写在前面
这次的文章我尝试使用了New Bing（自己的VPS IP被ChatGPT封了）。在使用New Bing的过程中，感觉挺奇妙的，我是在把它当做面试者来提问的。AI的进步是巨大的。在面对问题，它的回答准确而且有框架。New Bing还会结合搜索引擎的结果来作答，这可以让提问的人能继续根据兴趣点向深处挖掘。
Consumer是什么？
以Kafka为例（以下皆是），Consumer是Kafka重要的组成部分，它可以从Kafka的Topic中读取消息并做处理。Consumer是消息消费能力的实现者。它可以单独存在，也可以由多个Consumer组合成Consumer Group，以此来实现消费能力的横向拓展。
Consumer的生命周期是怎样的
Kafka的Consumer的生命周期从创建到关闭，整个过程可以大概分为以下几个阶段：
- 初始化：Consumer在Kafka中是一个类，其创建也就是对应类的实例，需要设置相关的参数去影响Consumer消费消息的行为和性能。
- 订阅：Consumer通过subscribe()方法，指定要消费的Topic，并获取Broker分配的Partition。除了subscribe()方法，还可以通过正则表达式来实现动态监听满足条件的多个Topic，或者通过实现ConsumerRebalanceListener来动态地订阅主题和分区。
- 拉取：Consumer通过poll()方法，从Broker获取批量的消息。就像鲨鱼需要一直游动才不会窒息死亡，Consumer也需要不停调用poll()方法来维持活跃、获取消息。poll()方法除了拉取批量消息以外，还需要给Broker的Group Coordinator发送HeartBeat，用来维持Group内的成员关系。Rebalance过程中，Group Coordinator也会通过poll()方法向Consumer传达如：Rebalance开始、Group Leader、重分配的Partition等信息。
- 消费：Consumer根据自身业务需求，对拉取到的消息进行各种业务逻辑处理、如：数据存储、消息加工、调用下游、数据计算等。消费需要注意Consumer是批量获取的消息，批量处理的整体时长正常时不能超过 max.poll.interval.ms 的间隔，不然这会导致Rebalance的发生。
- 提交：Consumer在处理完消息之后，需要通过 commitSync() 或 commitAsync() 方法向Broker提交消费完成的offset。offset被Broker用来记录消息被成功消费了的位置信息，用于重启或故障恢复时继续消费新的消息。可以通过enable.auto.commit参数来自动或手动提交offset。手动提交offset会有更好的灵活性。
- 关闭：在不需要消费数据时，调用close()方法，关闭KafkaConsumer对象。这会释放资源，取消订阅，提交位移，离开消费者组等。
初始化
Consumer的初始化就是KafkaConsumer类的实例化。实例化时，有以下几个重要的参数可以注意：
- bootstrap.servers：这个参数除了在Consumer的初始化时会用到，Producer初始化时也会用到。它是用于发现Kafka集群信息的。它形态上是以“,”连接的多个“broker:port”字符串。
- key.deserializer 与 value.deserializer：用于将消息的key与value从二进制字节流反序列化为对象的方式。消息的key用于唯一定义一条消息，决定这条消息被生成到Topic里的哪个Partition，消息的value对应的是实际生成的消息内容。
- group.id：用于判断Consumer是否属于同一个Group的参数。
- fetch.min.bytes：设置Consumer从Kafka Fetch的最小消息大小。当Topic没有满足该参数大小的消息时，poll会阻塞。
- fetch.max.wait.ms：Consumer等待Kafka返回消息的最大等待时间，默认值：500ms。该参数与 fetch.min.bytes 会共同影响Kafka返回消息给Consumer的时机。
- max.partition.fetch.bytes：该参数控制Kafka允许的Topic的每个Partition能返回的最大消息大小。该参数乘以Partition数量，相当于Topic消费的最大消息总量，再除以Consumer的个数，便是每个Consumer需要承载的最大消息大小。
- session.timeout.ms：和Rebalance中介绍的一样，该参数是Consumer与Broker维持会话的最大超时时间，默认10s，一般设置为Consumer HeartBeat心跳间隔的3~5倍。
- auto.offset.reset：该参数用于设定Consumer初始消费位置。如：latest：从最新位置开始消费；earliest：从最老的消息开始消费。此外，可以通过运维脚本来修改这个值。
- enable.auto.commit：用于指定是否启用自动提交偏移量的机制，若为true，则Consumer会在每次 poll 之后或者每隔一段时间（auto.commit.interval.ms设定）就提交最大的offset给 kafka；若为false，则Consumer需要通过commitSync 或者 commitAsync 方法来提交offset
- partition.assignment.strategy：分区分配策略，可见下面。
- max.poll.records：Consumer的poll()方法返回的最大消息数量。
具体来说，常见的Consumer初始化步骤如下：
- 构造 Propertity，进行 consumer 相关的配置；
- 创建 KafkaConsumer 的对象 consumer；
- 订阅相应的 topic 列表；
- 调用 consumer 的 poll 方法拉取订阅的消息。
订阅消息
consumer通过 subcribe() 方法订阅Topic。这个方法可以接受多个topic作为一个list，或者一个正则表达式来匹配多个Topic。
consumer订阅topic之后，会加入到Consumer Group之中。一个Group内的多个Consumer会负载均衡地消费Topic内的多个Partition。Kafka的分区分配策略是：
- RangeAssignor：按照Consumer数量与Partition数量进行均分。
- RoundRobinAssignor：将Consumer与订阅的Topic所有分区分别按照字典序进行排序，然后通过轮询的方式将每个分区逐个分配给Consumer，
- StickyAssignor：该策略有两个目的：1. 尽可能均分分区；2. 尽可能保障每次分配的结果变化不大。这个逻辑比较复杂，就先按下不表。
poll模型
poll方法是consumer的心脏。poll方法会处理Group Coordinate、Rebalance、HeartBeat、消息抓取、离开Group等的所有信息。consumer在创建之后，也是在poll之后，才会去连接到Kafak的实际集群。
首先大概看一下poll方法的原理。它主要做了以下几件事情：
- 检查Consumer是否有订阅Topic与Partition；如果没有，这里会抛出异常；
- 调用实际的 pollOnce() 方法获取消息records；
- 返回数据之前，发送下次的fetch()请求，避免下次请求时被pullOnce阻塞；
- 如果在一定时间内没有获取到数据，则返回拉取的records为空；
pollOnce()方法大概做了以下几件事情：
- 获取GroupCoordinator的地址，与之建立相应的TCP连接。发送JoinGroup与SyncGroup请求。至此Consumer完成了与Kafka集群的连接，并加入了一个ConsumerGroup。
- 更新需要拉取的Partition的fetch-position offset，准备拉取消息。
- 获取fetcher拉取的消息，如果此时获取到消息，直接返回。如果为空则需要重新发送sendFetch的请求。
- 调用底层NetworkClient的poll方法，等待send的fetch完成所有消息的抓取。
- Rebalance检查：判断当前Consumer分配的Topic-Partition信息是否有变化。有的话，这次poll方法直接返回空，Consumer等待GroupCoordinator发起Rebalance流程。
消费
消息就是Consumer代表的实际业务逻辑了。在风控场景中，一般会有风控物料组装、风控模型请求、策略逻辑计算、策略日志留存等等。
提交
Consumer在完成消费时，会向Kafka同步自己完成消费的消息的位置，这个位置会保留在Partition中，用于记录这个分区消息消费的进度。
Consumer完成commit offset有如下几种方法：
- 自动Commit：通过配置 enable.auto.commit=true 与设置 auto.commit.interval.ms 自动commit间隔，来控制这个自动的过程。自动commit机制也与poll模型绑定，当Consumer每次poll时，Consumer便会检查是否满足自动Commit的要求。
- 手动Commit：通过CommitSync与CommitAsync来实现同步与异步Commit。在Consumer完成消息消费之后，如果调用CommitSync，那么会阻塞消费进程直到Commit成功。而如果使用CommitAsync，则会异步触发，立即开始下一次poll。CommitAsync可以通过Callback方法，实现异步Commit失败时的感知。也可以考虑结合使用两种Commit方式，如每次批处理完成后，使用异步方法，不阻塞下一次批处理，提升Consumer处理效率；但当Consumer退出或者程序异常时，使用同步Commit，确保Consumer最新的消费进度能被同步到Partition上。
关闭
Consumer的关闭，也可以说退出Group，从使用上来看，会有以下几种情况：
- 通过consumer.Close() 或者 consumer.Shutdown()方法，关闭网络连接与socket，触发Rebalance。但Close()方法会完成offset的提交。
- 还可以通过设置Consumer未接收新消息的时间来完成Consumer的关闭，没使用过，这里不深入。
Consumer退出时，大概会做以下几件事：
- 向GroupCoordinator发送一个 LeaveGroupRequest，告知自己要离开Group。
- GroupCoordinator 收到 LeaveGroupRequest 后，会检查Consumer是否是Group的成员，如果是，就将其从成员列表中移除，并更新Group的元数据。
- GroupCoordinator 还会检查消费者是否是消费组的 leader，如果是，就会从剩余的成员中选择一个新的 leader，并通知它。
- GroupCoordinator 还会检查Group是否还有其他成员，如果没有，就会删除消费组的元数据，并释放相关的资源。
- GroupCoordinator 还会触发一次Rebalance，将原来由Consumer负责的分区分配给其他消费者。
- Consumer关闭时，还会关闭网络连接和套接字，释放所有的资源，并根据配置，提交最后的 offset 到存储（Kafka 或 Zookeeper）。
