关于kafka-consumer-offset位移问题

2023-03-07 11:03:00 Kafka

1 offset的默认维护位置

_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(压缩),也就是每个group.id+topic+分区号就保留最新数据。

Kafka0.9版本之前,consumer黑认将offset保存在ZooKeeper中。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。

将offset信息存储在zk中的不足:如果将offset信息存储在zk中,那么所有的consumer都会访问zk,会消耗大量的网络资源,消费速度慢。

1.1 消费offset案例

思想:_consumer_offsets为Kafka中的 topic,那就可以通过消费者进行消费。

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。修改以后执行分发命令:xsync consumer.properties。

采用命令行方式,创建一个新的topic。

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --create --topic atguigu --partitions 2 --replication-factor 2

启动生产者往atguigu生产数据。

[atguigu@hadoop102 kafka] $ bin/kafka-console-producer.sh --topic atguigu --bootstrap-server hadoop102:9092

启动消费者消费atguigu数据。

[atguigu@hadoop104 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh bootstrap-server hadoop102:9092--topic atguigu --group test

注意:指定消费者组名称,更好观察数据存储位置(key是 group.id+topic+分区号)。查看消费者消费主题_consumer_offsets。

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --topic _consumer_offsets --bootstrap-server hadoop102:9092 --consumer.config config/consumer.properties --fORMatter "kafka.coordinator.group.GroupMetadataManager\$OffsetsMessageFormatter" --from-beginning

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

消费者配置代码:

//配置是否是自动提交
properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,true);
//提交时间间隔,单位是ms
properties.put(ConsumerConfig.AUTO_COMNIT_INTERVAL_NS_CONFI6,1000);

3 手动提交offset

3.1 原理

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)commitAsync(异步提交)

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。

  • 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

3.2 代码示例

3.2.1 同步提交

//手动提交属性配置
properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG ,false);
//消费代码逻辑
XXX
XXX
XXX
//手动提交代码(处理完数据以后,这里为了方便,只展示关键代码)
//手动提交offset
kafkaConsumer.commitsync();

3.2.2 异步提交(生产常用)

//手动提交属性配置
properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG ,false);
//消费代码逻辑
XXX
XXX
XXX
//手动提交代码(处理完数据以后,这里为了方便,只展示关键代码)
//手动提交offset
kafkaConsumer.commitAsync();

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。

任意指定offset位移开始消费。

//1创建消费者
KafkaConsumer<String,String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(properties);
// 2订阅主题
ArrayList<String> topics = new ArrayList<>(;topics.add( "first");
kafkaConsumer.subscribe(topics);
 
//指定位置进行消费
set<TopicPartition> assignment = kafkaConsumer.assignment();//获取所有分区信息
//保证分区分配方案已经制定完毕,因为由于leader消费者制定分配方案会消耗一定时间,有可能此时获取不到分区信息,所以加一层分区空间判断
while (assignment.size() == 0){
    //促使获取的分区数量不为0
    kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
    assignment = kafkaConsumer.assignment();
}
 
//遍历所有分区,指定消费的offset
for (TopicPartition topicPartition : assignment) {
    kafkaConsumer.seek(topicPartition, 100);
}
 
// 3消费数据
while (true){

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?

//1创建消费者
KafkaConsumer<String,String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(properties);
// 2订阅主题
ArrayList<String> topics = new ArrayList<>(;topics.add( "first");
kafkaConsumer.subscribe(topics);
 
//指定位置进行消费
set<TopicPartition> assignment = kafkaConsumer.assignment();//获取所有分区信息
//保证分区分配方案已经制定完毕,因为由于leader消费者制定分配方案会消耗一定时间,有可能此时获取不到分区信息,所以加一层分区空间判断
while (assignment.size() == 0){
    //促使获取的分区数量不为0
    kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
    assignment = kafkaConsumer.assignment();
}
//希望把时间转换为对应的offset
HashMap<TopicPartition,Long> topicPartitionLongHashMap = new HashMap<>();
//封装对应集合
for (TopicPartition topicPartition : assignment) {
    //希望获取当前系统时间一天前的数据。
    topicPartitionLongHashMap.put(topicPartition, System.currentTimeMillis() - 1 * 24 * 3600 * 1000);
}
Nap<TopicPartition,OffsetAnd imestamp> topioPartitionffsetAndrtimestampMep = karfiaConsumer.offsetsForTines(topicPartitionL ongHashiap);
 
 
//遍历所有分区,指定消费的offset
//指定消费的offset
for (TopicPartition topicPartition : assignment) {
    OffsetAndTimestamp offsetAndTimestamp = topicPartition0ffsetAndTimestampHap.get(topicPartition);
    kafkaConsumer.seek(topicPartition,offsetAndTimestamp.offset());
}
 
// 3消费数据
while (true){

6 漏消费和重复消费分析

6.1 重复消费

场景1:重复消费。自动提交offset引起。

6.2 漏消费

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。

6.3 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)。这部分知识会在后续项目部分涉及。

7 数据积压

方案1: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)

方案2: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。

总结

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

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