使用kafka consumer high-level API开发的一些问题

Kafka的consumer是以pull的形式获取消息数据的，consumer提供两种版本，即high level 和low level API。

1 consumer和partition

1）如果consumer比partition多，是浪费，因为kafka的设计是在一个partition上是不允许并发的，所以consumer数不要大于partition数
2）如果consumer比partition少，一个consumer会对应于多个partitions，这里主要合理分配consumer数和partition数，否则会导致partition里面的数据被取的不均匀，最好partiton数目是consumer数目的整数倍，所以partition数目很重要，比如取24，就很容易设定consumer数目
3）如果consumer从多个partition读到数据，不保证数据间的顺序性，kafka只保证在一个partition上数据是有序的，但多个partition，根据你读的顺序会有不同
4）增减consumer，broker，partition会导致rebalance，所以rebalance后consumer对应的partition会发生变化
5）High-level接口中获取不到数据的时候是会block的。
6）突然停止Consumer以及Broker会导致消息重复读的情况，为了避免这种情况在shutdown之前通过Thread.sleep(10000)让Consumer有时间将offset同步到zookeeper

2 关于auto.offset.reset的一些问题

如下所示为kafkaconsumer的测试代码：

public class kafkaConsumer extends Thread{    private String topic;      public kafkaConsumer(String topic){          super();          this.topic = topic;      }      @Override      public void run() {          ConsumerConnector consumer = createConsumer();          Map<String, Integer> topicCountMap = new HashMap<String, Integer>();          topicCountMap.put(topic, 1); // 一次从主题中获取一个数据           Map<String, List<KafkaStream<byte[], byte[]>>>  messageStreams = consumer.createMessageStreams(topicCountMap);           KafkaStream<byte[], byte[]> stream = messageStreams.get(topic).get(0);// 获取每次接收到的这个数据           ConsumerIterator<byte[], byte[]> iterator =  stream.iterator();           while(iterator.hasNext()){               String message = new String(iterator.next().message());               System.out.println("接收到: " + message);           }      }      private ConsumerConnector createConsumer() {          Properties properties = new Properties();          properties.put("zookeeper.connect", "ip1:2181,ip2:2181,ip3:2181");//声明zk          properties.put("group.id", "group03");        return Consumer.createJavaConsumerConnector(new ConsumerConfig(properties));       }      public static void main(String[] args) {          new kafkaConsumer("user").start();// 使用kafka集群中创建好的topic:user          }  }

auto.offset.reset 默认值为largest，那么auto.offset.reset 有什么作用呢？auto.offset.reset定义了Consumer在ZooKeeper中发现没有初始的offset时或者发现offset非法时定义Comsumer的行为，常见的配置有：

1. smallest : 自动把offset设为最小的offset；
2. largest : 自动把offset设为最大的offset；
3. anything else: 抛出异常；

遇到过这种情况：先produce一些数据，然后停止produce数据的线程——〉然后再用consumer上面的代码消费数据，发现无数据可消费！

其原因在于：初始的offset默认是非法的，而auto.offset.reset 默认值为largest，表示自动把offset设为最大的offset，由于此时没有生产者向kafka push数据，当然没有数据可以消费了。如果此时有生产者向kafka push数据，那么该代码可以从最新位置消费数据。

如果在代码中增加如下配置：

properties.put("auto.offset.reset", "smallest"); 

那么在停止生产者线程之后，再启动消费者线程可以消费之前produce的数据。

3 high-level的Consumer工具

3.1 kafka.tools.ConsumerOffsetChecker
使用如下命令查看当前group的offset情况

 ./kafka-run-class.sh kafka.tools.ConsumerOffsetChecker --group group03

或者指定topic

./kafka-run-class.sh kafka.tools.ConsumerOffsetChecker --topic user01 --group group03

如上图所示pid表示topic的partition号，上图中topic为user0的partiton数量为10；现在只启动生产者线程一段时间后，再次运行上面的命令，发现如下：

3.2 kafka.tools.UpdateOffsetsInZK

./kafka-run-class.sh kafka.tools.UpdateOffsetsInZK earliest config/consumer.properties  user01

该命令的三个参数
[earliest | latest]，表示将offset置到哪里
consumer.properties ，这里是配置文件的路径
topic，topic名，这里是user01