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<p id="tip" align="center"></p>
<div><h1>20 多线程开发消费者实例</h1>
<p>你好，我是胡夕。今天我们来聊聊 Kafka Java Consumer 端多线程消费的实现方案。</p>
<p>目前，计算机的硬件条件已经大大改善，即使是在普通的笔记本电脑上，多核都已经是标配了，更不用说专业的服务器了。如果跑在强劲服务器机器上的应用程序依然是单线程架构，那实在是有点暴殄天物了。不过，Kafka Java Consumer 就是单线程的设计，你是不是感到很惊讶。所以，探究它的多线程消费方案，就显得非常必要了。</p>
<h2>Kafka Java Consumer 设计原理</h2>
<p>在开始探究之前，我先简单阐述下 Kafka Java Consumer 为什么采用单线程的设计。了解了这一点，对我们后面制定多线程方案大有裨益。</p>
<p>谈到 Java Consumer API，最重要的当属它的入口类 KafkaConsumer 了。我们说 KafkaConsumer 是单线程的设计，严格来说这是不准确的。因为，从 Kafka 0.10.1.0 版本开始，KafkaConsumer 就变为了双线程的设计，即<strong>用户主线程和心跳线程</strong>。</p>
<p><strong>所谓用户主线程，就是你启动 Consumer 应用程序 main 方法的那个线程，而新引入的心跳线程（Heartbeat Thread）只负责定期给对应的 Broker 机器发送心跳请求，以标识消费者应用的存活性（liveness）</strong>。引入这个心跳线程还有一个目的，那就是期望它能将心跳频率与主线程调用 KafkaConsumer.poll 方法的频率分开，从而解耦真实的消息处理逻辑与消费者组成员存活性管理。</p>
<p>不过，虽然有心跳线程，但实际的消息获取逻辑依然是在用户主线程中完成的。因此，在消费消息的这个层面上，我们依然可以安全地认为 KafkaConsumer 是单线程的设计。</p>
<p>其实，在社区推出 Java Consumer API 之前，Kafka 中存在着一组统称为 Scala Consumer 的 API。这组 API，或者说这个 Consumer，也被称为老版本 Consumer，目前在新版的 Kafka 代码中已经被完全移除了。</p>
<p>我之所以重提旧事，是想告诉你，老版本 Consumer 是多线程的架构，每个 Consumer 实例在内部为所有订阅的主题分区创建对应的消息获取线程，也称 Fetcher 线程。老版本 Consumer 同时也是阻塞式的（blocking），Consumer 实例启动后，内部会创建很多阻塞式的消息获取迭代器。但在很多场景下，Consumer 端是有非阻塞需求的，比如在流处理应用中执行过滤（filter）、连接（join）、分组（group by）等操作时就不能是阻塞式的。基于这个原因，社区为新版本 Consumer 设计了单线程 + 轮询的机制。这种设计能够较好地实现非阻塞式的消息获取。</p>
<p>除此之外，单线程的设计能够简化 Consumer 端的设计。Consumer 获取到消息后，处理消息的逻辑是否采用多线程，完全由你决定。这样，你就拥有了把消息处理的多线程管理策略从 Consumer 端代码中剥离的权利。</p>
<p>另外，不论使用哪种编程语言，单线程的设计都比较容易实现。相反，并不是所有的编程语言都能够很好地支持多线程。从这一点上来说，单线程设计的 Consumer 更容易移植到其他语言上。毕竟，Kafka 社区想要打造上下游生态的话，肯定是希望出现越来越多的客户端的。</p>
<h2>多线程方案</h2>
<p>了解了单线程的设计原理之后，我们来具体分析一下 KafkaConsumer 这个类的使用方法，以及如何推演出对应的多线程方案。</p>
<p>首先，我们要明确的是，KafkaConsumer 类不是线程安全的 (thread-safe)。所有的网络 I/O 处理都是发生在用户主线程中，因此，你在使用过程中必须要确保线程安全。简单来说，就是你不能在多个线程中共享同一个 KafkaConsumer 实例，否则程序会抛出 ConcurrentModificationException 异常。</p>
<p>当然了，这也不是绝对的。KafkaConsumer 中有个方法是例外的，它就是<strong>wakeup()</strong>，你可以在其他线程中安全地调用**KafkaConsumer.wakeup()**来唤醒 Consumer。</p>
<p>鉴于 KafkaConsumer 不是线程安全的事实，我们能够制定两套多线程方案。</p>
<ol>
<li><strong>消费者程序启动多个线程，每个线程维护专属的 KafkaConsumer 实例，负责完整的消息获取、消息处理流程</strong>。如下图所示：</li>
</ol>
<p><img src="assets/25c8e38237117c57047997ecba5dd52c.png" alt="img" /></p>
<ol>
<li><strong>消费者程序使用单或多线程获取消息，同时创建多个消费线程执行消息处理逻辑</strong>。获取消息的线程可以是一个，也可以是多个，每个线程维护专属的 KafkaConsumer 实例，处理消息则交由<strong>特定的线程池</strong>来做，从而实现消息获取与消息处理的真正解耦。具体架构如下图所示：</li>
</ol>
<p><img src="assets/deb0d00a5ede97f270cf42a255287fc1.png" alt="img" /></p>
<p>总体来说，这两种方案都会创建多个线程，这些线程都会参与到消息的消费过程中，但各自的思路是不一样的。</p>
<p>我们来打个比方。比如一个完整的消费者应用程序要做的事情是 1、2、3、4、5，那么方案 1 的思路是<strong>粗粒度化</strong>的工作划分，也就是说方案 1 会创建多个线程，每个线程完整地执行 1、2、3、4、5，以实现并行处理的目标，它不会进一步分割具体的子任务；而方案 2 则更<strong>细粒度化</strong>，它会将 1、2 分割出来，用单线程（也可以是多线程）来做，对于 3、4、5，则用另外的多个线程来做。</p>
<p>这两种方案孰优孰劣呢？应该说是各有千秋。我总结了一下这两种方案的优缺点，我们先来看看下面这张表格。</p>
<p><img src="assets/4070c15055bf275c44cb7b470fb1f850.jpeg" alt="img" /></p>
<p>接下来，我来具体解释一下表格中的内容。</p>
<p>我们先看方案 1，它的优势有 3 点。</p>
<ol>
<li>实现起来简单，因为它比较符合目前我们使用 Consumer API 的习惯。我们在写代码的时候，使用多个线程并在每个线程中创建专属的 KafkaConsumer 实例就可以了。</li>
<li>多个线程之间彼此没有任何交互，省去了很多保障线程安全方面的开销。</li>
<li>由于每个线程使用专属的 KafkaConsumer 实例来执行消息获取和消息处理逻辑，因此，Kafka 主题中的每个分区都能保证只被一个线程处理，这样就很容易实现分区内的消息消费顺序。这对在乎事件先后顺序的应用场景来说，是非常重要的优势。</li>
</ol>
<p>说完了方案 1 的优势，我们来看看这个方案的不足之处。</p>
<ol>
<li>每个线程都维护自己的 KafkaConsumer 实例，必然会占用更多的系统资源，比如内存、TCP 连接等。在资源紧张的系统环境中，方案 1 的这个劣势会表现得更加明显。</li>
<li>这个方案能使用的线程数受限于 Consumer 订阅主题的总分区数。我们知道，在一个消费者组中，每个订阅分区都只能被组内的一个消费者实例所消费。假设一个消费者组订阅了 100 个分区，那么方案 1 最多只能扩展到 100 个线程，多余的线程无法分配到任何分区，只会白白消耗系统资源。当然了，这种扩展性方面的局限可以被多机架构所缓解。除了在一台机器上启用 100 个线程消费数据，我们也可以选择在 100 台机器上分别创建 1 个线程，效果是一样的。因此，如果你的机器资源很丰富，这个劣势就不足为虑了。</li>
<li>每个线程完整地执行消息获取和消息处理逻辑。一旦消息处理逻辑很重，造成消息处理速度慢，就很容易出现不必要的 Rebalance，从而引发整个消费者组的消费停滞。这个劣势你一定要注意。我们之前讨论过如何避免 Rebalance，如果你不记得的话，可以回到专栏第 17 讲复习一下。</li>
</ol>
<p>下面我们来说说方案 2。</p>
<p>与方案 1 的粗粒度不同，方案 2 将任务切分成了<strong>消息获取</strong>和<strong>消息处理</strong>两个部分，分别由不同的线程处理它们。比起方案 1，方案 2 的最大优势就在于它的<strong>高伸缩性</strong>，就是说我们可以独立地调节消息获取的线程数，以及消息处理的线程数，而不必考虑两者之间是否相互影响。如果你的消费获取速度慢，那么增加消费获取的线程数即可；如果是消息的处理速度慢，那么增加 Worker 线程池线程数即可。</p>
<p>不过，这种架构也有它的缺陷。</p>
<ol>
<li>它的实现难度要比方案 1 大得多，毕竟它有两组线程，你需要分别管理它们。</li>
<li>因为该方案将消息获取和消息处理分开了，也就是说获取某条消息的线程不是处理该消息的线程，因此无法保证分区内的消费顺序。举个例子，比如在某个分区中，消息 1 在消息 2 之前被保存，那么 Consumer 获取消息的顺序必然是消息 1 在前，消息 2 在后，但是，后面的 Worker 线程却有可能先处理消息 2，再处理消息 1，这就破坏了消息在分区中的顺序。还是那句话，如果你在意 Kafka 中消息的先后顺序，方案 2 的这个劣势是致命的。</li>
<li>方案 2 引入了多组线程，使得整个消息消费链路被拉长，最终导致正确位移提交会变得异常困难，结果就是可能会出现消息的重复消费。如果你在意这一点，那么我不推荐你使用方案 2。</li>
</ol>
<h2>实现代码示例</h2>
<p>讲了这么多纯理论的东西，接下来，我们来看看实际的实现代码大概是什么样子。毕竟，就像 Linus 说的：“Talk is cheap, show me the code!”</p>
<p>我先跟你分享一段方案 1 的主体代码：</p>
<pre><code>public class KafkaConsumerRunner implements Runnable {
private final AtomicBoolean closed = new AtomicBoolean(false);
private final KafkaConsumer consumer;
public void run() {
try {
consumer.subscribe(Arrays.asList(&quot;topic&quot;));
while (!closed.get()) {
ConsumerRecords records =
consumer.poll(Duration.ofMillis(10000));
// 执行消息处理逻辑
}
} catch (WakeupException e) {
// Ignore exception if closing
if (!closed.get()) throw e;
} finally {
consumer.close();
}
}
// Shutdown hook which can be called from a separate thread
public void shutdown() {
closed.set(true);
consumer.wakeup();
}
</code></pre>
<p>这段代码创建了一个 Runnable 类，表示执行消费获取和消费处理的逻辑。每个 KafkaConsumerRunner 类都会创建一个专属的 KafkaConsumer 实例。在实际应用中，你可以创建多个 KafkaConsumerRunner 实例，并依次执行启动它们，以实现方案 1 的多线程架构。</p>
<p>对于方案 2 来说，核心的代码是这样的：</p>
<pre><code>private final KafkaConsumer&lt;String, String&gt; consumer;
private ExecutorService executors;
...
private int workerNum = ...;
executors = new ThreadPoolExecutor(
workerNum, workerNum, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new ArrayBlockingQueue&lt;&gt;(1000),
new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
...
while (true) {
ConsumerRecords&lt;String, String&gt; records =
consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
for (final ConsumerRecord record : records) {
executors.submit(new Worker(record));
}
}
..
</code></pre>
<p>这段代码最重要的地方是我标为橙色的那个语句：当 Consumer 的 poll 方法返回消息后，由专门的线程池来负责处理具体的消息。调用 poll 方法的主线程不负责消息处理逻辑，这样就实现了方案 2 的多线程架构。</p>
<h2>小结</h2>
<p>总结一下，今天我跟你分享了 Kafka Java Consumer 多线程消费的实现方案。我给出了比较通用的两种方案，并介绍了它们各自的优缺点以及代码示例。我希望你能根据这些内容，结合你的实际业务场景，实现适合你自己的多线程架构，真正做到举一反三、融会贯通，彻底掌握多线程消费的精髓，从而在日后实现更宏大的系统。</p>
</div>
</div>
<div>
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</div>
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