【Kafka】Consumer API
Consumer API
Kafka官网文档给了基本格式
http://kafka.apachecn.org/10/javadoc/index.html?org/apache/kafka/clients/consumer/KafkaConsumer.html
JavaAPI 模板
自动提交offset
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("group.id", "test");
props.put("enable.auto.commit", "true");
props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
consumer.subscribe(Arrays.asList("foo", "bar"));
while (true) {
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
for (ConsumerRecord<String, String> record : records)
System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
}
手动提交offset
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("group.id", "test");
props.put("enable.auto.commit", "false");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
consumer.subscribe(Arrays.asList("foo", "bar"));
final int minBatchSize = 200;
List<ConsumerRecord<String, String>> buffer = new ArrayList<>();
while (true) {
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
buffer.add(record);
}
if (buffer.size() >= minBatchSize) {
insertIntoDb(buffer);
consumer.commitSync();
buffer.clear();
}
}
自定义 自动提交offset
在这之前需要明白一点,自动提交是有可能造成重复消费的
比如我们设置的
props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");——提交offset值的时间间隔为1s
现在有这么几条数据等待消费
157 hello offset
…
287 hello world
295 abc test 900ms
351 hello abc 1000ms
157 hello offset为这一次提交offset值的起点,351 hello abc为提交offset值的重点
295 abc test是到900ms的时候提交的offset,如果在此时发生了宕机,重新开始就会从157 hello offset再次进行消费,就会造成重复消费的情况
package cn.itcast.kafka.demo2;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
public class MyConsumer {
public static void main(String[] args) {
Properties props = new Properties();
//指定Kafka服务器地址
props.put("bootstrap.servers", "node01:9092,node02:9092,node03:9092");
//指定消费者组的名字
props.put("group.id", "testGroup");
//允许程序自动提交offset,保存到kafka当中的一个topic中去
props.put("enable.auto.commit", "true");
//每隔多长时间提交一次offset的值
props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
//数据key和value的序列化
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
//定义KafkaConsumer
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
//订阅topic:test,并消费其中的数据
consumer.subscribe(Arrays.asList("test"));
//死循环拉取数据
while (true) {
//所有拉取到的数据都封装在了ConsumerRecords
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(1000);
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
int partition = record.partition();
String value = record.value();
long offset = record.offset();
String key = record.key();
System.out.printf("数据的key为" + key + ",数据的value为" + value + ",数据的offset为" + offset + ",数据的分区为" + partition);
}
}
}
}
自定义 手动提交offset
package cn.itcast.kafka.demo2;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Properties;
public class ManualOffsetCommit {
public static void main(String[] args) {
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "node01:9092,node02:9092,node03:9092");
props.put("group.id", "testGroup2");
//关闭自动提交offset值,改为手动提交
props.put("enable.auto.commit", "false");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
consumer.subscribe(Arrays.asList("test"));
while (true) {
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(1000);
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
int partition = record.partition();
String value = record.value();
long offset = record.offset();
String key = record.key();
System.out.printf("数据的key为" + key + ",数据的value为" + value + ",数据的offset为" + offset + ",数据的分区为" + partition);
}
// ConsumerRecords 里面的数据消费完后,需要提交offset值
// 使用异步提交的方法,不会阻塞程序的消费
// consumer.commitSync();
// 同步提交
consumer.commitSync();
}
}
}
消费完每个分区后手动提交offset
package cn.itcast.kafka.demo2;
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.clients.consumer.OffsetAndMetadata;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import java.util.*;
public class CommitPartition {
public static void main(String[] args) {
Properties props = new Properties();
//指定kafka服务器地址
props.put("bootstrap.servers", "node01:9092,node02:9092,node03:9092");
//指定消费者组的名字
props.put("group.id", "testGroup4");
//关闭自动提交offset值,改为手动提交
props.put("enable.auto.commit", "false");
//数据key和value的序列化
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
//定义kafkaConsumer
KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(props);
//订阅topic:test 并消费其中的数据
kafkaConsumer.subscribe(Arrays.asList("test"));
//调用poll方法,获取所有的数据,包含各个分区的数据
ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll(3000);
//获取topic中所有分区
Set<TopicPartition> partitions = consumerRecords.partitions();
//循环消费数据
for (TopicPartition topicPartition : partitions) {
//获取一个分区立面的所有数据
List<ConsumerRecord<String, String>> records = consumerRecords.records(topicPartition);
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
int partition = record.partition();
String value = record.value();
String key = record.key();
long offset = record.offset();
System.out.println("数据的key为" + key + ",数据的value为" + value + ",数据的offset为" + offset + ",数据的分区为" + partition);
}
//提交partition的offset值
//Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets
//获取分区里面最后一条数据的offset值
long offset = records.get(records.size() - 1).offset();
Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> topicPartitionOffsetAndMetadataMap = Collections.singletonMap(topicPartition, new OffsetAndMetadata(offset));
//处理完成一个分区里面的数据后提交offset
kafkaConsumer.commitSync(topicPartitionOffsetAndMetadataMap);
}
}
}
消费指定分区数据
package cn.itcast.kafka.demo2;
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.clients.consumer.OffsetAndMetadata;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import java.util.*;
/**
* 消费指定分区
*/
public class ConsumerMyPartition {
public static void main(String[] args) {
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "node01:9092,node02:9092,node03:9092");
//指定消费者组的名字
props.put("group.id", "testGroup4");
//关闭自动提交offset值,改为手动提交
props.put("enable.auto.commit", "false");
//数据key和value的序列化
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
//定义kafkaComsumer
KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(props);
//Collection<TopicPartition> partitions
//创建一个集合 泛型为TopicPartition
TopicPartition topicPartition = new TopicPartition("test", 0);
TopicPartition topicPartition1 = new TopicPartition("test", 1);
List<TopicPartition> topicPartitions = Arrays.asList(topicPartition, topicPartition1);
//通过assign方法注册消费topic:test中的某些分区
kafkaConsumer.assign(topicPartitions);
while (true) {
ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll(3000);
//获取所有分区
Set<TopicPartition> partitions = consumerRecords.partitions();
for (TopicPartition topicPartition2 : partitions) {
//获取一个分区中的所有数据
List<ConsumerRecord<String, String>> records = consumerRecords.records(topicPartition2);
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
int partition = record.partition();
String value = record.value();
String key = record.key();
long offset = record.offset();
System.out.println("数据的key为" + key + ",数据的value为" + value + ",数据的offset为" + offset + ",数据的分区为" + partition);
}
long offset = records.get(records.size() - 1).offset();
kafkaConsumer.commitSync(Collections.singletonMap(topicPartition2, new OffsetAndMetadata(offset)));
}
}
}
}
重复消费和数据丢失

以上图为例,Consumer需要将数据写入到Hbase后,再提交offset值。那么就可以有四种上传情况的发生:
一、写入Hbase成功,提交offset成功 —— 这就是正常的消费情况
二、写入Hbase失败,提交offset失败 —— 不会有什么影响,继续进行消费即可
三、写入Hbase成功,但是offset提交失败 —— 这就会造成重复消费
四、写入Hbase失败,但是offset提交成功 —— 这样就会造成数据丢失
Kafka一共有三种消费模型:
exactly once —— 没有出错
at least once —— 重复消费
at most once —— 数据丢失
出现后两种模型的原因一般是offset没有管理好
实际工作中大多数公司的解决办法是将offset的值保存到redis或者hbase当中
数据消费存在高阶API (High Level API) 和低阶API (High Level API)。
高阶API是将offset值默认保存在zk中,早期的Kafka一般默认使用高阶API。
低阶API就是将offset值保存在kafka自带的一个topic种

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