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介紹

kafka是一個比較流行的分布式、可拓展、高性能、可靠的流處理平臺。在處理kafka的數據時，這里有確保處理效率和可靠性的多種最佳實踐。本文將介紹這幾種實踐方式，并通過sarama實現他們。

以下是一些kafka消費的最佳實踐：

選擇合適的提交策略：Kafka提供兩種提交策略，自動和手動。雖然自動操作很容易使用，但它可能會導致數據丟失或重復。手動提交提供了更高級別的控制，確保消息至少處理一次或恰好一次，具體取決于用例。

盡可能減少Kafka的傳輸次數：大批量讀取消息可以顯著提高吞吐量。這可以通過調整 fetch.min.bytes 和 fetch.max.wait.ms 等參數來實現。

盡可能使用消費者組：Kafka允許多個消費者組成一個消費者組來并行消費數據。這使得 Kafka 能夠將數據分發給一個組中的所有消費者，從而實現高效的數據消費。

調整消費者緩沖區大小：通過調整消費者的緩沖區大小，如 receive.buffer.bytes 和 max.partition.fetch.bytes，可以根據消息的預期大小和消費者的內存容量進行調整。這可以提高消費者的表現。

處理rebalance：當新的消費者加入消費者組，或者現有的消費者離開時，Kafka會觸發rebalance以重新分配負載。在此過程中，消費者停止消費數據。因此，快速有效地處理重新平衡可以提高整體吞吐量。

監控消費者：使用 Kafka 的消費者指標來監控消費者的性能。定期監控可以幫助我們識別性能瓶頸并調整消費者的配置。

選擇合適的提交策略

1.自動提交

Sarama 的 ConsumerGroup 默認情況下會自動提交偏移量。這意味著它會定期提交已成功消費的消息的偏移量，這允許消費者在重新啟動或消費失敗時從中斷的地方繼續。

下面是一個自動提交的消費者組消費消息的例子：

config := sarama.NewConfig()  
config.Version = sarama.V2_0_0_0 
config.Consumer.Offsets.AutoCommit.Enable = true  
config.Consumer.Offsets.AutoCommit.Interval = 1 * time.Second  
  
ConsumerGroup, err := sarama.NewConsumerGroup(brokers, groupID, config)  
if err != nil {  
    log.Panicf( "創建消費者組客戶端時出錯: %v" , err)  
}  
  
Consumer := Consumer{}  
ctx := context.Background()  
  
for {  
    err := ConsumerGroup.Consume(ctx, [] string {topic}, Consumer)  
    if err != nil {  
        log.Panicf( "來自消費者的錯誤: %v" , err)  
    }  
}

根據config.Consumer.Offsets.AutoCommit.Interval可以看到，消費者會每秒自動提交offset。

2. 手動提交

手動提交使我們更好地控制何時提交消息偏移量。下面是一個手動提交的消費者組消費消息的例子：

config := sarama.NewConfig()  
config.Version = sarama.V2_0_0_0 
config.Consumer.Offsets.AutoCommit.Enable = false 
  
consumerGroup, err := sarama.NewConsumerGroup(brokers, groupID , config)  
if err != nil {  
    log.Panicf( "創建消費者組客戶端時出錯: %v" , err)  
}  
  
Consumer := Consumer{}  
ctx := context.Background()  
  
for {  
    err := ConsumerGroup.Consume( ctx, [] string {topic}, Consumer)  
    if err != nil {  
        log.Panicf( "Error from Consumer: %v" , err)  
    }  
}  
  


type Consumer struct {}  
  
func (consumer Consumer) Setup (_ sarama.ConsumerGroupSession) error { return nil }  
func (consumer Consumer) Cleanup(_ sarama.ConsumerGroupSession) error { return nil }  
func (consumer Consumer) ConsumeClaim(sess sarama.ConsumerGroupSession, Claim sarama.ConsumerGroupClaim) error {  
    for msg : = range Claim.Messages() {  
        
        fmt.Printf( "Message topic:%q partition:%d offset:%d
" , msg.Topic, msg.Partition, msg.Offset)  


        
        sess.MarkMessage(msg, "" )  
    }  
    return nil  
}

在該示例中, 使用MarkMessage手動將消息標記為已處理，最終根據Consumer.Offsets.CommitInterval配置提交。另外這個例子省略了錯誤處理部分，開發時需要注意正確處理生產過程中出現的錯誤。

譯者注：這篇文章雖然是今年5月發布，但是這里的提交方式還是有些過時了，目前sarama已經廢棄了Consumer.Offsets.CommitInterval，相關配置目前在Consumer.Offsets.AutoCommit

盡可能減少Kafka的傳輸次數

減少kafka的傳輸次數可以通過優化從kafka中讀取和寫入數據的方式來實現：

1. 增加批次的大小

使用kafka批量發送消息的效果優于逐個發送消息，批次越大，kafka發送數據效率就越高。但是需要權衡延遲和吞吐量之間的關系。較大的批次雖然代表著更大的吞吐量，但也會增加延遲。因為批次越大，填充批次的時間也越久。

在Go中，我們可以在使用sarama包生成消息時設置批次大小：

config := sarama.NewConfig()  
config.Producer.Flush.Bytes = 1024 * 1024

以及獲取消息的批次大小

config := sarama.NewConfig()  
config.Consumer.Fetch.Default = 1024 * 1024

2. 使用長輪詢

長輪詢是指消費者輪詢時如果Kafka中沒有數據，則消費者將等待數據到達。這減少了往返次數，因為消費者不需要在沒有數據時不斷請求數據。

config := sarama.NewConfig() 
config .Consumer.MaxWaitTime = 500 *time.Millisecond

該配置告訴消費者在返回之前會等待500毫秒

3. 盡可能使用消費者組

消費者組是一組協同工作消費來自kafka主題的消息的消費者。消費者組允許我們在多個消費者之間分配消息，從而提供橫向拓展能力。使用消費者組時，kafka負責將分區分配給組中的消費者，并確保每個分區同時僅被一個消費者消費。

接下來是sarama中消費者組的使用：

使用消費者組需要實現一個ConsumerGroupHandler接口：

該接口具有三個方法：Setup、Cleanup、和ConsumeClaim

type exampleConsumerGroupHandler struct { 
} 


func  (h *exampleConsumerGroupHandler) Setup(_ sarama.ConsumerGroupSession) error { 
    
    return  nil
 } 


func  (h *exampleConsumerGroupHandler) Cleanup(_ sarama.ConsumerGroupSession) error { 
    
    return  nil
 } 


func  (h *exampleConsumerGroupHandler) ConsumeClaim(session sarama.ConsumerGroupSession, Claim sarama.ConsumerGroupClaim) error { 
    for message := range Claim.Messages() { 
        
        fmt.Printf( "Message: %s
" , string (message.Value)) 


        
        session.MarkMessage(message, "" ) 
    }
    返回 nil
 }

創建sarama.ConsumerGroup并開始消費：

brokers := []string{"localhost:9092"} 
topic := "example_topic"  
groupID := "example_consumer_group"  
  


consumerGroup, err := sarama.NewConsumerGroup(brokers, groupID, config)  
if err != nil {  
    log.Fatalf("Error creating consumer group: %v", err)  
}  
defer consumerGroup.Close()  
  


handler := &exampleConsumerGroupHandler{}  
  


for {  
    err := consumerGroup.Consume(context.Background(), []string{topic}, handler)  
    if err != nil {  
        log.Printf("Error consuming messages: %v", err)  
    }  
}

該示例設置了一個消費組，用于消費來自“example_topic”的消息。消費者組可以通過添加更多消費者來提高處理能力。

使用消費者組時，記得處理消費期間rebalance和錯誤。

調整消費者緩沖區大小

在sarama中，我們可以調整消費者緩沖區的大小，以調整消費者在處理消息之前可以在內存中保存的消息數量。

默認情況下，緩沖區大小設置為256，這代表Sarama在開始處理消息之前將在內存中保存最多256條消息。如果消費者速度很慢，增加緩沖區大小可能有助于提高吞吐量。但是，更大的緩沖區也會消耗更多的內存。

以下是如何增加緩沖區大小的例子：

config := sarama.NewConfig()  
config.Consumer.Return.Errors = true  
config.Version = sarama.V2_1_0_0  
config.Consumer.Offsets.Initial = sarama.OffsetOldest  


config.ChannelBufferSize = 500  
  


group, err := sarama.NewConsumerGroup([]string{broker}, groupID, config)  
if err != nil {  
    panic(err)  
}  
  


ctx := context.Background()  
for {  
    topics := []string{topic}  
    handler := exampleConsumerGroupHandler{}  


    err := group.Consume(ctx, topics, &handler)  
    if err != nil {  
        panic(err)  
    }  
}

處理rebalance

當新消費者添加到消費者組或現有消費者離開消費者組時，kafka會重新平衡該組中的消費者。rebalance是kafka確保消費者組中的所有消費者不會消費同一分區的保證。

在sarama中，處理rebalance是通過 Setup 和CleanUp函數來完成的。

通過正確處理重新平衡事件，您可以確保應用程序正常處理消費者組的更改，例如消費者離開或加入，并且在這些事件期間不會丟失或處理兩次消息。

譯者注：其實更重要的是在ConsumeClaim函數在通道關閉時盡早退出，才能正確的進入CleanUp函數。

監控消費者

監控Kafka消費者對于確保系統的健康和性能至關重要，我們需要時刻關注延遲、處理時間和錯誤率的指標。

Golang沒有內置對 Kafka 監控的支持，但有幾個庫和工具可以幫助我們。讓我們看一下其中的一些：

Sarama的Metrics：Sarama 提供了一個指標注冊表，它報告了有助于監控的各種指標，例如請求、響應的數量、請求和響應的大小等。這些指標可以使用 Prometheus 等監控系統來收集和監控。

JMX Exporter：如果您在 JVM 上運行 Kafka，則可以使用 JMX Exporter 將kafka的 MBeans 發送給Prometheus

Kafka Exporter：Kafka Exporter是一個第三方工具，可以提供有關Kafka的更詳細的指標。它可以提供消費者組延遲，這是消費kafka消息時要監控的關鍵指標。

Jaeger 或 OpenTelemetry：這些工具可用于分布式追蹤，這有助于追蹤消息如何流經系統以及可能出現瓶頸的位置。