Kafka核心技术与实战——15 | 消费者组到底是什么？

• Consumer Group 是 Kafka 提供的可扩展且具有容错性的消费者机制
  • 既然是一个组，那么组内必然可以有多个消费者或消费者实例（Consumer Instance），它们共享一个公共的 ID，这个 ID 被称为 Group ID
  • 组内的所有消费者协调在一起来消费订阅主题（Subscribed Topics）的所有分区（Partition）
  • 当然，每个分区只能由同一个消费者组内的一个 Consumer 实例来消费
• Consumer Group 记住下面这三个特性就好了。
  • 1、Consumer Group 下可以有一个或多个 Consumer 实例。这里的实例可以是一个单独的进程，也可以是同一进程下的线程。在实际场景中，使用进程更为常见一些。
  • 2、Group ID 是一个字符串，在一个 Kafka 集群中，它标识唯一的一个 Consumer Group。
  • 3、Consumer Group 下所有实例订阅的主题的单个分区，只能分配给组内的某个 Consumer 实例消费。这个分区当然也可以被其他的 Group 消费。
• 传统的消息引擎模型就是这两大类
  • 点对点模型和发布 / 订阅模型
  • 传统的消息队列模型
    • 缺陷在于消息一旦被消费，就会从队列中被删除，而且只能被下游的一个 Consumer 消费
    • 严格来说，这一点不算是缺陷，只能算是它的一个特性。但很显然，这种模型的伸缩性（scalability）很差
    • 因为下游的多个 Consumer 都要“抢”这个共享消息队列的消息。
  • 发布 / 订阅模型倒是允许消息被多个 Consumer 消费
    • 但它的问题也是伸缩性不高，因为每个订阅者都必须要订阅主题的所有分区
    • 这种全量订阅的方式既不灵活，也会影响消息的真实投递效果
• Kafka 的 Consumer Group 就是这样的机制
  • 当 Consumer Group 订阅了多个主题后，组内的每个实例不要求一定要订阅主题的所有分区，它只会消费部分分区中的消息
• Consumer Group 之间彼此独立，互不影响，它们能够订阅相同的一组主题而互不干涉
  • 再加上 Broker 端的消息留存机制，Kafka 的 Consumer Group 完美地规避了上面提到的伸缩性差的问题
  • 可以这么说，Kafka 仅仅使用 Consumer Group 这一种机制，却同时实现了传统消息引擎系统的两大模型：
  • 如果所有实例都属于同一个 Group，那么它实现的就是消息队列模型；
  • 如果所有实例分别属于不同的 Group，那么它实现的就是发布 / 订阅模型
• 我怎么知道一个 Group 下该有多少个 Consumer 实例呢？
  • 理想情况下，Consumer 实例的数量应该等于该 Group 订阅主题的分区总数
  • 举个简单的例子，假设一个 Consumer Group 订阅了 3 个主题，分别是 A、B、C，它们的分区数依次是 1、2、3，那么通常情况下，为该 Group 设置 6 个 Consumer 实例是比较理想的情形，因为它能最大限度地实现高伸缩性
• 针对 Consumer Group，Kafka 是怎么管理位移的呢？
  • 你还记得吧，消费者在消费的过程中需要记录自己消费了多少数据，即消费位置信息。在 Kafka 中，这个位置信息有个专门的术语：位移（Offset）。
  • 看上去该 Offset 就是一个数值而已，其实对于 Consumer Group 而言，它是一组 KV 对，Key 是分区，V 对应 Consumer 消费该分区的最新位移
  • 新版本的 Consumer Group 将位移保存在 Broker 端的内部主题中
•  Consumer Group 端大名鼎鼎的重平衡，也就是所谓的 Rebalance 过程
  • Rebalance 本质上是一种协议，规定了一个 Consumer Group 下的所有 Consumer 如何达成一致，来分配订阅 Topic 的每个分区
  • 比如某个 Group 下有 20 个 Consumer 实例，它订阅了一个具有 100 个分区的 Topic
  • 正常情况下，Kafka 平均会为每个 Consumer 分配 5 个分区。这个分配的过程就叫 Rebalance
• 那么 Consumer Group 何时进行 Rebalance 呢？Rebalance 的触发条件有 3 个。
  • 1、组成员数发生变更。比如有新的 Consumer 实例加入组或者离开组，抑或是有 Consumer 实例崩溃被“踢出”组。
  • 2、订阅主题数发生变更。Consumer Group 可以使用正则表达式的方式订阅主题，比如 consumer.subscribe(Pattern.compile(“t.*c”)) 就表明该 Group 订阅所有以字母 t 开头、字母 c 结尾的主题。在 Consumer Group 的运行过程中，你新创建了一个满足这样条件的主题，那么该 Group 就会发生 Rebalance。
  • 3、订阅主题的分区数发生变更。Kafka 当前只能允许增加一个主题的分区数。当分区数增加时，就会触发订阅该主题的所有 Group 开启 Rebalance。
• 我们举个简单的例子来说明一下 Consumer Group 发生 Rebalance 的过程
  • 假设目前某个 Consumer Group 下有两个 Consumer，比如 A 和 B，当第三个成员 C 加入时，Kafka 会触发 Rebalance，并根据默认的分配策略重新为 A、B 和 C 分配分区，如下图所示
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• 讲完了 Rebalance，现在我来说说它“遭人恨”的地方
  • 首先，Rebalance 过程对 Consumer Group 消费过程有极大的影响。在 Rebalance 过程中，所有 Consumer 实例都会停止消费，等待 Rebalance 完成
  • 其次，目前 Rebalance 的设计是所有 Consumer 实例共同参与，全部重新分配所有分区。其实更高效的做法是尽量减少分配方案的变动。例如实例 A 之前负责消费分区 1、2、3，那么 Rebalance 之后，如果可能的话，最好还是让实例 A 继续消费分区 1、2、3，而不是被重新分配其他的分区。这样的话，实例 A 连接这些分区所在 Broker 的 TCP 连接就可以继续用，不用重新创建连接其他 Broker 的 Socket 资源。
  • 最后，Rebalance 实在是太慢了。曾经，有个国外用户的 Group 内有几百个 Consumer 实例，成功 Rebalance 一次要几个小时！这完全是不能忍受的