【kafka原理】消费者提交已消费的偏移量

待我称王封你为后i 2022-11-20 08:07 207阅读 0赞

那在上一篇文章中我们了解了 [消费者偏移量\_\_consumer\_offsets\_][consumer_offsets],知道了 消费者在消费了消息之后会把消费的offset 更新到以 名称为`__consumer_offsets_`的内置Topic中; 每个消费组都有维护一个当前消费组的offset; 那么就会有以下疑问

**到底消费组什么时候把offset更新到broker中的分区中呢？ 每次消费一条消息就提交到 broker中去更新？那这样是不是会有一些效率的一些问题？**

既然有了疑问 ,那么我们本篇文章就来好好分析一下这个问题!

通过查询 [kafka消费者配置][kafka]中找到有以下几个配置

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>Name</th> 
   <th>描述</th> 
   <th>default</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>enable.auto.commit</td> 
   <td>如果为true，消费者的offset将在后台周期性的提交</td> 
   <td>true</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>auto.commit.interval.ms</td> 
   <td>如果enable.auto.commit设置为true，则消费者偏移量自动提交给Kafka的频率（以毫秒为单位）</td> 
   <td>5000</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

## 自动提交 ##

消费者端开启了自动提交之后,每隔`auto.commit.interval.ms`自动提交一次;

public static void consumer(){ 
            Properties props = new Properties();
            props.put("bootstrap.servers", "xxx1:9092,xxx2:9092,xxx3:9092");
            props.put("group.id", "szz-local-consumer");
            props.put("enable.auto.commit", "true");
            props.put("auto.commit.interval.ms", "5000");
            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("szz1-test-topic"));
            while (true) { 
                Duration duration = Duration.ofSeconds(5);
                ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(duration);
                for (ConsumerRecord<String, String> record : records){ 
                    System.out.printf("------offset-- = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
                }
            }
        }

### 假如Consumer在获取了消息消费成功但是在提交之前服务挂掉了 ###

如果发生这种情况会有什么影响？ **答: 重复消费**  
消费者消费之后 offset并没有及时更新过去,那么在下次启动或者同组内其他消费者去消费的时候 取到的数据就是之前的数据;  
那么就会出现 **重复消费**的情况;  
所以`auto.commit.interval.ms`到底设置成多少就很有考究了

## 手动提交 ##

虽然自动提交 offset 十分简介便利，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)`。两者的相同点是，都会将本次`poll 的一批数据最高的偏移量提交`;不同点是， `commitSync` 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`commitAsync`则没有失败重试机制，故有可能提交失败。

### 同步提交 offset ###

public static void consumerCommitSync(){ 
            Properties props = new Properties();
            props.put("bootstrap.servers", "xxx:9092,xxx:9092,xxx:9092");
            props.put("group.id", "szz-local-consumer");
            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("szz1-test-topic"));
            while (true) { 
                Duration duration = Duration.ofSeconds(2);
                ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(duration);
                for (ConsumerRecord<String, String> record : records){ 
                    System.out.printf("------offset-- = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
                }
                //同步提交，当前线程会阻塞直到 offset 提交成功
                consumer.commitSync();
            }
        }

### 异步提交 ###

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  
吐量会收到很大的影响。因此更多的情况下，会选用异步提交 offset 的方式。

public static void consumerCommitAsync(){ 
            Properties props = new Properties();
            props.put("bootstrap.servers", "xxx:9092,xxx:9092,xxx:9092");
            props.put("group.id", "szz-local-consumer");
            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("szz1-test-topic"));
            while (true) { 
                Duration duration = Duration.ofSeconds(2);
                ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(duration);
                for (ConsumerRecord<String, String> record : records){ 
                    System.out.printf("------offset-- = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
                }
    
                //异步提交
                consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback() { 
                    @Override
                    public void onComplete(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets, Exception exception) { 
    
                        if (exception != null) { 
                            System.err.println("异常.....");
                        } }
                });
    
    
            }
        }

### 数据漏消费和重复消费分析 ###

无论是同步提交还是异步提交 offset，都有可能会造成数据的漏消费或者重复消费。先  
提交 offset 后消费，有可能造成数据的漏消费;而先消费后提交 offset，有可能会造成数据 的重复消费

## 参考资料 ##

[kafka文档: 密码:hiry][kafka_ _hiry]  
[kafka消费者配置][kafka]

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> **日常运维**、**问题排查**=> [滴滴开源LogiKM一站式Kafka监控与管控平台][LogiKM_Kafka]

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![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA2MzQwNjY_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

[consumer_offsets]: https://blog.csdn.net/u010634066/article/details/109306637
[kafka]: https://www.orchome.com/535
[kafka_ _hiry]: https://pan.baidu.com/s/1QF_NrjU3ehFjg-bUlkxmBQ
[LogiKM_Kafka]: https://github.com/didi/LogiKM
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA2MzQwNjY_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20221120/371ae499f2554db9bab65f72d9947ae2.png