Kafka中的消费者Offset
消费者位移
每个 consumer 实例都会为它消费的分区维护属于自己的位置信息来记录当前消费了多少条消息。这在 Kafka 中有一个特有的术语:位移(offset)。
相比较将offset保存在服务器端(broker),这样虽然简单,但是有如下的问题:
broker变成了有状态的,增加了同步成本,影响伸缩性。
需要引入应答机制来确定消费成功。
由于需要保存众多consumer的offset,可能需要引入复杂的数据结构,对资源有一定的浪费。
在Kafka中,消费者组(Consumer Group)负责管理分发消费消息,因此将offset保存在消费者组中是比较合适的选择。其数据格式只需要是特定格式的整形数据即可。
offset 对于 consumer 非常重要,因为它是实现消息交付语义保证(message delivery semantic)的基石。
消息交付语义即最多一次、最少一次、精确一次。
位移提交
consumer客户端需要定期地向Kafka集群汇报自己消费数据的进度,这一过程被称为位移提交(offset commit)。位移提交这件事情对于 consumer 而言非常重要,它不仅表征了consumer 端的消费进度,同时也直接决定了 consumer 端的消费语义保证。
新版的Kafka由topic管理提交的位移,该topic是__consumer_offsets。默认是有50个分区,编号从0到49。
每个位移提交请求都会往__consumer_offsets 对应分区上追加写入一条消息。消息的 key 是group.id、topic和分区的元组,而 value就是位移值。
提交方式
默认情况下,consumer是自动提交位移的,自动提交间隔是5秒。这就是说若不做特定的设置,consumer程序在后台自动提交位移。通过设置auto.commit.interval.ms参数可以控制自动提交的间隔。
手动位移提交就是用户自行确定消息何时被真正处理完并可以提交位移。在一个典型的 consumer 应用场景中,用户需要对 poll 方法返回的消息集合中的消息执行业务级的处理。用户想要确保只有消息被真正处理完成后再提交位移。如果使用自动位移提交则无法保证这种时序性,因此在这种情况下必须使用手动提交位移。设置使用手动提交位移非常简单,仅仅需要在构建 KafkaConsumer 时设置enable.auto.commit=false,然后调用 commitSync 或commitAsync方法即可。
两者的区别与优劣如下:

参考
书籍:<<Apache Kafka实战>>
Kafka中的消费者Offset的更多相关文章
- Kafka消费者 从Kafka中读取数据并写入文件
Kafka消费者 从Kafka中读取数据 最近有需求要从kafak上消费读取实时数据,并将数据中的key输出到文件中,用于发布端的原始点进行比对,以此来确定是否传输过程中有遗漏数据. 不废话,直接上代 ...
- kafka中的offset概念
在 Kafka 中无论是 producer 往 topic 中写数据, 还是 consumer 从 topic 中读数据, 都避免不了和 offset 打交道, 关于 offset 主要有以下几个概念 ...
- 「Kafka」Kafka中offset偏移量提交
在消费Kafka中分区的数据时,我们需要跟踪哪些消息是读取过的.哪些是没有读取过的.这是读取消息不丢失的关键所在. Kafka是通过offset顺序读取事件的.如果一个消费者退出,再重启的时候,它知道 ...
- Kafka中的Message Delivary机制
学习Kafka的读书笔记,暂未把文章设为翻译类型,因为并非直译文档.水平有限,还请路过高手指正. <1> “最多(发送)一次”(At most once):消息可以丢失但绝不会重新发送:& ...
- 关于Kafka 的 consumer 消费者处理的一些见解
前言 在上一篇 Kafka使用Java实现数据的生产和消费demo 中介绍如何简单的使用kafka进行数据传输.本篇则重点介绍kafka中的 consumer 消费者的讲解. 应用场景 在上一篇kaf ...
- Kafka生产者-向Kafka中写入数据
(1)生产者概览 (1)不同的应用场景对消息有不同的需求,即是否允许消息丢失.重复.延迟以及吞吐量的要求.不同场景对Kafka生产者的API使用和配置会有直接的影响. 例子1:信用卡事务处理系统,不允 ...
- Kafka分区与消费者的关系
1. 前言 我们知道,生产者发送消息到主题,消费者订阅主题(以消费者组的名义订阅),而主题下是分区,消息是存储在分区中的,所以事实上生产者发送消息到分区,消费者则从分区读取消息,那么,这里问题来了, ...
- kafka中的消费组
一直以来都想写一点关于kafka consumer的东西,特别是关于新版consumer的中文资料很少.最近Kafka社区邮件组已经在讨论是否应该正式使用新版本consumer替换老版本,笔者也觉得时 ...
- kafka生产者和消费者流程
前言 根据源码分析kafka java客户端的生产者和消费者的流程. 基于zookeeper的旧消费者 kafka消费者从消费数据到关闭经历的流程. 由于3个核心线程 基于zookeeper的连接器监 ...
- Apache Kafka 0.9消费者客户端
当Kafka最初创建时,它与Scala生产者和消费者客户端一起运送.随着时间的推移,我们开始意识到这些API的许多限制.例如,我们有一个“高级”消费者API,它支持消费者组并处理故障转移,但不支持许多 ...
随机推荐
- 一文彻底搞懂Raft算法,看这篇就够了!!!
最近需要设计一个分布式系统,需要一个中间件来存储共享的信息,来保证多个系统之间的数据一致性,调研了两个主流框架Zookeeper和ETCD,发现都能满足我们的系统需求.其中ETCD是K8s中采用的分布 ...
- pandas之时间操作
顾名思义,时间序列(time series),就是由时间构成的序列,它指的是在一定时间内按照时间顺序测量的某个变量的取值序列,比如一天内的温度会随时间而发生变化,或者股票的价格会随着时间不断的波动,这 ...
- AndroidBanner - ViewPager 03
AndroidBanner - ViewPager 03 上一篇文章,描述了如何实现自动轮播的,以及手指触摸的时候停止轮播,抬起继续轮播,其实还遗留了一些问题: 当banner不可见的时候,也需要停止 ...
- Disruptor-简单使用
前言 Disruptor是一个高性能的无锁并发框架,其主要应用场景是在高并发.低延迟的系统中,如金融领域的交易系统,游戏服务器等.其优点就是非常快,号称能支撑每秒600万订单.需要注意的是,Disru ...
- hackathon 复盘:niche 海外软件工具正确的方法 6 个步骤
上周末,去参加了北京思否 hackathon,两天时间内从脑暴 & 挖掘软件 IDEA -> Demo 研发路演,这次经历让我难忘.这里我的看法是每个开发者圈友,都应该去参加一次 hac ...
- java递归算法之老鼠找路
(上图出自B站韩顺平教育) 从上图的(1,1)处,寻找到(6,5)处的路线,红色格子是障碍 public class MiGong { public static void main(String[] ...
- 搭建SpringCloudAlibaba父工程
1.首先创建一个maven项目 删除src目录,当做一级目录用来管理第三方jar版本控制. 2.配置pom文件. SpringCloud.SpringCloudAlibaba.SpringBoot版本 ...
- C# 根据窗口句柄获取窗口截图
本章介绍如何通过句柄,截取指定窗口内容,以及截取失败的场景 一.根据窗口句柄获取窗口截图 先创建一个测试窗口程序A,显示如下: 同时我们把此窗口的句柄显示到一个文本输入框内. 1 TestBox.Te ...
- Solon 统一的返回结果调整
使用 "统一的渲染控制" 可以对输出做统一的控制外...还可以借助路由拦截器 RouterInterceptor ,对 mvc 返回结果做提交确认机制(即可修改)进行控制(相对来讲 ...
- 2022-04-26:给定一个数组componets,长度为A, componets[i] = j,代表i类型的任务需要耗时j 给定一个二维数组orders,长度为M, orders[i][0]代表i
2022-04-26:给定一个数组componets,长度为A, componets[i] = j,代表i类型的任务需要耗时j 给定一个二维数组orders,长度为M, orders[i][0]代表i ...