadata.topic()+",发往的分区："+recordMetadata.partition());
                    }else{
                        // 消息发送失败
                        exception.printStackTrace();
                    }
                }
            });
            Thread.sleep(2);
        }
        // 关闭资源
        kafkaProducer.close();
    }
}

在这里插入图片描述

④ 查看自动提交的 Offset：

# 每隔1秒提交一次offet
[root@hadoop101 kafka_2.12-2.2.1]# bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop101:9092 --topic __consumer_offsets --consumer.config config/consumer.properties --formatter "kafka.coordinator.group.GroupMetadataManager\$OffsetsMessageFormatter" --from-beginning

[group-1,nini,0]::OffsetAndMetadata(offset=5, leaderEpoch=Optional[0], metadata=, commitTimestamp=1670146009308, expireTimestamp=None)
[group-1,nini,0]::OffsetAndMetadata(offset=5, leaderEpoch=Optional[0], metadata=, commitTimestamp=1670146010308, expireTimestamp=None)
[group-1,nini,0]::OffsetAndMetadata(offset=5, leaderEpoch=Optional[0], metadata=, commitTimestamp=1670146011309, expireTimestamp=None)
[group-1,nini,0]::OffsetAndMetadata(offset=5, leaderEpoch=Optional[0], metadata=, commitTimestamp=1670146012310, expireTimestamp=None)
[group-1,nini,0]::OffsetAndMetadata(offset=5, leaderEpoch=Optional[0], metadata=, commitTimestamp=1670146013311, expireTimestamp=None)

3. 手动提交 Offset

虽然自动提交offset十分简单便利，但由于其是基于时间提交的，开发人员难以把握offset提交的时机。因此Kafka还提供了手动提交offset的API。

手动提交offset的方法有两种：分别是commitSync（同步提交）和commitAsync（异步提交）:

commitSync（同步提交）：必须等待offset提交完毕，再去消费下一批数据。
commitAsync（异步提交） ：发送完提交offset请求后，就开始消费下一批数据了。

两者的相同点是，都会将本次提交的一批数据最

高的偏移量提交；不同点是，同步提交阻塞当前线程，一直到提交成功，并且会自动失败重试（由不可控因素导致，也会出现提交失败）；而异步提交则没有失败重试机制，故有可能提交失败。

在这里插入图片描述

1. 同步提交 offset

由于同步提交 offset 有失败重试机制，故更加可靠，但是由于一直等待提交结果，提交的效率比较低。

public class CustomConsumer {
    public static void main(String[] args) {
        Properties properties = new Properties();
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.38.23:9092");
        properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        // 配置分区分配策略
        properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG,"org.apache.kafka.clients.consumer.StickyAssignor");
        // 创建消费者组，组名任意起名都可以
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"group-1");
        // 自动提交关闭
        properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,false);

        // 创建消费者
        KafkaConsumer<String,String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);

        // 订阅主题
        ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();
        topics.add("nini");
        consumer.subscribe(topics);

        // 消费数据
        while (true){
            ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
            for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
                System.out.println("分区："+consumerRecord.partition()+",消息："+consumerRecord.value());
            }

            // 手动同步提交offset
            consumer.commitSync();
        }
    }
}

在这里插入图片描述

2. 异步提交 offset

虽然同步提交 offset 更可靠一些，但是由于其会阻塞当前线程，直到提交成功。因此吞吐量会受到很大的影响。因此更多的情况下，会选用异步提交 offset 的方式。

public class CustomConsumer {
    public static void main(String[] args) {
        Properties properties = new Properties();
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.38.23:9092");
        properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        // 配置分区分配策略
        properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG,"org.apache.kafka.clients.consumer.StickyAssignor");
        // 创建消费者组，组名任意起名都可以
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"group-1");
        // 自动提交关闭
        properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,false);

        // 创建消费者
        KafkaConsumer<String,String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);

        // 订阅主题
        ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();
        topics.add("nini");
        consumer.subscribe(topics);

        // 消费数据
        while (true){
            ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
            for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
                System.out.println("分区："+consumerRecord.partition()+",消息："+consumerRecord.value());
            }

            // 手动同步提交offset
            consumer.commitAsync();
        }
    }
}

在这里插入图片描述

4. 指定 Offset 消费

auto.offset.reset = earliest | latest | none 默认是 latest

当 Kafka 中没有初始偏移量（消费者组第一次消费）或服务器上不再存在当前偏移量时（例如该数据已被删除），该怎么办？

earliest：自动将偏移量重置为最早的偏移量，–from-beginning

latest（默认值）：自动将偏移量重置为最新偏移量。

none：如果未找到消费者组的先前偏移量，则向消费者抛出异常

在这里插入图片描述

任意指定 offset 位移开始消费：

① 查看消费者消费主题__consumer_offsets

[root@hadoop101 kafka_2.12-2.2.1]# bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop101:9092 --topic __consumer_offsets --consumer.config config/consumer.properties --formatter "kafka.coordinator.group.GroupMetadataManager\$OffsetsMessageFormatter" --from-beginning

[group-3,nini,0]::OffsetAndMetadata(offset=60, leaderEpoch=Optional[0], metadata=, commitTimestamp=1670149746455, expireTimestamp=None)

可以看到消费者组为group-3，主题为 nini 的消费Offset = 60，所以我们可以指定消费者从Offset=55开始消费：

public class CustomConsumer {
    public static void main(String[] args) {
        Properties properties = new Properties();
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.38.23:9092");
        properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        // 创建消费者组，组名任意起名都可以
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"group-3");

        // 创建消费者
        KafkaConsumer<String,String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);

        // 订阅主题
        ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();
        topics.add("nini");
        consumer.subscribe(topics);

        // 获取所有的分区信息
        Set<TopicPartition> assignment= new HashSet<>();
        while (assignment.size() == 0) {
            consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
            // 获取消费者分区分配信息（有了分区分配信息才能开始消费）
            assignment = consumer.assignment();
        }

        // 遍历所有分区，并指定 offset 从55的位置开始消费
        for (TopicPartition tp: assignment) {
            consumer.seek(tp, 55);
        }

        // 消费数据
        while (true){
            ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
            for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
                System.out.println("分区："+consumerRecord.partition()+",消息："+consumerRecord.value());
            }
        }
    }
}

在这里插入图片描述

5. 指定时间消费

需求：在生产环境中，会遇到最近消费的几个小时数据异常，想重新按照时间消费。例如要求按照时间消费前一天的数据，怎么处理？

public class CustomConsumer {
    public static void main(String[] args) {
        Properties properties = new Properties();
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.38.23:9092");
        properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        // 创建消费者组，组名任意起名都可以
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"group-3");

        // 创建消费者
        KafkaConsumer<String,String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);

        // 订阅主题
        ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();
        topics.add("nini");
        kafkaConsumer.subscribe(topics);

        Set<TopicPartition> assignment = new HashSet<>();
        while (assignment.size() == 0) {
            kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
            // 获取消费者分区分配信息（有了分区分配信息才能开始消费）
            assignment = kafkaConsumer.assignment();
        }
        HashMap<TopicPartition, Long> timestampToSearch = new HashMap<>();
        // 封装集合存储，每个分区对应一天前的数据
        for (TopicPartition topicPartition : assignment) {
            timestampToSearch.put(topicPartition, System.currentTimeMillis() - 1 * 24 * 3600 * 1000);
        }
        // 获取从 1 天前开始消费的每个分区的 offset
        Map<TopicPartition, OffsetAndTimestamp> offsets = kafkaConsumer.offsetsForTimes(timestampToSearch);
        // 遍历每个分区，对每个分区设置消费时间。
        for (TopicPartition topicPartition : assignment) {
            OffsetAndTimestamp offsetAndTimestamp = offsets.get(topicPartition);
            // 根据时间指定开始消费的位置
            if (offsetAndTimestamp != null){
                kafkaConsumer.seek(topicPartition, offsetAndTimestamp.offset());
            }
        }
        
        // 消费数据
        while (true){
            ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
            for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
                System.out.println("分区："+consumerRecord.partition()+",消息："+consumerRecord.value());
            }
        }
    }
}

6. 漏消费和重复消费

重复消费：已经消费了数据，但是 offset 没提交。

漏消费：先提交 offset 后消费，有可能会造成数据的漏消费。

① 场景1：重复消费，自动提交Offset引起的

在这里插入图片描述

② 场景1：漏消费。设置offset为手动提交，当offset被提交时，数据还在内存中未落盘，此时刚好消费者线程被kill掉，那么offset已经提交，但是数据未处理，导致这部分内存中的数据丢失。

在这里插入图片描述

思考：怎么能做到既不漏消费也不重复消费呢？需要使用消费者事务。

7. 消费者事务

如果想完成Consumer端的精准一次性消费，那么需要Kafka消费端将消费过程和提交offset过程做原子绑定 。 此 时我们需要将 Kafka 的 offset 保存到支持事务的自定义介质（ 比如MySQL）。

在这里插入图片描述

8. 数据积压（消费者如何提高吞吐量）

如果是Kafka消费能力不足，则可以考虑增加Topic的分区数，并且同时提升消费组的消费者数量，消费者数 = 分区数。（两者缺一不可）

在这里插入图片描述

如果是下游的数据处理不及时：提高每批次拉取的数量。批次拉取数据过少（拉取数据/处理时间 < 生产速度），使处理的数据小于生产的数据，也会造成数据积压。从一次最多拉取500条，调整为一次最多拉取1000条。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

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java计算机毕业设计ssm实验室设备管理系统5k648（附源码、数据库）

java计算机毕业设计ssm实验室设备管理系统5k648（附源码、数据库）

java计算机毕业设计ssm实验室设备管理系统5k648&#xff08;附源码、数据库&#xff09; 项目运行 环境配置&#xff1a; Jdk1.8 Tomcat8.5 Mysql HBuilderX&#xff08;Webstorm也行&#xff09; Eclispe&#xff08;IntelliJ IDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持&#xf…
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162.基于Django-rest_framework的身份验证和权限

162.基于Django-rest_framework的身份验证和权限

1. 概述 到目前为止&#xff0c;程序的API对任何人都可以编辑或删除&#xff0c;没有任何限制。我们希望有一些更高级的行为&#xff0c;进行身份验证和权限分配&#xff0c;以确保&#xff1a; 数据始终与创建者相关联只有经过身份验证的用户才能创建数据只有数据的创建者可…
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嵌入式Linux上ifpulgd的使用配置与qemu模拟验证

嵌入式Linux上ifpulgd的使用配置与qemu模拟验证

问题引入 最近在项目开发中收到了一个非常简单的需求&#xff0c;我们的嵌入式Linux板卡需要在检测到网口插拔后重新配置网络&#xff0c;这在pc环境中非常常见。但是在这个项目的默认SDK中并没有相关配置&#xff0c;稍微查询了一下&#xff0c;在一般pc上通常使用Ifpulgd,并…
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[附源码]Python计算机毕业设计Django企业售后服务管理系统

[附源码]Python计算机毕业设计Django企业售后服务管理系统

项目运行 环境配置&#xff1a; Pychram社区版 python3.7.7 Mysql5.7 HBuilderXlist pipNavicat11Djangonodejs。 项目技术&#xff1a; django python Vue 等等组成&#xff0c;B/S模式 pychram管理等等。 环境需要 1.运行环境&#xff1a;最好是python3.7.7&#xff0c;…
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【数据结构】树的概念与堆的实现

【数据结构】树的概念与堆的实现

树的概念与堆的实现1、什么是树1.1 树的概念1.2 树的相关概念1.3 树的表示2、二叉树概念及结构2.1 概念2.2 特殊的二叉树2.3 二叉树的性质2.4 二叉树的存储结构3、二叉树的顺序结构及实现3.1 二叉树的顺序结构3.2 堆的概念及结构3.3 堆的实现3.3.1 创建一个堆3.3.2 初始化堆3.3…
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【计算机毕业设计】基于JSP的网上购物系统的设计与实现

【计算机毕业设计】基于JSP的网上购物系统的设计与实现

分类号&#xff1a;TP315 U D C&#xff1a;D10621-408-(2007)5883-0 密 级&#xff1a;公 开 编 号&#xff1a;2003214012 学位论文 基于JSP的网上购物系统的设计与实现 基于JSP的网上购物系统的设计与实现 摘 要 近年来&#xff0c;随着Internet的迅速崛起&#xff0c…
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内存 分页、交换空间

内存 分页、交换空间

目录 1. 分页 1.1 地址转换 1.2 页表存在哪里 1.3 列表中究竟有什么 1.4 分页的优缺点 2. 快速地址转换&#xff08;TLB&#xff09; 2.1 TLB 的基本算法 2.2 谁来处理 TLB 未命中 2.2.1 硬件处理 2.2.2 软件&#xff08;操作系统&#xff09;处理 2.3 TLB 的内容 …
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