kafka Java客户端之 consumer API 多线程消费消息_codingXT_java kafka多线程

网络 02-07 8025

kafka consumer 线程设计

Kafka Java Consumer采用的是单线程的设计。其入口类KafkaConsumer是一个双线程的设计，即用户主线程和心跳线程。用户主线程，指的是启动Consumer应用程序main方法的线程，心跳线程（Heartbeat Thread）只负责定期给对应的Broker机器发送心跳请求，以表示消费者应用的存活性。

Kafka consumer不是线程安全的。所有网络I/O都发生在进行调用应用程序的线程中。用户的责任是确保多线程访问正确同步的。非同步访问将导致ConcurrentModificationException。

ConcurrentmodificationException异常的出处见以下代码：

/** * Acquire the light lock protecting this consumer from multi-threaded access. Instead of blocking * when the lock is not available, however, we just throw an exception (since multi-threaded usage is not * supported). * @throws IllegalStateException if the consumer has been closed * @throws ConcurrentModificationException if another thread already has the lock */ private void acquire() { ensureNotClosed(); long threadId = Thread.currentThread().getId(); if (threadId != currentThread.get() && !currentThread.compareAndSet(NO_CURRENT_THREAD, threadId)) throw new ConcurrentModificationException("KafkaConsumer is not safe for multi-threaded access"); refcount.incrementAndGet(); }

该方法acquire 会在KafkaConsumer的大部分公有方法调用第一句就判断是否正在同一个KafkaConsumer被多个线程调用。

"正在"怎么理解呢？我们顺便看下KafkaConsumer的commitAsync 这个方法就知道了。

@Override public void commitAsync(OffsetCommitCallback callback) { acquire(); // 引用开始 try { commitAsync(subscriptions.allConsumed(), callback); } finally { release(); //引用释放 } }

我们看KafkaConsumer的release方法就是释放正在操作KafkaConsumer实例的引用。

/** * Release the light lock protecting the consumer from multi-threaded access. */ private void release() { if (refcount.decrementAndGet() == 0) currentThread.set(NO_CURRENT_THREAD); }

通过以上的代码理解，我们可以总结出来kafka多线程的要点： kafka的KafkaConsumer必须保证只能被一个线程操作。

kafka consumer多线程消费消息

为了提高应用对消息的处理效率，我们通常会使用多线程来并行消费消息，从而加快消息的处理速度。

而多线程处理消息的方式主要有两种。

方式一：每个partition创建一个线程

按Partition数量创建线程，然后每个线程里创建一个Consumer，多个Consumer对多个Partition进行消费。每个线程有自己的消费者实例。优点和缺点如下：

优点：这是最容易实现的因为它不需要在线程之间协调，所以通常它是最快的。它按顺序处理每个分区（每个线程只处理它接受的消息）。缺点：更多的消费者意味着更多的TCP连接到集群（每个线程一个）。一般kafka处理连接非常的快，所以这是一个小成本。更多的消费者意味着更多的请求被发送到服务器，但稍微较少的数据批次可能导致I/O吞吐量的一些下降所有进程中的线程总数受到分区总数的限制。

这种属于是经典模式，实现起来也比较简单，适用于对消息的顺序和offset控制有要求的场景。代码示例：

public class ConsumerThreadSample { private final static String TOPIC_NAME="xt"; /* 这种类型是经典模式，每一个线程单独创建一个KafkaConsumer，用于保证线程安全 */ public static void main(String[] args) throws InterruptedException { KafkaConsumerRunner r1 = new KafkaConsumerRunner(0); KafkaConsumerRunner r2 = new KafkaConsumerRunner(1); KafkaConsumerRunner r3 = new KafkaConsumerRunner(2); Thread t1 = new Thread(r1); Thread t2 = new Thread(r2); Thread t3 = new Thread(r3); t1.start(); t2.start(); t3.start(); Thread.sleep(15000); r1.shutdown(); r2.shutdown(); r3.shutdown(); } public static class KafkaConsumerRunner implements Runnable{ private final AtomicBoolean closed = new AtomicBoolean(false); private final KafkaConsumer consumer; public KafkaConsumerRunner(int partitionNumber) { Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "81.68.82.48:9092"); props.put("group.id", "groupxt"); props.put("enable.auto.commit", "false"); props.put("auto.commit.interval.ms", "1000"); props.put("session.timeout.ms", "30000"); props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); consumer = new KafkaConsumer<>(props); TopicPartition p = new TopicPartition(TOPIC_NAME, partitionNumber); consumer.assign(Arrays.asList(p)); } @Override public void run() { try { while(!closed.get()) { //处理消息 ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(10000)); for (TopicPartition partition : records.partitions()) { List<ConsumerRecord<String, String>> pRecord = records.records(partition); System.out.println("------------------"+Thread.currentThread().getName()+"-----消费消息----------------------------"); // 处理每个分区的消息 for (ConsumerRecord<String, String> record : pRecord) { System.out.printf("thread = %s ,patition = %d , offset = %d, key = %s, value = %s%n", Thread.currentThread().getName(),record.partition(),record.offset(), record.key(), record.value()); } System.out.println("-------------------"+Thread.currentThread().getName()+"-----消费消息----------------------------"); // 返回去告诉kafka新的offset long lastOffset = pRecord.get(pRecord.size() - 1).offset(); // 注意加1 consumer.commitSync(Collections.singletonMap(partition, new OffsetAndMetadata(lastOffset + 1))); } } }catch(WakeupException e) { if(!closed.get()) { throw e; } }finally { consumer.close(); } } public void shutdown() { closed.set(true); consumer.wakeup(); } } } 方式二：池化,一个consumer 去拉取消息,多个Worker线程处理消息

另一种多线程的消费方式则是在一个线程池中只创建一个Consumer实例，然后通过这个Consumer去拉取数据后交由线程池中的线程去处理。如下图所示：(类似于netty的形式，一个负责建立网络通信，拉取到的数据交给其他处理器去处理)

但需要注意的是在这种模式下我们无法手动控制数据的offset，也无法保证数据的顺序性，所以通常应用在流处理场景，对数据的顺序和准确性要求不高。

优点：可扩展消费者和处理进程的数量。这样单个消费者的数据可分给多个处理器线程来执行，避免受分区partition的任何限制。并发度高，单个consumer能力只受CPU限制缺点：跨多个处理器的顺序保证需要特别注意，因为线程是独立的执行，后来的消息可能比遭到的消息先处理，这仅仅是因为线程执行的运气。如果对排序没有问题，这就不是个问题。手动提交变得更困难，因为它需要协调所有的线程以确保处理对该分区的处理完成。两种实现方式的共同点：每个consumer消费的partition个数都是由协调器协调

经过之前的例子，我们知道每拉取一次数据返回的就是一个ConsumerRecords，这里面存放了多条数据。然后我们对ConsumerRecords进行迭代，就可以将多条数据交由线程池中的多个线程去并行处理了。代码示例：

public class ConsumerRecordThreadSample { private final static String TOPIC_NAME = "xt"; public static void main(String[] args) throws InterruptedException { String brokerList = "kafka IP:9092"; String groupId = "groupxt"; int workerNum = 3; CunsumerExecutor consumers = new CunsumerExecutor(brokerList, groupId, TOPIC_NAME); consumers.execute(workerNum); Thread.sleep(1000000); consumers.shutdown(); } // Consumer处理 public static class CunsumerExecutor{ private final KafkaConsumer<String, String> consumer; private ExecutorService executors; public CunsumerExecutor(String brokerList, String groupId, String topic) { Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", brokerList); props.put("group.id", groupId); props.put("enable.auto.commit", "true"); props.put("auto.commit.interval.ms", "1000"); props.put("session.timeout.ms", "30000"); props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); consumer = new KafkaConsumer<>(props); consumer.subscribe(Arrays.asList(topic)); } public void execute(int workerNum) { executors = new ThreadPoolExecutor(workerNum, workerNum, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(1000), new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); while (true) { ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000)); for (final ConsumerRecord record : records) { executors.submit(new ConsumerRecordWorker(record)); } } } public void shutdown() { if (consumer != null) { consumer.close(); } if (executors != null) { executors.shutdown(); } try { if (!executors.awaitTermination(10, TimeUnit.SECONDS)) { System.out.println("Timeout.... Ignore for this case"); } } catch (InterruptedException ignored) { System.out.println("Other thread interrupted this shutdown, ignore for this case."); Thread.currentThread().interrupt(); } } } // 记录处理 public static class ConsumerRecordWorker implements Runnable { private ConsumerRecord<String, String> record; public ConsumerRecordWorker(ConsumerRecord record) { this.record = record; } @Override public void run() { // 假如说数据入库操作 System.err.printf("thread = %s ,patition = %d , offset = %d, key = %s, value = %s%n", Thread.currentThread().getName(),record.partition(), record.offset(), record.key(), record.value()); } } }

这种方法有多种玩法，例如，每个处理线程可以有自己的队列，消费者线程可以使用TopicPartition hash到这些队列中，以确保按顺序消费，并且提交也将简化。

References: https://·/p/abbc09ed6703https://·/451#item-6https://blog.51cto.com/zero01/2498017https://blog.csdn.net/sdut406/article/details/103230456https://kafka.apache.org/28/javadoc/org/apache/kafka/clients/consumer/KafkaConsumer.html#multithreadedhttps://blog.csdn.net/Johnnyz1234/article/details/98318528?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-1.pc_relevant_default&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-1.pc_relevant_default&utm_relevant_index=2

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