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Kafka3.0.0版本——消费者（Range分区分配策略以及再平衡）

news 2025/8/4 21:41:09

- 一、Range分区分配策略原理
- - 1.1、Range分区分配策略原理的示例一
  - 1.2、Range分区分配策略原理的示例二
  - 1.3、Range分区分配策略原理的示例注意事项
- 二、Range 分区分配策略代码案例
- - 2.1、创建带有4个分区的fiveTopic主题
  - 2.2、创建三个消费者组成消费者组
  - 2.3、创建生产者
  - 2.4、测试
  - 2.5、Range 分区分配策略代码案例说明
- 三、Range 分区分配再平衡案例
- - 3.1、停止某一个消费者后，（45s 以内）重新发送消息示例
  - 3.2、停止某一个消费者后，（45s 以后）重新发送消息示例
  - 3.3、Range 分区分配再平衡案例说明

一、Range分区分配策略原理

Range 是对每个 topic 而言的。首先对同一个 topic 里面的分区按照序号进行排序，并对消费者按照字母顺序进行排序。

1.1、Range分区分配策略原理的示例一

假如现在有 4 个分区，3 个消费者，排序后的分区将会是0,1,2,3；消费者排序完之后将会是C0,C1,C2。

通过 partitions数/consumer数来决定每个消费者应该消费几个分区。如果除不尽，那么前面几个消费者将会多消费 1 个分区。
例如：4/3 = 1 余 1 ，除不尽，那么消费者C0便会多消费1个分区。

1.2、Range分区分配策略原理的示例二

假如现在有 5 个分区，3 个消费者，排序后的分区将会是0,1,2,3,4；消费者排序完之后将会是C0,C1,C2。

通过 partitions数/consumer数来决定每个消费者应该消费几个分区。如果除不尽，那么前面几个消费者将会多消费 1 个分区。
例如：5/3 = 1 余 2 ，除不尽，那么消费者么C0和C1分别多消费一个分区。

1.3、Range分区分配策略原理的示例注意事项

如果只是针对 1 个 topic 而言，C0消费者多消费1个分区影响不是很大。但是如果有N多个topic，那么针对每个 topic，消费者 C0都将多消费 1 个分区，topic越多，C0消费的分区会比其他消费者明显多消费 N 个分区。容易产生数据倾斜！

二、Range 分区分配策略代码案例

2.1、创建带有4个分区的fiveTopic主题

在 Kafka 集群控制台，创建带有4个分区的fiveTopic主题

bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server 192.168.136.27:9092 --create --partitions 4 --replication-factor 1 --topic fiveTopic

在这里插入图片描述

2.2、创建三个消费者组成消费者组

复制 CustomConsumer1类，创建 CustomConsumer2和CustomConsumer3。这样可以由三个消费者组成消费者组，组名都为“test”。

package com.xz.kafka.consumer;import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;import java.time.Duration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Properties;public class CustomConsumer1 {public static void main(String[] args) {// 0 配置Properties properties = new Properties();// 连接 bootstrap.serversproperties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.136.27:9092,192.168.136.28:9092,192.168.136.29:9092");// 反序列化properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());// 配置消费者组idproperties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"test");// 1 创建一个消费者  "", "hello"KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(properties);// 2 订阅主题 firstArrayList<String> topics = new ArrayList<>();topics.add("fiveTopic");kafkaConsumer.subscribe(topics);// 3 消费数据while (true){ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {System.out.println(consumerRecord);}}}
}

2.3、创建生产者

创建CustomProducer生产者。

package com.xz.kafka.producer;import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import java.util.Properties;public class CustomProducerCallback {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {//1、创建 kafka 生产者的配置对象Properties properties = new Properties();//2、给 kafka 配置对象添加配置信息：bootstrap.serversproperties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.136.27:9092,192.168.136.28:9092,192.168.136.29:9092");//3、指定对应的key和value的序列化类型 key.serializer value.serializerproperties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName());//4、创建 kafka 生产者对象KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(properties);//5、调用 send 方法,发送消息for (int i = 0; i < 200; i++) {kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("fiveTopic", "hello kafka" + i), new Callback() {@Overridepublic void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {if (exception == null){System.out.println("主题： "+metadata.topic() + " 分区： "+ metadata.partition());}}});Thread.sleep(2);}// 3 关闭资源kafkaProducer.close();}
}