来源:大数据技术与架构作者:王知无

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By 大数据技术与架构

场景描述：Kafka配合Spark Streaming是大数据领域常见的黄金搭档之一，主要是用于数据实时入库或分析。为了应对可能出现的引起Streaming程序崩溃的异常情况，我们一般都需要手动管理好Kafka的offset，而不是让它自动提交，即需要将enable.auto.commit设为false。只有管理好offset，才能使整个流式系统最大限度地接近exactly once语义。

关键词：offset Spark Streaming

Kafka+Spark Streaming主要用于实时流处理。到目前为止，在大数据领域中是一种非常常见的架构。Kafka在其中主要起着一个缓冲的作用，所有的实时数据都会经过kafka。所以对kafka offset的管理是其中至关重要的一环。

我们一般都需要手动管理好Kafka的offset，而不是让它自动提交，即需要将enable.auto.commit设为false。

一但管理不善，就会到导致数据丢失或重复消费。

offset的管理方式

一个简单的流程如下：

• 在Kafka DirectStream初始化时，取得当前所有partition的存量offset，以让DirectStream能够从正确的位置开始读取数据。
• 读取消息数据，处理并存储结果。
• 提交offset，并将其持久化在可靠的外部存储中。
• 图中的“process and store results”及“commit offsets”两项，都可以施加更强的限制，比如存储结果时保证幂等性，或者提交offset时采用原子操作。

保存offset的方式

Checkpoint：

Spark Streaming的checkpoints是最基本的存储状态信息的方式，一般是保存在HDFS中。但是最大的问题是如果streaming程序升级的话，checkpoints的数据无法使用，所以几乎没人使用。

offset的三种管理方式：

自动提交offset：

• enable.auto.commit=true。
• 一但consumer挂掉，就会导致数据丢失或重复消费。
• offset不可控。

Kafka自身的offset管理：

• (属于At-least-once语义，如果做好了幂等性，可以使用这种方式)：
• 在Kafka 0.10+版本中，offset的默认存储由ZooKeeper移动到了一个自带的topic中，名为__consumer_offsets。
• Spark Streaming也专门提供了commitAsync() API用于提交offset。
• 需要将参数修改为enable.auto.commit=false。
• 在我实际测试中发现，这种offset的管理方式，不会丢失数据，但会出现重复消费。
• 停掉streaming应用程序再次启动后，会再次消费停掉前最后的一个批次数据，应该是由于offset是异步提交的方式导致，offset更新不及时引起的。
• 因此需要做好数据的幂等性。
• (修改源码将异步改为同步，应该是可以做到Exactly-once语义的)

自定义offset：

• (推荐，采用这种方式，可以做到At-least-once语义)：
• 可以将offset存放在第三方储中，包括RDBMS、Redis、ZK、ES等。
• 若消费数据存储在带事务的组件上，则强烈推荐将offset存储在一起，借助事务实现 Exactly-once 语义。

示例

Kafka自身管理offset：

在Kafka 0.10+版本中，offset的默认存储由ZooKeeper移动到了一个自带的topic中，名为__consumer_offsets。所以我们读写offset的对象正是这个topic，Spark Streaming也专门提供了commitAsync() API用于提交offset。实际上，一切都已经封装好了，直接调用相关API即可。

stream.foreachRDD { rdd => val offsetRanges = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges // 确保结果都已经正确且幂等地输出了 stream.asInstanceOf[CanCommitOffsets].commitAsync(offsetRanges)}

ZooKeeper

在Spark Streaming连接Kafka应用中使用Zookeeper来存储offsets也是一种比较可靠的方式。

在这个方案中，Spark Streaming任务在启动时会去Zookeeper中读取每个分区的offsets。如果有新的分区出现，那么他的offset将会设置在最开始的位置。在每批数据处理完之后，用户需要可以选择存储已处理数据的一个offset或者最后一个offset。此外，新消费者将使用跟旧的Kafka 消费者API一样的格式将offset保存在ZooKeeper中。因此，任何追踪或监控Zookeeper中Kafka Offset的工具仍然生效的。

一个典型的工具类：

class ZkKafkaOffsetManager(zkUrl: String) { private val logger = LoggerFactory.getLogger(classOf[ZkKafkaOffsetManager]) private val zkClientAndConn = ZkUtils.createZkClientAndConnection(zkUrl, 30000, 30000); private val zkUtils = new ZkUtils(zkClientAndConn._1, zkClientAndConn._2, false) def readOffsets(topics: Seq[String], groupId: String): Map[TopicPartition, Long] = { val offsets = mutable.HashMap.empty[TopicPartition, Long] val partitionsForTopics = zkUtils.getPartitionsForTopics(topics) // /consumers//offsets// partitionsForTopics.foreach(partitions => { val topic = partitions._1 val groupTopicDirs = new ZKGroupTopicDirs(groupId, topic) partitions._2.foreach(partition => { val path = groupTopicDirs.consumerOffsetDir + "/" + partition try { val data = zkUtils.readData(path) if (data != null) { offsets.put(new TopicPartition(topic, partition), data._1.toLong) logger.info( "Read offset - topic={}, partition={}, offset={}, path={}