这篇文章给大家介绍Kafka核心中的偏移量机制Offset是怎么样的，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
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Kafka是由LinkIn开源的实时数据处理框架，目前已经更新到2.3版本。不同于一般的消息中间件，Kafka通过数据持久化和磁盘读写获得了极高的吞吐量，并可以不依赖Storm，SparkStreaming的流处理平台，自己进行实时的流处理。
Kakfa的Offset机制是其最核心机制之一，由于API对于部分功能的实现，我们有时并没有手动去设置Offset，那么Kafka到底有几个Offset呢？
首先，我们先来看生产者的offset，我们知道Kafka是通过生产者将消息发送给某一个topic，消费者再消费这个topic的消息，当然可能有多个生产者，多个消费者，还可能有消费者组的概念，这个稍后在讨论。
当生产者将消息发送给某一个topic时，要看有多少个分区，因为kafka是通过分区机制实现分布式的。
图 生产者offset
通过此图可以清晰的看到生产者的offset原理，不管是多少个生产者，还是我们规定了他们会写入哪一个分区，但只要他们写入的时候，一定是每一个分区都有一个offset，这个offset就是生产者的offset，同时也是这个分区的最新最大的offset。
有些时候我们在开发生产者代码时并没有指定某一个分区的offset，可能是我们使用的单分区，或者默认均匀的写入多个分区，这个工作kafka帮我们完成了。
再来看消费者端offset，要稍微复杂一些。
图 消费者offset
这是某一个分区的offset情况，我们已经知道生产者写入的offset是最新最大的值也就是12，而当Consumer A进行消费时，他从0开始消费，一直消费到了9，他的offset就记录在了9，Consumer B就纪录在了11。等下一次他们再来消费时，他们可以选择接着上一次的位置消费，当然也可以选择从头消费，或者跳到最近的记录并从“现在”开始消费。
这样即使有多个分区，消费者也能灵活使用。
图 消费者组
消费者组的概念其实并不影响对offset的理解，上面的情况Consumer A，Consumer B如果是同组就不能同时消费一个分区的消息，不同组的消费者可以同时消费一个分区的消息。
还有一种offset的说法，就是consumer消费未提交时，本地是有另外一个offset的，这个offset不一定与集群中记录的offset一致。
所以，kafka每一个topic分区和生产者，消费者不同，是有多个offset的。
offset是指某一个分区的偏移量。
topic partition offset 这三个唯一确定一条消息。
生产者的offset其实就是最新的offset。
消费者的offset是他自己维护的，他可以选择分区最开始，最新，也可以记住他消费到哪了。
消费者组是为了不同组的消费者可以同时消费一个分区的消息。
关于Kafka核心中的偏移量机制Offset是怎么样的就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
