1. Poll Messages
在Kafka Consumer 中消费messages时，使用的是poll模型，也就是主动去Kafka端取数据。其他消息管道也有的是push模型，也就是服务端向consumer推送数据，consumer仅需等待即可。
Kafka Consumer的poll模型使得consumer可以控制从log的指定offset去消费数据、消费数据的速度、以及replay events的能力。
Kafka Consumer 的poll模型工作如下图：
- · Consumer 调用.poll(Duration timeout) 方法，向broker请求数据
- · 若是broker端有数据则立即返回；否则在timeout时间后返回empty
我们可以通过参数控制 Kafka Consumer 行为，主要有：
- · Fetch.min.bytes（默认值是1）
o 控制在每个请求中，至少拉取多少数据
o 增加此参数可以提高吞吐并降低请求的数目，但是代价是增加延时
- · Max.poll.records（默认是500）
o 控制在每个请求中，接收多少条records
o 如果消息普遍都比较小而consumer端又有较大的内存，则可以考虑增大此参数
o 最好是监控在每个请求中poll了多少条消息
- · Max.partitions.fetch.bytes（默认为1MB）
o Broker中每个partition可返回的最多字节
o 如果目标端有100多个partitions，则需要较多内存
- · Fetch.max.bytes（默认50MB）
o 对每个fetch 请求，可以返回的最大数据量（一个fetch请求可以覆盖多个partitions）
o Consumer并行执行多个fetch操作
默认情况下，一般不建议手动调整以上参数，除非我们的consumer已经达到了默认配置下的最高的吞吐，且需要达到更高的吞吐。
2. Consumer Offset Commit 策略
在一个consumer 应用中，有两种常见的committing offsets的策略，分别为：
- · （较为简单）enable.auto.commit = true：自动commit offsets，但必须使用同步的方式处理数据
- · （进阶）enable.auto.commit = false：手动commit offsets
在设置enable.auto.commit = true时，考虑以下代码：
while(true) {
List<Records> batch = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
doSomethingSynchronous(batch);
}一个Consumer 每隔100ms poll一次消息，然后以同步地方式处理这个batch的数据。此时offsets 会定期自动被commit，此定期时间由 auto.commit.interval.ms 决定，默认为 5000，也就是在每次调用 .poll() 方法 5 秒后，会自动commit offsets。
但是如果在处理数据时用的是异步的方式，则会导致“at-most-once”的行为。因为offsets可能会在数据被处理前就被commit。
所以对于新手来说，使用 enable.auto.commit = true 可能是有风险的，所以不建议一开始就使用这种方式 。
若设置 enable.auto.commit = false，考虑以下代码：
while(true) {
List<Records> batch = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
if isReady(batch){
doSomethingSynchronous(batch);
consumer.commitSync();
}
}
此例子明确指示了在同步地处理了数据后，再主动commit offsets。这样我们可以控制在什么条件下，去commit offsets。一个比较典型的场景为：将接收的数据读入缓存，然后flush 缓存到一个数据库中，最后再commit offsets。
3. 手动Commit Offset 示例
首先我们关闭自动commit offsets ：
// disable auto commit of offsets
properties.setProperty(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "false"); 指定每个请求最多接收10条records，便于测试：
properties.setProperty(ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG, "10");
添加以下代码逻辑：
public static void main(String[] args) throws IOException {
Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ElasticSearchConsumer.class.getName());
RestHighLevelClient client = createClient();
// create Kafka consumer
KafkaConsumer<String, String> consumer = createConsumer("kafka_demo");
// poll for new data
while(true){
ConsumerRecords<String, String> records =
consumer.poll(Duration.ofMinutes(100));
logger.info("received " + records.count() + "records");
for(ConsumerRecord record : records) {
// construct a kafka generic ID
String kafka_generic_id = record.topic() + "_" + record.partition() + "_" + record.offset();
// where we insert data into ElasticSearch
IndexRequest indexRequest = new IndexRequest(
"kafkademo"
).id(kafka_generic_id).source(record.value(), XContentType.JSON);
IndexResponse indexResponse = client.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
String id = indexResponse.getId();
logger.info(id);
try {
Thread.sleep(10); // introduce a small delay
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
logger.info("Committing offsets...");
consumer.commitSync(); // commit offsets manually
logger.info("Offsets have been committed");
}
}这里我们在处理每次获取的10条records后（也就是for 循环完整执行一次），手动执行一次offsets commit。打印日志记录为：
手动停止consumer 程序后，可以看到最后的committed offsets为165：
使用consumer-group cli 也可以验证当前committed offsets为165：
4. Performance Improvement using Batching
在这个例子中，consumer 限制每次poll 10条数据，然后每条依次处理（插入elastic search）。此方法效率较低，我们可以通过使用 batching 的方式增加吞吐。这里实现的方式是使用 elastic search API 提供的BulkRequest，基于之前的代码，修改如下：
public static void main(String[] args) throws IOException {
Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ElasticSearchConsumer.class.getName());
RestHighLevelClient client = createClient();
// create Kafka consumer
KafkaConsumer<String, String> consumer = createConsumer("kafka_demo");
// poll for new data
while(true){
ConsumerRecords<String, String> records =
consumer.poll(Duration.ofMinutes(100));
// bulk request
BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();
logger.info("received " + records.count() + "records");
for(ConsumerRecord record : records) {
// construct a kafka generic ID
String kafka_generic_id = record.topic() + "_" + record.partition() + "_" + record.offset();
// where we insert data into ElasticSearch
IndexRequest indexRequest = new IndexRequest(
"kafkademo"
).id(kafka_generic_id).source(record.value(), XContentType.JSON);
IndexResponse indexResponse = client.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
// add to our bulk request (takes no time)
bulkRequest.add(indexRequest);
//String id = indexResponse.getId();
//logger.info(id);
try {
Thread.sleep(10); // introduce a small delay
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
// bulk response
BulkResponse bulkItemResponses = client.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
logger.info("Committing offsets...");
consumer.commitSync(); // commit offsets manually
logger.info("Offsets have been committed");
}
}
可以看到，consumer在poll到记录后，并不会一条条的向elastic search 发送，而是将它们放入一个BulkRequest，并在for循环结束后发送。在发送完毕后，再手动commit offsets。
执行结果为：