Kafka之API操作（二）

Consumer 消费数据时的可靠性是很容易保证的，因为数据在 Kafka 中是持久化的，故不用担心数据丢失问题。

由于 consumer 在消费过程中可能会出现断电宕机等故障，consumer 恢复后，需要从故障前的位置的继续消费，所以 consumer 需要实时记录自己消费到了哪个offset，以便故障恢复后继续消费。

所以 offset 的维护是 Consumer 消费数据是必须考虑的问题。

    
        org.apache.kafka
        kafka-clients
        0.11.0.0
    

需要用到的类：

• KafkaConsumer：需要创建一个消费者对象，用来消费数据
• ConsumerConfig：获取所需的一系列配置参数
• ConsuemrRecord：每条数据都要封装成一个 ConsumerRecord 对象

自动提交 offset 的相关参数：

• enable.auto.commit：是否开启自动提交 offset 功能
• auto.commit.interval.ms：自动提交 offset 的时间间隔

package com.codecat.consumer;

import org.apache.kafka.clients.consumer.*;

import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;

public class MyConsumer {
    public static void main(String[] args) {
        // 1. 配置信息
        Properties props = new Properties();
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "codecat");
        props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "true");
        props.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "1000");
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

        // 2. 创建消费者对象
        Consumer consumer = new KafkaConsumer<>(props);

        // 3. 订阅主题
        consumer.subscribe(Arrays.asList("first"));

        // 4. 消费数据
        while (true) {
            ConsumerRecords records = consumer.poll(100);

            for (ConsumerRecord record : records) {
                System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %sn", record.offset(), record.key(), record.value());
            }
        }
    }
}

测试： 运行消费者程序然后运行生产者程序

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；而commitAsync 则没有失败重试机制，故有可能提交失败。

package com.codecat.consumer;

import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;

import java.util.Arrays;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;

public class SyncConsumer {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "codecat");
        props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "false");
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

        Consumer consumer = new KafkaConsumer<>(props);

        consumer.subscribe(Arrays.asList("first"));

        while (true) {
            ConsumerRecords consumerRecords = consumer.poll(100);
            for (ConsumerRecord consumerRecord : consumerRecords) {
                System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %sn", consumerRecord.offset(), consumerRecord.key(), consumerRecord.value());
            }
            // 同步提交，当前线程会阻塞直到 offset 提交成功
            consumer.commitSync();
        }
    }
}

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。

package com.codecat.consumer;

import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;

import java.util.Arrays;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;

public class AsyncConsumer {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "codecat");
        props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "false");
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

        Consumer consumer = new KafkaConsumer<>(props);

        consumer.subscribe(Arrays.asList("first"));

        while (true) {
            ConsumerRecords consumerRecords = consumer.poll(100);
            for (ConsumerRecord consumerRecord : consumerRecords) {
                System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %sn", consumerRecord.offset(), consumerRecord.key(), consumerRecord.value());
            }
            // 异步提交
            consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback() {
                @Override
                public void onComplete(Map map, Exception e) {
                    if (e != null) {
                        System.err.println("Commit failed for" + map);
                    }
                }
            });
        }
    }
}

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。