1. kafka消费者原理

1.1 Offset的维护

1.1.1 Offset存储

partition中，消息是不会删除的，只是会追加写入，所以写入的消息就是顺序的。
这种特性决定定了kafka可以消费历史消息，而且是按照消息的顺序消费指定的消息，不是只能从队头消费信息。
如：消费组assign-group-1和ass5part（5个分区）的Partition的偏移量关系，可以使用命令查看：

./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 192.168.8.144:9092,192.168.8.145:9092,192.168.8.146:9092
–describe --group assign-group-1

• CURRENT-OFFSET指的是下一个未使用的Offset
• LOG-END-OFFSET：下一条等待写入消息的Offset
• LAG是延迟量

消费者和tipic不是一一对应的，而是一个consumer group和Topic中的一个partition的关系（Offset再Partition中连续编号而不是全局连续编号）。

这个对应关系统一放在服务端维护，早期消费者组和partition的offset直接维护再zk中，但是读写性能消耗太大。
现在就放在一个特殊的topic中，铭记叫做 _consumer_offsets，默认又50个分区：offsets.topic.num.partitions = 50，每个分区默认是一个replication。

./kafka-topics.sh --topic __consumer_offsets --describe --bootstrap-server 192.168.8.146:9092

• 这些分区副本均匀分布在所有的Broker上
  topic里面是可以存放对象类型的value，主要存储两种对象：

GroupMetadata：保存了消费者组中各个消费者的信息（每个消费者有编号）
OffsetAndMetadata：保存了消费者组和各个partition的offset位移信息元数据。

如何知道一个consumer group的Offset会存放在哪个分区：

Math.abs(“gp-assign-group-1”.hashCode()) % 50

1.1.2 Group Offset无记录

当Broker有记录Offset的情况下，如果说新增一个新的消费者组去消费一个Topic的某个Partition，没有Offset的记录，这个时候应该从哪里开始消费？
什么情况下找不到offset，就是新增加的GroupId，还没有开始消费。当新添加的消费组应该从哪里开始消费，有配置参数可以设置：

auto.offset.reset

• latest，默认参数，也就是从最新的消息开始消费，历史消息是不能消费的
• earliest，从最早发送的消息开始消费，可以消费到历史消息
• none，如果Consumer Group在服务端找不到offset会报错

1.1.3 Offset的更新

消费组的Offset是保存在Broker的，但是由消费者上报给Broker的。并不是消费者消费了消息，Offset就会更新，消费者必须有一个Commit动作。
消费者可以自动提交或者手动提交，由消费端的这个参数控制：

enable.auto.commit

• 默认是true，代表着消费以后自动提交

auto.commit.interval.ms

• 默认是5000，即5s

提交分两种，一种是手动同步提交，一种是手动异步提交。如果提交失败，Broker的Offset不会更新，也就是下次会出现重复消费的情况。

1.2 消费者消费策略（消费者与分区关系）

1.2.1 消费策略

如果分区数量跟消费者的数量一样，那就一人消费一个。如果是消费者比分区多，或者消费者比分区少，这个时候消费者跟分区的关系？

默认策略：RangeAssignor
案例：

• 创建一个5个分区的Topic：
  ./kafka-topics.sh --create --bootstrap-server 172.0.0.1:9092 --partitions 5 --replication-factor 1 --topic ass5part
• 启动两个消费者消费（同一个消费者组，目标是消费同一个Partition，不同的client id）：

// 两个消费者消费5 个分区（同一个消费者组）
KafkaConsumer<String,String> consumer1=new KafkaConsumer<String, String>(props);
KafkaConsumer<String,String> consumer2=new KafkaConsumer<String, String>(props);
// 订阅队列
consumer1.subscribe(Arrays.asList("ass5part"));
consumer2.subscribe(Arrays.asList("ass5part"));
1
2
3
4
5
6

• 生产者

producer.send(new ProducerRecord<String,String>("ass5part",0,"0","0"));
producer.send(new ProducerRecord<String,String>("ass5part",1,"1","1"));
producer.send(new ProducerRecord<String,String>("ass5part",2,"2","2"));
producer.send(new ProducerRecord<String,String>("ass5part",3,"3","3"));
producer.send(new ProducerRecord<String,String>("ass5part",4,"4","4"));
1
2
3
4
5

• 打印结果

----consume1----offset = 4 ,key =0, value= 0, partition= 0
----consume1----offset = 4 ,key =1, value= 1, partition= 1
----consume1----offset = 4 ,key =2, value= 2, partition= 2
----consume2----offset = 4 ,key =3, value= 3, partition= 3
----consume2----offset = 4 ,key =4, value= 4, partition= 4

也可以修改策略

props.put(“partition.assignment.strategy”,“org.apache.kafka.clients.consumer.Ro
undRobinAssignor”);

2 kafka为什么快

2.1 顺序写

随机IO和顺序IO的读写速度差距巨大，kafka使用的顺序写

2.2 索引

kafka提供了两个索引：offsetindex timestampindex

2.3 批量读写和文件压缩

将消息变成一个批量文件，可以进行合理压缩减少IO

2.4 零拷贝

操作系统有两个内存空间：用户空间、内核空间

• 用户空间：提供用户调用的接口，但是很多涉及到内核的命令是不能直接发出指令
• 内核空间：可以执行任意命令，调用系统的一切资源，用户空间必须要通过一些系统接口才能向内核发出指令。

1. read模型
   如果用户从磁盘读取数据，必须要想把数据拷贝到内核缓冲区，然后从内核缓存区到用户缓存区到用户缓冲区，最后才能返回给用户。
   
2. DMA拷贝
   DMA(Direct Memory Access)，可以理解为cpu找到一个代理人，将数据传输任务代理给DMA控制器，解放cpu。
   
   需要做4次用户态和内核太的切换，4次数据拷贝
   1. 把数据从磁盘拷贝到内存缓冲区
   2. 将数据拷贝到用户缓冲区
   3. 把数据拷贝到socket缓冲区
   4. 把数据拷贝到网卡设备
3. 零拷贝
   linux提供了一个sendfile函数，可实现 ”零拷贝“。之歌时候就不需要经过用户态，直接把数据拷贝到网卡设备，
   因为这个只有DMA拷贝，没有CPU拷贝，所以叫做”零拷贝“。至少可以提高一倍的性能。
   

3 kafka消息不丢失配置

3.1 Producer端配置

1. Producer端使用producer.send(msg, callback)带有回调的send 方法，而不是producer.send(msg)方法。根据回调，一旦出现消息提交失败的情况，就可以有针对性地进行处理。
2. 设置acks=all，acks是Producer的一个参数，代表”已提交“消息的定义，如果设置成all，表示所有Broker都收到消息，改消息才算是”已提交“。
3. 设置retries为一个较大值。当网络抖动是可能出现发送失败，自动重试发送消息，尽量避免消息丢失。

3.2 Broker端

1. 设置unclean.leader.election.enable = false，在版本迭代中，反复修改过它的默认值，比较有争议。它控制哪些broker有资格竞选分区Leader。雨果一个Broker落后原先Leader太多，那么它一旦成为新的Leader，将导致消息丢失，所以一般都要将改参数设置为false
2. 设置replication.factory >=3 需要三个以上的副本。
3. 设置min.insync.replicas > 1。控制消息只好要被写入到多个副本才能算是也提交。设置成>1可以提升消息持久性。才生产环境一般要确保replication.factor > min.insync.replicas。如果两者相等，那么有一个副本离线，整个分区就无法正常工作了，推荐设置replication.factor =
   min.insync.replicas + 1

3.3 Consumer端

1. enable.auto.commit=false，确保消息消费完成在提交，并自己来处理offset的提交更新。