Kafka - 15 Kafka Offset | 自动和手动提交Offset | 指定Offset消费 | 漏消费和重复消费 | 消息积压

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1. Offset 的默认维护位置

Kafka0.9版本之前，consumer默认将offset保存在Zookeeper中。从0.9版本开始，consumer默认将offset保存在Kafka一个内置的topic中，该topic为__consumer_offsets

在这里插入图片描述

__consumer_offsets 主题里面采用 key 和 value 的方式存储数据。key 是 group.id+topic+分区号，value 就是当前 offset 的值。每隔一段时间，kafka 内部会对这个 topic 进行compact，也就是每个 group.id+topic+分区号就保留最新数据。

在这里插入图片描述

消费 offset 案例：

__consumer_offsets 为 Kafka 中的 topic，那就可以通过消费者进行消费。但是需要在配置文件 config/consumer.properties 中添加配置 exclude.internal.topics=false，默认是 true，表示不能消费系统主题。为了查看该系统主题数据，所以该参数修改为 false。

① 创建一个主题topic

[root@hadoop101 kafka_2.12-2.2.1]# bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop101:9092 --create --partitions 1 --replication-factor 3 --topic topic02
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② 启动消费者消费数据

# 指定消费者组
[root@hadoop101 kafka_2.12-2.2.1]# bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop101:9092 --topic topic02 --group test1 --from-beginning
hello,kafka
hello,zhangsan
hello,lisi
hello
hello,wangwu
hello,haha
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③ 启动生产者生产数据

[root@hadoop101 kafka_2.12-2.2.1]# bin/kafka-console-producer.sh --broker-list hadoop101:9092 --topic topic02
>hello,kafka
>hello,zhangsan
>hello,lisi
>hello
>hello,wangwu
>hello,haha
>
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④ 查看消费者消费主题__consumer_offsets

[root@hadoop101 kafka_2.12-2.2.1]# bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop101:9092 --topic __consumer_offsets --consumer.config config/consumer.properties --formatter "kafka.coordinator.group.GroupMetadataManager\$OffsetsMessageFormatter" --from-beginning

# key 是 group.id+topic+分区号，value 就是当前 offset 的值
[test1,topic02,0]::OffsetAndMetadata(offset=5, leaderEpoch=Optional.empty, metadata=, commitTimestamp=1670144851463, expireTimestamp=None)
[test1,topic02,0]::OffsetAndMetadata(offset=6, leaderEpoch=Optional.empty, metadata=, commitTimestamp=1670144891473, expireTimestamp=None)
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2. 自动提交 Offset

为了使我们能够专注于自己的业务逻辑，Kafka提供了自动提交offset的功能。

自动提交offset的相关参数：
enable.auto.commit：是否开启自动提交offset功能，默认是true
auto.commit.interval.ms：自动提交offset的时间间隔，默认是5s

在这里插入图片描述

消费者自动提交 offset ：

① 创建一个主题topic

[root@hadoop101 kafka_2.12-2.2.1]# bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop101:9092 --create --partitions 1 --replication-factor 3 --topic nini
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② 启动消费者消费数据

public class CustomConsumer {
    public static void main(String[] args) {
        Properties properties = new Properties();
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.38.23:9092");
        properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        // 配置分区分配策略
        properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG,"org.apache.kafka.clients.consumer.StickyAssignor");
        // 创建消费者组，组名任意起名都可以
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"group-1");
        // 自动提交
        properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,true);
        // 提交时间间隔,默认为5s,修改为1s
        properties.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG,1000);

        // 创建消费者
        KafkaConsumer<String,String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);

        // 订阅主题
        ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();
        topics.add("nini");
        consumer.subscribe(topics);

        // 消费数据
        while (true){
            ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
            for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
                System.out.println("分区："+consumerRecord.partition()+",消息："+consumerRecord.value());
            }
        }
    }
}
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③ 启动生产者生产数据

public class CustomProducerCallbackPartitions {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // kafka生产者属性配置
        Properties properties = new Properties();
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.38.23:9092");
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName());
        // 添加自定义分区器
        // properties.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG,"com.hh.producer.MyPartitioner");

        // kafka生产者
        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(properties);
        for(int i=0;i<5;i++){
            kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("nini" ,"hello,kafka"), new Callback() {
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception exception) {
                    if(exception==null){
                        // 消息发送成功
                        System.out.println("主题"+recordMetadata.topic()+",发往的分区："+recordMetadata.partition());
                    }else{
                        // 消息发送失败
                        exception.printStackTrace();
                    }
                }
            });
            Thread.sleep(2);
        }
        // 关闭资源
        kafkaProducer.close();
    }
}
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④ 查看自动提交的 Offset：

# 每隔1秒提交一次offet
[root@hadoop101 kafka_2.12-2.2.1]# bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop101:9092 --topic __consumer_offsets --consumer.config config/consumer.properties --formatter "kafka.coordinator.group.GroupMetadataManager\$OffsetsMessageFormatter" --from-beginning

[group-1,nini,0]::OffsetAndMetadata(offset=5, leaderEpoch=Optional[0], metadata=, commitTimestamp=1670146009308, expireTimestamp=None)
[group-1,nini,0]::OffsetAndMetadata(offset=5, leaderEpoch=Optional[0], metadata=, commitTimestamp=1670146010308, expireTimestamp=None)
[group-1,nini,0]::OffsetAndMetadata(offset=5, leaderEpoch=Optional[0], metadata=, commitTimestamp=1670146011309, expireTimestamp=None)
[group-1,nini,0]::OffsetAndMetadata(offset=5, leaderEpoch=Optional[0], metadata=, commitTimestamp=1670146012310, expireTimestamp=None)
[group-1,nini,0]::OffsetAndMetadata(offset=5, leaderEpoch=Optional[0], metadata=, commitTimestamp=1670146013311, expireTimestamp=None)
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3. 手动提交 Offset

虽然自动提交offset十分简单便利，但由于其是基于时间提交的，开发人员难以把握offset提交的时机。因此Kafka还提供了手动提交offset的API。

手动提交offset的方法有两种：分别是commitSync（同步提交）和commitAsync（异步提交）:

commitSync（同步提交）：必须等待offset提交完毕，再去消费下一批数据。
commitAsync（异步提交）：发送完提交offset请求后，就开始消费下一批数据了。

两者的相同点是，都会将本次提交的一批数据最

高的偏移量提交；不同点是，同步提交阻塞当前线程，一直到提交成功，并且会自动失败重试（由不可控因素导致，也会出现提交失败）；而异步提交则没有失败重试机制，故有可能提交失败。

在这里插入图片描述

1. 同步提交 offset

由于同步提交 offset 有失败重试机制，故更加可靠，但是由于一直等待提交结果，提交的效率比较低。

public class CustomConsumer {
    public static void main(String[] args) {
        Properties properties = new Properties();
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.38.23:9092");
        properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        // 配置分区分配策略
        properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG,"org.apache.kafka.clients.consumer.StickyAssignor");
        // 创建消费者组，组名任意起名都可以
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"group-1");
        // 自动提交关闭
        properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,false);

        // 创建消费者
        KafkaConsumer<String,String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);

        // 订阅主题
        ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();
        topics.add("nini");
        consumer.subscribe(topics);

        // 消费数据
        while (true){
            ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
            for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
                System.out.println("分区："+consumerRecord.partition()+",消息："+consumerRecord.value());
            }

            // 手动同步提交offset
            consumer.commitSync();
        }
    }
}
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2. 异步提交 offset

虽然同步提交 offset 更可靠一些，但是由于其会阻塞当前线程，直到提交成功。因此吞吐量会受到很大的影响。因此更多的情况下，会选用异步提交 offset 的方式。

public class CustomConsumer {
    public static void main(String[] args) {
        Properties properties = new Properties();
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.38.23:9092");
        properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        // 配置分区分配策略
        properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG,"org.apache.kafka.clients.consumer.StickyAssignor");
        // 创建消费者组，组名任意起名都可以
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"group-1");
        // 自动提交关闭
        properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,false);

        // 创建消费者
        KafkaConsumer<String,String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);

        // 订阅主题
        ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();
        topics.add("nini");
        consumer.subscribe(topics);

        // 消费数据
        while (true){
            ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
            for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
                System.out.println("分区："+consumerRecord.partition()+",消息："+consumerRecord.value());
            }

            // 手动同步提交offset
            consumer.commitAsync();
        }
    }
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4. 指定 Offset 消费

auto.offset.reset = earliest | latest | none 默认是 latest

当 Kafka 中没有初始偏移量（消费者组第一次消费）或服务器上不再存在当前偏移量时（例如该数据已被删除），该怎么办？

earliest：自动将偏移量重置为最早的偏移量，–from-beginning

latest（默认值）：自动将偏移量重置为最新偏移量。

none：如果未找到消费者组的先前偏移量，则向消费者抛出异常

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任意指定 offset 位移开始消费：

① 查看消费者消费主题__consumer_offsets

[root@hadoop101 kafka_2.12-2.2.1]# bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop101:9092 --topic __consumer_offsets --consumer.config config/consumer.properties --formatter "kafka.coordinator.group.GroupMetadataManager\$OffsetsMessageFormatter" --from-beginning

[group-3,nini,0]::OffsetAndMetadata(offset=60, leaderEpoch=Optional[0], metadata=, commitTimestamp=1670149746455, expireTimestamp=None)
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可以看到消费者组为group-3，主题为 nini 的消费Offset = 60，所以我们可以指定消费者从Offset=55开始消费：

public class CustomConsumer {
    public static void main(String[] args) {
        Properties properties = new Properties();
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.38.23:9092");
        properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        // 创建消费者组，组名任意起名都可以
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"group-3");

        // 创建消费者
        KafkaConsumer<String,String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);

        // 订阅主题
        ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();
        topics.add("nini");
        consumer.subscribe(topics);

        // 获取所有的分区信息
        Set<TopicPartition> assignment= new HashSet<>();
        while (assignment.size() == 0) {
            consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
            // 获取消费者分区分配信息（有了分区分配信息才能开始消费）
            assignment = consumer.assignment();
        }

        // 遍历所有分区，并指定 offset 从55的位置开始消费
        for (TopicPartition tp: assignment) {
            consumer.seek(tp, 55);
        }

        // 消费数据
        while (true){
            ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
            for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
                System.out.println("分区："+consumerRecord.partition()+",消息："+consumerRecord.value());
            }
        }
    }
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5. 指定时间消费

需求：在生产环境中，会遇到最近消费的几个小时数据异常，想重新按照时间消费。例如要求按照时间消费前一天的数据，怎么处理？

public class CustomConsumer {
    public static void main(String[] args) {
        Properties properties = new Properties();
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.38.23:9092");
        properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        // 创建消费者组，组名任意起名都可以
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"group-3");

        // 创建消费者
        KafkaConsumer<String,String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);

        // 订阅主题
        ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();
        topics.add("nini");
        kafkaConsumer.subscribe(topics);

        Set<TopicPartition> assignment = new HashSet<>();
        while (assignment.size() == 0) {
            kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
            // 获取消费者分区分配信息（有了分区分配信息才能开始消费）
            assignment = kafkaConsumer.assignment();
        }
        HashMap<TopicPartition, Long> timestampToSearch = new HashMap<>();
        // 封装集合存储，每个分区对应一天前的数据
        for (TopicPartition topicPartition : assignment) {
            timestampToSearch.put(topicPartition, System.currentTimeMillis() - 1 * 24 * 3600 * 1000);
        }
        // 获取从 1 天前开始消费的每个分区的 offset
        Map<TopicPartition, OffsetAndTimestamp> offsets = kafkaConsumer.offsetsForTimes(timestampToSearch);
        // 遍历每个分区，对每个分区设置消费时间。
        for (TopicPartition topicPartition : assignment) {
            OffsetAndTimestamp offsetAndTimestamp = offsets.get(topicPartition);
            // 根据时间指定开始消费的位置
            if (offsetAndTimestamp != null){
                kafkaConsumer.seek(topicPartition, offsetAndTimestamp.offset());
            }
        }
        
        // 消费数据
        while (true){
            ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
            for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
                System.out.println("分区："+consumerRecord.partition()+",消息："+consumerRecord.value());
            }
        }
    }
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6. 漏消费和重复消费

重复消费：已经消费了数据，但是 offset 没提交。

漏消费：先提交 offset 后消费，有可能会造成数据的漏消费。

① 场景1：重复消费，自动提交Offset引起的

在这里插入图片描述

② 场景1：漏消费。设置offset为手动提交，当offset被提交时，数据还在内存中未落盘，此时刚好消费者线程被kill掉，那么offset已经提交，但是数据未处理，导致这部分内存中的数据丢失。

在这里插入图片描述

思考：怎么能做到既不漏消费也不重复消费呢？需要使用消费者事务。

7. 消费者事务

如果想完成Consumer端的精准一次性消费，那么需要Kafka消费端将消费过程和提交offset过程做原子绑定。此时我们需要将 Kafka 的 offset 保存到支持事务的自定义介质（比如MySQL）。

在这里插入图片描述

8. 数据积压（消费者如何提高吞吐量）

如果是Kafka消费能力不足，则可以考虑增加Topic的分区数，并且同时提升消费组的消费者数量，消费者数 = 分区数。（两者缺一不可）

在这里插入图片描述

如果是下游的数据处理不及时：提高每批次拉取的数量。批次拉取数据过少（拉取数据/处理时间 < 生产速度），使处理的数据小于生产的数据，也会造成数据积压。从一次最多拉取500条，调整为一次最多拉取1000条。

在这里插入图片描述

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原文地址：https://blog.csdn.net/qq_42764468/article/details/128175679