投稿
  1. 首页
  2. 随笔

kafka消费者开发方式小结

批处理删除文件 • 2022-12-16 • 随笔 • 阅读 69

kafka消费者开发方式小结,第1张

kafka消费者开发方式小结 【README】
  • 1， 本文总结了 kafka消费者开发方式；
  • 2， 本文使用的是最新的kafka版本 3.0.0；
【1】 kafka消费则 【1.1】消费者与消费者组

1）消费者： 应用程序需要创建消费者对象，订阅主题并开始接收消息；

2）消费者群组：

  • kafka消费者从属于消费者群组；
【1.2】消费者接收分区消息模型

1）1个消费者接收4个分区 （模型1）

（注：kafka分区编号从0开始，所以本文也从0开始）

2）2个消费者接收4个分区（模型2）

3）4个消费者接收4个分区（模型3）

4）5个消费者接收4个分区（模型4）

5）2个消费者组接收4个分区（模型5）

【小结】消费者与消费者组接收分区模型：

  • 一个群组里的消费者订阅的是同一个主题，每个消费者接收一部分分区消息；如模型1,2,3；
  • 不同群组各自接收同一个主题的全部消息，相互不影响，不竞争；如模型5；

往群组里添加消费者是横向伸缩消费能力的主要方式；

  • 不要让 消费者数量超过分区数量，多余消费者会被重置（如模型4）；

只要保证每个应用程序的消费者组id 是唯一的，就可以让它们各自都获取全部数据（注意是全部而不是部分）； 因为消费组间不竞争消息，但组内竞争（如模型5）；

【1.2】消费者群组和分区再均衡

1）分区再均衡： 分区所有权从一个消费者转到另一个消费者 ；

  • 分区再均衡期间， 消费者无法读取消息，整个群组一小段时间不可用； 

2）消费者维持从属关系：消费者向被指派为 群组协调器的broker （不同群组有不同的协调器）发送心跳来维持 群组从属关系，及它们对分区所有权；

  • 消费者会在轮询消息或提交偏移量时发送心跳；如果停止发送心跳的时间足够长，会话就会过期，群组协调器认为它已经死亡， 就会触发一次再均衡；
  • 补充： kafka 0.10.1 版本中，引入了 独立的心跳线程，即可以在轮询消息的空档发送心跳；
  • 属性配置：
    •  max.poll.interval.ms 设置轮询间隔时长；
    • session.timeout.ms 会话超时时间；

3）分区分配过程

  • 当消费者要加入群组时，向群组协调器发送一个 JoinGroup请求；
    • step1）第一个加入群组的消费者称为群主。群主从协调器哪里获取群组成员列表（列表包含所有最近发送心跳的消费者，是活跃的），并负责给每一个消费者分配分区。 群主使用了一个实现  PartitionAssignor 接口（默认为Range，但可以通过partition.assignment.strategy 来配置）来决定分区所有权应该分给哪一个消费者； 
    • step2）分配完成后，群主把分配情况发给协调器；协调器再把这些信息发给所有消费者。每个消费者只能看到自己的分区，而群主可以看到所有； 这个过程在分区再均衡时重复发生；

 

【2】创建kafka消费者

1）创建kafka消费者必须配置的3个属性

  • bootstrap.server ：kafka集群broker 列表；
  • key.deserializer：键的反序列化器的全限定类名；
  • value.deserializer：值的反序列化器的全限定类名；
  • 若仅设置3个属性，kafka-client3.0会报错，说是必须配置 group.id

2）创建消费者代码示例 

// 创建消费者配置信息
Properties props = new Properties();
// 属性配置
props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.163.201:9092,192.168.163.202:9092,192.168.163.203:9092");
props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "G1");

 3）订阅主题 

consumer.subscribe(Arrays.asList("hello10"));
【3】轮询

1）一旦消费者订阅了主题，轮询会处理所有细节， 包括群组协调，分区再均衡， 发送心跳和获取数据；

2）轮询代码（死循环）

try {
	int i =0;
	while(!Thread.interrupted()) {
		// 模拟延时
		try {
			System.out.println(DateUtils.getNowTimestamp() + " 等待消费消息");
			TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
		} catch (InterruptedException e) {
			e.printStackTrace();
		}
		// 消费消息
		ConsumerRecords consumerRds  = consumer.poll(100);
		for(ConsumerRecord rd : consumerRds) {
			System.out.println("消费者Simple-分区【" + rd.partition() + "】offset【" + rd.offset() + "】键=" +  rd.key() + "值=" + rd.value());
		}
		// 手动同步提交
		consumer.commitSync();
	}
} finally {
	// 记得关闭消费者
	consumer.close();
}

整体代码如下：

public class MyConsumerSimple {
	public static void main(String[] args) {
		// 创建消费者配置信息
		Properties props = new Properties();
		// 属性配置
		props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.163.201:9092,192.168.163.202:9092,192.168.163.203:9092");
		props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
		props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
		props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "G1");
		//   关闭自动提交
		props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false);

		// 创建消费者
		KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(props);

		
		consumer.subscribe(Arrays.asList("hello10"));

		
		try {
			int i =0;
			while(!Thread.interrupted()) {
				// 模拟延时
				try {
					System.out.println(DateUtils.getNowTimestamp() + " 等待消费消息");
					TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
				} catch (InterruptedException e) {
					e.printStackTrace();
				}
				// 消费消息
				ConsumerRecords consumerRds  = consumer.poll(100);
				for(ConsumerRecord rd : consumerRds) {
					System.out.println("消费者Simple-分区【" + rd.partition() + "】offset【" + rd.offset() + "】键=" +  rd.key() + "值=" + rd.value());
				}
				// 手动同步提交
				consumer.commitSync();
			}
		} finally {
			// 记得关闭消费者
			consumer.close();
		}
	}
}
【4】消费者配置

1）fetch.min.bytes ： 消费者从服务器获取记录的最小字节数；

2）fetch.max.wait.ms：设置当没有足够数据（fetch.min.bytes设置）时，需要等待的最大时间 ；

  • 默认500ms， 属性1（fetch.min.bytes）和属性2 任意一个属性达到，kafka返回消息，

3）max.partition.fetch.bytes：指定服务器从每个分区返回给消费者的最大字节数； 默认值1M；

即 kafkaConsumer.poll() 从每个分区返回的消息大小不超过该设定值；

  • 注意1，该值必须要比broker能够接收的最大消息的字节数（max.message.size 配置）要大，否则消费者无法读取这些消息，一直挂起；
  • 注意2，该值的设置并不是越大越好，因为需要考虑消费者处理数据的时间；因为消费者需要频繁调用poll方法来避免会话过期和分区再均衡问题；如果单次返回数据太多，可能无法及时轮询发送心跳；

4）session.timeous.ms ：指定了消费者被认为死亡之前与服务器断开连接的时间；

  • 1，默认 3s； 消费者被认定为死亡，协调器触发分区再均衡，把分区分配给其他消费者；
  • 2，该属性与  heartbeat.interval.ms 紧密相关； heartbeat.interval.ms 指定poll()方法向协调器发送心跳频率，session.timeout.ms 指定了消费者可以多久不发送心跳；
  • 3，一般需要同时修改这两个属性，  显然 heartbeat.interval.ms 必须比  session.timeout.ms 小，一般 前者是后者的 三分之一 ；

5）auto.offset.reset ：指定消费者读取一个没有偏移量的分区或偏移量无效的情况下，该如何读取；

  1. 消费者第一次读取分区，分区没有保留它的偏移量信息，这叫没有偏移量；
  2. 消费者断开，然后上线，分区删除了它的偏移量信息，所以无效；
  3. 取值：默认值，latest， 读取最新消息；earliest， 从起始位置读取分区；

6）enable.auto.commit ： 是否自动提交偏移量，默认值true；

  • 6.1）自动提交：配置 auto.commit.interval.ms 控制自动提交频率；
  • 6.2）手动提交：
    • 同步提交：consumer.commitSync()  ；
    • 异步提交：comsumer.commitAsync() ；

7）partition.assignment.strategy ： 分区分配策略；分区应该分配给同一个消费者组的哪些消费者；PartitionAssignor 根据消费者和主题，决定哪些分区应该分配给消费者；有2个策略：

  • 7.1）Range（默认值）： 该策略把主题的若干个连续分区分配给消费者；
    • 只要使用了range，且分区数量无法被消费者数量整除，就会出现消费者分配的分区数不均等的情况（不整除，无法均分）；
  • 7.2）RoundRobin： 该策略把主题所有分区逐个分配给消费者；注意是主题所有分区；
    • 一般来说， RoundRobin 会给消费者分配相同数量的分区（均分）；
// 消费者设置分区策略 (默认值-RangeAssignor)
props.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG, RangeAssignor.class.getName());
props.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG, RoundRobinAssignor.class.getName());

补充：消费者接收分区的分配策略；

Range分配，在分区数不整除消费者数时，是不会均分的；

RoundRobin分配，会尽量均分，即使不整除；

 

 8）client.id ： 可以是任意字符串，用来标识消息来源；

  • 通常用在日志，度量指标和配额里；

9）max.poll.records ： 指定单次调用 poll 能够返回的记录数量；

10）receive.buffer.bytes 和 send.buffer.bytes ：

  • 设置socket 在读写数据时用到的tcp 缓冲区大小；若设置为-1，使用 *** 作系统默认值；

【5】提交和偏移量

1）提交： 更新分区当前位置的 *** 作；

2）消费者如何提交偏移量 ？

消费者往 _consumer_offset 这个特殊主题发送消息， 消息里面包含每个分区的偏移量；

  • 如果消费者一致处于运行状态，那偏移量就没有作用；
  • 但若有消费者上线和下线，就会触发再均衡；完成再均衡后，消费者为了继续之前的工作，需要读取每个分区最后一次提交的偏移量，然后从偏移量指定位置继续处理；

3）3种提交偏移量方式

  1. 自动提交；
  2. 手动同步提交；
  3. 手动异步提交； 
【5.1】自动提交

1）最简单的提交方式是自动提交；

  • enable.auto.commit 设置为true ；则每过5s，消费者会自动把从 poll() 方法接收到的最大偏移量提交上去；提交间隔 通过 auto.commit.interval.ms 设置，默认5s；
  • 自动提交在轮询里进行； 在每次轮询时，会检查是否需要提交偏移量，若是，则提交从上一次轮询返回的偏移量； 

2）自动提交的问题： 可能造成数据重复消费（这需要消费者支持幂等性来解决）；

若提交间隔时间为5s， 在最近一次提交后的3s发生了分区再均衡；如分区1的消费者从A换成了B；B 从最后一次A提交的偏移量开始读取消息。所以 消费者A和B会重复处理相同数据；因为消费者A处理了消息但没有提交偏移量，这就会造成A在最后3s处理的消息会被B重复处理；

【5.2】提交当前偏移量 （手动同步提交）

提交处理的这批消息的最后一个偏移量；

1）如何实现手动同步提交

  • 把 enable.auto.commit  设置为false，让消费者调用  commitSync(） 手动提交；这个方法会提交由 poll() 方法返回的最新偏移量；提交成功马上返回，提交失败抛出异常；

2）如果发生分区再均衡，从最近一次提交到发生再均衡之间的所有消息都将被重复处理； 

3）代码例子

public class MyConsumerSyncCommit {
	public static void main(String[] args) {
		// 创建消费者配置信息
		Properties props = new Properties();
		// 属性配置
		props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.163.201:9092,192.168.163.202:9092,192.168.163.203:9092");
		props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
		props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
		props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "G1");
		//   关闭自动提交
		props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false);
		// 设置消费消息的位置，消费最新消息
		props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "latest");
		// 设置分区策略 (默认值-RangeAssignor)
		props.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG, RangeAssignor.class.getName());
		props.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG, RoundRobinAssignor.class.getName());

		// 创建消费者
		KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(props);
		// 订阅主题
		consumer.subscribe(Arrays.asList("hello11"));

		// 循环拉取
		try {
			while(!Thread.interrupted()) {
				// 模拟延时
				try {
					System.out.println(DateUtils.getNowTimestamp() + " 消费者-SyncCommit-等待消费消息");
					TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
				} catch (InterruptedException e) {
					e.printStackTrace();
				}
				// 消费消息
				ConsumerRecords consumerRds  = consumer.poll(100);
				for(ConsumerRecord rd : consumerRds) {
					System.out.println("消费者-SyncCommit-分区【" + rd.partition() + "】offset【" + rd.offset() + "】" + "值=" + rd.value());
				}
				// 手动同步提交
				consumer.commitSync();
			}
		} finally {
			// 记得关闭消费者
			consumer.close();
		}
	}
}

补充： 手动同步提交的问题， 在broker对提交请求做出回应之前， 应用程序会一直阻塞；这样会限制应用程序的吞吐量；  

【5.3】手动异步提交

提交处理的这批消息的最后一个偏移量；

1）为解决同步提交问题，引入了异步提交；

// 手动异步提交
consumer.commitAsync();

异步提交的问题： 在成功提交或碰到无法恢复的错误前，commitSync() 会一直重试，但 commitAsync() 不会，这就是问题所在；

2）异步提交的回调（若有异常，可以处理 ）

  • 一般被用于记录提交错误或生成度量指标；
  • 不过如果要重试提交，一定要注意顺序；
// 循环拉取
try {
	while(!Thread.interrupted()) {
		// 模拟延时
		try {
			System.out.println(DateUtils.getNowTimestamp() + " 消费者-SyncCommit-等待消费消息");
			TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
		} catch (InterruptedException e) {
			e.printStackTrace();
		}
		// 消费消息
		ConsumerRecords consumerRds  = consumer.poll(100);
		for(ConsumerRecord rd : consumerRds) {
			System.out.println("消费者-SyncCommit-分区【" + rd.partition() + "】offset【" + rd.offset() + "】" + "值=" + rd.value());
		}
		// 手动异步提交（带异步提交完成后的回调）
		consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback() {
			@Override
			public void onComplete(Map offsets, Exception exception) {
				if (exception !=null) {
					System.out.println("异步提交异常");
					// 把错误信息写入db 或日志
				}
			}
		});
	}
} finally {
	// 记得关闭消费者
	consumer.close();
}

但是异步回调也是有问题的；

如消费者1发送一个请求1，提交偏移量2000，但因为网络问题，kafka服务器没有收到或超时；如消费者1发送一个请求2，提交偏移量3000，且成功写入kafka；

这时，如果请求1，再重试，则kafka偏移量由 3000 设置为2000，则 偏移量2000~3000的消息会被重复消费，这就是问题所在了；

而且如果 把2000,3000 替换为 1 或 100w的偏移量，那会影响整个系统性能，即便支持幂等；因为消费重复消息需要白费系统资源；

解决方法： 把异常信息，提交失败的偏移量存入数据库，然后重试；重试时一定要注意不要让偏移量后退；

【5.4】同步异步组合提交

1）轮询中使用异步提交，而轮询外，在关闭数据库连接前使用同步提交；

2）代码示例

// 循环拉取
try {
	while(!Thread.interrupted()) {
		// 模拟延时
		try {
			System.out.println(DateUtils.getNowTimestamp() + " 消费者-SyncCommit-等待消费消息");
			TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
		} catch (InterruptedException e) {
			e.printStackTrace();
		}
		// 消费消息
		ConsumerRecords consumerRds  = consumer.poll(100);
		for(ConsumerRecord rd : consumerRds) {
			System.out.println("消费者-SyncCommit-分区【" + rd.partition() + "】offset【" + rd.offset() + "】" + "值=" + rd.value());
		}
		// 【异步提交】
		consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback() {
			@Override
			public void onComplete(Map offsets, Exception exception) {
				if (exception !=null) {
					System.out.println("异步提交异常");
					// 把错误信息写入db 或日志
				}
			}
		});
	}
} finally {
	try {
		// 【同步提交】 因为错误时，同步提交会一直重试，直到提交成功或发生无法恢复的错误 
		consumer.commitSync();
	} finally {
		// 记得关闭消费者
		consumer.close();
	}
}

2）小结：

  • 异步提交：commitAsync() 提交，速度更快，即使这次提交失败，下一次提交很可能会成功；
  • 同步提交：commitSync() 提交；会因为错误时，同步提交会一直重试，直到提交成功或发生无法恢复的错误；
【5.5】提交特定偏移量

1）场景

轮询获得了一批数据，偏移量从1k ~ 10w；我想每处理1k条消息，我就提交一次偏移量；

这是 commitSync 和 commitAsync() 办不到的；因为它们提交的最后一个偏移量，而不是中间某个消息的偏移量；

2）代码示例

// 消费消息【提交特定偏移量】
ConsumerRecords consumerRds  = consumer.poll(100);
int counter = 0;
for(ConsumerRecord rd : consumerRds) {
	System.out.println("消费者-SyncCommit-分区【" + rd.partition() + "】offset【" + rd.offset() + "】" + "值=" + rd.value());
	if (++counter % 100 == 0) {  // 每消费100条消息，就提交一次偏移量
		// 注意，这里提交的偏移量要加1
		curOffsets.put(new TopicPartition(rd.topic(), rd.partition()), new OffsetAndmetadata(rd.offset()+1, "no metadata"));
		// 异步或同步提交特定偏移量
		consumer.commitAsync(curOffsets, new OffsetCommitCallbackImpl());
	}
}
// 轮序完之后，若无法整除，还要提交剩余消息的偏移量
if (counter % 100 != 0) {
	consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallbackImpl());
}

注意： 提交特定偏移量时，需要把最后一个消息的偏移量加1； 

【5.6】再均衡监听器

1）应用场景

在消费者退出或进行分区再均衡前，会做一些清理工作，如提交偏移量，或关闭数据库连接；这些工作可以通过监听器来实现；

2）具体实现和测试，参见   kafka再均衡监听器测试_PacosonSWJTU的博客-CSDN博客

【5.7】 从特定偏移量处开始处理记录

1）一些场景，希望从指定偏移量接收消息；

2）从分区起始位置，末尾位置读取消息的方法分别为：

  • seekToBeginning(Collection tp);
  • seekToEnd(Collection tp);

3）为了避免处理重复消息，有一种解决方案，采用原子 *** 作；

把消息内容和偏移量放在同一个原子 *** 作完成；消息和偏移量要么都提交成功，要么都失败；
如果消息存数据库，偏移量提交到kafka，就无法实现原子；
但把消息和偏移量都存入数据库，就可以实现原子 *** 作；
然后当消费者下一次启动时，就从数据库读取上一次保存偏移量；并从该偏移量表示的位置接收消息；

3.1）以上方案，需要依赖 ConsumerRebalanceListener（分区再均衡监听器） 和 seek(offset) 来实现；

  • 向seek() 方法传入偏移量， 下文的poll轮询 *** 作就可以从该偏移量接收消息；
  • 在 监听器的 onPartitionsRevoked() 方法中 把消息和偏移量保存到数据库，并提交事务；以便下一次消费前从数据库读取偏移量，传入seek方法；

补充， 分区再均衡监听器，参见 

kafka再均衡监听器测试_PacosonSWJTU的博客-CSDN博客

【5.8】消费者如何退出（关闭）

1）告诉消费者如何优雅退出 ？

另一个线程调用 consumer.wakeup() 方法；就可以让消费者退出poll方法，并抛出 WakeupException 异常；该方法是唯一一个可以从其他线程安全调用的方法；

  1. 并不需要处理 WakeupException 异常，因为它只是用于跳出循环的一种方式；
  2. 记得在退出线程前需要调用 consumer.close() 方法，关闭消费者，会提交任何还没有提交的东西，并向群组协调器发送消息告知自己要离开群组；
  3. 接下来会触发再均衡，而不需要等待会话超时； 

2）在消费者主线程添加 jvm关闭时的钩子

jvm中增加一个关闭的钩子，当jvm关闭的时候，会执行系统中已经设置的所有 通过方法addShutdownHook添加的钩子，当系统执行完这些钩子后，jvm才会关闭。所以这些钩子可以在jvm关闭的时候进行内存清理、对象销毁等 *** 作。

【5.8.1】带有jvm关闭钩子的消费者 
public class MyConsumerShutdownHook {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建消费者配置信息
        Properties props = new Properties();
        // 属性配置
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.163.201:9092,192.168.163.202:9092,192.168.163.203:9092");
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, MyProducer.TOPIC_NAME + "G1");
        //   关闭自动提交
        props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false);
        // 设置消费消息的位置，消费最新消息
        props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");
        // 设置分区策略 (默认值-RangeAssignor)
        props.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG, RangeAssignor.class.getName());
        props.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG, RoundRobinAssignor.class.getName());

        // 创建消费者
        KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(props);
        // 订阅主题， 【没有分区再均衡监听器】
        consumer.subscribe(Arrays.asList(MyProducer.TOPIC_NAME));

        // 添加消费者jvm关闭钩子，在消费者主程序退出前执行
        addShutdownHook(consumer);

        // 循环拉取
        try {
            while(!Thread.interrupted()) {
                System.out.println(DateUtils.getNowTimestamp() + " > 带有jvm关闭钩子的消费者等待消费消息");
                TimeUtils.sleep(1000);
                // 消费消息
                ConsumerRecords consumerRds  = consumer.poll(100);
                for(ConsumerRecord rd : consumerRds) {
                    System.out.println("消费者-ShutdownHook-分区【" + rd.partition() + "】offset【" + rd.offset() + "】" + "值=" + rd.value());
                }
                // 【异步提交】
                consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallbackImpl());
                if (!consumerRds.isEmpty()) throw new RuntimeException("测试-抛出运行时异常");
            }
        } finally {
            try {
                // 【同步提交】 因为错误时，同步提交会一直重试，直到提交成功或发生无法恢复的错误
                consumer.commitSync();
            } finally {
                // 记得关闭消费者
                consumer.close();
                System.out.println("消费者关闭");
            }
        }
    }

    
    private static void addShutdownHook(Consumer consumer) {
        Thread mainThread = Thread.currentThread();
        Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread() {
            public void run() {
                // 关闭钩子运行在独立线程，以便我们可以安全退出poll() 抛出WakeupException() 异常
                System.out.println("进入消费者jvm关闭钩子");
                consumer.wakeup();
                try {
                    // 当前线程一直挂起，直到主线程运行完成
                    mainThread.join();
                    System.out.println("消费者主程序执行完成，关闭钩子done");
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                    System.out.println("消费者jvm关闭钩子执行异常");
                }
            }
        });
    }
}

运行日志 ：

........

消费者-ShutdownHook-分区【2】offset【1294】值=[585]  > ABCDE
消费者-ShutdownHook-分区【2】offset【1295】值=[588]  > ABCDE
消费者关闭
进入消费者jvm关闭钩子
消费者主程序执行完成，关闭钩子done
Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: 测试-抛出运行时异常
    at kafka.consumer.shutdownhook.MyConsumerShutdownHook.main(MyConsumerShutdownHook.java:57)

注意： 在消费者主线程退出之前，确保彻底关闭了消费者；

 

【5.9】独立消费者如何接收消息

1）独立消费者： 即一个群组只有一个消费者（接收所有分区消息）； 这样就不存在分区再均衡问题；

2）对于独立消费者，不需要订阅主题，而是为自己分配分区；

  • 一个消费者可以订阅主题（并加入群组），或者为自己分配分区，但不能同时做这两件事情；

3）独立消费者为自己分配分区并接收消息；

public class MyIndependentConsumer {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建消费者配置信息
        Properties props = new Properties();
        // 属性配置
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.163.201:9092,192.168.163.202:9092,192.168.163.203:9092");
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, MyProducer.TOPIC_NAME + "G1");
        //   关闭自动提交
        props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false);
        // 设置消费消息的位置，消费最新消息
        props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");
        // 设置分区策略 (默认值-RangeAssignor)
        props.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG, RangeAssignor.class.getName());
        props.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG, RoundRobinAssignor.class.getName());

        // 创建消费者
        KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(props);
        // 为自己分配分区，这里我们并没有订阅主题*
        assignPartition(consumer);

        // 循环拉取
        try {
            while(!Thread.interrupted()) {
                System.out.println(DateUtils.getNowTimestamp() + " > 独立消费者等待消费消息");
                TimeUtils.sleep(1000);
                // 消费消息
                ConsumerRecords consumerRds  = consumer.poll(100);
                for(ConsumerRecord rd : consumerRds) {
                    System.out.println("消费者-独立-分区【" + rd.partition() + "】offset【" + rd.offset() + "】" + "值=" + rd.value());
                }
                // 【异步提交】
                consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallbackImpl());
            }
        } finally {
            try {
                // 【同步提交】 因为错误时，同步提交会一直重试，直到提交成功或发生无法恢复的错误
                consumer.commitSync();
            } finally {
                // 记得关闭消费者
                consumer.close();
                System.out.println("消费者关闭");
            }
        }
    }

     
    private static void assignPartition(Consumer consumer) {
        // 获取topic的分区信息列表
        List  partitionInfoList = consumer.partitionsFor(MyProducer.TOPIC_NAME);
        if (partitionInfoList == null || partitionInfoList.isEmpty()) {
            throw new RuntimeException("topic 分区查无记录");
        }
        // 创建主题分区并添加到列表(所有分区都添加到列表)
        List partitions = new ArrayList<>(partitionInfoList.size());
        partitionInfoList.forEach(x->{
            partitions.add(new TopicPartition(x.topic(), x.partition()));
        });
        // 给自己分配分区
        consumer.assign(partitions);
    }
}

为自己分配分区，而不是订阅主题核心代码；

    private static void assignPartition(Consumer consumer) {
        // 获取topic的分区信息列表
        List  partitionInfoList = consumer.partitionsFor(MyProducer.TOPIC_NAME);
        if (partitionInfoList == null || partitionInfoList.isEmpty()) {
            throw new RuntimeException("topic 分区查无记录");
        }
        // 创建主题分区并添加到列表(所有分区都添加到列表)
        List partitions = new ArrayList<>(partitionInfoList.size());
        partitionInfoList.forEach(x->{
            partitions.add(new TopicPartition(x.topic(), x.partition()));
        });
        // 给自己分配分区
        consumer.assign(partitions);
    }

欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/zaji/5678103.html

赞 (0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
批处理删除文件 批处理删除文件 一级用户组
0 0
上一篇 2022-12-17
下一篇 2022-12-16

发表评论

登录后才能评论

评论列表（0条）

保存