重新平衡后，kafka停止使用来自新分配分区的消息。

Question

我对卡夫卡(也是英语.)很陌生，我面对这个问题，不能谷歌任何解决方案。

我使用spring，spring支持，我在我的本地机器上安装了kafka_2.11-0.10.1.1 (只有一个代理0)

S1.然后我创建主题

bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 5 --topic tracking

我的使用者配置: applitions.properties：

kafka.servers.bootstrap=localhost:9092 
kafka.topic.tracking=tracking
kafka.group.id=trackingGroup
kafka.client.id=client-1

s2。然后，通过更改'kafka.client.id‘并运行spring主类启动3个消费者。在eclipse控制台上，我可以检查分区分配：

client-1: partitions assigned:[tracking-4, tracking-3]
client-2: partitions assigned:[tracking-2, tracking-1]
client-3: partitions assigned:[tracking-0]

s3。启动pruducer向主题发送20条消息，每个消息都开始使用特定分区的消息。

s4。我关闭消费1，kafka自动完成再平衡，分配新的分区：

client-1: partitions assigned:[]
client-2: partitions assigned:[tracking-2,tracking-1, tracking-0]
client-3: partitions assigned:[tracking-4,tracking-3]

s5。我发现分区'tracking-3‘上的消息没有被消耗!！

问题每一次都可以重现，总有一些消息在新分配的分区丢失，你有什么建议吗？请帮帮我，谢谢

Answer 1

我复制了它；它看起来像是卡夫卡本身的一个问题(有auto.comit.enabled=true)在重新平衡，卡夫卡正在报告未读分区(the offset of the <i>next record</i> that will be fetched (if a record with that offset exists))的“位置”作为分区的结束。

事实上，当我使用kafka-使用者组工具时，未读分区的偏移量已经“结束”了。当我只使用一个使用者运行它时，当它正在读取第一个分区时，我看到.

$ kafka-consumer-groups --bootstrap-server localhost:9092 --describe -group so43405009

TOPIC                          PARTITION  CURRENT-OFFSET  LOG-END-OFFSET  LAG        CONSUMER-ID                                       HOST                           CLIENT-ID
tracking                       0          37              40              3          client1-8129bb3d-3a83-4c83-9128-3a2762ede758      /10.0.0.6                      client1
tracking                       1          40              40              0          client1-8129bb3d-3a83-4c83-9128-3a2762ede758      /10.0.0.6                      client1
tracking                       2          40              40              0          client1-8129bb3d-3a83-4c83-9128-3a2762ede758      /10.0.0.6                      client1
tracking                       3          40              40              0          client1-8129bb3d-3a83-4c83-9128-3a2762ede758      /10.0.0.6                      client1
tracking                       4          40              40              0          client1-8129bb3d-3a83-4c83-9128-3a2762ede758      /10.0.0.6                      client1

注意CURRENT_OFFSET列。

在下一次运行中，我运行了两次，一次是在处理第一个分区时，然后再运行一次.

TOPIC                          PARTITION  CURRENT-OFFSET  LOG-END-OFFSET  LAG        CONSUMER-ID                                       HOST                           CLIENT-ID
tracking                       0          41              44              3          client1-56d78a4b-f2df-4e31-8c5d-f8a1d8f64cf8      /10.0.0.6                      client1
tracking                       1          44              44              0          client1-56d78a4b-f2df-4e31-8c5d-f8a1d8f64cf8      /10.0.0.6                      client1
tracking                       2          44              44              0          client1-56d78a4b-f2df-4e31-8c5d-f8a1d8f64cf8      /10.0.0.6                      client1
tracking                       3          44              44              0          client1-56d78a4b-f2df-4e31-8c5d-f8a1d8f64cf8      /10.0.0.6                      client1
tracking                       4          44              44              0          client1-56d78a4b-f2df-4e31-8c5d-f8a1d8f64cf8      /10.0.0.6                      client1

和

TOPIC                          PARTITION  CURRENT-OFFSET  LOG-END-OFFSET  LAG        CONSUMER-ID                                       HOST                           CLIENT-ID
tracking                       0          44              44              0          client1-56d78a4b-f2df-4e31-8c5d-f8a1d8f64cf8      /10.0.0.6                      client1
tracking                       1          44              44              0          client1-56d78a4b-f2df-4e31-8c5d-f8a1d8f64cf8      /10.0.0.6                      client1
tracking                       2          41              44              3          client1-56d78a4b-f2df-4e31-8c5d-f8a1d8f64cf8      /10.0.0.6                      client1
tracking                       3          44              44              0          client1-56d78a4b-f2df-4e31-8c5d-f8a1d8f64cf8      /10.0.0.6                      client1
tracking                       4          44              44              0          client1-56d78a4b-f2df-4e31-8c5d-f8a1d8f64cf8      /10.0.0.6                      client1

看看分区2的当前偏移量是如何从44下降到41的。

禁用自动提交解决了我的问题.

spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=false

..。

TOPIC                          PARTITION  CURRENT-OFFSET  LOG-END-OFFSET  LAG        CONSUMER-ID                                       HOST                           CLIENT-ID
tracking                       0          52              52              0          client1-59413599-81e8-49dd-bbd7-8a62152f11e5      /10.0.0.6                      client1
tracking                       1          49              52              3          client1-59413599-81e8-49dd-bbd7-8a62152f11e5      /10.0.0.6                      client1
tracking                       2          49              52              3          client2-edfe34f9-08d5-4825-80d0-4a6cf9526e42      /10.0.0.6                      client2
tracking                       3          48              52              4          client2-edfe34f9-08d5-4825-80d0-4a6cf9526e42      /10.0.0.6                      client2
tracking                       4          51              52              1          client3-20da8742-af38-403e-b125-5d0c7c771319      /10.0.0.6                      client3

这是我的测试程序：

@SpringBootApplication
public class So43405009Application implements CommandLineRunner {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(So43405009Application.class, args);
    }

    @Autowired
    private KafkaTemplate<String, String> template;

    @Value("${spring.kafka.consumer.client-id}")
    private String clientId;

    @Override
    public void run(String... args) throws Exception {
        if (this.clientId.endsWith("1")) {
            for (int i = 0; i < 20; i++) {
                this.template.sendDefault("foo" + i);
            }
        }
    }

    @Bean
    public KafkaMessageListenerContainer<String, String> container(ConsumerFactory<String, String> cf) {
        ContainerProperties containerProperties = new ContainerProperties("tracking");
        containerProperties.setMessageListener((MessageListener<?, ?>) d -> {
            System.out.println(d);
            try {
                Thread.sleep(5_000);
            }
            catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
            }
        });
        KafkaMessageListenerContainer<String, String> container = new KafkaMessageListenerContainer<>(cf,
                containerProperties);
        return container;
    }

}

具有属性

spring.kafka.listener.ack-mode=record
spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=false
spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=earliest
spring.kafka.consumer.group-id=so43405009
spring.kafka.consumer.client-id=client1
spring.kafka.template.default-topic=tracking

我也看到了0.10.2.0的相同结果。

编辑

它原来是一个spring bug；它可以使用自动提交，但您必须显式地启用它。

spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=true

否则，容器假设它是false，并导致上述奇怪的行为--如果启用自动提交，客户端似乎不喜欢调用使用者的提交方法。#288。

我通常建议将其设置为false，并选择容器的AckMode之一；例如，RECORD提交在任何记录之后，BATCH在投票收到的每一批之后(默认)。