我们接着继续去理解最后这条消息是如何被消费者消费掉的。其中最核心的有以下内容。1、多线程安全问题2、群组协调3、分区再均衡多线程安全问题当多个线程访问某个类时这个类始终都能表现出正确的行为那么就称这个类是线程安全的。对于线程安全还可以进一步定义当多个线程访问某个类时不管运行时环境采用何种调度方式或者这些线程将如何交替进行并且在主调代码中不需要任何额外的同步或协同这个类都能表现出正确的行为那么就称这个类是线程安全的。生产者KafkaProducer的实现是线程安全的。KafkaProducer就是一个不可变类。线程安全的可以在多个线程中共享单个KafkaProducer实例所有字段用private final修饰且不提供任何修改方法这种方式可以确保多线程安全。如何节约资源的多线程使用KafkaProducer实例package com.msb.concurrent; import com.msb.selfserial.User; import org.apache.kafka.clients.producer.Callback; import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord; import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata; import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer; import java.util.Properties; import java.util.concurrent.CountDownLatch; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; /** * 类说明多线程下使用生产者 */ public class KafkaConProducer { //发送消息的个数 private static final int MSG_SIZE 1000; //负责发送消息的线程池 private static ExecutorService executorService Executors.newFixedThreadPool( Runtime.getRuntime().availableProcessors()); private static CountDownLatch countDownLatch new CountDownLatch(MSG_SIZE); private static User makeUser(int id){ User user new User(id); String userName msb_id; user.setName(userName); return user; } /*发送消息的任务*/ private static class ProduceWorker implements Runnable{ private ProducerRecordString,String record; private KafkaProducerString,String producer; public ProduceWorker(ProducerRecordString, String record, KafkaProducerString, String producer) { this.record record; this.producer producer; } public void run() { final String id Thread.currentThread().getId() -System.identityHashCode(producer); try { producer.send(record, new Callback() { public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) { if(null!exception){ exception.printStackTrace(); } if(null!metadata){ System.out.println(id| String.format(偏移量%s,分区%s, metadata.offset(), metadata.partition())); } } }); System.out.println(id:数据[record]已发送。); countDownLatch.countDown(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } public static void main(String[] args) { // 设置属性 Properties properties new Properties(); // 指定连接的kafka服务器的地址 properties.put(bootstrap.servers,127.0.0.1:9092); // 设置String的序列化 properties.put(key.serializer, StringSerializer.class); properties.put(value.serializer, StringSerializer.class); // 构建kafka生产者对象 KafkaProducerString,String producer new KafkaProducerString, String(properties); try { for(int i0;iMSG_SIZE;i){ User user makeUser(i); ProducerRecordString,String record new ProducerRecordString,String(concurrent-test,null, System.currentTimeMillis(), user.getId(), user.toString()); executorService.submit(new ProduceWorker(record,producer)); } countDownLatch.await(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { producer.close(); executorService.shutdown(); } } } 消费者KafkaConsumer的实现不是线程安全的实现消费者多线程最常见的方式线程封闭——即为每个线程实例化一个 KafkaConsumer对象package com.msb.concurrent; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords; import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer; import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer; import java.time.Duration; import java.util.Collections; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Properties; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; /** * 类说明多线程下正确的使用消费者需要记住一个线程一个消费者 */ public class KafkaConConsumer { public static final int CONCURRENT_PARTITIONS_COUNT 2; private static ExecutorService executorService Executors.newFixedThreadPool(CONCURRENT_PARTITIONS_COUNT); private static class ConsumerWorker implements Runnable{ private KafkaConsumerString,String consumer; public ConsumerWorker(MapString, Object config, String topic) { Properties properties new Properties(); properties.putAll(config); this.consumer new KafkaConsumerString, String(properties); consumer.subscribe(Collections.singletonList(topic)); } public void run() { final String ThreadName Thread.currentThread().getName(); try { while(true){ ConsumerRecordsString, String records consumer.poll(Duration.ofSeconds(1)); for(ConsumerRecordString, String record:records){ System.out.println(ThreadName|String.format( 主题%s分区%d偏移量%d key%svalue%s, record.topic(),record.partition(), record.offset(),record.key(),record.value())); //do our work } } } finally { consumer.close(); } } } public static void main(String[] args) { /*消费配置的实例*/ MapString,Object properties new HashMapString, Object(); properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,127.0.0.1:9092); properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringDeserializer.class); properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringDeserializer.class); properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,c_test); properties.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG,earliest); for(int i 0; iCONCURRENT_PARTITIONS_COUNT; i){ //一个线程一个消费者 executorService.submit(new ConsumerWorker(properties, concurrent-test)); } } } 群组协调消费者要加入群组时会向群组协调器发送一个JoinGroup请求第一个加入群主的消费者成为群主群主会获得群组的成员列表并负责给每一个消费者分配分区。分配完毕后群主把分配情况发送给群组协调器协调器再把这些信息发送给所有的消费者每个消费者只能看到自己的分配信息只有群主知道群组里所有消费者的分配信息。群组协调的工作会在消费者发生变化(新加入或者掉线)主题中分区发生了变化增加时发生。组协调器组协调器是Kafka服务端自身维护的。组协调器(GroupCoordinator)可以理解为各个消费者协调器的一个中央处理器, 每个消费者的所有交互都是和组协调器(GroupCoordinator)进行的。选举Leader消费者客户端处理申请加入组的客户端再平衡后同步新的分配方案维护与客户端的心跳检测管理消费者已消费偏移量,并存储至__consumer_offset中kafka上的组协调器(GroupCoordinator)协调器有很多有多少个__consumer_offset分区, 那么就有多少个组协调器(GroupCoordinator)默认情况下,__consumer_offset有50个分区, 每个消费组都会对应其中的一个分区对应的逻辑为 hash(group.id)%分区数。消费者协调器每个客户端消费者的客户端都会有一个消费者协调器,他的主要作用就是向组协调器发起请求做交互, 以及处理回调逻辑向组协调器发起入组请求向组协调器发起同步组请求(如果是Leader客户端,则还会计算分配策略数据放到入参传入)发起离组请求保持跟组协调器的心跳线程向组协调器发送提交已消费偏移量的请求消费者加入分组的流程1、客户端启动的时候, 或者重连的时候会发起JoinGroup的请求来申请加入的组中。2、当前客户端都已经完成JoinGroup之后, 客户端会收到JoinGroup的回调, 然后客户端会再次向组协调器发起SyncGroup的请求来获取新的分配方案3、当消费者客户端关机/异常 时, 会触发离组LeaveGroup请求。当然有主动的消费者协调器发起离组请求也有组协调器一直会有针对每个客户端的心跳检测, 如果监测失败,则就会将这个客户端踢出Group。4、客户端加入组内后, 会一直保持一个心跳线程,来保持跟组协调器的一个感知。并且组协调器会针对每个加入组的客户端做一个心跳监测如果监测到过期, 则会将其踢出组内并再平衡。消费者消费的offset的存储consumer_offsets topic并且默认提供了kafka_consumer_groups.sh脚本供用户查看consumer信息。consumer_offsets 是 kafka 自行创建的和普通的 topic 相同。它存在的目的之一就是保存 consumer 提交的位移。kafka-consumer-groups.bat --bootstrap-server :9092 --group c_test --describe那么如何使用 kafka 提供的脚本查询某消费者组的元数据信息呢Math.abs(groupID.hashCode()) % numPartitions__consumer_offsets 的每条消息格式大致如图所示可以想象成一个 KV 格式的消息key 就是一个三元组group.idtopic分区号而 value 就是 offset 的值分区再均衡当消费者群组里的消费者发生变化或者主题里的分区发生了变化都会导致再均衡现象的发生。从前面的知识中我们知道Kafka中存在着消费者对分区所有权的关系这样无论是消费者变化比如增加了消费者新消费者会读取原本由其他消费者读取的分区消费者减少原本由它负责的分区要由其他消费者来读取增加了分区哪个消费者来读取这个新增的分区这些行为都会导致分区所有权的变化这种变化就被称为再均衡。再均衡对Kafka很重要这是消费者群组带来高可用性和伸缩性的关键所在。不过一般情况下尽量减少再均衡因为再均衡期间消费者是无法读取消息的会造成整个群组一小段时间的不可用。消费者通过向称为群组协调器的broker不同的群组有不同的协调器发送心跳来维持它和群组的从属关系以及对分区的所有权关系。如果消费者长时间不发送心跳群组协调器认为它已经死亡就会触发一次再均衡。心跳由单独的线程负责相关的控制参数为max.poll.interval.ms。消费者提交偏移量导致的问题当我们调用poll方法的时候broker返回的是生产者写入Kafka但是还没有被消费者读取过的记录消费者可以使用Kafka来追踪消息在分区里的位置我们称之为偏移量。消费者更新自己读取到哪个消息的操作我们称之为提交。消费者是如何提交偏移量的呢消费者会往一个叫做_consumer_offset的特殊主题发送一个消息里面会包括每个分区的偏移量。发生了再均衡之后消费者可能会被分配新的分区为了能够继续工作消费者者需要读取每个分区最后一次提交的偏移量然后从指定的地方继续做处理。分区再均衡的例子某软件公司有一个项目有两块的工作有两个码农一个小王、一个小李一个负责一块分区消费干得好好的。突然一天小王桌子一拍不干了老子中了5百万了不跟你们玩了立马收拾完电脑就走了。这个时候小李就必须承担两块工作这个时候就是发生了分区再均衡。过了几天你入职一个萝卜一个坑你就入坑了你承担了原来小王的工作。这个时候又会发生了分区再均衡。1如果提交的偏移量小于消费者实际处理的最后一个消息的偏移量处于两个偏移量之间的消息会被重复处理2如果提交的偏移量大于客户端处理的最后一个消息的偏移量,那么处于两个偏移量之间的消息将会丢失再均衡监听器实战我们创建一个分区数是3的主题rebalancekafka-topics.bat --bootstrap-server localhost:9092 --create --topic rebalance --replication-factor 1 --partitions 3在为消费者分配新分区或移除旧分区时,可以通过消费者API执行一些应用程序代码在调用 subscribe()方法时传进去一个 ConsumerRebalancelistener实例就可以了。ConsumerRebalancelistener有两个需要实现的方法。public void onPartitionsRevoked( Collection TopicPartition partitions)方法会在再均衡开始之前和消费者停止读取消息之后被调用。如果在这里提交偏移量下一个接管分区的消费者就知道该从哪里开始读取了public void onPartitionsAssigned( Collection TopicPartition partitions)方法会在重新分配分区之后和消费者开始读取消息之前被调用。具体使用我们先创建一个3分区的主题然后实验一下在再均衡开始之前会触发onPartitionsRevoked方法在再均衡开始之后会触发onPartitionsAssigned方法