【大数据之Kafka】十、Kafka消费者工作流程

1 Kafka消费方式

（1）pull（拉）模式：消费者从broker中主动拉取数据。（Kafka中使用）
不足：如果Kafka中没有数据，消费者可能会陷入循环，一直返回空数据。
（2）push（推）模式：Kafka中不适用此种方式，因为broker决定消息发送速率，很难适应所有消费者的消费速度。
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2 Kafka消费者工作流程

2.1 消费者总体工作流程

（1）生产者向分区中的每个Leader发送一批批的数据。

（2）Follower主动与Leader同步数据，保证数据的可靠性。

（3）消费者可以消费某一个分区的数据，一个消费者也可以消费多个分区的数据，消费者与消费者之间是完全独立的。

（4）每一个分区的数据只能由消费者组中的一个消费者进行消费。（把消费者组当成一个独立的消费者，同一个分区不能由同一个消费者组里面两个及以上的消费者消费）

（5）消费到哪里的具体位置为offset，offset保存在系统主题_consumer_offsets中。（Kafka的底层数据是持久化到磁盘上）
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2.2 消费者组原理

Consumer Group（CG）：消费者组，由多个consumer组成。形成一个消费者组的条件，是所有消费者的groupid相同。
（1）消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费。
（2）消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。
（3）如果向消费组中的消费者数超过主题分区数量，则有一部分消费者就会闲置，不会接收任何消息。

coordinator：辅助实现消费者组的初始化和分区的分配。
coordinator节点选择 = groupid（写代码时手动给的）的hashcode值 % 50（consumer_offsets的分区数量）
例如： groupid的hashcode值 = 1，1% 50 = 1，那么 consumer_offsets 主题的1号分区，在哪个broker上，就选择这个节点的coordinator作为这个消费者组的老大。消费者组下的所有的消费者提交offset的时候就往这个分区去提交offset。

消费者组初始化流程：

（0）生产者把数据发送到Kafka集群，选择节点的coordinator。

（1）每个消费者都往选出的coordinator发送请求，表示要加入到组当中。

（2）coordinator会从消费者中选出一个消费者作为Leader。

（3）coordinator会把收集到的所有topic信息都发送给消费者的Leader。

（4）Leader制定消费方案。

（5）制定计划后，Leader将消费方案发给coordinator。

（6）coordinator把消费方案下发给各个消费者。

（7）每个消费者会定期给coordinator发送心跳反应（默认3s），**一旦超时（session.timeout.ms=45s）则该消费者会被移除并触发再平衡，别的消费者继续完成接下来的任务；或消费者处理消息的时间过长（max.poil.interval.ms=5分钟）**也会触发再平衡。
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