Kafka-消费者-KafkaConsumer分析总结

KafkaConsumer依赖SubscriptionState管理订阅的Topic集合和Partition的消费状态,通过ConsumerCoordinator与服务端的GroupCoordinator交互,完成Rebalance操作并请求最近提交的offset。

Fetcher负责从Kafka中拉取消息并进行解析,同时参与position的重置操作,提供获取指定Topic的集群元数据的操作。上述操作的所有请求都是通过ConsumerNetworkClient缓存并发送的,在ConsumerNetworkClient中还维护了定时任务队列,用来完成HearbeatTask任务和AutoCommitTask任务。NetworkClient在接收到上述请求的响应时会调用相应回调,最终交给其对应的*Handler以及RequestFuture的监听器进行处理。

KafkaConsumer并不是一个线程安全的类。为了防止多线程并发操作,KafkaConsumer提供了多线程并发的检测机制,涉及的方法是acquire和release。这两个方法的代码如下:


我们可以看出,这并不是一种锁的实现,仅实现了检测多线程并发操作的检测。这里使用CAS操作可以保证线程之间的可见性。CAS操作、可见性等相关概念请参考Java并发专栏

面我们来分析KafkaConsumer.poll方法进行消息消费的整个流程以及相关代码:

注意,在消费完消息之后,客户端还需要commit offset,手动同步commit offset使用commitSync(),手动异步commit offset使用commitAsync(),自动commit offset使用定时任务AutoCommitTask。

在pollOnce方法中会先通过ConsumerCoordinator与GroupCoordinator交互完成Rebalance操作,之后从GroupCoordinator获取最近一次提交的offset(或重置position),最后才是使用Fetcher,从Kafka获取消息进行消费。

相关推荐
小股虫10 小时前
主流注册中心技术选型:CAP理论与业务实战的平衡艺术
分布式·微服务·架构
少许极端11 小时前
Redis入门指南(五):从零到分布式缓存-其他类型及Java客户端操作redis
java·redis·分布式·缓存
Keep_Trying_Go13 小时前
accelerate 深度学习分布式训练库的使用详细介绍(单卡/多卡分布式训练)
人工智能·pytorch·分布式·深度学习
数据库知识分享者小北14 小时前
免费体验《自建 MySQL 迁移至 PolarDB 分布式 V2.0》
数据库·分布式·mysql·阿里云·云原生·polardb
ZePingPingZe14 小时前
@TransactionalEventListener:事务事件监听的艺术
分布式·spring·rabbitmq
回家路上绕了弯15 小时前
日志输出优化实战:从“能用”到“好用”的全攻略
分布式·后端
十月南城16 小时前
分布式事务方法论——2PC/TCC/SAGA与基于消息的最终一致性对照
分布式
笃行客从不躺平17 小时前
分布式中的CAP 复习
分布式
记得开心一点嘛17 小时前
分布式ID生成器
分布式
bkspiderx18 小时前
RabbitMQ 全面技术指南
分布式·消息队列·rabbitmq