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在Kafka的2.3版本中，对Kafka连接器做了很大的改进。首先就是在添加和删除连接器时，修改了Kafka连接器处理任务的方式。之前这个动作造成了整个系统的停顿，这是一直被开发和运维人员诟病的地方，除此之外，社区中频繁提到的其他一些问题，也得到了解决。
#Kafka连接器中的增量协作再平衡
Kafka连接器集群由一个或多个工作节点进程组成，集群以任务的形式分发连接器的负载。在添加或删除连接器或工作节点时，Kafka连接器会尝试再平衡这些任务。在Kafka的2.3版本之前，集群会停止所有任务，重新计算所有任务的执行位置，然后重启所有任务。每次再平衡都会暂停所有数据进出的工作，通常时间很短，但有时也会持续一段时间。
现在通过KIP-415，Kafka 2.3用增量协作再平衡做了替代，以后将仅对需要启动、停止或移动的任务进行再平衡。具体的详细信息请参见这里。
下面用一些连接器做了一个简单的测试，这里只使用了一个分布式Kafka连接器工作节点，而源端使用了kafka-connect-datagen，它以固定的时间间隔根据给定的模式生成随机数据。以固定的时间间隔就可以粗略地计算由于再平衡而停止任务的时间，因为生成的消息作为Kafka消息的一部分，包含了时间戳。这些消息之后会被流式注入Elasticsearch，之所以用它，不仅因为它是一个易于使用的接收端，也因为可以通过观察源端消息的时间戳来查看生产中的任何停顿。
通过如下的方式，可以创建源端：
curl-s -X PUT -H"Content-Type:application/json"http://localhost:8083/connectors/source-datagen-01/config\-d'{
"connector.class": "io.confluent.kafka.connect.datagen.DatagenConnector",
"kafka.topic": "orders",
"quickstart":"orders",
"max.interval":200,
"iterations":10000000,
"tasks.max": "1"
}'
通过如下方式创建接收端：
curl-s -X PUT -H"Content-Type:application/json"\http://localhost:8083/connectors/sink-elastic-orders-00/config\-d'{ "connector.class": "io.confluent.connect.elasticsearch.ElasticsearchSinkConnector", "topics": "orders", "connection.url": "http://elasticsearch:9200", "type.name": "type.name=kafkaconnect", "key.ignore": "true", "schema.ignore": "false", "transforms": "addTS", "transforms.addTS.type": "org.apache.kafka.connect.transforms.InsertField$Value", "transforms.addTS.timestamp.field": "op_ts" }'
这里使用了单消息转换，将Kafka消息的时间戳提升到消息本身的字段中，以便可以在Elasticsearch中进行公开。之后会使用Kibana进行绘制，这样产生的消息数量下降就可以显示出来，与再平衡发生的位置一致：
在Kafka连接器的工作节点日志中，可以查看活动和时间，并对Kafka的2.2版本和2.3版本的行为进行比较：
**注意：**为了清楚地说明问题，日志做了精简处理。
#对日志的改进
在再平衡问题（如前述）已大大改善之后，Kafka连接器的第二大困扰可能是难以在Kafka连接器工作节点日志中确定某个消息属于哪个连接器。
之前可以直接从连接器的任务中获取日志中的消息，例如：
INFO Using multi thread/connection supporting pooling connection manager (io.searchbox.client.JestClientFactory)
INFO Using default GSON instance (io.searchbox.client.JestClientFactory)
INFO Node Discovery disabled... (io.searchbox.client.JestClientFactory)
INFO Idle connection reaping disabled... (io.searchbox.client.JestClientFactory)
他们属于哪个任务？不清楚。也许会认为JestClient与Elasticsearch有关，也许它们来自Elasticsearch连接器，但是现在有5个不同的Elasticsearch连接器在运行，那么它们来自哪个实例？更不用说连接器可以有多个任务了。
在Apache Kafka 2.3中，可以使用映射诊断上下文（MDC）日志，在日志中提供了更多的上下文信息：
INFO [sink-elastic-orders-00|task-0] Using multi thread/connection supporting pooling connection manager (io.searchbox.client.JestClientFactory:223)
INFO [sink-elastic-orders-00|task-0] Using default GSON instance (io.searchbox.client.JestClientFactory:69)
INFO [sink-elastic-orders-00|task-0] Node Discovery disabled... (io.searchbox.client.JestClientFactory:86)
INFO [sink-elastic-orders-00|task-0] Idle connection reaping disabled... (io.searchbox.client.JestClientFactory:98)
这个日志格式的更改默认是禁用的，以保持后向兼容性。要启用此改进，需要编辑etc/kafka/connect-log4j.properties文件，按照如下方式修改log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern：
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=[%d] %p %X{connector.context}%m (%c:%L)%n
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通过环境变量CONNECT_LOG4J_APPENDER_STDOUT_LAYOUT_CONVERSIONPATTERN，Kafka连接器的Docker镜像也支持了这个特性。
具体细节请参见KIP-449。
REST改进
KIP-465为/connectorsREST端点添加了一些方便的功能。通过传递其他参数，可以获取有关每个连接器的更多信息，而不必迭代结果并进行其他REST调用。
例如，在Kafka 2.3之前要查询所有任务的状态，必须执行以下操作，使用xargs迭代输出并重复调用status端点：
$curl-s"http://localhost:8083/connectors"|\jq'.[]'|\xargs-I{connector_name}curl-s"http://localhost:8083/connectors/"{connector_name}"/status"|\jq -c -M'[.name,.connector.state,.tasks[].state]|join(":|:")'|\column-s:-t|sed's/\"//g'|sortsink-elastic-orders-00|RUNNING|RUNNINGsource-datagen-01|RUNNING|RUNNING
现在使用Kafka 2.3，可以使用/connectors?expand=status加上一些jq技巧进行单个REST调用，就可以达到和之前一样的效果：
$curl-s"http://localhost:8083/connectors?expand=status"|\jq'to_entries[] | [.key, .value.status.connector.state,.value.status.tasks[].state]|join(":|:")'|\column-s:-t|sed's/\"//g'|sortsink-elastic-orders-00|RUNNING|RUNNINGsource-datagen-01|RUNNING|RUNNING
还有/connectors?expand=status，它将返回每个连接器信息，如配置、连接器类型等，也可以把它们结合起来：
$curl-s"http://localhost:8083/connectors?expand=info&expand=status"|jq'to_entries[] | [ .value.info.type, .key, .value.status.connector.state,.value.status.tasks[].state,.value.info.config."connector.class"]|join(":|:")'|\column-s:-t|sed's/\"//g'|sortsink|sink-elastic-orders-00|RUNNING|RUNNING|io.confluent.connect.elasticsearch.ElasticsearchSinkConnectorsource|source-datagen-01|RUNNING|RUNNING|io.confluent.kafka.connect.datagen.DatagenConnector
Kafka连接器现已支持client.id
因为KIP-411，Kafka连接器现在可以以更有用的方式为每项任务配置client.id。之前，只能看到consumer-25作为连接器的消费者组的一部分从给定的分区进行消费，现在则可以将其直接绑定回特定的任务，从而使故障排除和诊断更加容易。
连接器级生产者/消费者配置覆写
长期以来的一个常见需求是能够覆写分别由Kafka连接器接收端和源端使用的消费者设置或生产者设置。到目前为止，它们都采用了工作节点配置中指定的值，除非生成了更多的工作节点，否则无法对诸如安全主体之类的内容进行细粒度的控制。
Kafka 2.3中的KIP-458使工作节点能够允许对配置进行覆写。connector.client.config.override.policy是一个新的参数，在工作节点级可以有3个可选项：
值描述
None默认策略，不允许任何配置的覆写
Principal允许覆盖生产者、消费者和admin前缀的security.protocol、sasl.jaas.config和sasl.mechanism
All允许覆盖生产者、消费者和admin前缀的所有配置
通过在工作节点配置中设置上述参数，现在可以针对每个连接器对配置进行覆写。只需提供带有consumer.override（接收端）或producer.override（源端）前缀的必需参数即可，还可以针对死信队列使用admin.override。
在下面的示例中，创建连接器时，它将从主题的当前点开始消费数据，而不是读取主题中的所有可用数据，这是通过将consumer.override.auto.offset.reset配置为latest覆盖auto.offset.reset configuration来实现的。
curl-i -X PUT -H"Content-Type:application/json"\http://localhost:8083/connectors/sink-elastic-orders-01-latest/config\-d'{
"connector.class": "io.confluent.connect.elasticsearch.ElasticsearchSinkConnector",
"topics": "orders",
"consumer.override.auto.offset.reset": "latest",
"tasks.max": 1,
"connection.url": "http://elasticsearch:9200", "type.name": "type.name=kafkaconnect",
"key.ignore": "true", "schema.ignore": "false",
"transforms": "renameTopic",
"transforms.renameTopic.type": "org.apache.kafka.connect.transforms.RegexRouter",
"transforms.renameTopic.regex": "orders",
"transforms.renameTopic.replacement": "orders-latest"
}'
通过检查工作节点日志，可以看到覆写已经生效：
[2019-07-17 13:57:27,532] INFO [sink-elastic-orders-01-latest|task-0] ConsumerConfig values:
allow.auto.create.topics = true
auto.commit.interval.ms = 5000
auto.offset.reset = latest
[…]
可以看到这个ConsumerConfig日志条目与创建的连接器直接关联，证明了上述MDC日志记录的有用性。
第二个连接器运行于同一主题但没有consumer.override，因此继承了默认值earliest：
[2019-07-17 13:57:27,487] INFO [sink-elastic-orders-01-earliest|task-0] ConsumerConfig values:
allow.auto.create.topics = true
auto.commit.interval.ms = 5000
auto.offset.reset = earliest
[…]
通过将数据从主题流式传输到Elasticsearch可以检查配置的差异造成的影响。
$curl-s"localhost:9200/_cat/indices?h=idx,docsCount"orders-latest2369orders-earliest144932
有两个索引：一个从同一主题注入了较少的消息，因为orders-latest索引只注入了连接器创建后才到达主题的消息；而另一个orders-earliest索引，由一个单独的连接器注入，它会使用Kafka连接器的默认配置，即会注入所有的新消息，再加上主题中原有的所有消息。