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标题: kafka消费者详细先容（超级详细） [打印本页]
作者: 水军大提督    时间: 9 小时前
标题: kafka消费者详细先容（超级详细）
一、Kafka 消费者与消费者组

Kafka 中的消费者（Consumer）和消费者组（Consumer Group）是 Kafka 架构中的焦点概念。它们对消息的消费模式、扩展性、可靠性以及性能有着直接影响。理解消费者和消费者组的工作原理，可以帮助我们在构建高效和可扩展的消息消费系统时做出公道的设计选择。
1.1 Kafka 消费者（Consumer）概述

Kafka 消费者是一个从 Kafka 主题（Topic）中读取消息的客户端应用程序。消费者可以使用 Kafka 提供的 API 来消费分布式系统中的消息。Kafka 支持不同的消费模型，包括单消费者和消费者组。
消费者的基本操作包括：

1.1.1 消费者工作流程

1.1.2 消费者的关键配置


示例配置：
  1. group.id=my-consumer-group
  2. auto.offset.reset=latest
  3. enable.auto.commit=false
  5. fetch.min.bytes=50000
  7. max.poll.records=10
  8. 0
  9. 0
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1.2 Kafka 消费者组（Consumer Group）概述

Kafka 中的消费者组是多个消费者共同组成的一个逻辑实体。消费者组的作用是将多个消费者组织在一起，共同消费 Kafka 主题的消息。消费者组的焦点思想是 消息的分区消费，即每个分区内的消息只能由一个消费者处理。
1.2.1 消费者组的工作原理


1.2.2 消费者组的优点

1.2.3 消费者组的再均衡

当消费者组成员发生变化时（如消费者到场或退出），Kafka 会主动进行再均衡。在再均衡过程中，分区会被重新分配给消费者，这会导致消费延迟的增加。
再均衡的触发条件：

1.2.4 消费者组的关键配置


示例配置：
  1. group.id=my-consumer-group
  2. partition.assignment.strategy=roundrobin
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1.3 消费者与消费者组的关系

1.3.1 单消费者与消费者组


1.3.2 消费者组的偏移量管理


偏移量存储与恢复：

1.3.3 消费者组的再均衡与负载均衡


1.4 消费者组与分区的关系


二、kafka消费者客户端开发

Kafka 消费者客户端是用于从 Kafka 集群中的 Topic 消费消息的应用程序。消费者从 Topic 或者指定的分区拉取消息，处理消息后，可以选择提交偏移量，纪录它消费到的位置。Kafka 消费者客户端开发通常使用 Kafka 提供的 Java 客户端 API。以下将详细先容如何开发 Kafka 消费者客户端，包括基本的配置、消费模式、偏移量管理、性能调优等方面。
2.1 Kafka 消费者客户端开发基础

Kafka 消费者客户端需要具备以下功能：

Kafka 消费者客户端开发的焦点 API：


2.2 Kafka 消费者客户端配置

开发消费者时，需要为消费者设置一系列配置参数。重要配置项包括 Kafka 集群的地点、消费者组 ID、反序列化方式、主动提交偏移量策略等。
示例：Kafka 消费者客户端配置

  1. import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
  2. import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
  3. import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
  5. import java.util.Properties;
  7. public class KafkaConsumerExample {
  8.     public static void main(String[] args) {
  9.         // 创建消费者配置
  10.         Properties properties = new Properties();
  11.         properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092"); // Kafka 集群地址
  12.         properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test-group"); // 消费者组 ID
  13.         properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName()); // 消息 key 反序列化
  14.         properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName()); // 消息 value 反序列化
  15.         properties.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest"); // 如果没有偏移量，则从最早的消息开始消费
  16.         properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "true"); // 自动提交偏移量
  18.         // 创建消费者实例
  19.         KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
  20.         
  21.         // 订阅 Topic
  22.         consumer.subscribe(List.of("test-topic"));
  24.         // 拉取和消费消息
  25.         while (true) {
  26.             var records = consumer.poll(1000); // 每次拉取 1000 毫秒
  27.             for (var record : records) {
  28.                 System.out.println("Consumed: " + record.value());
  29.             }
  30.         }
  31.     }
  32. }
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常用消费者配置项：

三、Kafka消费者关键参数

Kafka 消费者的配置参数影响其举动、性能和容错能力。理解这些关键参数对于高效且稳定的消费者操作至关告急。以下是 Kafka 消费者的一些关键配置参数的详细先容及其作用。
3.1 bootstrap.servers


  1. bootstrap.servers=localhost:9092
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3.2 group.id


  1. group.id=test-group
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3.3 key.deserializer 和 value.deserializer


  1. key.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
  2. value.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
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3.4 enable.auto.commit


  1. enable.auto.commit=false
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3.5 auto.commit.interval.ms


  1. auto.commit.interval.ms=1000
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3.6 auto.offset.reset


  1. auto.offset.reset=earliest
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3.7 max.poll.records


  1. max.poll.records=10
  2. 0
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3.8 session.timeout.ms


  1. session.timeout.ms=10000
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3.9 heartbeat.interval.ms


  1. heartbeat.interval.ms=3000
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3.10 fetch.min.bytes


  1. fetch.min.bytes=50000
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3.11 fetch.max.wait.ms


  1. fetch.max.wait.ms=1000
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3.12 client.id


  1. client.id=consumer-client-1
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3.13 max.poll.interval.ms


  1. max.poll.interval.ms=600000
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3.14 partition.assignment.strategy


  1. partition.assignment.strategy=org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor
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3.15 isolation.level


  1. isolation.level=read_committed
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参数作用示例bootstrap.servers指定 Kafka 集群地点localhost:9092group.id消费者组 IDtest-groupkey.deserializer消息键的反序列化器StringDeserializervalue.deserializer消息值的反序列化器StringDeserializerenable.auto.commit是否启用主动提交偏移量falseauto.offset.reset无偏移量时的偏移量重置策略earliestmax.poll.records每次拉取的最大纪录数100session.timeout.ms消费者会话超时值10000heartbeat.interval.ms消费者心跳发送隔断3000fetch.min.bytes拉取消息时的最小数据量50000fetch.max.wait.ms最大等候时间1000client.id消费者客户端 IDconsumer-client-1max.poll.interval.ms两次 poll() 之间的最大时间隔断600000partition.assignment.strategy分区分配策略RoundRobinAssignorisolation.level消费者读取消息的隔离级别read_committed 这些参数控制了消费者的各种举动，适当调解这些参数，可以帮助你根据实际场景优化 Kafka 消费者的性能、可靠性和容错能力。
四、Kafka 反序列化

Kafka 的反序列化是将消息从字节数组（byte[]）转回为原始对象的过程。Kafka 消息是以字节数组的形式存储的，因此消费者在接收到消息时，需要将字节数组转化为相应的对象，才能进行进一步处理。Kafka 提供了多种反序列化器，可以根据消息格式选择合适的反序列化器。
4.1 反序列化的基本概念

反序列化是将存储在 Kafka 中的字节数据恢复为原始数据结构的过程。每条消息由两部门组成：key 和 value，两者都需要被反序列化。
Kafka 的反序列化器 (Deserializer) 是负责这个转换的类，它将从 Kafka 中获取的字节数组转换为 Java 对象。
4.2 Kafka 反序列化器接口

Kafka 提供了 org.apache.kafka.common.serialization.Deserializer 接口，该接口定义了反序列化的焦点方法：
  1. public interface Deserializer<T> {
  2.     T deserialize(String topic, byte[] data);
  3. }
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deserialize 方法的参数：

Kafka 提供了几个常用的反序列化器来将字节数组转换为常见数据类型：

4.3 常用的 Kafka 反序列化器

4.3.1 StringDeserializer

StringDeserializer 将字节数组转换为字符串。

  1. import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
  3. Properties properties = new Properties();
  4. properties.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
  5. properties.put("group.id", "test-group");
  6. properties.put("key.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
  7. properties.put("value.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
  9. KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
  10. consumer.subscribe(Collections.singletonList("test-topic"));
  12. while (true) {
  13.     ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
  14.     for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
  15.         System.out.println("Key: " + record.key() + ", Value: " + record.value());
  16.     }
  17. }
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在上述代码中，StringDeserializer 将 key 和 value 从字节数组反序列化为字符串。
4.3.2 IntegerDeserializer

IntegerDeserializer 将字节数组转换为整数。

  1. import org.apache.kafka.common.serialization.IntegerDeserializer;
  3. Properties properties = new Properties();
  4. properties.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
  5. properties.put("group.id", "test-group");
  6. properties.put("key.deserializer", IntegerDeserializer.class.getName());
  7. properties.put("value.deserializer", IntegerDeserializer.class.getName());
  9. KafkaConsumer<Integer, Integer> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
  10. consumer.subscribe(Collections.singletonList("test-topic"));
  12. while (true) {
  13.     ConsumerRecords<Integer, Integer> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
  14.     for (ConsumerRecord<Integer, Integer> record : records) {
  15.         System.out.println("Key: " + record.key() + ", Value: " + record.value());
  16.     }
  17. }
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IntegerDeserializer 将 key 和 value 从字节数组反序列化为整数。
4.3.3 ByteArrayDeserializer

ByteArrayDeserializer 将字节数组转换为字节数组。这个反序列化器通常用于处理原始的字节数据或二进制消息。

  1. import org.apache.kafka.common.serialization.ByteArrayDeserializer;
  3. Properties properties = new Properties();
  4. properties.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
  5. properties.put("group.id", "test-group");
  6. properties.put("key.deserializer", ByteArrayDeserializer.class.getName());
  7. properties.put("value.deserializer", ByteArrayDeserializer.class.getName());
  9. KafkaConsumer<byte[], byte[]> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
  10. consumer.subscribe(Collections.singletonList("test-topic"));
  12. while (true) {
  13.     ConsumerRecords<byte[], byte[]> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
  14.     for (ConsumerRecord<byte[], byte[]> record : records) {
  15.         System.out.println("Key: " + Arrays.toString(record.key()) + ", Value: " + Arrays.toString(record.value()));
  16.     }
  17. }
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ByteArrayDeserializer 将 key 和 value 作为字节数组处理。
4.3.4 Avro 反序列化

Avro 是一种常见的序列化格式，尤其在使用 Schema Registry 时。使用 Avro 反序列化时，我们通常使用 Kafka Avro Deserializer。
起首，需要添加 Kafka Avro 相干的依赖：
  1. <dependency>
  2.     <groupId>io.confluent</groupId>
  3.     <artifactId>kafka-avro-serializer</artifactId>
  4.     <version>7.0.1</version>
  5. </dependency>
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接着，可以使用 Avro 反序列化器：

  1. import io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroDeserializer;
  2. import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
  4. Properties properties = new Properties();
  5. properties.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
  6. properties.put("group.id", "test-group");
  7. properties.put("key.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
  8. properties.put("value.deserializer", KafkaAvroDeserializer.class.getName());
  9. properties.put("schema.registry.url", "http://localhost:8081");
  11. KafkaConsumer<String, GenericRecord> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
  12. consumer.subscribe(Collections.singletonList("avro-topic"));
  14. while (true) {
  15.     ConsumerRecords<String, GenericRecord> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
  16.     for (ConsumerRecord<String, GenericRecord> record : records) {
  17.         System.out.println("Key: " + record.key() + ", Value: " + record.value());
  18.     }
  19. }
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在这个例子中，消费者将 value 从 Avro 格式反序列化为 GenericRecord 类型的对象，key 仍旧是字符串类型。
4.4 自定义反序列化器

在实际应用中，可能需要处理自定义的数据格式。在这种情况下，可以自定义反序列化器。自定义反序列化器需要实现 Deserializer 接口。
自定义反序列化器示例：将字节数组转换为自定义对象
假设我们有一个简单的类 Person，包罗 name 和 age 字段：
  1. public class Person {
  2.     private String name;
  3.     private int age;
  5.     // Getters, setters, and constructor
  6. }
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可以编写一个自定义的反序列化器：
  1. import org.apache.kafka.common.serialization.Deserializer;
  2. import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
  4. public class PersonDeserializer implements Deserializer<Person> {
  5.     private ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
  7.     @Override
  8.     public Person deserialize(String topic, byte[] data) {
  9.         try {
  10.             return objectMapper.readValue(data, Person.class);
  11.         } catch (Exception e) {
  12.             throw new RuntimeException("Error deserializing Person", e);
  13.         }
  14.     }
  15. }
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使用 PersonDeserializer 的 Kafka 消费者示例：
  1. Properties properties = new Properties();
  2. properties.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
  3. properties.put("group.id", "test-group");
  4. properties.put("key.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
  5. properties.put("value.deserializer", PersonDeserializer.class.getName());
  7. KafkaConsumer<String, Person> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
  8. consumer.subscribe(Collections.singletonList("person-topic"));
  10. while (true) {
  11.     ConsumerRecords<String, Person> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
  12.     for (ConsumerRecord<String, Person> record : records) {
  13.         System.out.println("Key: " + record.key() + ", Value: " + record.value().getName());
  14.     }
  15. }
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在这个例子中，我们自定义了一个 PersonDeserializer，将字节数组反序列化为 Person 对象。
五、Kafka 消费者的消费模式

5.1 拉取模式（Pull Model）

Kafka 消费者的拉取模式是消费者通过调用 poll() 方法主动从 Kafka 集群拉取消息。这种模式是 Kafka 消费者的重要工作方式。在拉取模式下，消费者会根据自己的需求定期向 Kafka 请求消息。消费者每次调用 poll() 方法时，Kafka 集群会返回符合条件的消息，或者假如没有新消息，消费者会等候或返回空结果。
拉取模式的关键点：

5.1 拉取模式的基本流程

在 Kafka 中，消费者使用拉取模式来获取消息。消费者向 Kafka 请求消息后，会返回一个 ConsumerRecords 对象，其中包罗了从指定主题和分区拉取的消息。消费者可以通过 poll() 方法指定等候消息的时间，通常会设置一个最大等候时间。
拉取模式流程概述：
5.2 poll() 方法的举动

poll() 方法是 Kafka 消费者的焦点方法，负责从 Kafka 拉取消息。它的基本署名如下：
  1. ConsumerRecords<K, V> poll(Duration timeout)
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poll() 方法的举动非常告急，它决定了消费者从 Kafka 拉取消息的频率和策略。你可以控制 poll() 的最大等候时间，以顺应不同的消费需求。
5.3 拉取模式示例

下面的示例展示了一个典型的 Kafka 消费者使用拉取模式消费消息的流程。
示例：基本的 Kafka 消费者拉取模式
  1. import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
  2. import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
  3. import java.util.Collections;
  4. import java.util.Properties;
  6. public class SimpleConsumer {
  7.     public static void main(String[] args) {
  8.         // 配置消费者
  9.         Properties properties = new Properties();
  10.         properties.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
  11.         properties.put("group.id", "test-group");
  12.         properties.put("key.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
  13.         properties.put("value.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
  15.         // 创建 KafkaConsumer 实例
  16.         KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
  17.         
  18.         // 订阅主题
  19.         consumer.subscribe(Collections.singletonList("test-topic"));
  21.         // 持续拉取消息
  22.         while (true) {
  23.             // 调用 poll 方法，设置最大等待时间为 1000 毫秒
  24.             var records = consumer.poll(java.time.Duration.ofMillis(1000));
  25.             
  26.             // 处理拉取到的消息
  27.             records.forEach(record -> {
  28.                 System.out.println("Consumed message: Key = " + record.key() + ", Value = " + record.value());
  29.             });
  30.         }
  31.     }
  32. }
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说明：

5.4. 高级配置选项

5.4.1 max.poll.records


  1. Properties properties = new Properties();
  2. properties.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
  3. properties.put("group.id", "test-group");
  4. properties.put("key.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
  5. properties.put("value.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
  6. properties.put("max.poll.records", "10");  // 每次拉取最多 10 条消息
  8. KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
  9. consumer.subscribe(Collections.singletonList("test-topic"));
  11. while (true) {
  12.     var records = consumer.poll(java.time.Duration.ofMillis(1000));
  13.     records.forEach(record -> {
  14.         System.out.println("Consumed message: " + record.value());
  15.     });
  16. }
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在此示例中，消费者每次拉取的最大消息数为 10 条。
5.4.2 fetch.min.bytes 和 fetch.max.bytes


  1. properties.put("fetch.min.bytes", "1000");  // 拉取至少 1000 字节的数据
  2. properties.put("fetch.max.bytes", "500000");  // 每次最多拉取 500KB 的数据
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5.6 拉取模式的优化

5.6.1 调解 poll() 超时


5.6.2 消息批量处理

通过公道设置 max.poll.records，可以在每次拉取时处理更多消息，制止频仍的 poll() 调用，提高消费服从。
5.7 总结

Kafka 消费者的拉取模式是基于主动拉取的方式，通过 poll() 方法从 Kafka 集群拉取消息。消费者可以控制拉取的频率、返回的消息数目以及偏移量的提交方式。公道配置 poll() 方法、消息批量处理以及偏移量管理，有助于提升消息消费的性能和可靠性。
配置项说明默认值max.poll.records每次 poll() 返回的最大纪录数500fetch.min.bytes每次拉取时，返回的最小字节数1fetch.max.bytes每次拉取时，返回的最大字节数50MBenable.auto.commit是否启用主动提交偏移量trueauto.commit.interval.ms主动提交偏移量的隔断时间5000 通过公道的配置和优化，可以提高 Kafka 消费者的消息处理服从，确保高效且可靠的消息消费。
六、Kafka 消费者再均衡

Kafka 中的消费者再均衡（Rebalance）指的是在 Kafka 消费者组中，消费者的分区重新分配的过程。当消费者到场或离开消费者组，或者消费者组中的分区数发生变化时，Kafka 会触发再均衡操作。再均衡过程旨在确保每个消费者能够平衡地消费消息，而且每个分区只会被一个消费者消费。
再均衡的触发条件

6.1 再均衡过程

在 Kafka 中，消费者再均衡是由消费者和谐器（Consumer Coordinator）来管理的。再均衡的过程包括以下几个步调：
再均衡的过程是由 Kafka 自己管理的，但假如不小心配置，可能会导致一些性能问题，比如频仍的再均衡，进而影响消费的稳定性。
6.2 再均衡的触发机制

6.2.1 消费者离开或到场消费者组

当消费者组中的消费者数目变化时，Kafka 会主动触发再均衡。例如：

6.2.2 分区数目变化

当 Kafka 集群中的某个主题的分区数发生变化时，Kafka 也会触发再均衡。
6.2.3 负载均衡

Kafka 会尽量使得每个消费者分配到雷同数目的分区，但当分区数和消费者数不完全匹配时，某些消费者可能会被分配更多的分区。
6.3 再均衡过程中可能存在的问题

6.3.1 再均衡延迟

每次再均衡过程中，消费者会停止消费一段时间，直到新的分区分配完成，这可能会导致一些延迟。这个过程会影响消费的连续性。
6.3.2 分区再分配的次序

再均衡时，假如消费者在某个分区上已经消费了一部门消息（例如，提交了偏移量），那么分配给新消费者的分区可能会导致它从这个分区的某个位置开始消费，从而可能导致消息的重复消费或漏消费。
6.3.3 频仍的再均衡

频仍的消费者到场和离开，或者分区数目频仍变化，可能导致 Kafka 消费者组的再均衡操作频仍发生，进而影响消息消费的稳定性和性能。
6.4 再均衡的优化

为了减少再均衡的频率和延迟，Kafka 提供了一些优化选项。
6.4.1 session.timeout.ms

session.timeout.ms 设置了消费者与 Kafka 消费者和谐器之间的心跳超时时间。假如消费者在这个时间内没有发送心跳，Kafka 会以为该消费者已经失效，并触发再均衡。

6.4.2 max.poll.interval.ms

max.poll.interval.ms 控制消费者处理消息的最大时间。假如消费者在此时间内没有调用 poll() 方法，Kafka 会以为消费者失效，并触发再均衡。

6.4.3 rebalance.listener

Kafka 答应你通过实现 ConsumerRebalanceListener 接口来控制消费者再均衡的举动。例如，你可以在再均衡前后实行一些操作，如提交偏移量、清算缓存等。

示例：使用 ConsumerRebalanceListener 控制再均衡
  1. import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
  2. import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
  3. import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRebalanceListener;
  4. import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
  6. import java.util.Collections;
  7. import java.util.Properties;
  9. public class ConsumerWithRebalanceListener {
  10.     public static void main(String[] args) {
  11.         Properties properties = new Properties();
  12.         properties.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
  13.         properties.put("group.id", "test-group");
  14.         properties.put("key.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
  15.         properties.put("value.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
  16.         properties.put("enable.auto.commit", "false");  // 手动提交偏移量
  18.         KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
  19.         consumer.subscribe(Collections.singletonList("test-topic"), new ConsumerRebalanceListener() {
  20.             // 分区被撤销时调用
  21.             @Override
  22.             public void onPartitionsRevoked(Collection<TopicPartition> partitions) {
  23.                 System.out.println("Partitions revoked: " + partitions);
  24.                 // 提交偏移量，防止消息丢失
  25.                 consumer.commitSync();
  26.             }
  28.             // 分区被分配时调用
  29.             @Override
  30.             public void onPartitionsAssigned(Collection<TopicPartition> partitions) {
  31.                 System.out.println("Partitions assigned: " + partitions);
  32.                 // 可以在此初始化处理逻辑
  33.             }
  34.         });
  36.         while (true) {
  37.             var records = consumer.poll(java.time.Duration.ofMillis(1000));
  38.             records.forEach(record -> {
  39.                 System.out.println("Consumed message: " + record.value());
  40.             });
  41.             consumer.commitSync();
  42.         }
  43.     }
  44. }
复制代码
说明：

6.5 总结

Kafka 消费者的再均衡是为了确保消费者组中的每个消费者都能公平地消费分区。在消费者到场、离开或分区数目变化时，Kafka 会触发再均衡，重新分配分区。尽管再均衡是 Kafka 消费者组的正常举动，但过于频仍的再均衡可能影响消费性能。
配置项说明默认值session.timeout.ms消费者与 Kafka 的心跳超时时间10,000 msmax.poll.interval.ms消费者最大处理时间300,000 msenable.auto.commit是否主动提交偏移量truerebalance.listener自定义再均衡监听器无 通过公道配置和优化消费者的再均衡策略，能够减少不必要的延迟和资源浪费，提高消息消费的稳定性和性能。
七、Kafka消费者订阅主题和分区

在 Kafka 中，消费者通过订阅主题来获取消息。消费者订阅主题时，Kafka 会将该主题的一个或多个分区分配给消费者。Kafka 提供了两种重要的订阅方式：基于主题的订阅和基于分区的订阅。
7.1 订阅主题（subscribe()）

消费者通过调用 subscribe() 方法来订阅一个或多个主题。当消费者订阅了一个主题时，Kafka 会主动将该主题的所有分区分配给消费者。消费者不需要指定具体的分区，Kafka 会在消费者组中均衡分配分区。
7.1.1 subscribe() 方法

subscribe() 方法用于订阅一个或多个主题。消费者根据该方法订阅的主题，会主动分配相应的分区。
  1. consumer.subscribe(Arrays.asList("topic1", "topic2"));
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7.1.2 subscribe() 共同 ConsumerRebalanceListener

可以在订阅时提供一个 ConsumerRebalanceListener 监听器，用于处理再均衡事件，如分区的分配和撤销。
  1. consumer.subscribe(Arrays.asList("topic1"), new ConsumerRebalanceListener() {
  2.     @Override
  3.     public void onPartitionsRevoked(Collection<TopicPartition> partitions) {
  4.         System.out.println("Partitions revoked: " + partitions);
  5.     }
  7.     @Override
  8.     public void onPartitionsAssigned(Collection<TopicPartition> partitions) {
  9.         System.out.println("Partitions assigned: " + partitions);
  10.     }
  11. });
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7.1.3 assign() 与 subscribe() 的对比


7.2 订阅分区（assign()）

偶然，消费者可能需要手动指定具体的分区进行消费，而不是让 Kafka 主动分配。这可以通过 assign() 方法实现。与 subscribe() 方法不同，assign() 方法直接指定分区，不会触发消费者组的再均衡操作。
7.2.1 assign() 方法

消费者通过 assign() 方法指定一个或多个分区进行消费。此时，消费者会直接从指定的分区拉取消息。
  1. List<TopicPartition> partitions = Arrays.asList(
  2.     new TopicPartition("topic1", 0),
  3.     new TopicPartition("topic2", 1)
  4. );
  6. consumer.assign(partitions);
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7.2.2 assign() 与 subscribe() 的区别


assign() 适用于某些特殊场景，例如，消费者需要处理特定分区的消息或在某些情况下制止分区的动态调解。
7.3 消费者订阅主题与分区的工作流程

7.3.1 基于 subscribe() 的工作流程

7.3.2 基于 assign() 的工作流程

7.4 示例：订阅主题与分区

7.4.1 基于 subscribe() 的示例

  1. import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;import java.util.Arrays;import java.util.Properties;public class SubscribeExample {    public static void main(String[] args) {        // 配置消费者        Properties properties = new Properties();        properties.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");        properties.put("group.id", "test-group");        properties.put("key.deserializer", StringDeserializer.class.getName());        properties.put("value.deserializer", StringDeserializer.class.getName());        // 创建 KafkaConsumer 实例        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);                // 订阅多个主题        consumer.subscribe(Arrays.asList("topic1", "topic2"));
  2.         // 拉取消息        while (true) {            var records = consumer.poll(java.time.Duration.ofMillis(1000));            records.forEach(record -> {                System.out.println("Consumed message: " + record.value());            });        }    }}
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7.4.2 基于 assign() 的示例

  1. import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
  2. import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
  3. import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
  5. import java.util.Arrays;
  6. import java.util.List;
  7. import java.util.Properties;
  9. public class AssignExample {
  10.     public static void main(String[] args) {
  11.         // 配置消费者
  12.         Properties properties = new Properties();
  13.         properties.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
  14.         properties.put("group.id", "test-group");
  15.         properties.put("key.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
  16.         properties.put("value.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
  18.         // 创建 KafkaConsumer 实例
  19.         KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
  21.         // 手动指定消费的分区
  22.         List<TopicPartition> partitions = Arrays.asList(
  23.             new TopicPartition("topic1", 0),
  24.             new TopicPartition("topic2", 1)
  25.         );
  26.         
  27.         consumer.assign(partitions);  // 手动指定分区
  29.         // 拉取消息
  30.         while (true) {
  31.             var records = consumer.poll(java.time.Duration.ofMillis(1000));
  32.             records.forEach(record -> {
  33.                 System.out.println("Consumed message: " + record.value());
  34.             });
  35.         }
  36.     }
  37. }
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7.5 主题订阅和分区订阅对比

订阅方式说明优势使用场景subscribe()通过主题订阅，Kafka 主动分配分区主动分配分区，顺应性强一样平常情况下的主题消费assign()直接指定分区，消费者手动管理分配精致控制分区分配特殊场景，如需要手动控制分区消费
八、Kafka消费者偏移量

在 Kafka 中，偏移量（Offset）是指消费者在某个分区中消费消息的位置。每条消息在 Kafka 中都有一个唯一的偏移量，消费者使用偏移量来纪录它已经消费到哪个位置。当消费者再次启动时，可以从前次提交的偏移量继承消费。
偏移量对于 Kafka 消费者来说至关告急，它答应消费者在消息流中保持同步或恢复消费。Kafka 默认会将每个分区的偏移量存储在 Kafka 集群中的一个特殊的内部主题（__consumer_offsets）中。
8.1 偏移量管理方式

Kafka 提供了两种重要的偏移量管理方式：
消费者可以选择得当自己需求的偏移量管理方式，确保消息处理的可靠性和可追溯性。
8.2 主动提交偏移量（enable.auto.commit）

默认情况下，Kafka 消费者会主动提交偏移量，即每消费一条消息，消费者会主动提交当前偏移量到 Kafka 集群。
8.2.1 配置项


8.2.2 主动提交的工作流程

8.2.3 主动提交的优缺点


8.2.4 主动提交示例

  1. import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
  2. import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
  4. import java.util.Arrays;
  5. import java.util.Properties;
  7. public class AutoCommitExample {
  8.     public static void main(String[] args) {
  9.         // 配置消费者
  10.         Properties properties = new Properties();
  11.         properties.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
  12.         properties.put("group.id", "test-group");
  13.         properties.put("key.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
  14.         properties.put("value.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
  15.         properties.put("enable.auto.commit", "true");  // 启用自动提交
  16.         properties.put("auto.commit.interval.ms", "1000");  // 提交间隔
  18.         // 创建 KafkaConsumer 实例
  19.         KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
  21.         // 订阅主题
  22.         consumer.subscribe(Arrays.asList("topic1"));
  24.         // 拉取并处理消息
  25.         while (true) {
  26.             var records = consumer.poll(java.time.Duration.ofMillis(1000));
  27.             records.forEach(record -> {
  28.                 System.out.println("Consumed message: " + record.value());
  29.             });
  30.         }
  31.     }
  32. }
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8.3 手动提交偏移量（enable.auto.commit = false）

手动提交偏移量意味着消费者在处理完一条或多条消息后，明确调用 commitSync() 或 commitAsync() 方法来提交偏移量。
8.3.1 配置项


8.3.2 手动提交的工作流程

8.3.3 手动提交的优缺点


8.3.4 手动提交示例

  1. import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
  2. import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
  4. import java.util.Arrays;
  5. import java.util.Properties;
  7. public class ManualCommitExample {
  8.     public static void main(String[] args) {
  9.         // 配置消费者
  10.         Properties properties = new Properties();
  11.         properties.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
  12.         properties.put("group.id", "test-group");
  13.         properties.put("key.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
  14.         properties.put("value.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
  15.         properties.put("enable.auto.commit", "false");  // 禁用自动提交
  17.         // 创建 KafkaConsumer 实例
  18.         KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
  20.         // 订阅主题
  21.         consumer.subscribe(Arrays.asList("topic1"));
  23.         // 拉取并处理消息
  24.         while (true) {
  25.             var records = consumer.poll(java.time.Duration.ofMillis(1000));
  26.             records.forEach(record -> {
  27.                 System.out.println("Consumed message: " + record.value());
  28.             });
  30.             // 手动提交偏移量
  31.             consumer.commitSync();  // 同步提交
  32.             // consumer.commitAsync(); // 异步提交
  33.         }
  34.     }
  35. }
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8.3.5 commitSync() 与 commitAsync() 的对比

方法特点优势缺点commitSync()同步提交偏移量提交后确认成功，可以保证准确性可能导致消费壅闭commitAsync()异步提交偏移量不会壅闭消费，性能更高提交失败时需要回调处理 8.4 偏移量的存储与恢复

在 Kafka 中，消费者的偏移量（Offset）纪录了消费者在某个分区上消费的最后一条消息的位置。Kafka 默认将消费者的偏移量存储在一个特殊的内部主题 __consumer_offsets 中。每当消费者提交偏移量时，Kafka 会将该偏移量写入该主题，确保消费者在重新启动时能够恢复消费进度。
偏移量的存储和恢复机制是 Kafka 消费者的告急特性之一，能够保证消费者的高可用性和数据的精确消费。
8.4.1. 偏移量的存储

Kafka 将每个消费者组（由 group.id 标识）在每个分区的偏移量存储在名为 __consumer_offsets 的内部 Kafka 主题中。每个分区对应一个纪录，存储了该分区的最新偏移量、消费者组的元数据、偏移量提交的时间等信息。

8.4.1.1 偏移量存储的结构

__consumer_offsets 主题的结构大致如下：

Kafka 会定期将消费者的偏移量写入到该主题。
8.4.1.2 偏移量提交的方式


8.4.2 偏移量的恢复

当消费者重启或在某些情况下发生故障时，它需要恢复消费进度，这时就需要使用之前存储在 __consumer_offsets 主题中的偏移量。
8.4.2.1 主动恢复（主动提交偏移量）

假如消费者启用了主动提交（enable.auto.commit = true），Kafka 会在消费者重新启动时主动使用最后一次提交的偏移量恢复消费进度。Kafka 会主动查抄 __consumer_offsets 主题并将消费者恢复到前次提交的偏移量位置。
8.4.2.2 手动恢复（手动提交偏移量）

假如消费者使用手动提交偏移量（enable.auto.commit = false），则消费者可以在每次消费完成后调用 commitSync() 或 commitAsync() 提交偏移量。消费者重新启动时，它会读取 __consumer_offsets 主题，恢复到前次成功提交的偏移量。

消费者每次拉取消息时，都会查抄 __consumer_offsets 中纪录的偏移量，从而恢复消费进度。
8.4.2.3 偏移量的恢复过程

8.4.2.4 处理偏移量恢复的界限情况

在恢复消费进度时，可能会碰到以下几种情况：

8.4.2.5 检察偏移量

Kafka 提供了一个命令行工具 kafka-consumer-groups.sh，可以检察消费者组的偏移量信息。这对于调试和监控非常有用。
检察消费者组的偏移量：
  1. bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092 --describe --group test-group
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该命令会显示指定消费者组（test-group）的每个分区的当前偏移量、已提交的偏移量以及 lag（延迟）信息。
示例输出：
  1. Group           Topic              Partition  Current Offset  Log End Offset  Lag
  2. test-group      topic1             0          15              20              5
  3. test-group      topic1             1          5               20              15
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8.4.3 偏移量管理的最佳实践

九、Kafka 消费者多线程场景

在 Kafka 中，消费者通常是单线程工作的，一个消费者实例只能处理一个线程的消息消费任务。然而，在某些场景下，可能需要使用多个线程来并行处理消息以提高消费服从。这时需要特殊留意消息的次序性、线程的管理以及偏移量的管理等问题。
9.1 为什么使用多线程消费 Kafka 消息


9.2 Kafka 消费者多线程的基本原则

9.3 Kafka 消费者多线程模式

有两种常见的多线程模式：
9.3.1 每个线程创建独立消费者

这种模式下，每个线程创建一个 Kafka 消费者实例，并独立消费某些分区的消息。此时每个消费者负责消费分配给它的分区，确保了每个线程能够并行处理消息。
优点：

缺点：

示例代码：每个线程独立消费者
  1. import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
  2. import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
  3. import java.util.Arrays;
  4. import java.util.Properties;
  6. public class MultiThreadConsumer {
  7.     public static void main(String[] args) {
  8.         // 创建多个消费者线程
  9.         int numThreads = 3;  // 假设有 3 个线程
  10.         for (int i = 0; i < numThreads; i++) {
  11.             new Thread(new ConsumerRunnable(i)).start();
  12.         }
  13.     }
  15.     public static class ConsumerRunnable implements Runnable {
  16.         private final int threadId;
  18.         public ConsumerRunnable(int threadId) {
  19.             this.threadId = threadId;
  20.         }
  22.         @Override
  23.         public void run() {
  24.             Properties properties = new Properties();
  25.             properties.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
  26.             properties.put("group.id", "test-group");
  27.             properties.put("key.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
  28.             properties.put("value.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
  29.             properties.put("enable.auto.commit", "false"); // 禁用自动提交
  31.             KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
  32.             consumer.subscribe(Arrays.asList("topic1"));
  34.             while (true) {
  35.                 var records = consumer.poll(java.time.Duration.ofMillis(1000));
  36.                 records.forEach(record -> {
  37.                     System.out.println("Thread " + threadId + " consumed message: " + record.value());
  38.                 });
  40.                 // 手动提交偏移量
  41.                 consumer.commitSync();
  42.             }
  43.         }
  44.     }
  45. }
复制代码

9.3.2 共享消费者实例（消息队列）

在共享消费者实例模式下，可以将一个消费者实例的消息拉取到一个共享队列中，然后多个线程从这个队列中获取消息进行并行处理。这种方式需要精确控制消息的分配和消费次序。
优点：

缺点：

示例代码：共享消费者实例
  1. import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
  2. import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
  3. import java.util.Arrays;
  4. import java.util.Properties;
  5. import java.util.concurrent.BlockingQueue;
  6. import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
  8. public class SharedConsumerQueue {
  9.     public static void main(String[] args) {
  10.         BlockingQueue<String> queue = new LinkedBlockingQueue<>();
  11.         KafkaConsumer<String, String> consumer = createConsumer();
  13.         // 创建线程池，每个线程从共享队列中获取消息进行处理
  14.         for (int i = 0; i < 3; i++) {
  15.             new Thread(new ConsumerWorker(queue, i)).start();
  16.         }
  18.         // 消费者拉取消息并放入共享队列
  19.         new Thread(() -> {
  20.             while (true) {
  21.                 var records = consumer.poll(java.time.Duration.ofMillis(1000));
  22.                 records.forEach(record -> {
  23.                     try {
  24.                         queue.put(record.value());
  25.                     } catch (InterruptedException e) {
  26.                         e.printStackTrace();
  27.                     }
  28.                 });
  29.                 consumer.commitSync();
  30.             }
  31.         }).start();
  32.     }
  34.     public static class ConsumerWorker implements Runnable {
  35.         private final BlockingQueue<String> queue;
  36.         private final int threadId;
  38.         public ConsumerWorker(BlockingQueue<String> queue, int threadId) {
  39.             this.queue = queue;
  40.             this.threadId = threadId;
  41.         }
  43.         @Override
  44.         public void run() {
  45.             try {
  46.                 while (true) {
  47.                     String message = queue.take();
  48.                     System.out.println("Thread " + threadId + " processing message: " + message);
  49.                     // 在这里处理消息
  50.                 }
  51.             } catch (InterruptedException e) {
  52.                 e.printStackTrace();
  53.             }
  54.         }
  55.     }
  57.     private static KafkaConsumer<String, String> createConsumer() {
  58.         Properties properties = new Properties();
  59.         properties.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
  60.         properties.put("group.id", "test-group");
  61.         properties.put("key.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
  62.         properties.put("value.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
  63.         properties.put("enable.auto.commit", "false");
  65.         KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
  66.         consumer.subscribe(Arrays.asList("topic1"));
  67.         return consumer;
  68.     }
  69. }
复制代码

9.4 消费者多线程时的留意事项

9.5 每个线程独立消费者和共享消费者实例对比

多线程方式优点缺点适用场景每个线程独立消费者简单高效，使用 Kafka 分区进行并行消费需要管理多个消费者实例，代码较为复杂高并发消费，分区级别的并行处理共享消费者实例减少消费者实例数目，适用于有次序需求的场景线程间需要和谐，可能带来额外复杂性消费次序要求较高，资源有限的场景 在 Kafka 消费者多线程设计时，选择得当的策略可以有用提高消费服从，但需要特殊留意消费者实例的管理、偏移量提交和消息次序性等问题。
十、kafka消费者常见问题

Kafka 消费者在实际使用中可能会碰到多种问题。这些问题通常与消费者的配置、偏移量管理、性能优化等方面相干。以下是一些常见的 Kafka 消费者问题及其详细先容，包括具体的办理方案和案例。
10.1 问题：消费者组无法消费消息（消费滞后）

现象：消费者组无法消费新的消息，或者消费速度远远低于生产者的消息速率。
可能缘故原由：

办理方案：
示例：
假如消息的处理时间过长，可以接纳多线程或异步处理来提高消费服从。例如，在每个消费者线程中异步处理消息：
  1. public class ConsumerWorker implements Runnable {
  2.     private KafkaConsumer<String, String> consumer;
  4.     public ConsumerWorker(KafkaConsumer<String, String> consumer) {
  5.         this.consumer = consumer;
  6.     }
  8.     @Override
  9.     public void run() {
  10.         while (true) {
  11.             ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
  12.             records.forEach(record -> {
  13.                 // 异步处理消息
  14.                 CompletableFuture.runAsync(() -> processMessage(record));
  15.             });
  16.         }
  17.     }
  19.     private void processMessage(ConsumerRecord<String, String> record) {
  20.         // 处理消息的逻辑
  21.     }
  22. }
复制代码
10.2 问题：消费者偏移量重复消费或丢失

现象：消费者在消费消息时可能会碰到偏移量重复消费或丢失的问题，导致消息的重复消费或者丢失。
可能缘故原由：

办理方案：
示例：手动提交偏移量示例：
  1. consumer.poll(100).forEach(record -> {
  2.     // 处理消息
  3.     consumer.commitSync(); // 提交当前偏移量
  4. });
复制代码
10.3 问题：消费者因 Rebalance（再均衡）导致的消息丢失或重复消费

现象：当消费者组的成员变动时（例如新消费者到场或旧消费者离开），Kafka 会触发消费者组的 再均衡（Rebalancing）。在此期间，消费者可能会丢失正在消费的消息，或者会重复消费已经消费过的消息。
可能缘故原由：

办理方案：
示例：
制止在 poll() 和 commit() 之间做复杂的逻辑处理：
  1. consumer.poll(100).forEach(record -> {
  2.     try {
  3.         // 处理消息
  4.         consumer.commitSync(); // 提交偏移量
  5.     } catch (Exception e) {
  6.         // 处理异常，确保偏移量不丢失
  7.     }
  8. });
复制代码
10.4 问题：消费者读取不到数据（延迟高或空消费）

现象：消费者调用 poll() 时返回为空，或者消息的消费延迟较高。
可能缘故原由：

办理方案：
示例：
  1. auto.offset.reset=earliest
复制代码
10.5 问题：消费者无法毗连到 Kafka 集群

现象：消费者启动时，无法毗连到 Kafka 集群，抛出毗连非常。
可能缘故原由：

办理方案：
示例：
  1. bootstrap.servers=localhost:9092
  2. ,localhost:9093
复制代码
10.6 问题：消费者消费消息时延迟过高

现象：消费者的消息处理延迟过高，消息消费的时间大大超过了预期。
可能缘故原由：

办理方案：
示例：
  1. max.poll.records=10
复制代码
十一、Kafka消费者性能调优

Kafka 消费者的性能调优是确保高效消费消息、减少延迟、提升吞吐量的关键步调。通过公道配置消费者的参数，调解处理逻辑和资源配置，可以大大提高 Kafka 消费者的性能。
11.1 消费者配置参数调优

11.1.1 fetch.min.bytes 和 fetch.max.wait.ms


调优发起：

示例：
  1. fetch.min.bytes=50000
  2.   # 增大每次拉取数据的最小字节数fetch.max.wait.ms=500  # 设置拉取超时时间
复制代码
11.1.2 max.poll.records


调优发起：

示例：
  1. max.poll.records=10
  2. 0
  3. 0  # 每次最多拉取 1000 条消息
复制代码
11.1.3 session.timeout.ms 和 heartbeat.interval.ms


调优发起：

示例：
  1. session.timeout.ms=30000  # 增加消费者会话超时，减少再均衡频率
  2. heartbeat.interval.ms=10000  # 设置合理的心跳发送频率
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11.1.4 auto.offset.reset


调优发起：

示例：
  1. auto.offset.reset=earliest
  3.   # 从最早的消息开始消费
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11.2 消费模式和消息处理逻辑优化

11.2.1 批量处理

批量处理可以大大提高 Kafka 消费者的性能，特殊是在处理大量消息时。消费者可以将消息缓存到内存中，进行批量处理，从而减少处理次数和提升吞吐量。
调优发起：

示例：
  1. List<ConsumerRecord<String, String>> records = new ArrayList<>();
  2. while (true) {
  3.     ConsumerRecords<String, String> newRecords = consumer.poll(100);
  4.     for (ConsumerRecord<String, String> record : newRecords) {
  5.         records.add(record);
  6.     }
  7.     if (records.size() >= BATCH_SIZE) {
  8.         processBatch(records);  // 批量处理消息
  9.         consumer.commitSync();  // 提交偏移量
  10.         records.clear();  // 清空缓存
  11.     }
  12. }
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11.2.2 异步处理

为了提高消费性能，可以将消息处理和偏移量提交操作异步化，使消费者不需要等候每个消息的处理完成，从而提高整体吞吐量。
调优发起：

示例：
  1. ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);
  2. while (true) {
  3.     ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
  4.     for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
  5.         executor.submit(() -> processMessage(record));  // 异步处理消息
  6.     }
  7. }
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11.3 资源和硬件优化

11.3.1 内存和 CPU

对于高吞吐量的 Kafka 消费者，内存和 CPU 的性能非常关键。在大量消息的消费过程中，公道的内存和 CPU 配置可以显著提高消费者的性能。

调优发起：

示例：
  1. -Xms4g  # 设置 JVM 初始堆内存
  2. -Xmx8g  # 设置最大堆内存
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11.3.2 Kafka 集群优化

消费者的性能不光受客户端配置的影响，还与 Kafka 集群的配置有关。Kafka 集群的吞吐量、延迟和可用性直接影响消费者的性能。

调优发起：

11.4 监控和故障排查

11.4.1 消费者监控

通过监控 Kafka 消费者的性能，可以实时发现瓶颈，并进行调优。以下是一些关键的监控指标：

调优发起：

示例：
  1. # 启用 JMX 监控
  2. kafka.consumer.metrics.reporters=org.apache.kafka.common.metrics.JmxReporter
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