kafka rebalance ConsumerRebalanceListener
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python/Java
正文
afka在有新消费者加入或者撤出时,会触发rebalance操作,在subscribe订阅主题的时候,我们可以编写回掉函数,在触发rebalance操作之前和之后,提交相应偏移量和获取偏移量。
consumer.subscribe(Collections.singletonList(topic), new SaveOffsetOnRebalance(mulConsumer));
class SaveOffsetOnRebalance implements ConsumerRebalanceListener {
private Consumer<String, String> consumer;
//初始化方法,传入consumer对象,否则无法调用外部的consumer对象,必须传入
public SaveOffsetOnRebalance(Consumer<String, String> consumer) {
this.consumer = consumer;
}
@Override
public void onPartitionsRevoked(Collection<TopicPartition> collection) {
//提交偏移量 主要是consumer.commitSync(toCommit); 方法
System.out.println("*- in ralance:onPartitionsRevoked");
//commitQueue 是我本地已消费消息的一个队列 是一个linkedblockingqueue对象
while (!commitQueue.isEmpty()) {
Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> toCommit = commitQueue.poll();
consumer.commitSync(toCommit);
}
}
@Override
public void onPartitionsAssigned(Collection<TopicPartition> collection) {
//rebalance之后 获取新的分区,获取最新的偏移量,设置拉取分量
System.out.println("*- in ralance:onPartitionsAssigned ");
for (TopicPartition partition : collection) {
System.out.println("*- partition:"+partition.partition());
//获取消费偏移量,实现原理是向协调者发送获取请求
OffsetAndMetadata offset = consumer.committed(partition);
//设置本地拉取分量,下次拉取消息以这个偏移量为准
consumer.seek(partition, offset.offset());
}
}
}
onPartitionRevoked会在rebalance操作之前调用,用于我们提交消费者偏移,onPartitionAssigned会在rebalance操作之后调用,用于我们接取新的分配区的偏移量。
注意enable.auto.commit为false,防止自动提交偏移量。
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