Kafka提交offset机制

在kafka的消费者中，有一个非常关键的机制，那就是offset机制。它使得Kafka在消费的过程中即使挂了或者引发再均衡问题重新分配Partation，当下次重新恢复消费时仍然可以知道从哪里开始消费。它好比看一本书中的书签标记，每次通过书签标记(offset)就能快速找到该从哪里开始看(消费)。

Kafka对于offset的处理有两种提交方式：(1) 自动提交(默认的提交方式)   (2) 手动提交(可以灵活地控制offset)

(1) 自动提交偏移量:

Kafka中偏移量的自动提交是由参数enable_auto_commit和auto_commit_interval_ms控制的，当enable_auto_commit=True时，Kafka在消费的过程中会以频率为auto_commit_interval_ms向Kafka自带的topic(__consumer_offsets)进行偏移量提交，具体提交到哪个Partation是以算法：partation=hash(group_id)%50来计算的。

如：group_id=test_group_1，则partation=hash("test_group_1")%50=28

自动提交偏移量示例：

 import pickle
 import uuid
 from kafka import KafkaConsumer

 consumer = KafkaConsumer(
     bootstrap_servers=['192.168.33.11:9092'],
     group_id="test_group_1",
     client_id="{}".format(str(uuid.uuid4())),
     max_poll_records=500,
     enable_auto_commit=True,  # 默认为True 表示自动提交偏移量
     auto_commit_interval_ms=100,  # 控制自动提交偏移量的频率 单位ms 默认是5000ms
     key_deserializer=lambda k: pickle.loads(k),
     value_deserializer=lambda v: pickle.loads(v)
 )

 # 订阅消费round_topic这个主题
 consumer.subscribe(topics=('round_topic',))

 try:
     while True:
         consumer_records_dict = consumer.poll(timeout_ms=1000)

         # consumer.assignment()可以获取每个分区的offset
         for partition in consumer.assignment():
             print('主题:{} 分区:{},需要从下面的offset开始消费:{}'.format(
                 str(partition.topic),
                 str(partition.partition),
                 consumer.position(partition)
             ))

         # 处理逻辑.
         for k, record_list in consumer_records_dict.items():
             print(k)
             for record in record_list:
                 print("topic = {},partition = {},offset = {},key = {},value = {}".format(
                     record.topic, record.partition, record.offset, record.key, record.value)
                 )

 finally:
     # 调用close方法的时候会触发偏移量的自动提交 close默认autocommit=True
     consumer.close()

返回结果：

在上述代码中，最后调用consumer.close()时候也会触发自动提交，因为它默认autocommit=True，源码如下：

     def close(self, autocommit=True):
         """Close the consumer, waiting indefinitely for any needed cleanup.

         Keyword Arguments:
             autocommit (bool): If auto-commit is configured for this consumer,
                 this optional flag causes the consumer to attempt to commit any
                 pending consumed offsets prior to close. Default: True
         """
         if self._closed:
             return
         log.debug("Closing the KafkaConsumer.")
         self._closed = True
         self._coordinator.close(autocommit=autocommit)
         self._metrics.close()
         self._client.close()
         try:
             self.config['key_deserializer'].close()
         except AttributeError:
             pass
         try:
             self.config['value_deserializer'].close()
         except AttributeError:
             pass
         log.debug("The KafkaConsumer has closed.")

对于自动提交偏移量，如果auto_commit_interval_ms的值设置的过大，当消费者在自动提交偏移量之前异常退出，将导致kafka未提交偏移量，进而出现重复消费的问题，所以建议auto_commit_interval_ms的值越小越好。

(2) 手动提交偏移量:

鉴于Kafka自动提交offset的不灵活性和不精确性(只能是按指定频率的提交)，Kafka提供了手动提交offset策略。手动提交能对偏移量更加灵活精准地控制，以保证消息不被重复消费以及消息不被丢失。

对于手动提交offset主要有3种方式：1.同步提交  2.异步提交  3.异步+同步 组合的方式提交

1.同步手动提交偏移量

同步模式下提交失败的时候一直尝试提交，直到遇到无法重试的情况下才会结束，同时同步方式下消费者线程在拉取消息会被阻塞，在broker对提交的请求做出响应之前，会一直阻塞直到偏移量提交操作成功或者在提交过程中发生异常，限制了消息的吞吐量。

 """
 同步的方式10W条消息  4.58s
 """

 import pickle
 import uuid
 import time
 from kafka import KafkaConsumer

 consumer = KafkaConsumer(
     bootstrap_servers=['192.168.33.11:9092'],
     group_id="test_group_1",
     client_id="{}".format(str(uuid.uuid4())),
     enable_auto_commit=False,  # 设置为手动提交偏移量.
     key_deserializer=lambda k: pickle.loads(k),
     value_deserializer=lambda v: pickle.loads(v)
 )

 # 订阅消费round_topic这个主题
 consumer.subscribe(topics=('round_topic',))

 try:
     start_time = time.time()
     while True:
         consumer_records_dict = consumer.poll(timeout_ms=100)  # 在轮询中等待的毫秒数
         print("获取下一轮")

         record_num = 0
         for key, record_list in consumer_records_dict.items():
             for record in record_list:
                 record_num += 1
         print("---->当前批次获取到的消息个数是:{}<----".format(record_num))
         record_num = 0

         for k, record_list in consumer_records_dict.items():
             for record in record_list:
                 print("topic = {},partition = {},offset = {},key = {},value = {}".format(
                     record.topic, record.partition, record.offset, record.key, record.value)
                 )

         try:
             # 轮询一个batch 手动提交一次
             consumer.commit()  # 提交当前批次最新的偏移量. 会阻塞  执行完后才会下一轮poll
             end_time = time.time()
             time_counts = end_time - start_time
             print(time_counts)
         except Exception as e:
             print('commit failed', str(e))

 finally:
     consumer.close()  # 手动提交中close对偏移量提交没有影响

从上述可以看出，每轮循一个批次，手动提交一次，只有当前批次的消息提交完成时才会触发poll来获取下一轮的消息，经测试10W条消息耗时4.58s

2.异步手动提交偏移量+回调函数

异步手动提交offset时，消费者线程不会阻塞，提交失败的时候也不会进行重试，并且可以配合回调函数在broker做出响应的时候记录错误信息。

 """
 异步的方式手动提交偏移量(异步+回调函数的模式) 10W条消息 3.09s
 """

 import pickle
 import uuid
 import time
 from kafka import KafkaConsumer

 consumer = KafkaConsumer(
     bootstrap_servers=['192.168.33.11:9092'],
     group_id="test_group_1",
     client_id="{}".format(str(uuid.uuid4())),
     enable_auto_commit=False,  # 设置为手动提交偏移量.
     key_deserializer=lambda k: pickle.loads(k),
     value_deserializer=lambda v: pickle.loads(v)
 )

 # 订阅消费round_topic这个主题
 consumer.subscribe(topics=('round_topic',))

 def _on_send_response(*args, **kwargs):
     """
     提交偏移量涉及回调函数
     :param args: args[0] --> {TopicPartition:OffsetAndMetadata}  args[1] --> Exception
     :param kwargs:
     :return:
     """
     if isinstance(args[1], Exception):
         print('偏移量提交异常. {}'.format(args[1]))
     else:
         print('偏移量提交成功')

 try:
     start_time = time.time()
     while True:
         consumer_records_dict = consumer.poll(timeout_ms=10)

         record_num = 0
         for key, record_list in consumer_records_dict.items():
             for record in record_list:
                 record_num += 1
         print("当前批次获取到的消息个数是:{}".format(record_num))

         for record_list in consumer_records_dict.values():
             for record in record_list:
                 print("topic = {},partition = {},offset = {},key = {},value = {}".format(
                     record.topic, record.partition, record.offset, record.key, record.value))

         # 避免频繁提交
         if record_num != 0:
             try:
                 consumer.commit_async(callback=_on_send_response)
             except Exception as e:
                 print('commit failed', str(e))

         record_num = 0

 finally:
     consumer.close()

对于args参数：args[0]是一个dict，key是TopicPartition，value是OffsetAndMetadata，表示该主题下的partition对应的offset；args[1]在提交成功是True，提交失败时是一个Exception类。

对于异步提交，由于不会进行失败重试，当消费者异常关闭或者触发了再均衡前，如果偏移量还未提交就会造成偏移量丢失。

3.异步+同步 组合的方式提交偏移量

针对异步提交偏移量丢失的问题，通过对消费者进行异步批次提交并且在关闭时同步提交的方式，这样即使上一次的异步提交失败，通过同步提交还能够进行补救，同步会一直重试，直到提交成功。

 """
 同步和异步组合的方式提交偏移量
 """

 import pickle
 import uuid
 import time
 from kafka import KafkaConsumer

 consumer = KafkaConsumer(
     bootstrap_servers=['192.168.33.11:9092'],
     group_id="test_group_1",
     client_id="{}".format(str(uuid.uuid4())),
     enable_auto_commit=False,  # 设置为手动提交偏移量.
     key_deserializer=lambda k: pickle.loads(k),
     value_deserializer=lambda v: pickle.loads(v)
 )

 # 订阅消费round_topic这个主题
 consumer.subscribe(topics=('round_topic',))

 def _on_send_response(*args, **kwargs):
     """
     提交偏移量涉及的回调函数
     :param args:
     :param kwargs:
     :return:
     """
     if isinstance(args[1], Exception):
         print('偏移量提交异常. {}'.format(args[1]))
     else:
         print('偏移量提交成功')

 try:
     start_time = time.time()
     while True:
         consumer_records_dict = consumer.poll(timeout_ms=100)

         record_num = 0
         for key, record_list in consumer_records_dict.items():
             for record in record_list:
                 record_num += 1
         print("---->当前批次获取到的消息个数是:<----".format(record_num))
         record_num = 0

         for k, record_list in consumer_records_dict.items():
             print(k)
             for record in record_list:
                 print("topic = {},partition = {},offset = {},key = {},value = {}".format(
                     record.topic, record.partition, record.offset, record.key, record.value)
                 )

         try:
             # 轮询一个batch 手动提交一次
             consumer.commit_async(callback=_on_send_response)
             end_time = time.time()
             time_counts = end_time - start_time
             print(time_counts)
         except Exception as e:
             print('commit failed', str(e))

 except Exception as e:
     print(str(e))
 finally:
     try:
         # 同步提交偏移量,在消费者异常退出的时候再次提交偏移量,确保偏移量的提交.
         consumer.commit()
         print("同步补救提交成功")
     except Exception as e:
         consumer.close()

通过finally在最后不管是否异常都会触发consumer.commit()来同步补救一次，确保偏移量不会丢失