Kafka 消耗者启动后与服务器的交互流程涉及多个关键步骤，主要包罗初始化、查找组和谐器、加入消耗者组、分区分配、心跳维持、拉取数据和提交偏移量等。以下是详细的流程阐明：
1. 初始化消耗者
- 创建消耗者实例：应用步调通过调用KafkaConsumer的构造函数，传入配置参数创建消耗者实例。
- 配置参数：包罗bootstrap.servers（Kafka集群地址）、group.id（消耗者组ID）、key.deserializer、value.deserializer等。
2. 订阅主题
- 调用subscribe方法：消耗者通过调用subscribe方法订阅一个或多个主题，也可以使用正则表达式来匹配多个主题。
3. 查找组和谐器
- 消耗者发送FindCoordinator请求：消耗者向Kafka集群中的任意Broker发送FindCoordinator请求，请求中包含消耗者组ID。
- Broker服务器接收请求：Broker根据消耗者组ID盘算出组和谐器所在的Broker节点，并返回该节点的地址信息。
- 盘算组和谐器算法：
- /**
- * 表示 内部主题 __consumer_offsets 的分区数量，默认初始化值是50（顺带一提__consumer_offsets 副本因子默认值是3）
- * 初始值为 -1，表示尚未设置。
- * 使用 volatile 关键字确保在多线程环境中对该变量的修改是可见的。
- */
- private volatile int numPartitions = -1;
- /**
- * 内部主题 __consumer_offsets 的各个分区分布在各个Broker服务器上，算出当前消费者组的协调器在哪个服务器
- * 消费者组协调器所在brokerId = 消费者组id的哈希值 % 50
- */
- coordinator_broker_id = Utils.abs(groupId.hashCode()) % numPartitions
-
- public static int abs(int n) {
- return (n == Integer.MIN_VALUE) ? 0 : Math.abs(n);
- }
- 消耗者毗连组和谐器：
- 消耗者根据FindCoordinator响应中的地址信息，毗连到组和谐器。
4. 加入消耗者组
- Kafka消耗者加入消耗者组的过程主要涉及JoinGroup和SyncGroup两个关键步骤。这个过程确保消耗者可以或许以和谐的方式加入消耗者组，并且分区可以或许被公道地分配给消耗者组内的消耗者。以下是JoinGroup和SyncGroup的详细流程：
- 阶段一：JoinGroup阶段
- （1）发送JoinGroup请求：当消耗者启动并调用poll方法时，如果它尚未加入消耗者组，或者必要重新加入（比方，因为再平衡），它会向组和谐器发送JoinGroup请求。这个请求包含消耗者的group.id、订阅的主题列表以及消耗者使用的分区分配策略。
- （2）等待响应：组和谐器收到JoinGroup请求后，会等待一段时间，以允许其他消耗者也发送他们的JoinGroup请求。这个等待时间是为了收集同一消耗者组内所有消耗者的信息。
- （3）选择Leader：对于同一个消耗者组的第一次JoinGroup请求，和谐器会选择第一个消耗者作为Leader。Leader负责为组内的所有消耗者分配分区。Leader的选择基于消耗者的JoinGroup请求次序。
- （4）分区分配策略：Leader消耗者收到和谐器的响应后，会根据提供的分区分配策略（如Range、RoundRobin等）和所有消耗者的订阅信息来决定分区的分配方案。
- 阶段二：SyncGroup阶段
- （1）发送SyncGroup请求：Leader消耗者将分区分配方案通过SyncGroup请求发送给组和谐器。随后，组内的其他消耗者也发送SyncGroup请求，但不包含分区分配方案。
- （2）和谐器广播分区分配方案：组和谐器接收到SyncGroup请求后，将leader消耗者的分区分配方案广播给消耗者组内的所有消耗者。
5. 开始消耗
- 消耗者接收分区分配：每个消耗者接收到SyncGroup响应后，会知道自己被分配到了哪些分区。
- 初始化分区消耗：消耗者根据分配到的分区，初始化分区消耗的相关资源，如设置分区的偏移量。
- 拉取数据并消耗：消耗者开始从分配给它的分区拉取数据并进行消耗。
6. 心跳维持和再平衡
- 发送心跳：消耗者会定期向组和谐器发送心跳，以表明它仍然活泼。
- 处置惩罚再平衡：如果有新的消耗者加入或现有消耗者离开消耗者组，和谐器会触发再平衡过程，重新分配分区。
7. 拉取数据
- 发送Fetch请求：消耗者向分配给它的分区的Leader Broker发送Fetch请求，请求包含拉取数据的偏移量。
- 接收数据：Broker返回包含消息的响应，消耗者处置惩罚这些消息。
8. 提交偏移量
- 主动提交：如果启用了主动提交（enable.auto.commit=true），消耗者会定期主动提交消耗的偏移量。
- 手动提交：如果使用手动提交，消耗者必要调用commitSync或commitAsync方法提交偏移量。
9. 处置惩罚再平衡：
- 再平衡触发：当消耗者组成员发生变化，和谐器会触发再平衡。
- 消耗者加入消耗者组
当新的消耗者加入现有的消耗者组时，会触发再平衡。新消耗者大概是新启动的实例，或者是之前失败后重新加入的实例。
-
- 主动离开：消耗者调用close方法或者主动离开消耗者组时，会触发再平衡。
- 被动离开：如果消耗者因为网络问题、瓦解或者长时间未发送心跳而被组和谐器以为已经离开，也会触发再平衡。
- 订阅主题的分区数变化
如果消耗者组订阅的主题新增了分区，那么为了将新增的分区分配给消耗者，也会触发再平衡。
- 消耗者订阅模式变化
如果消耗者组内的任何消耗者更改了其订阅模式（比方，通过subscribe方法订阅了新的主题或者取消订阅了某些主题），这也会触发再平衡。
- 组和谐器变更
如果负责管理消耗者组的组和谐器（Group Coordinator）发生变化（比方，因为原和谐器所在的Broker宕机），新的和谐器在接管消耗者组管理职责时，会触发再平衡。
- 主题元数据变化
消耗者定期从Broker获取订阅主题的元数据（如分区信息）。如果检测到元数据变化，大概会触发再平衡，只管这种情况较少见。
- 停息拉取：在再平衡期间，消耗者会停息拉取数据。
- 重新分配分区：和谐器重新分配分区，并关照消耗者新的分区分配情况。
- 规复拉取：再平衡完成后，消耗者规复拉取数据。
示例代码
- Properties props = new Properties();
- props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
- props.put("group.id", "test-group");
- 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-topic")); // 订阅主题
- // 消费者加入消费者组并开始消费的过程是在第一次调用poll方法时触发的
- ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
- for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
- System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
- }
- // 提交偏移量
- consumer.commitSync();
总结
Kafka消耗者启动后与服务器的交互流程是一个复杂的过程，涉及与组和谐器的多次交互。这个流程确保了消耗者可以或许正确地加入消耗者组，分区可以或许被公道地分配给消耗者组内的消耗者，并且在消耗者组成员变化时可以或许进行适当的再平衡，同时保证了消耗者可以或许从正确的位置继续消耗数据。
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。 |
