kafka mq怎么判断消息是否被消费 kafka消息被消费后存活多久?

Kafka的生产者和消费者实例

Producer Demo演示

导入Maven依赖

org.apache.kafka

kafka_2.11

0.10.0.0

ProducerTest.java
public class ProducerTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建生产者
Properties props = new Properties();
// 这里可以配置一个或多个broker地址，会自动从broker去拉取元数据进行缓存
props.put("bootstrap.servers", "bigdata02:9092,bigdata03:9092,bigdata04:9092,bigdata05:9092");
// 这里是把发送的key从字符串序列化为字节数组
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
// 这里是把发送的message从字符串序列化为字节数组
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
// 创建一个Producer实例：线程资源，跟各个broker建立socket连接资源
KafkaProducer producer = new KafkaProducer(props);
//ProducerRecord record = new ProducerRecord<>(
// "test", "message1");
ProducerRecord record = new ProducerRecord<>(
"test","key1", "message2");
/**
*
* 如果发送消息，消息不指定key，那么我们发送的这些消息，会被轮训的发送到不同的分区。
* 如果指定了key。发送消息的时候，客户端会根据这个key计算出来一个hash值，
* 根据这个hash值会把消息发送到对应的分区里面。
*/
//kafka发送数据有两种方式：
//1:异步的方式。
// 这是异步发送的模式
producer.send(record, new Callback() {
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
if (exception == null) {
// 消息发送成功
System.out.println("消息发送成功");
} else {
// 消息发送失败，需要重新发送
}
}
});
Thread.sleep(10 * 1000);
//第二种方式：这是同步发送的模式
// producer.send(record).get();
// 你要一直等待人家后续一系列的步骤都做完，发送消息之后
// 有了消息的回应返回给你，你这个方法才会退出来
producer.close();
}
}

Consumer Demo演示

public class ConsumerTest {
public static void main(String[] args) {
// 第一步：创建消费者
Properties props = new Properties();
// 这里可以配置一个或多个broker地址，会自动从broker去拉取元数据进行缓存
props.put("bootstrap.servers", "bigdata02:9092,bigdata03:9092,bigdata04:9092,bigdata05:9092");
// 指定消费组的id
String groupId = "testtest";
props.put("group.id", groupId);
// 这里是把发送的key从字节数组反序列化为字符串
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
// 这里是把发送的message从字节数组反序列化为字符串
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
String topicName = "test";
KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer(props);
// 第二步：指定消费者主题
// 一个消费者可以同时消费多个主题
consumer.subscribe(Arrays.asList(topicName));
try {
while (true) {
// 第三步：去服务器消费数据
ConsumerRecords records = consumer.poll(1000);// 超时时间
// 第四步：对数据进行处理
// 业务逻辑操作
for (ConsumerRecord record : records) {
System.out.println(record.offset() + ", " + record.key() + ", " + record.value());
}
}
} catch (Exception e) {
}
}
}

Producer消息发送原理

Producer发送一条消息，首先需要选择一个topic的分区，默认是轮询来负载均衡，但是如果指定了一 个分区key，那么根据这个key的hash值来分发到指定的分区，这样可以让相同的key分发到同一个分区 里去，还可以自定义partitioner来实现分区策略。

producer.send(msg); // 用类似这样的方式去发送消息，就会把消息给你均匀的分布到各个分区上去

producer.send(key, msg); // 订单id，或者是用户id，他会根据这个key的hash值去分发到某个分 区上去，他可以保证相同的key会路由分发到同一个分区上去

每次发送消息都必须先把数据封装成一个ProducerRecord对象，里面包含了要发送的topic，具体在哪 个分区，分区key，消息内容，timestamp时间戳，然后这个对象交给序列化器，变成自定义协议格式 的数据，接着把数据交给partitioner分区器，对这个数据选择合适的分区，默认就轮询所有分区，或者 根据key来hash路由到某个分区，这个topic的分区信息，都是在客户端会有缓存的，当然会提前跟 broker去获取。接着这个数据会被发送到producer内部的一块缓冲区里，然后producer内部有一个 Sender线程，会从缓冲区里提取消息封装成一个一个的batch，然后每个batch发送给分区的leader副 本所在的broker。

kafka生产者发送消息原理图

Producer核心参

如何提升吞吐量：

buffer.memory：设置发送消息的缓冲区，默认值是33554432，就是32MB

如果发送消息出去的速度小于写入消息进去的速度，就会导致缓冲区写满，此时生产消息就会阻塞住，所以说 这里就应该多做一些压测，尽可能保证说这块缓冲区不会被写满导致生产行为被阻塞住

props.put("buffer.memory",33554432)

compression.type：默认是none，不压缩，但是也可以使用lz4压缩，效率还是不错的，压缩之后可以减小数据量，提升吞吐量，但是会加大producer端的cpu开销

props.put("compression.type","lz4")

batch.size：设置batch的大小，如果batch太小，会导致频繁网络请求，吞吐量下降；如果batch太大，会导致一条消息需要等待很久才能被发送出去，而且会让内存缓冲区有很大压力，过多数据缓冲在内存里

默认值是：16384，就是16kb，也就是一个batch满了16kb就发送出去，一般在实际生产环境，这个batch的值可以增大一些来提升吞吐量.

配合参数linger.ms使用。

linger.ms这个值默认是0，意思就是消息必须立即被发送，但是这是不对的，一般设置一个100毫秒之 类的，这样的话就是说，这个消息被发送出去后进入一个batch，如果100毫秒内，这个batch满了16kb，自 然就会发送出去。但是如果100毫秒内，batch没满，那么也必须把消息发送出去了，不能让消息的发送延迟 时间太长，也避免给内存造成过大的一个压力。

props.put("batch.size",32768)

props.put("linger.ms",100)

自定义分区

1，没有设置key

我们的消息就会被轮训的发送到不同的分区。

2，设置了key

kafka自带的分区器，会根据key计算出来一个hash值，这个hash值会对应某一个分区。

如果key相同的，那么hash值必然相同，key相同的值，必然是会被发送到同一个分区。

3，有些比较特殊的时候，我们就需要自定义分区

自定义方法示例

public class HotDataPartitioner implements Partitioner {
private Random random;
@Override
public int partition(String topic, Object keyObj, byte[] bytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
String key = (String) keyObj;
List partitionInfoList = cluster.availablePartitionsForTopic(topic);
// 获取到分区的个数 假设3个 0,1,2
int partitionCount = partitionInfoList.size();
// 最后一个分区
int hotDataPartition = partitionCount - 1;
// 将key包含"hot_data"的放到最后一个分区
return !key.contains("hot_data") ? random.nextInt(hotDataPartition) : hotDataPartition;
}
}

//"**.**.HotDataPartitioner"为上述示例的路径

props.put("partitioner.class", "**.**.HotDataPartitioner");

常见的异常处理

生产者在数据发送过程3种常见的异常:

1)LeaderNotAvailableException：

这个就是如果某台机器挂了，此时leader副本不可用，会导致你写入失败.

要等待其他follower副本切换为leader副本之后，才能继续写入，此时可以重试发送即可

如果说你平时重启kafka的broker进程，肯定会导致leader切换，一定会导致你写入报错，是LeaderNotAvailableException。

2)NotControllerException：

这个也是同理，如果说Controller所在Broker挂了，

那么此时会有问题，需要等待Controller重新选举，此时也是一样就是重试即可

3)NetworkException：网络异常 timeout

重试机制参数:

**retries:重试次数，默认值是3 **

retry.backoff.ms:两次重试之间的时间间隔

props.put("retries", 10);

props.put("retry.backoff.ms", 300);

生产者重试机制带来的问题:

1. 消息会重复

有的时候一些leader切换之类的问题，需要进行重试，设置retries即可，

消息重试会导致,重复发送的问题，比如说网络抖动一下导致他以为没成功，就重试了，

其实人家都成功了.

2. 消息乱序

消息重试是可能导致消息的乱序的，因为可能排在你后面的消息都发送出去了。

max.in.flight.requests.per.connection参数设置为1，这 样可以保证producer同一时间只能发送一条消息

props.put("max.in.flight.requests.per.connection", 1);

ack参数详解:

1.request.required.acks=0：

只要请求已发送出去，就算是发送完了，不关心有没有写成功。

性能很好，如果是对一些日志进行分析，可以承受丢数据的情况，用这个参数，性能会很好。

2.request.required.acks=1:

发送一条消息，当leader partition写入成功以后，才算写入成功。

不过这种方式以后丢数据的可能，如果刚写入leader，leader就挂了，此时数据必然丢了，其他的follower没收到数据副本，变成leader。

3.request.required.acks=-1:

需要ISR列表里面，所有副本都写完以后，这条消息才算写入成功。

ISR：3个副本。1 leader partition 2 follower partition

request.required.acks是控制发送出去的消息的持久化机制的

props.put("request.required.acks", -1);

如果要想保证数据不丢失，得如下设置：

a)min.insync.replicas = 2，

ISR里必须有2个副本，一个leader和一个follower，

最最起码的一 个，不能只有一个leader存活，连一个follower都没有了

b)acks = -1，

每次写成功一定是leader和follower都成功才可以算做成功，

leader挂了，follower 上是一定有这条数据，不会丢失

c) retries = Integer.MAX_VALUE，无限重试，

如果上述两个条件不满足，写入一直失败，就会无限次 重试，保证说数据必须成功的发送给两个副本，

如果做不到，就不停的重试，

除非是面向金融级的场景，面向 企业大客户，或者是广告计费，跟钱的计算相关的场景下，才会通过严格配置保证数据绝对不丢失

kafka服务端相关参数：

min.insync.replicas：2， 如果我们不设置的话，默认这个值是1

一个leader partition会维护一个ISR列表，这个值就是限制ISR列表里面

至少得有几个副本，比如这个值是2，那么当ISR列表里面只有一个副本的时候。

往这个分区插入数据的时候会报错。

如果面试官问让你设计一个不丢数据的方案,怎么设计?

1)首先创建主题时候 分区副本>=2 2,3

2)ack = -1 让ISR所有副本都写入成功

3)min.insync.replicas >=2

消费者重要概念原理:

消费者核心参数：

异常感知

heartbeat.interval.ms consumer心跳时间，必须得保持心跳才能知道consumer是否故障了，然后如果故障之后，就会通过心跳下 发rebalance的指令给其他的consumer通知他们进行rebalance的操作

props.put("heartbeat.interval.ms",3000);

session.timeout.ms kafka多长时间感知不到一个consumer就认为他故障了，默认是10秒

props.put("session.timeout.ms", 10*1000);

max.poll.interval.ms 如果在两次poll操作之间，超过了这个时间，那么就会认为这个consume处理能力太弱了，会被踢出消费 组，分区分配给别人去消费，一遍来说结合你自己的业务处理的性能来设置就可以了

props.put("max.poll.interval.ms", 5*1000);

fetch.max.bytes 获取一条消息最大的字节数，一般建议设置大一些, 默认是1M

props.put("fetch.max.bytes", 10*1024*1024);

max.poll.records 一次poll返回消息的最大条数，默认是500条

props.put("max.poll.records", 1000);

connection.max.idle.ms consumer跟broker的socket连接如果空闲超过了一定的时间，此时就会自动回收连接，但是下次消费就要 重新建立socket连接，这个建议设置为-1，不要去回收

props.put("connection.max.idle.ms", -1);

根据偏移量消费的策略:

auto.offset.reset

1.earliest

当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消 费

2.latest

当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从当前位置 开始消费

3.none

topic各分区都存在已提交的offset时，从offset后开始消费；只要有一个分区不存在已提交的 offset，则抛出异常

注：我们生产里面一般设置的是latest

props.put("auto.offset.reset",latest);

enable.auto.commit 开启自动提交偏移量offset

props.put("enable.auto.commit", true);

auto.commit.ineterval.ms 每隔多久提交一次偏移量，默认值5000毫秒

props.put("auto.commit.interval.ms", 5*1000);

消费者组概念

总结:

1)每个consumer都要属于一个consumer.group，就是一个消费组.

topic的一个分区只会分配给一个消费者组下的一个consumer来处理.

每个consumer可能会分配多个分区.

也有可能某个consumer没有分配到任何分区.

2)如果想要实现一个广播的效果，那只需要使用不同的group id去消费就可以。

3)如果consumer.group中某个消费者挂了，此时会自动把分配给他的分区交给其他的消费者，如果他又重启了，那么又会把一些分区重新交还给他.也就是说,一个消费者组内部会自己实现一个重平衡,或者负载均衡的这样一个效果.