你好，我是胡夕。今天我要跟你分享的主题是：如何重设消费者组位移。
为什么要重设消费者组位移？
我们知道，Kafka和传统的消息引擎在设计上是有很大区别的，其中一个比较显著的区别就是，Kafka的消费者读取消息是可以重演的（replayable）。
像RabbitMQ或ActiveMQ这样的传统消息中间件，它们处理和响应消息的方式是破坏性的（destructive），即一旦消息被成功处理，就会被从Broker上删除。
反观Kafka，由于它是基于日志结构（log-based）的消息引擎，消费者在消费消息时，仅仅是从磁盘文件上读取数据而已，是只读的操作，因此消费者不会删除消息数据。同时，由于位移数据是由消费者控制的，因此它能够很容易地修改位移的值，实现重复消费历史数据的功能。
对了，之前有很多同学在专栏的留言区提问：在实际使用场景中，我该如何确定是使用传统的消息中间件，还是使用Kafka呢？我在这里统一回答一下。如果在你的场景中，消息处理逻辑非常复杂，处理代价很高，同时你又不关心消息之间的顺序，那么传统的消息中间件是比较合适的；反之，如果你的场景需要较高的吞吐量，但每条消息的处理时间很短，同时你又很在意消息的顺序，此时，Kafka就是你的首选。
重设位移策略
不论是哪种设置方式，重设位移大致可以从两个维度来进行。
- 位移维度。这是指根据位移值来重设。也就是说，直接把消费者的位移值重设成我们给定的位移值。
- 时间维度。我们可以给定一个时间，让消费者把位移调整成大于该时间的最小位移；也可以给出一段时间间隔，比如30分钟前，然后让消费者直接将位移调回30分钟之前的位移值。
下面的这张表格罗列了7种重设策略。接下来，我来详细解释下这些策略。
Earliest策略表示将位移调整到主题当前最早位移处。这个最早位移不一定就是0，因为在生产环境中，很久远的消息会被Kafka自动删除，所以当前最早位移很可能是一个大于0的值。如果你想要重新消费主题的所有消息，那么可以使用Earliest策略。
Latest策略表示把位移重设成最新末端位移。如果你总共向某个主题发送了15条消息，那么最新末端位移就是15。如果你想跳过所有历史消息，打算从最新的消息处开始消费的话，可以使用Latest策略。
Current策略表示将位移调整成消费者当前提交的最新位移。有时候你可能会碰到这样的场景：你修改了消费者程序代码，并重启了消费者，结果发现代码有问题，你需要回滚之前的代码变更，同时也要把位移重设到消费者重启时的位置，那么，Current策略就可以帮你实现这个功能。
表中第4行的Specified-Offset策略则是比较通用的策略，表示消费者把位移值调整到你指定的位移处。这个策略的典型使用场景是，消费者程序在处理某条错误消息时，你可以手动地“跳过”此消息的处理。在实际使用过程中，可能会出现corrupted消息无法被消费的情形，此时消费者程序会抛出异常，无法继续工作。一旦碰到这个问题，你就可以尝试使用Specified-Offset策略来规避。
如果说Specified-Offset策略要求你指定位移的绝对数值的话，那么Shift-By-N策略指定的就是位移的相对数值，即你给出要跳过的一段消息的距离即可。这里的“跳”是双向的，你既可以向前“跳”，也可以向后“跳”。比如，你想把位移重设成当前位移的前100条位移处，此时你需要指定N为-100。
刚刚讲到的这几种策略都是位移维度的，下面我们来聊聊从时间维度重设位移的DateTime和Duration策略。
DateTime允许你指定一个时间，然后将位移重置到该时间之后的最早位移处。常见的使用场景是，你想重新消费昨天的数据，那么你可以使用该策略重设位移到昨天0点。
Duration策略则是指给定相对的时间间隔，然后将位移调整到距离当前给定时间间隔的位移处，具体格式是PnDTnHnMnS。如果你熟悉Java 8引入的Duration类的话，你应该不会对这个格式感到陌生。它就是一个符合ISO-8601规范的Duration格式，以字母P开头，后面由4部分组成，即D、H、M和S，分别表示天、小时、分钟和秒。举个例子，如果你想将位移调回到15分钟前，那么你就可以指定PT0H15M0S。
我会在后面分别给出这7种重设策略的实现方式。不过在此之前，我先来说一下重设位移的方法。目前，重设消费者组位移的方式有两种。
- 通过消费者API来实现。
- 通过kafka-consumer-groups命令行脚本来实现。
消费者API方式设置
首先，我们来看看如何通过API的方式来重设位移。我主要以Java API为例进行演示。如果你使用的是其他语言，方法应该是类似的，不过你要参考具体的API文档。
通过Java API的方式来重设位移，你需要调用KafkaConsumer的seek方法，或者是它的变种方法seekToBeginning和seekToEnd。我们来看下它们的方法签名。
void seek(TopicPartition partition, long offset);
void seek(TopicPartition partition, OffsetAndMetadata offsetAndMetadata);
void seekToBeginning(Collection<TopicPartition> partitions);
void seekToEnd(Collection<TopicPartition> partitions);
根据方法的定义，我们可以知道，每次调用seek方法只能重设一个分区的位移。OffsetAndMetadata类是一个封装了Long型的位移和自定义元数据的复合类，只是一般情况下，自定义元数据为空，因此你基本上可以认为这个类表征的主要是消息的位移值。seek的变种方法seekToBeginning和seekToEnd则拥有一次重设多个分区的能力。我们在调用它们时，可以一次性传入多个主题分区。
好了，有了这些方法，我们就可以逐一地实现上面提到的7种策略了。我们先来看Earliest策略的实现方式，代码如下：
Properties consumerProperties = new Properties();
consumerProperties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false);
consumerProperties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, groupID);
consumerProperties.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");
consumerProperties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
consumerProperties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
consumerProperties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, brokerList);
String topic = "test"; // 要重设位移的Kafka主题
try (final KafkaConsumer<String, String> consumer =
new KafkaConsumer<>(consumerProperties)) {
consumer.subscribe(Collections.singleton(topic));
consumer.poll(0);
consumer.seekToBeginning(
consumer.partitionsFor(topic).stream().map(partitionInfo ->
new TopicPartition(topic, partitionInfo.partition()))
.collect(Collectors.toList()));
}
这段代码中有几个比较关键的部分，你需要注意一下。
- 你要创建的消费者程序，要禁止自动提交位移。
- 组ID要设置成你要重设的消费者组的组ID。
- 调用seekToBeginning方法时，需要一次性构造主题的所有分区对象。
- 最重要的是，一定要调用带长整型的poll方法，而不要调用consumer.poll(Duration.ofSecond(0))。
虽然社区已经不推荐使用poll(long)了，但短期内应该不会移除它，所以你可以放心使用。另外，为了避免重复，在后面的实例中，我只给出最关键的代码。
Latest策略和Earliest是类似的，我们只需要使用seekToEnd方法即可，如下面的代码所示：
consumer.seekToEnd(
consumer.partitionsFor(topic).stream().map(partitionInfo ->
new TopicPartition(topic, partitionInfo.partition()))
.collect(Collectors.toList()));
实现Current策略的方法很简单，我们需要借助KafkaConsumer的committed方法来获取当前提交的最新位移，代码如下：
consumer.partitionsFor(topic).stream().map(info ->
new TopicPartition(topic, info.partition()))
.forEach(tp -> {
long committedOffset = consumer.committed(tp).offset();
consumer.seek(tp, committedOffset);
});
这段代码首先调用partitionsFor方法获取给定主题的所有分区，然后依次获取对应分区上的已提交位移，最后通过seek方法重设位移到已提交位移处。
如果要实现Specified-Offset策略，直接调用seek方法即可，如下所示：
long targetOffset = 1234L;
for (PartitionInfo info : consumer.partitionsFor(topic)) {
TopicPartition tp = new TopicPartition(topic, info.partition());
consumer.seek(tp, targetOffset);
}
这次我没有使用Java 8 Streams的写法，如果你不熟悉Lambda表达式以及Java 8的Streams，这种写法可能更加符合你的习惯。
接下来我们来实现Shift-By-N策略，主体代码逻辑如下：
for (PartitionInfo info : consumer.partitionsFor(topic)) {
TopicPartition tp = new TopicPartition(topic, info.partition());
// 假设向前跳123条消息
long targetOffset = consumer.committed(tp).offset() + 123L;
consumer.seek(tp, targetOffset);
}
如果要实现DateTime策略，我们需要借助另一个方法：KafkaConsumer. offsetsForTimes方法。假设我们要重设位移到2019年6月20日晚上8点，那么具体代码如下：
long ts = LocalDateTime.of(
2019, 6, 20, 20, 0).toInstant(ZoneOffset.ofHours(8)).toEpochMilli();
Map<TopicPartition, Long> timeToSearch =
consumer.partitionsFor(topic).stream().map(info ->
new TopicPartition(topic, info.partition()))
.collect(Collectors.toMap(Function.identity(), tp -> ts));
for (Map.Entry<TopicPartition, OffsetAndTimestamp> entry :
consumer.offsetsForTimes(timeToSearch).entrySet()) {
consumer.seek(entry.getKey(), entry.getValue().offset());
}
这段代码构造了LocalDateTime实例，然后利用它去查找对应的位移值，最后调用seek，实现了重设位移。
最后，我来给出实现Duration策略的代码。假设我们要将位移调回30分钟前，那么代码如下：
Map<TopicPartition, Long> timeToSearch = consumer.partitionsFor(topic).stream()
.map(info -> new TopicPartition(topic, info.partition()))
.collect(Collectors.toMap(Function.identity(), tp -> System.currentTimeMillis() - 30 * 1000 * 60));
for (Map.Entry<TopicPartition, OffsetAndTimestamp> entry :
consumer.offsetsForTimes(timeToSearch).entrySet()) {
consumer.seek(entry.getKey(), entry.getValue().offset());
}
总之，使用Java API的方式来实现重设策略的主要入口方法，就是seek方法。
命令行方式设置
位移重设还有另一个重要的途径：通过kafka-consumer-groups脚本。需要注意的是，这个功能是在Kafka 0.11版本中新引入的。这就是说，如果你使用的Kafka是0.11版本之前的，那么你只能使用API的方式来重设位移。
比起API的方式，用命令行重设位移要简单得多。针对我们刚刚讲过的7种策略，有7个对应的参数。下面我来一一给出实例。
Earliest策略直接指定--to-earliest。
bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server kafka-host:port --group test-group --reset-offsets --all-topics --to-earliest –execute
Latest策略直接指定--to-latest。
bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server kafka-host:port --group test-group --reset-offsets --all-topics --to-latest --execute
Current策略直接指定--to-current。
bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server kafka-host:port --group test-group --reset-offsets --all-topics --to-current --execute
Specified-Offset策略直接指定--to-offset。
bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server kafka-host:port --group test-group --reset-offsets --all-topics --to-offset <offset> --execute
Shift-By-N策略直接指定--shift-by N。
bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server kafka-host:port --group test-group --reset-offsets --shift-by <offset_N> --execute
DateTime策略直接指定--to-datetime。
bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server kafka-host:port --group test-group --reset-offsets --to-datetime 2019-06-20T20:00:00.000 --execute
最后是实现Duration策略，我们直接指定--by-duration。
bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server kafka-host:port --group test-group --reset-offsets --by-duration PT0H30M0S --execute
小结
至此，重设消费者组位移的2种方式我都讲完了。我们来小结一下。今天，我们主要讨论了在Kafka中，为什么要重设位移以及如何重设消费者组位移。重设位移主要是为了实现消息的重演。目前Kafka支持7种重设策略和2种重设方法。在实际使用过程中，我推荐你使用第2种方法，即用命令行的方式来重设位移。毕竟，执行命令要比写程序容易得多。但是需要注意的是，0.11及0.11版本之后的Kafka才提供了用命令行调整位移的方法。如果你使用的是之前的版本，那么就只能依靠API的方式了。
开放讨论
你在实际使用过程中，是否遇到过要重设位移的场景，你是怎么实现的？
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
2019-08-29 16:25:20
2019-08-10 15:18:23
2020-05-05 10:20:42
2020-05-27 22:03:20
像RocketMQ这样的消息引擎，如果消费者消费某条消息一直失败，会将这条消息放到 “死信”队列里，然后消费者继续消费下一条消息。在kafka中，如果消费者消费某条消息一直失败，会怎么处理呢？难道程序会一直消费这条消息，然后失败.. 继续消费这条消息 .. 然后继续失败 ......
2019-12-17 06:09:50
2019-08-12 09:51:53
2019-08-12 18:14:36
Error: Assignments can only be reset if the group 'test_group' is inactive, but the current state is Stable.
停掉console consumer之后，就可以调整offset了。
好像不能动态调整?
2019-09-06 02:09:46
2019-08-31 10:42:58
2019-08-30 09:29:41
2020-07-02 01:07:08
1.对文中解释的Latest与Current感觉区分不清楚，老能能详细举例介绍下;
文中是禁止提交位移,那么这两个应该都是一样,最新的位移位置.
要是可以提交位移呢;不是特别懂
2.第一条评论中,current主要是为了调试场景,要是有提交位移(50->100),那么重新上线使用current策略,最新提交位移是不是100;
2020-05-05 11:51:09
2020-03-16 00:31:25
2019-09-18 19:24:21
2019-08-26 16:45:57
2019-08-23 08:50:51
2020-03-01 13:55:22
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String topic = "foo";
try (final KafkaConsumer<String, String> consumer =
new KafkaConsumer<>(consumerProperties)) {
consumer.subscribe(Collections.singleton(topic));
ConsumerRecords consumerRecords = consumer.poll(0);
Iterable<ConsumerRecord<String, String>> iterable = consumerRecords.records("foo");
for (Iterator iterator = iterable.iterator(); iterator.hasNext();) {
ConsumerRecord<String, String> consumerRecord = (ConsumerRecord)iterator.next();
log.info("topic = {}, partition = {}, offset = {}, key = {}, value = {}\n",
consumerRecord.topic(), consumerRecord.partition(), consumerRecord.offset(),
consumerRecord.key(), consumerRecord.value());
}
for (PartitionInfo info : consumer.partitionsFor(topic)) {
TopicPartition tp = new TopicPartition(topic, info.partition());
consumer.seek(tp, 3L);
}
}
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没报错，就是设置了位移后，offset没变化
2019-08-12 18:29:20
2021-02-22 19:42:05
2020-09-26 10:59:19
所以只能重复消费，我用的办法开个线程睡一会再重新把不成功的消息写回topic中，如果几次不成功就记录错误日志不会永远循环。
想问老师这样做有没有什么问题，有没有更好的解决方案呢☺️谢谢老师。