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
- LeeCode 动态规划(二)
01背包问题 题目描述 有 n 件物品和容量为 w 的背包,给你两个数组 weights 和 values ,分别表示第 i 件物品的重量和价值,每件物品只能使用一次,求解将哪些物品装入背包可使得物品 ...
- redhat6安装10g rac过程中的报错
问题描述:redhat 6 来安装oracle10.2.0.1的集群,坑太多了,不建议这样安装,即使安装成功,在升级过程中也会有各种报错.redhat5安装还比较顺利,6就一路坑 1.缺少依赖 lib ...
- KB5024276 - SQL Server 2019 的累积更新 20
发布日期: 2023/4/13 版本: 15.0.4312.2 摘要 此更新中的已知问题 此更新包括的改进和修补程序 如何获取或下载此或最新的累积更新包 文件信息 此更新注意事项 如何卸载此更新 参考 ...
- 设置Windows主机的浏览器为wls2的默认浏览器
这里以Chrome为例. 1. 准备工作 wsl是可以使用Windows主机上安装的exe程序,出于安全考虑,默认情况下改功能是无法使用.要使用的话,终端需要以管理员权限启动. 我这里以Windows ...
- 彻底搞懂Redis持久化机制,轻松应对工作面试
1. 为什么要持久化 Redis是基于内存存储的数据库,如果遇到服务重启或者崩溃,内存中的数据将会被清空.所以为了确保数据安全性和可靠性,我们需要将内存中的数据持久化到磁盘上. 持久化不仅可以防止由于 ...
- 深度学习--全连接层、高阶应用、GPU加速
深度学习--全连接层.高阶应用.GPU加速 MSE均方差 Cross Entropy Loss:交叉熵损失 Entropy 熵: 1948年,香农将统计物理中熵的概念,引申到信道通信的过程中,从而开创 ...
- Wine运行问题 希沃-汉字卡无法显示
在wine环境下运行希沃白板5,汉字卡无法正常显示: 这个模块是我之前参与开发的模块,过了5年还有点印象. 大概原理是获取字体库中字符的笔画路径GraphicsPath,根据里面的路径点集PathPo ...
- Extjs4 Tree Grid 综合示例(展开、编辑列、获取数据)
用json数据模拟后端传回来的结果,Extjs tree支持两种类型的结构,一种是带children属性的嵌套式的数据,一种是扁平的,每条记录带pid的数据,带pid的添加配置项可以自动解析成树形结构 ...
- CD的认知与学习
cd命令的作用 ●ls可以理解成当前而cd是切换到那一层 ls查看当前目录下的所有文件(不包含隐藏): ls /查看/下的所有文件 cd 切换到哪个文件下 pwd命令的作用 通过ls来验证当前的工作目 ...
- 2020-09-29:介绍volatile功能。
福哥答案2020-09-29:#福大大架构师每日一题# 功能如下:1.内存可见.2.禁止指令重排序. 实现如下:1.字节码层面 ACC_VOLATILE 2.JVM层面volatile内存区的读写 都 ...