kafka监听topic消费_22. 消费者组消费进度监控

最新推荐文章于 2024-07-02 11:35:33 发布
原创 最新推荐文章于 2024-07-02 11:35:33 发布 · 450 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#kafka监听topic消费

本文介绍了如何监控Kafka消费者组的消费进度，即Consumer Lag，讨论了Lag的重要性以及保持Lag接近0的必要性。通过Kafka的shell命令行工具`kafka-consumer-groups.sh`、Java Consumer API和JMX监控指标，展示了不同方式获取和管理Lag的方法。特别提到了JMX在监控Lag和Lead上的应用，以及可能导致丢消息的情况。

# 消费者组消费进度监控

aka. 消费者 Lag(Consumer Lag)

* 滞后成都：消费者当前落后于生产者的程度

* Lag 的单位：消息数

* Kafka 监控 Lag 的层级是 Partition

* 计算 Topic 级别的 Lag：需要自己汇总

* 如果 Consumer 速度无法匹及 Producer，会导致消费数据不在 OS 的 Page Cache，导致失去 Zero-copy 特性

* 最好的 Lag 应趋近于 0

* 因此，需要时刻关注消费进度

* 监控 Lag 的方法

* Kafka 自带的命令行工具 `kafka-consumer-groups` 脚本

* Kafka Java Consumer API

* Kafka 自带的 JMX 监控指标

## Kafka shell cmd

* 能够监控独立消费者(Standalone Consumer) Lag

* Standalone Consumer 调用 KafkaConsumer.assign() 直接消费指定 Partition

* 查看 Lag

```

$ bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server --describe --group

```

## Kafka Java Consumer API

```

public static Map lagOf(String groupID, String bootstrapServers) throws TimeoutException {

Properties props = new Properties();

props.put(CommonClientConfigs.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFI

最低0.47元/天 解锁文章
使用jmx_exporter监控Kafka
跟着大数据和AI去旅行
11-21 1590
JMX-Exporter 是 Prometheus 社区提供的一个工具，用来把 JMX 暴露的监控指标数据转换为 Prometheus 可识别的格式。JMX-Exporter 通过 HTTP 服务的方式暴露监控指标数据，Prometheus 通过 HTTP 协议来拉取监控指标数据。启动独立进程。
深入浅出分析kafka客户端程序设计 ----- 消费者篇----万字总结
txh1873749380的博客
12-07 1313
再平衡回调函数负责对基于RdKafka::ERR_ASSIGN_PARTITIONS和RdKafka::ERR_REVOKE_PARTITIONS事件更新rdkafka的分区分配，也能处理任意前两者错误除外其它再平衡失败错误。没有再平衡回调函数，rdkafka也能自动完成再平衡过程，但注册一个再平衡回调函数可以使应用程序在执行其它操作时拥有更大的灵活性，例如从指定位置获取位移或手动提交位移。事件的触发是由 Kafka broker 和 Kafka consumer 之间的交互而引起的。
kafka监听topic消费_kafka监控之topic的lag情况监控
weixin_39851974的博客
12-22 692
需求描述：lag(滞后)是kafka消费队列性能监控的重要指标，lag的值越大，表示kafka的堆积越严重。本篇文章将使用python脚本+influxdb+grafana的方式对kafka的offset、logsiz和lag这三个参数进行监控，并以图形化的方式进行展现。架构描述：使用python收集kafka的相关信息并存储到influxdb里；配置grafana，将influxdb里的数据以图...
分布式消息系统之Kafka
AI课工场
10-13 422
随着疫情在国内得到了平稳控制，各个企业也逐渐开始招聘了，而跳槽的好时机，除了金三银四之外，便是金九银十啦。准备看机会的朋友们可以抓住这次机会，好好的准备简历，复盘项目经历，深入恶补每个知识点。今天我们要给大家补的知识点便是分布式消息系统Kafka。 在互联网海量数据、高并发、高可用、低延迟的要求下，使用消息系统来进行数据的转发、系统之间的解耦是必不可少的，学习Kafka就先来看看Kafka的典型使用场景。 场景1之消息系统，即将生产者应用和消费者应用解耦，生产者的消息通过Kafka发送，消费者订阅.
kafka监听topic消费_kafka配置监控和消费者测试
weixin_42501035的博客
01-13 1381
本文目录分区partition一定条件下，分区数越多，吞吐量越高。分区也是保证消息被顺序消费的基础，kafka只能保证一个分区内消息的有序性副本每个分区有一至多个副本(Replica)，分区的副本分布在集群的不同代理上，提高可用性。分区的每个副本在存储上对应与日志对象log对应AR每个分区的多个部分之间称为AR(assigned replicas)，包含至多一份leader副本和多个followe...
Springboot快速整合Kafka
qq_18244417的博客
12-23 247
相关环境搭建（centos7 下搭建单机 kafka）1、官网下载kafkahttp://kafka.apache.org/tar -xzf kafka_2.12-2.6.0.tgz c...
kafka监听topic消费_zabbix监控kafka消费
weixin_39936086的博客
12-22 252
一、Kafka监控的几个指标1、lag：多少消息没有消费 lag=logsize-offset2、logsize：Kafka存的消息总数3、offset：已经消费的消息Kafka管理工具 介绍：二、查看zookeeper配置cat/home/app/zookeeper/zookeeper/conf/zoo.cfg|egrep-v"^$|^#"clientPort=2181三、查看kafk...
Springboot整合kafka做消息通信_20200410.docx
04-10
消费者通过保存和提交消费的 Offset 到 ZooKeeper 或 Kafka，以跟踪消费进度。幂等性设计确保即使消息被重复消费，系统也能保持一致性状态。 总结来说，SpringBoot 结合 Kafka 可以构建高效、可靠的消息传递系统。...
使用javaApi监控 kafka 集群的环境下消费组的积压信息
qq_40790367的博客
02-09 2237
javaApi 监控 kafka 集群的环境下消费组的积压信息
kakfa-monitor:通过监控kafka偏移量的topic来监控kafka的消费状态
05-09
kafka-monitor 原kafka monitor是由sbt编写成的，国内下载和改写非常的不方便，在生产环境时也出现了kafka group会消失的bug，经过长时间的排查之后发现是kafka版本的问题，最新的kafka monitor是基于0.8的，官网说明0.10之后就解决了这个bug，在将kakfa依赖改变的时候，大部分的zkclient的方法也变化了，将原来的代码经过了一些重构。 总的变化 1.改变前端一个js的下载地址，使得不用翻墙也能在前端查看效果。 2.将原来的sbt编写编程maven，更加通用。 3.将kafka版本编程0.10，解决了group消失的bug，并重写了相关获取方法。
kafka中关于消息的命令
wyqwilliam的博客
12-11 2013
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test6 --from-beginning bin/kaf...
kafka消费者监听消费
日日留心的技术专栏
07-02 857
消费成功调用 ack.acknowledge()方法确认。
Spring Kafka——基于 Spring Kafka 实现动态管理 Kafka 连接和 topic 的监听
lt5227的博客
04-25 6008
本文详细介绍了如何使用 Spring Kafka 进行动态的 Kafka 连接和主题监听管理。通过对 @KafkaListener 注解的执行原理的深入分析，文中详细解释了注解的解析、端点的注册以及监听器容器的创建过程，展示了如何通过编程方式控制 Kafka 消费者行为。此外，还提供了一个实用的动态注册示例，包括数据库配置表的设计、消费者组件的实现，以及通过 REST API 控制消费者启停的方法。
kafka监听topic消费_如何监控kafka消费Lag情况
weixin_39739234的博客
12-22 588
/*** 根据topic 获取offset,该结果是不同group 组不同patition的当前消费offset** @param topic* @return Map>>* @throws InterruptedException* @throws ExecutionException* @throws TimeoutException*/public Map>> lis...
【方案白嫖】Kafka如何监听动态改变的topic
qq_41608913的博客
11-29 3163
问题简述： 服务运行过程中，需要根据实际情况（配置）动态改变监听的topic。 方案一： 如果想改变的topic可以符合一定的规则，能做到正则限定范围，在限定的范围内变动，可以直接配置KafkaListener监听正则规则。 @Configuration @EnableKafka public class KafkaConfig { private static final String KAFKA_SERVERS_CONFIG = "192.168.77.202:9092"; priva
Kafka的消费者组延迟监控
lihuazaizheli的博客
11-09 959
#!/bin/bash lag=$(/kafka/kafka_2.11-2.2.0/bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server kafka01:9092,kafka02:9092,kafka03:9092 --describe --group $1 |sed -n "3, 5p" | awk '{lag+=$5}END{print lag}') echo $lag
kafka常用命令
iris_csdn的博客
09-24 314
1、单机版测试安装 解压安装包 tar -xf kafka_2.13-3.0.0.tgz cd kafka_2.13-3.0.0/bin 启动kafka自带的zk，可以看到2181端口监听 sh zookeeper-server-start.sh ../config/zookeeper.properties & 启动kafka，可以看到9092端口监听 sh zookeeper-server-start.sh ../config/zookeeper.properties &..
如何监控 Kafka 消费者组消费进度？
章全蛋的博客
12-19 3850
如何监控 Kafka 消费者组消费进度？ 对于 Kafka 消费者来说，最重要的事情就是监控它们的消费进度了，或者说是监控它们消费的滞后程度。这个滞后程度有个专门的名称：消费者 Lag 或 Consumer Lag。 所谓滞后程度，就是指消费者当前落后于生产者的程度。比方说，Kafka 生产者向某主题成功生产了 100 万条消息，你的消费者当前消费了 80 万条消息，那么我们就说你的消费者滞后了 20 万条消息，即 Lag 等于 20 万。 通常来说，Lag 的单位是消息数，而且我们一般是在主题这个级别上讨
spring-kafka将rabbitmq的fanout转换为消费者组
最新发布
07-22
<think>我们讨论的是在Spring-Kafka中实现RabbitMQ的Fanout Exchange功能。RabbitMQ的Fanout Exchange会将消息广播到所有绑定的队列，每个队列都会收到相同的消息副本。在Kafka中，等效的实现方式是使用多个消费者组订阅同一个主题，因为Kafka的每个消费者组都会独立消费主题中的所有消息。 在Spring-Kafka中，我们可以通过以下步骤实现： 1. 创建一个主题（Topic），用于发布消息。 2. 定义多个消费者组（每个消费者组对应一个RabbitMQ中的队列概念），每个消费者组独立消费该主题的所有消息。 3. 在Spring Boot应用中配置多个消费者容器，每个容器使用不同的消费者组ID。 下面是一个具体的实现示例： ### 1. 生产者配置 首先，配置一个生产者用于发送消息到Kafka主题。 ```java @Configuration public class KafkaProducerConfig { @Bean public ProducerFactory<String, String> producerFactory() { Map<String, Object> configProps = new HashMap<>(); configProps.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092"); configProps.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class); configProps.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class); return new DefaultKafkaProducerFactory<>(configProps); } @Bean public KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate() { return new KafkaTemplate<>(producerFactory()); } } ``` ### 2. 消费者配置（多个消费者组） 然后，配置多个消费者，每个消费者使用不同的消费者组ID。这样，每个消费者组都会独立消费主题中的所有消息，实现广播效果。 ```java @Configuration @EnableKafka public class KafkaConsumerConfig { // 配置消费者工厂 @Bean public ConsumerFactory<String, String> consumerFactory() { Map<String, Object> props = new HashMap<>(); props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092"); props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class); props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class); // 注意：这里没有设置消费者组ID，因为每个消费者组需要不同的ID，所以我们在每个监听器容器中单独设置 return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(props); } // 配置第一个消费者组（例如：库存服务） @Bean public ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> inventoryKafkaListenerContainerFactory() { ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>(); factory.setConsumerFactory(consumerFactory()); // 设置消费者组ID factory.getContainerProperties().setGroupId("inventory-service-group"); return factory; } // 配置第二个消费者组（例如：日志服务） @Bean public ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> loggingKafkaListenerContainerFactory() { ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>(); factory.setConsumerFactory(consumerFactory()); factory.getContainerProperties().setGroupId("logging-service-group"); return factory; } // 可以继续配置更多的消费者组... } ``` ### 3. 创建消费者监听器 为每个消费者组创建一个监听器，每个监听器使用对应的容器工厂。 ```java @Component public class FanoutConsumers { // 库存服务消费者 @KafkaListener(topics = "fanout-topic", containerFactory = "inventoryKafkaListenerContainerFactory") public void inventoryServiceConsumer(String message) { System.out.println("Inventory Service Received Message: " + message); // 处理库存相关的业务 } // 日志服务消费者 @KafkaListener(topics = "fanout-topic", containerFactory = "loggingKafkaListenerContainerFactory") public void loggingServiceConsumer(String message) { System.out.println("Logging Service Received Message: " + message); // 处理日志记录 } // 可以添加更多的消费者... } ``` ### 4. 发送消息 在需要发送消息的地方，使用KafkaTemplate发送消息到主题"fanout-topic"。 ```java @Service public class MessageProducer { @Autowired private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate; public void sendMessage(String message) { kafkaTemplate.send("fanout-topic", message); } } ``` ### 说明： - 上述配置中，我们创建了两个消费者组：`inventory-service-group`和`logging-service-group`。当生产者发送一条消息到"fanout-topic"时，两个消费者组都会收到这条消息，实现了类似RabbitMQ Fanout Exchange的广播效果。 - 每个消费者组可以包含多个消费者实例（即同一个组内的多个消费者），这些实例会分摊消费主题的分区，实现负载均衡。但不同消费者组之间是独立的，每个组都会消费全量消息。 ### 注意事项： 1. **主题创建**：确保主题"fanout-topic"已经创建。可以通过Kafka管理命令或使用KafkaAdmin在Spring Boot中自动创建。 2. **消费者组ID**：每个消费者组必须使用唯一的组ID。 3. **分区数**：主题的分区数会影响同一个消费者组内消费者的并行度。如果分区数为1，那么同一个消费者组内只能有一个消费者同时消费（其他消费者处于空闲状态）。建议根据实际消费者数量设置合理的分区数。 ### 创建主题的配置示例（可选） 在Spring Boot中，我们可以使用KafkaAdmin来创建主题： ```java @Configuration public class KafkaTopicConfig { @Value("${kafka.bootstrap-servers}") private String bootstrapServers; @Bean public KafkaAdmin kafkaAdmin() { Map<String, Object> configs = new HashMap<>(); configs.put(AdminClientConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers); return new KafkaAdmin(configs); } @Bean public NewTopic fanoutTopic() { return new NewTopic("fanout-topic", 3, (short) 1); // 3个分区，1个副本 } } ``` 这样，当应用启动时，如果主题不存在，Spring会自动创建主题。 ### 总结 通过以上步骤，我们在Spring-Kafka中实现了类似RabbitMQ Fanout Exchange的功能：多个消费者组订阅同一个主题，每个消费者组都会接收到相同的消息副本。每个消费者组可以独立处理消息，互不干扰。 §§相关问题§§ 1. 在Spring-Kafka中如何实现消息的广播（即一个消息被多个消费者组同时消费）？ 2. 如何配置Spring-Kafka以实现多个消费者组监听同一个主题？ 3. 在Kafka中，消费者组内的多个消费者如何分摊消息？ 4. 如何动态增加Spring-Kafka中的消费者组？ 5. 如何监控Kafka中不同消费者组的消费进度？</think>### 在 Spring-Kafka 中实现 RabbitMQ Fanout Exchange 的消费者组转换方案 RabbitMQ 的 Fanout Exchange 会将消息广播到所有绑定的队列，在 Kafka 中可通过**多个消费者组订阅同一主题**实现等效功能。以下是 Spring-Kafka 的具体实现方案： #### 一、核心配置原理 ```mermaid graph LR A[生产者] --> B[Kafka Topic] B --> C[消费者组1] B --> D[消费者组2] B --> E[消费者组3] ``` - **Fanout 本质**：每个消费者组独立消费全量消息 - **Kafka 特性**：同一主题被多个消费者组订阅时，每个组获取完整消息副本 - **Spring 配置**：通过不同`group.id`区分消费者组[^3] #### 二、Spring Boot 配置实现 ##### 1. 生产者配置 (application.yml) ```yaml spring: kafka: bootstrap-servers: localhost:9092 producer: key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer ``` ##### 2. 消费者组配置 (Java Config) ```java @Configuration public class KafkaConfig { // 消费者组1：库存服务 @Bean public ConsumerFactory<String, String> inventoryConsumerFactory() { Map<String, Object> props = new HashMap<>(); props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092"); props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "inventory-service-group"); // 关键区别 props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class); props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class); return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(props); } // 消费者组2：日志服务 @Bean public ConsumerFactory<String, String> loggingConsumerFactory() { Map<String, Object> props = new HashMap<>(); props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092"); props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "logging-service-group"); // 关键区别 props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class); props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class); return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(props); } } ``` ##### 3. 监听器实现 (Fanout 消费者) ```java @Service public class FanoutConsumerService { // 库存服务消费者组 @KafkaListener( topics = "order-events", containerFactory = "inventoryConsumerFactory") public void inventoryServiceListener(String message) { System.out.println("[Inventory] Received: " + message); // 处理库存逻辑 } // 日志服务消费者组 @KafkaListener( topics = "order-events", containerFactory = "loggingConsumerFactory") public void loggingServiceListener(ConsumerRecord<String, String> record) { System.out.println("[Logging] Received: " + record.value()); // 处理日志逻辑 } } ``` #### 三、关键配置说明 | 配置项 | 作用 | Fanout 实现要点 | |--------|------|----------------| | `group.id` | 标识消费者组 | 每个服务使用独立组ID | | `enable.auto.commit` | 偏移量提交 | 建议设为`false`[^3] | | `auto.offset.reset` | 初始偏移策略 | 通常设为`earliest` | | 监听器并发度 | 消费者线程数 | 根据分区数设置 | #### 四、消息投递示例 ```java @RestController public class ProducerController { @Autowired private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate; @PostMapping("/send") public String sendMessage(@RequestBody String message) { // 发送到主题（无需指定key） kafkaTemplate.send("order-events", message); return "Message broadcasted to all consumer groups"; } } ``` #### 五、消费者组管理策略 1. **动态扩展**：新增服务只需创建新消费者组 ```java // 新增通知服务消费者组 @KafkaListener( topics = "order-events", groupId = "notification-group") // Spring Boot 2.3+ 简化配置 public void notificationListener(String message) { // 发送通知逻辑 } ``` 2. **偏移量管理**：手动提交保证可靠性 ```yaml spring: kafka: consumer: enable-auto-commit: false # 关闭自动提交[^3] listener: ack-mode: manual_immediate # 手动立即提交 ``` 3. **监控指标**：通过`ConsumerGroupMetrics`监控各组的消费延迟 #### 六、与传统 RabbitMQ 对比 | 特性 | RabbitMQ Fanout | Spring-Kafka 等效方案 | |------|----------------|------------------------| | 消息路由 | Exchange 绑定队列 | 主题广播 | | 消费者隔离 | 不同队列 | 不同消费者组 | | 消息持久化 | 队列持久化 | 主题日志保留 | | 消费进度 | 队列深度 | 消费者偏移量 | | Spring 集成 | `@RabbitListener` | `@KafkaListener` | > 此方案通过 Kafka 的**消费者组隔离机制**实现 Fanout 广播，每个服务作为独立消费者组获取全量消息副本，完美替代 RabbitMQ 的 Exchange 绑定队列模式[^1][^2]。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值