kafka 提交位移

2022-08-12 13:30:24 阅读：172 来源： 互联网

标签：Kafka record 自动提交 kafka consumer 位移

kafka 提交位移

Kafka Consumer 提交位移的方式有两种：自动提交位移和手动提交位移(包括同步提交与异步提交)。

位移提交的语义保障是由你来负责的，Kafka 只会“无脑”地接受你提交的位移。你对位移提交的管理直接影响了你的 Consumer 所能提供的消息语义保障。

自动提交位移

enable.auto.commit，如果值是 true，开启自动提交位移。
auto.commit.interval.ms ，提交位移间隔。

一旦设置了 enable.auto.commit 为 true，Kafka 会保证在开始调用 poll 方法时，提交上次 poll 返回的所有消息。从顺序上来说，poll 方法的逻辑是先提交上一批消息的位移，再处理下一批消息，因此它能保证不出现消费丢失的情况。但自动提交位移的一个问题在于，它可能会出现重复消费。

Properties props = new Properties();
     props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
     props.put("group.id", "test");
     props.put("enable.auto.commit", "true");
     props.put("auto.commit.interval.ms", "2000");
     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"));
     while (true) {
         ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
         for (ConsumerRecord<String, String> record : records)
             System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
     }

自动提交位移缺陷: 重复消费

在默认情况下，Consumer 每 5 秒自动提交一次位移。现在，我们假设提交位移之后的 3 秒发生了 Rebalance 操作。在 Rebalance 之后，所有 Consumer 从上一次提交的位移处继续消费，但该位移已经是 3 秒前的位移数据了，故在 Rebalance 发生前 3 秒消费的所有数据都要重新再消费一次。虽然你能够通过减少 auto.commit.interval.ms 的值来提高提交频率，但这么做只能缩小重复消费的时间窗口，不可能完全消除它。这是自动提交机制的一个缺陷。

删除过期位移

自动提交位移很省事，但是不够灵活，而且由于是自动提交位移，即使当前位移主题(下文表述)没有消息可以消费了，位移主题中还是会不停地写入最新位移的消息。显然 Kafka 只需要保留这类消息中的最新一条就可以了，之前的消息都是可以删除的。这就要求 Kafka 必须要有针对位移主题消息特点的消息删除策略，否则这种消息会越来越多，最终撑爆整个磁盘。Kafka 使用 Compact 策略来删除位移主题中的过期消息。

Kafka 提供了专门的后台线程Log Cleaner定期地巡检待 Compact 的主题，看看是否存在满足条件的可删除数据。

最佳实践：

很多实际生产环境中都出现过位移主题无限膨胀占用过多磁盘空间的问题，如果你的环境中也有这个问题，我建议你去检查一下 Log Cleaner 线程的状态，通常都是这个线程挂掉了导致的。

手动提交位移

事实上，很多与 Kafka 集成的大数据框架都是禁用自动提交位移的，如 Spark、Flink 等。

enable.auto.commit = false，关闭自动提交位移，改为手动提交位移。

一旦设置了 false，作为 Consumer 应用开发的你就要承担起位移提交的责任。处理完了 poll() 方法返回的所有消息之后再提交位移，否则有可能出现消息丢失(消息没有处理完或出现异常)

Kafka Consumer API主要提供了两种手动提交位移的方式：

consumer.commitSync 同步提交，阻塞式，会自动重试。

关于这个自动重试，可以看一下Java API源码，本质上是基于超时时间的一个do-while循环：

//...
public void commitSync(Duration timeout) {
        acquireAndEnsureOpen();
        try {
            maybeThrowInvalidGroupIdException();
            if (!coordinator.commitOffsetsSync(subscriptions.allConsumed(), time.timer(timeout))) {
                throw new TimeoutException("Timeout of " + timeout.toMillis() + "ms expired before successfully " +
                        "committing the current consumed offsets");
            }
        } finally {
            release();
        }
}
//...
 
public boolean commitOffsetsSync(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets, Timer timer) {
        invokeCompletedOffsetCommitCallbacks();
 
        if (offsets.isEmpty())
            return true;
 
        do {
            if (coordinatorUnknown() && !ensureCoordinatorReady(timer)) {
                return false;
            }
 
            RequestFuture<Void> future = sendOffsetCommitRequest(offsets);
            client.poll(future, timer);
 
            // We may have had in-flight offset commits when the synchronous commit began. If so, ensure that
            // the corresponding callbacks are invoked prior to returning in order to preserve the order that
            // the offset commits were applied.
            invokeCompletedOffsetCommitCallbacks();
 
            if (future.succeeded()) {
                if (interceptors != null)
                    interceptors.onCommit(offsets);
                return true;
            }
 
            if (future.failed() && !future.isRetriable())
                throw future.exception();
 
            timer.sleep(rebalanceConfig.retryBackoffMs);
        } while (timer.notExpired());
 
        return false;
    }

consumer.commitSync 异步提交，不阻塞，无法重试(异步提交，位移可能过期，重试没有意义)。

建议将同步与非同步提交位移结合使用，既可以拥有异步提交的非阻塞特性，又可以拥有同步阻塞+自动重试的保障：

如果是手动提交，我们需要将 commitSync 和 commitAsync 组合使用才能达到最理想的效果，原因有两个：

我们可以利用 commitSync 的自动重试来规避那些瞬时错误，比如网络的瞬时抖动，Broker 端 GC 等。因为这些问题都是短暂的，自动重试通常都会成功，因此，我们不想自己重试，而是希望 Kafka Consumer 帮我们做这件事。
我们不希望程序总处于阻塞状态，影响 TPS。

try {
           while(true) {
                        ConsumerRecords<String, String> records = 
                                    consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
                        process(records); // 处理消息
                        commitAysnc(); // 使用异步提交规避阻塞
            }
} catch(Exception e) {
            handle(e); // 处理异常
} finally {
            try {
                        consumer.commitSync(); // 最后一次提交使用同步阻塞式提交
					  } finally {
									      consumer.close();
						}
}

有两个比较特殊的提交方式：commitSync(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata>) 和 commitAsync(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata>)，这两个API可以实现批量提交一组位移信息，而不是一个一个提交。以一个具体例子看，下面的代码实现了每100条消息提交一次：

private Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets = new HashMap<>();
int count = 0;
……
while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = 
  consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
            for (ConsumerRecord<String, String> record: records) {
                        process(record);  // 处理消息
                        offsets.put(new TopicPartition(record.topic(), record.partition()),
                                   new OffsetAndMetadata(record.offset() + 1)；
                       if（count % 100 == 0）
                                    consumer.commitAsync(offsets, null); // 回调处理逻辑是null
                        count++;
  }
}

标签：Kafka,record,自动,提交,kafka,consumer,位移
来源： https://www.cnblogs.com/shix0909/p/16579581.html

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