你好，我是胡夕。今天我们来聊聊Kafka中位移提交的那些事儿。
之前我们说过，Consumer端有个位移的概念，它和消息在分区中的位移不是一回事儿，虽然它们的英文都是Offset。今天我们要聊的位移是Consumer的消费位移，它记录了Consumer要消费的下一条消息的位移。这可能和你以前了解的有些出入，不过切记是下一条消息的位移，而不是目前最新消费消息的位移。
我来举个例子说明一下。假设一个分区中有10条消息，位移分别是0到9。某个Consumer应用已消费了5条消息，这就说明该Consumer消费了位移为0到4的5条消息，此时Consumer的位移是5，指向了下一条消息的位移。
Consumer需要向Kafka汇报自己的位移数据，这个汇报过程被称为提交位移（Committing Offsets）。因为Consumer能够同时消费多个分区的数据，所以位移的提交实际上是在分区粒度上进行的，即Consumer需要为分配给它的每个分区提交各自的位移数据。
提交位移主要是为了表征Consumer的消费进度，这样当Consumer发生故障重启之后，就能够从Kafka中读取之前提交的位移值，然后从相应的位移处继续消费，从而避免整个消费过程重来一遍。换句话说，位移提交是Kafka提供给你的一个工具或语义保障，你负责维持这个语义保障，即如果你提交了位移X，那么Kafka会认为所有位移值小于X的消息你都已经成功消费了。
这一点特别关键。因为位移提交非常灵活，你完全可以提交任何位移值，但由此产生的后果你也要一并承担。假设你的Consumer消费了10条消息，你提交的位移值却是20，那么从理论上讲，位移介于11～19之间的消息是有可能丢失的；相反地，如果你提交的位移值是5，那么位移介于5～9之间的消息就有可能被重复消费。所以，我想再强调一下，位移提交的语义保障是由你来负责的，Kafka只会“无脑”地接受你提交的位移。你对位移提交的管理直接影响了你的Consumer所能提供的消息语义保障。
鉴于位移提交甚至是位移管理对Consumer端的巨大影响，Kafka，特别是KafkaConsumer API，提供了多种提交位移的方法。从用户的角度来说，位移提交分为自动提交和手动提交；从Consumer端的角度来说，位移提交分为同步提交和异步提交。
我们先来说说自动提交和手动提交。所谓自动提交，就是指Kafka Consumer在后台默默地为你提交位移，作为用户的你完全不必操心这些事；而手动提交，则是指你要自己提交位移，Kafka Consumer压根不管。
开启自动提交位移的方法很简单。Consumer端有个参数enable.auto.commit，把它设置为true或者压根不设置它就可以了。因为它的默认值就是true，即Java Consumer默认就是自动提交位移的。如果启用了自动提交，Consumer端还有个参数就派上用场了：auto.commit.interval.ms。它的默认值是5秒，表明Kafka每5秒会为你自动提交一次位移。
为了把这个问题说清楚，我给出了完整的Java代码。这段代码展示了设置自动提交位移的方法。有了这段代码做基础，今天后面的讲解我就不再展示完整的代码了。
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("group.id", "test");
props.put("enable.auto.commit", "true");
props.put("auto.commit.interval.ms", "2000");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
consumer.subscribe(Arrays.asList("foo", "bar"));
while (true) {
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
for (ConsumerRecord<String, String> record : records)
System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
}
上面的第3、第4行代码，就是开启自动提交位移的方法。总体来说，还是很简单的吧。
和自动提交相反的，就是手动提交了。开启手动提交位移的方法就是设置enable.auto.commit为false。但是，仅仅设置它为false还不够，因为你只是告诉Kafka Consumer不要自动提交位移而已，你还需要调用相应的API手动提交位移。
最简单的API就是KafkaConsumer#commitSync()。该方法会提交KafkaConsumer#poll()返回的最新位移。从名字上来看，它是一个同步操作，即该方法会一直等待，直到位移被成功提交才会返回。如果提交过程中出现异常，该方法会将异常信息抛出。下面这段代码展示了commitSync()的使用方法：
while (true) {
ConsumerRecords<String, String> records =
consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
process(records); // 处理消息
try {
consumer.commitSync();
} catch (CommitFailedException e) {
handle(e); // 处理提交失败异常
}
}
可见，调用consumer.commitSync()方法的时机，是在你处理完了poll()方法返回的所有消息之后。如果你莽撞地过早提交了位移，就可能会出现消费数据丢失的情况。那么你可能会问，自动提交位移就不会出现消费数据丢失的情况了吗？它能恰到好处地把握时机进行位移提交吗？为了搞清楚这个问题，我们必须要深入地了解一下自动提交位移的顺序。
一旦设置了enable.auto.commit为true，Kafka会保证在开始调用poll方法时，提交上次poll返回的所有消息。从顺序上来说，poll方法的逻辑是先提交上一批消息的位移，再处理下一批消息，因此它能保证不出现消费丢失的情况。但自动提交位移的一个问题在于，它可能会出现重复消费。
在默认情况下，Consumer每5秒自动提交一次位移。现在，我们假设提交位移之后的3秒发生了Rebalance操作。在Rebalance之后，所有Consumer从上一次提交的位移处继续消费，但该位移已经是3秒前的位移数据了，故在Rebalance发生前3秒消费的所有数据都要重新再消费一次。虽然你能够通过减少auto.commit.interval.ms的值来提高提交频率，但这么做只能缩小重复消费的时间窗口，不可能完全消除它。这是自动提交机制的一个缺陷。
反观手动提交位移，它的好处就在于更加灵活，你完全能够把控位移提交的时机和频率。但是，它也有一个缺陷，就是在调用commitSync()时，Consumer程序会处于阻塞状态，直到远端的Broker返回提交结果，这个状态才会结束。在任何系统中，因为程序而非资源限制而导致的阻塞都可能是系统的瓶颈，会影响整个应用程序的TPS。当然，你可以选择拉长提交间隔，但这样做的后果是Consumer的提交频率下降，在下次Consumer重启回来后，会有更多的消息被重新消费。
鉴于这个问题，Kafka社区为手动提交位移提供了另一个API方法：KafkaConsumer#commitAsync()。从名字上来看它就不是同步的，而是一个异步操作。调用commitAsync()之后，它会立即返回，不会阻塞，因此不会影响Consumer应用的TPS。由于它是异步的，Kafka提供了回调函数（callback），供你实现提交之后的逻辑，比如记录日志或处理异常等。下面这段代码展示了调用commitAsync()的方法：
while (true) {
ConsumerRecords<String, String> records =
consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
process(records); // 处理消息
consumer.commitAsync((offsets, exception) -> {
if (exception != null)
handle(exception);
});
}
commitAsync是否能够替代commitSync呢？答案是不能。commitAsync的问题在于，出现问题时它不会自动重试。因为它是异步操作，倘若提交失败后自动重试，那么它重试时提交的位移值可能早已经“过期”或不是最新值了。因此，异步提交的重试其实没有意义，所以commitAsync是不会重试的。
显然，如果是手动提交，我们需要将commitSync和commitAsync组合使用才能达到最理想的效果，原因有两个：
- 我们可以利用commitSync的自动重试来规避那些瞬时错误，比如网络的瞬时抖动，Broker端GC等。因为这些问题都是短暂的，自动重试通常都会成功，因此，我们不想自己重试，而是希望Kafka Consumer帮我们做这件事。
- 我们不希望程序总处于阻塞状态，影响TPS。
我们来看一下下面这段代码，它展示的是如何将两个API方法结合使用进行手动提交。
try {
while(true) {
ConsumerRecords<String, String> records =
consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
process(records); // 处理消息
commitAysnc(); // 使用异步提交规避阻塞
}
} catch(Exception e) {
handle(e); // 处理异常
} finally {
try {
consumer.commitSync(); // 最后一次提交使用同步阻塞式提交
} finally {
consumer.close();
}
}
这段代码同时使用了commitSync()和commitAsync()。对于常规性、阶段性的手动提交，我们调用commitAsync()避免程序阻塞，而在Consumer要关闭前，我们调用commitSync()方法执行同步阻塞式的位移提交，以确保Consumer关闭前能够保存正确的位移数据。将两者结合后，我们既实现了异步无阻塞式的位移管理，也确保了Consumer位移的正确性，所以，如果你需要自行编写代码开发一套Kafka Consumer应用，那么我推荐你使用上面的代码范例来实现手动的位移提交。
我们说了自动提交和手动提交，也说了同步提交和异步提交，这些就是Kafka位移提交的全部了吗？其实，我们还差一部分。
实际上，Kafka Consumer API还提供了一组更为方便的方法，可以帮助你实现更精细化的位移管理功能。刚刚我们聊到的所有位移提交，都是提交poll方法返回的所有消息的位移，比如poll方法一次返回了500条消息，当你处理完这500条消息之后，前面我们提到的各种方法会一次性地将这500条消息的位移一并处理。简单来说，就是直接提交最新一条消息的位移。但如果我想更加细粒度化地提交位移，该怎么办呢？
设想这样一个场景：你的poll方法返回的不是500条消息，而是5000条。那么，你肯定不想把这5000条消息都处理完之后再提交位移，因为一旦中间出现差错，之前处理的全部都要重来一遍。这类似于我们数据库中的事务处理。很多时候，我们希望将一个大事务分割成若干个小事务分别提交，这能够有效减少错误恢复的时间。
在Kafka中也是相同的道理。对于一次要处理很多消息的Consumer而言，它会关心社区有没有方法允许它在消费的中间进行位移提交。比如前面这个5000条消息的例子，你可能希望每处理完100条消息就提交一次位移，这样能够避免大批量的消息重新消费。
庆幸的是，Kafka Consumer API为手动提交提供了这样的方法：commitSync(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata>)和commitAsync(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata>)。它们的参数是一个Map对象，键就是TopicPartition，即消费的分区，而值是一个OffsetAndMetadata对象，保存的主要是位移数据。
就拿刚刚提过的那个例子来说，如何每处理100条消息就提交一次位移呢？在这里，我以commitAsync为例，展示一段代码，实际上，commitSync的调用方法和它是一模一样的。
private Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets = new HashMap<>();
int count = 0;
……
while (true) {
ConsumerRecords<String, String> records =
consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
for (ConsumerRecord<String, String> record: records) {
process(record); // 处理消息
offsets.put(new TopicPartition(record.topic(), record.partition()),
new OffsetAndMetadata(record.offset() + 1)；
if（count % 100 == 0）
consumer.commitAsync(offsets, null); // 回调处理逻辑是null
count++;
}
}
简单解释一下这段代码。程序先是创建了一个Map对象，用于保存Consumer消费处理过程中要提交的分区位移，之后开始逐条处理消息，并构造要提交的位移值。还记得之前我说过要提交下一条消息的位移吗？这就是这里构造OffsetAndMetadata对象时，使用当前消息位移加1的原因。代码的最后部分是做位移的提交。我在这里设置了一个计数器，每累计100条消息就统一提交一次位移。与调用无参的commitAsync不同，这里调用了带Map对象参数的commitAsync进行细粒度的位移提交。这样，这段代码就能够实现每处理100条消息就提交一次位移，不用再受poll方法返回的消息总数的限制了。
小结
好了，我们来总结一下今天的内容。Kafka Consumer的位移提交，是实现Consumer端语义保障的重要手段。位移提交分为自动提交和手动提交，而手动提交又分为同步提交和异步提交。在实际使用过程中，推荐你使用手动提交机制，因为它更加可控，也更加灵活。另外，建议你同时采用同步提交和异步提交两种方式，这样既不影响TPS，又支持自动重试，改善Consumer应用的高可用性。总之，Kafka Consumer API提供了多种灵活的提交方法，方便你根据自己的业务场景定制你的提交策略。
开放讨论
实际上，手动提交也不能避免消息重复消费。假设Consumer在处理完消息和提交位移前出现故障，下次重启后依然会出现消息重复消费的情况。请你思考一下，如何实现你的业务场景中的去重逻辑呢？
欢迎写下你的思考和答案，我们一起讨论。如果你觉得有所收获，也欢迎把文章分享给你的朋友。
精选留言
2019-12-07 09:53:37
2020-04-16 11:04:16
2019-07-13 01:13:08
2019-07-13 23:11:28
还是说如果consumer消费完了，自动提交时间还没到，如果你去poll，这时候会自动提交，就不会出现重复消费的情况。
2020-04-15 11:28:35
2019-07-21 12:58:56
2019-11-05 12:46:59
A ：Consumer端的位移概念和消息分区的位移概念不是一回事。
B ：Consumer的消费位移，记录的是Consumer要消费的下一条消息的位移。
2 提交位移
A ：Consumer 要向Kafka汇报自己的位移数据，这个汇报过程被称为提交位移（Committing Offsets）。
B ：Consumer需要为分配给它的每个分区提交各自的位移数据。
3提交位移的作用
A ：提交位移主要是为了表征Consumer的消费进度，这样当Consumer发生故障重启后，能够从kafka中读取之前提交的位移值，从相应的位置继续消费，避免从头在消费一遍。
4 位移提交的特点
A ：位移提交的语义保障是由你来负责的，Kafka只会“无脑”地接受你提交的位移。位移提交错误，就会消息消费错误。
5 位移提交方式
A ：从用户的角度讲，位移提交分为自动提交和手动提交；从Consumer端的角度而言，位移提交分为同步提交和异步提交。
B ：自动提交：由Kafka consumer在后台默默的执行提交位移，用户不用管。开启简单，使用方便，但可能会出现重复消费。
C ：手动提交：好处在更加灵活，完全能够把控位移提交的时机和频率。
（1）同步提交：在调用commitSync()时，Consumer程序会处于阻塞状态，直到远端Broker返回提交结果，这个状态才会结束。对TPS影响显著
（2）异步提交：在调用commitAsync()时，会立即给响应，但是出问题了它不会自动重试。
（3）手动提交最好是同步和异步结合使用，正常用异步提交，如果异步提交失败，用同步提交方式补偿提交。
D ：批次提交：对于一次要处理很多消费的Consumer而言，将一个大事务分割成若干个小事务分别提交。这可以有效减少错误恢复的时间，避免大批量的消息重新消费。
（1）使用commitSync（Map<TopicPartition，Offset>）和commitAsync(Map<TopicPartition，OffsetAndMetadata>)。
2020-05-20 16:40:31
如果业务5秒内还没处理完，这个客户端怎么处理offset
2019-07-13 10:10:38
2019-09-25 14:59:26
2019-07-15 08:59:45
1 固定频率提及，例如5s提及一次
2 poll新数据之前提交前面消费的数据
2020-02-14 23:35:35
2019-07-13 23:52:03
老师文章里面的举的一个例子没有很明白，能不能再解释一下。就是那个位移提交后Rebalance的例子。
2019-07-13 11:26:22
1. 从文中的代码看上去，使用commitAsync提供offset，不需要等待异步执行结果再次poll就能拿到下一批消息，是那么这个offset的最新值是不是理解为其实是在consumer client的内存中管理的（因为实际commitAsync如果失败的话，offset不会写入broker中）？如果是这样的话，如果在执行到commitSync之前，consumer client进程重启了，就有可能会消费到因commitAsync失败产生的重复消息。
2. 教程中手动提交100条消息的代码是一个同步处理的代码，我在实际工程中遇到的问题是，为了提高消息处理效率，coumser poll到一批消息后会提交到一个thread pool中处理，这种情况下，请教下怎样做到控制offset分批提交？
谢谢
2020-10-28 17:53:33
2019-12-17 13:51:07
2019-10-25 12:38:41
2019-07-16 13:20:08
while (true) {
ConsumerRecords<String, String> records =
consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
process(records); // 处理消息
commitAysnc(); // 使用异步提交规避阻塞
}
} catch (Exception e) {
handle(e); // 处理异常
} finally {
try {
consumer.commitSync(); // 最后一次提交使用同步阻塞式提交
} finally {
consumer.close();
}
}
这段代码如果异常了，不就退出while循环了么？也就相当于消费者线程异常退出？
2019-07-14 11:46:51
2021-10-12 09:38:20
try {
while(true) {
ConsumerRecords<String, String> records =
consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
process(records); // 处理消息
commitAysnc(); // 使用异步提交规避阻塞
}
} catch(Exception e) {
handle(e); // 处理异常
} finally {
try {
consumer.commitSync(); // 最后一次提交使用同步阻塞式提交
} finally {
consumer.close();
}
}
感觉这段代码有很严重的bug，如果在处理第一条消息时发生了异常，那么这次poll()的消息会全部丢失