kafka中partition和消费者对应关系

1个partition只能被同组的一个consumer消费,同组的consumer则起到均衡效果

消费者多于partition

topic: test 只有一个partition
创建一个topic——test,

bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test

在g2组中启动两个consumer,

1. bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning --consumer.config config/consumer_g2.properties
2. bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning --consumer.config config/consumer_g2.properties

消费者数量为2大于partition数量1,此时partition和消费者进程对应关系如下:

bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092 --describe --group g2
TOPIC PARTITION CURRENT-OFFSET LOG-END-OFFSET LAG CONSUMER-ID HOST CLIENT-ID
test 0 9 9 0 consumer-1-4a2a4aa8-32f4-4904-9c16-1c0bdf7128a2 /127.0.0.1 consumer-1
- - - - - consumer-1-fd7b120f-fd21-4e07-8c23-87b71c1ee8a5 /127.0.0.1 consumer-1

消费者consumer-1-fd7b120f-fd21-4e07-8c23-87b71c1ee8a5无对应的partition。
用图表示为

生产者消费者对应关系1.jpg

如上图,向test发送消息:1,2, 3,4,5,6,7,8,9
只有C1能接收到消息,C2则不能接收到消息,即同一个partition内的消息只能被同一个组中的一个consumer消费。当消费者数量多于partition的数量时,多余的消费者空闲。
也就是说如果只有一个partition你在同一组启动多少个consumer都没用,partition的数量决定了此topic在同一组中被可被均衡的程度,例如partition=4,则可在同一组中被最多4个consumer均衡消费。

消费者少于和等于partition

topic:test2包含3个partition

bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic test2

开始时,在g3组中启动2个consumer,

1.bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test2 --from-beginning --consumer.config config/consumer_g3.properties
2.bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test2 --from-beginning --consumer.config config/consumer_g3.properties

则对应关系如下:

TOPIC PARTITION CURRENT-OFFSET LOG-END-OFFSET LAG CONSUMER-ID HOST CLIENT-ID
test2 0 8 8 0 consumer-1-8b872ef7-a2f0-4bd3-b2a8-7b26e4d8ab2c /127.0.0.1 consumer-1
test2 1 7 7 0 consumer-1-8b872ef7-a2f0-4bd3-b2a8-7b26e4d8ab2c /127.0.0.1 consumer-1
test2 2 8 8 0 consumer-1-f362847d-1094-4895-ad8b-1e1f1c88936c /127.0.0.1 consumer-1

其中,consumer-1-8b872ef7-a2f0-4bd3-b2a8-7b26e4d8ab2c对应了2个partition
用图表示为:

生产者消费者对应关系2.jpg

消费者数量2小于partition的数量3,此时,向test2发送消息1,2,3,4,5,6,7,8,9
C1接收到1,3,4,6,7,9
C2接收到2,5,8
此时P1、P2对对应C1,即多个partition对应一个消费者,C1接收到消息量是C2的两倍
然后,在g3组中再启动一个消费者,使得消费者数量为3等于topic2中partition的数量

3.bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test2 --from-beginning --consumer.config config/consumer_g3.properties

对应关系如下:

TOPIC PARTITION CURRENT-OFFSET LOG-END-OFFSET LAG CONSUMER-ID HOST CLIENT-ID
test2 0 8 8 0 consumer-1-8b872ef7-a2f0-4bd3-b2a8-7b26e4d8ab2c /127.0.0.1 consumer-1
test2 1 7 7 0 consumer-1-ab472ed5-de11-4e56-863a-67bf3a3cc36a /127.0.0.1 consumer-1
test2 2 8 8 0 consumer-1-f362847d-1094-4895-ad8b-1e1f1c88936c /127.0.0.1 consumer-1

此时,partition和消费者是一对一关系,向test2发送消息1,2,3,4,5,6,7,8,9
C1接收到了:2,5,8
C2接收到了:3,6,9
C3接收到了:1,4,7
C1,C2,C3均分了test2的所有消息,即消息在同一个组之间的消费者之间均分了!

多个消费者组

启动g4组,仅包含一个消费者C1,消费topic2的消息,此时消费端有两个消费者组

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test2 --from-beginning --consumer.config config/consumer_g4.properties --delete-consumer-offsets

g4组的C1的对应了test2的所有partition:

bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092 --describe --group g4
TOPIC PARTITION CURRENT-OFFSET LOG-END-OFFSET LAG CONSUMER-ID HOST CLIENT-ID
test2 0 36 36 0 consumer-1-befc9234-260d-4ad3-b283-b67a2bf446ca /127.0.0.1 consumer-1
test2 1 35 35 0 consumer-1-befc9234-260d-4ad3-b283-b67a2bf446ca /127.0.0.1 consumer-1
test2 2 36 36 0 consumer-1-befc9234-260d-4ad3-b283-b67a2bf446ca /127.0.0.1 consumer-1

用图表示为

生产者消费者对应关系3.jpg

如上图,向test2发送消息1,2,3,4,5,6,7,8,9
那么g3组各个消费者及g4组的消费者接收到的消息是怎样地呢?欢迎思考!!
答案:
消息被g3组的消费者均分,g4组的消费者在接收到了所有的消息。
g3组:
C1接收到了:2,5,8
C2接收到了:3,6,9
C3接收到了:1,4,7
g4组:
C1接收到了:1,2,3,4,5,6,7,8,9
启动多个组,则会使同一个消息被消费多次

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 198,030评论 5 464
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 83,198评论 2 375
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 144,995评论 0 327
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 52,973评论 1 268
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 61,869评论 5 359
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 46,766评论 1 275
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 36,967评论 3 388
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 35,599评论 0 254
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 39,886评论 1 293
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 34,901评论 2 314
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 36,728评论 1 328
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 32,504评论 3 316
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 37,967评论 3 302
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,128评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,445评论 1 255
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,018评论 2 343
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 41,224评论 2 339

推荐阅读更多精彩内容

  • Spring Cloud为开发人员提供了快速构建分布式系统中一些常见模式的工具(例如配置管理,服务发现,断路器,智...
    卡卡罗2017阅读 134,530评论 18 139
  • Kafka入门经典教程-Kafka-about云开发 http://www.aboutyun.com/threa...
    葡萄喃喃呓语阅读 10,788评论 4 54
  • 一、Kafka简介 Kafka (科技术语)。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规...
    边学边记阅读 1,708评论 0 14
  • 我出生在江西的一个农村,在那自由自在长大,爸爸妈妈都是本分善良的农民,本分善良我不是随便拿来用用的,他们的善良实在...
    无声告白17号阅读 579评论 0 0
  • 2016-07-20 也许,那是一种情愫,也许,那是一种信仰。 不知何时,院子里悄悄地多了棵梧桐树,而它真正引起我...
    苏雅will阅读 332评论 0 0