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[導(dǎo)讀]來(lái)自:z小趙 前言 經(jīng)過(guò)前幾篇文章的介紹,大致了解了生產(chǎn)者背后的運(yùn)行原理。消息有生產(chǎn)就得有人去消費(fèi),今天我們就來(lái)介紹下消費(fèi)端消費(fèi)消息背后發(fā)生的那點(diǎn)事兒。 文章概覽 消費(fèi)者與消費(fèi)組的“父子關(guān)系”。 Repartition 觸發(fā)時(shí)機(jī)。 消費(fèi)者與 ZK 的關(guān)系。 消費(fèi)端

kafka:一文讀懂消費(fèi)者背后的那點(diǎn)

來(lái)自:z小趙

前言

經(jīng)過(guò)前幾篇文章的介紹,大致了解了生產(chǎn)者背后的運(yùn)行原理。消息有生產(chǎn)就得有人去消費(fèi),今天我們就來(lái)介紹下消費(fèi)端消費(fèi)消息背后發(fā)生的那點(diǎn)事兒。

文章概覽

  1. 消費(fèi)者與消費(fèi)組的“父子關(guān)系”。
  2. Repartition 觸發(fā)時(shí)機(jī)。
  3. 消費(fèi)者與 ZK 的關(guān)系。
  4. 消費(fèi)端工作流程。
  5. 消費(fèi)者的三種消費(fèi)情況。

消費(fèi)者與消費(fèi)組的“父子關(guān)系”

kafka:一文讀懂消費(fèi)者背后的那點(diǎn)
消費(fèi)者消費(fèi)組關(guān)系圖

Kafka 消費(fèi)端確保一個(gè) Partition 在一個(gè)消費(fèi)者組內(nèi)只能被一個(gè)消費(fèi)者消費(fèi)。這句話改怎么理解呢?

  1. 在同一個(gè)消費(fèi)者組內(nèi),一個(gè) Partition 只能被一個(gè)消費(fèi)者消費(fèi)。
  2. 在同一個(gè)消費(fèi)者組內(nèi),所有消費(fèi)者組合起來(lái)必定可以消費(fèi)一個(gè) Topic 下的所有 Partition。
  3. 在同一個(gè)消費(fèi)組內(nèi),一個(gè)消費(fèi)者可以消費(fèi)多個(gè) Partition 的信息。
  4. 在不同消費(fèi)者組內(nèi),同一個(gè)分區(qū)可以被多個(gè)消費(fèi)者消費(fèi)。
  5. 每個(gè)消費(fèi)者組一定會(huì)完整消費(fèi)一個(gè) Topic 下的所有 Partition。

消費(fèi)組存在的意義

了解了消費(fèi)者與消費(fèi)組的關(guān)系后,有朋友會(huì)比較疑惑消費(fèi)者組有啥實(shí)際存在的意義呢?或者說(shuō)消費(fèi)組的作用是什么?

作者對(duì)消費(fèi)組的作用歸結(jié)了如下兩點(diǎn)。

  1. 在實(shí)際生產(chǎn)中,對(duì)于同一個(gè) Topic,可能有 A、B、C 等 N 個(gè)消費(fèi)方想要消費(fèi)。比如一份用戶點(diǎn)擊日志,A 消費(fèi)方想用來(lái)做一個(gè)用戶近 N 天點(diǎn)擊過(guò)哪些商品;B 消費(fèi)方想用來(lái)做一個(gè)用戶近 N 天點(diǎn)擊過(guò)前 TopN 個(gè)相似的商品;C 消費(fèi)方想用來(lái)做一個(gè)根據(jù)用戶點(diǎn)擊過(guò)的商品推薦相關(guān)周邊的商品需求。對(duì)于多應(yīng)用場(chǎng)景,就可以使用消費(fèi)組來(lái)隔離不同的業(yè)務(wù)使用場(chǎng)景,從而達(dá)到一個(gè) Topic 可以被多個(gè)消費(fèi)組重復(fù)消費(fèi)的目的。
  2. 消費(fèi)組與 Partition 的消費(fèi)進(jìn)度綁定。當(dāng)有新的消費(fèi)者加入或者有消費(fèi)者從消費(fèi)組退出時(shí),會(huì)觸發(fā)消費(fèi)組的 Repartition 操作(后面會(huì)詳細(xì)介紹 Repartition);在 Repartition 前,Partition1 被消費(fèi)組的消費(fèi)者 A 進(jìn)行消費(fèi),Repartition 后,Partition1 消費(fèi)組的消費(fèi)者 B 進(jìn)行消費(fèi),為了避免消息被重復(fù)消費(fèi),需要從消費(fèi)組記錄的 Partition 消費(fèi)進(jìn)度讀取當(dāng)前消費(fèi)到的位置(即 OffSet 位置),然后在繼續(xù)消費(fèi),從而達(dá)到消費(fèi)者的平滑遷移,同時(shí)也提高了系統(tǒng)的可用性。

Repartition 觸發(fā)時(shí)機(jī)

使用過(guò) Kafka 消費(fèi)者客戶端的同學(xué)肯定知道,消費(fèi)者組內(nèi)偶爾會(huì)觸發(fā) Repartition 操作,所謂 Repartition 即 Partition 在某些情況下重新被分配給參與消費(fèi)的消費(fèi)者?;究梢苑譃槿缦聨追N情況。

  1. 消費(fèi)組內(nèi)某消費(fèi)者宕機(jī),觸發(fā) Repartition 操作,如下圖所示。
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消費(fèi)者宕機(jī)情況
  1. 消費(fèi)組內(nèi)新增消費(fèi)者,觸發(fā) Repartition 操作,如下圖所示。一般這種情況是為了提高消費(fèi)端的消費(fèi)能力,從而加快消費(fèi)進(jìn)度。
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新增消費(fèi)者情況
  1. Topic 下的 Partition 增多,觸發(fā) Repartition 操作,如下圖所示。一般這種調(diào)整 Partition 個(gè)數(shù)的情況也是為了提高消費(fèi)端消費(fèi)速度的,因?yàn)楫?dāng)消費(fèi)者個(gè)數(shù)大于等于 Partition 個(gè)數(shù)時(shí),在增加消費(fèi)者個(gè)數(shù)是沒有用的(原因是:在一個(gè)消費(fèi)組內(nèi),消費(fèi)者:Partition = 1:N,當(dāng) N 小于 1 時(shí),相當(dāng)于消費(fèi)者過(guò)剩了),所以一方面增加 Partition 個(gè)數(shù)同時(shí)增加消費(fèi)者個(gè)數(shù)可以提高消費(fèi)端的消費(fèi)速度。
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新增Partition個(gè)數(shù)情況

消費(fèi)者與 ZK 的關(guān)系

眾所周知,ZK 不僅保存了消費(fèi)者消費(fèi) partition 的進(jìn)度,同時(shí)也保存了消費(fèi)組的成員列表、partition 的所有者。消費(fèi)者想要消費(fèi) Partition,需要從 ZK 中獲取該消費(fèi)者對(duì)應(yīng)的分區(qū)信息及當(dāng)前分區(qū)對(duì)應(yīng)的消費(fèi)進(jìn)度,即 OffSert 信息。那么 Partition 應(yīng)該由那個(gè)消費(fèi)者進(jìn)行消費(fèi),決定因素有哪些呢?從之前的圖中不難得出,兩個(gè)重要因素分別是:消費(fèi)組中存活的消費(fèi)者列表和 Topic 對(duì)應(yīng)的 Partition 列表。通過(guò)這兩個(gè)因素結(jié)合 Partition 分配算法,即可得出消費(fèi)者與 Partition 的對(duì)應(yīng)關(guān)系,然后將信息存儲(chǔ)到 ZK 中。Kafka 有高級(jí) API 和低級(jí) API,如果不需要操作 OffSet 偏移量的提交,可通過(guò)高級(jí) API 直接使用,從而降低使用者的難度。對(duì)于一些比較特殊的使用場(chǎng)景,比如想要消費(fèi)特定 Partition 的信息,Kafka 也提供了低級(jí) API 可進(jìn)行手動(dòng)操作。

消費(fèi)端工作流程

在介紹消費(fèi)端工作流程前,先來(lái)熟悉一下用到的一些組件。

  • KakfaConsumer:消費(fèi)端,用于啟動(dòng)消費(fèi)者進(jìn)程來(lái)消費(fèi)消息。
  • ConsumerConfig:消費(fèi)端配置管理,用于給消費(fèi)端配置相關(guān)參數(shù),比如指定 Kafka 集群,設(shè)置自動(dòng)提交和自動(dòng)提交時(shí)間間隔等等參數(shù),都由其來(lái)管理。
  • ConsumerConnector:消費(fèi)者連接器,通過(guò)消費(fèi)者連接器可以獲得 Kafka 消息流,然后通過(guò)消息流就能獲得消息從而使得客戶端開始消費(fèi)消息。

以上三者之間的關(guān)系可以概括為:消費(fèi)端使用消費(fèi)者配置管理創(chuàng)建出了消費(fèi)者連接器,通過(guò)消費(fèi)者連接器創(chuàng)建隊(duì)列(這個(gè)隊(duì)列的作用也是為了緩存數(shù)據(jù)),其中隊(duì)列中的消息由專門的拉取線程從服務(wù)端拉取然后寫入,最后由消費(fèi)者客戶端輪詢隊(duì)列中的消息進(jìn)行消費(fèi)。具體操作流程如下圖所示。

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消費(fèi)端工作流程

我們?cè)趶南M(fèi)者與 ZK 的角度來(lái)看看其工作流程是什么樣的?

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消費(fèi)端與ZK之間的工作流程

從上圖可以看出,首先拉取線程每拉取一次消息,同步更新一次拉取狀態(tài),其作用是為了下一次拉取消息時(shí)能夠拉取到最新產(chǎn)生的消息;拉取線程將拉取到的消息寫入到隊(duì)列中等待消費(fèi)消費(fèi)線程去真正讀取處理。消費(fèi)線程以輪詢的方式持續(xù)讀取隊(duì)列中的消息,只要發(fā)現(xiàn)隊(duì)列中有消息就開始消費(fèi),消費(fèi)完消息后更新消費(fèi)進(jìn)度,此處需要注意的是,消費(fèi)線程不是每次都和 ZK 同步消費(fèi)進(jìn)度,而是將消費(fèi)進(jìn)度暫時(shí)寫入本地。這樣做的目的是為了減少消費(fèi)者與 ZK 的頻繁同步消息,從而降低 ZK 的壓力。

消費(fèi)者的三種消費(fèi)情況

消費(fèi)者從服務(wù)端的 Partition 上拉取到消息,消費(fèi)消息有三種情況,分別如下:

  1. 至少一次。即一條消息至少被消費(fèi)一次,消息不可能丟失,但是可能會(huì)被重復(fù)消費(fèi)。
  2. 至多一次。即一條消息最多可以被消費(fèi)一次,消息不可能被重復(fù)消費(fèi),但是消息有可能丟失。
  3. 正好一次。即一條消息正好被消費(fèi)一次,消息不可能丟失也不可能被重復(fù)消費(fèi)。

1.至少一次

消費(fèi)者讀取消息,先處理消息,在保存消費(fèi)進(jìn)度。消費(fèi)者拉取到消息,先消費(fèi)消息,然后在保存偏移量,當(dāng)消費(fèi)者消費(fèi)消息后還沒來(lái)得及保存偏移量,則會(huì)造成消息被重復(fù)消費(fèi)。如下圖所示:

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先消費(fèi)后保存消費(fèi)進(jìn)度

2.至多一次

消費(fèi)者讀取消息,先保存消費(fèi)進(jìn)度,在處理消息。消費(fèi)者拉取到消息,先保存了偏移量,當(dāng)保存了偏移量后還沒消費(fèi)完消息,消費(fèi)者掛了,則會(huì)造成未消費(fèi)的消息丟失。如下圖所示:

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先保存消費(fèi)進(jìn)度后消費(fèi)消息

3.正好一次

正好消費(fèi)一次的辦法可以通過(guò)將消費(fèi)者的消費(fèi)進(jìn)度和消息處理結(jié)果保存在一起。只要能保證兩個(gè)操作是一個(gè)原子操作,就能達(dá)到正好消費(fèi)一次的目的。通??梢詫蓚€(gè)操作保存在一起,比如 HDFS 中。正好消費(fèi)一次流程如下圖所示。

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正好消費(fèi)一次

總結(jié)

本文講解了消費(fèi)組與消費(fèi)者之間的關(guān)系,及 Repartition 的觸發(fā)時(shí)機(jī),然后講述了消費(fèi)端的基本工作流程,最后提出了一條消息被重復(fù)消費(fèi)的幾種情況。下篇文章我們來(lái)講講消息在服務(wù)端是怎么存儲(chǔ)的,敬請(qǐng)期待。

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