Ответ
Это ключевое различие, определяющее масштабируемость и отказоустойчивость в системах вроде Apache Kafka.
Одиночный потребитель (Consumer)
Одиночный потребитель подписывается на топик (или его партиции) и вычитывает сообщения независимо от других потребителей.
- Поведение: Если два независимых потребителя подпишутся на один и тот же топик, каждый из них получит копию всех сообщений.
- Сценарий использования: Рассылка событий нескольким разным системам (Broadcast). Например, одно событие
OrderCreated
должно быть обработано и сервисом аналитики, и сервисом уведомлений.
Группа потребителей (Consumer Group)
Это набор потребителей, которые работают совместно как единое целое и имеют общий идентификатор (group.id
).
- Поведение: Брокер сообщений (например, Kafka) распределяет партиции топика уникально между участниками одной группы. Каждое сообщение из топика будет доставлено только одному потребителю внутри группы.
- Ключевые преимущества:
- Масштабирование (Scaling): Чтобы увеличить скорость обработки, можно просто добавить нового потребителя в ту же группу. Брокер автоматически перераспределит партиции, и нагрузка будет разделена.
- Отказоустойчивость (Fault Tolerance): Если один из потребителей в группе выходит из строя, его партиции автоматически передаются другому активному потребителю в этой же группе. Обработка сообщений не останавливается.
Наглядный пример (Kafka):
Представим топик orders
с 4 партициями: P0, P1, P2, P3
.
Сценарий 1: Один потребитель в группе
group-A
Consumer-1
получает сообщения из всех партиций:P0, P1, P2, P3
.
Сценарий 2: Два потребителя в группе
group-A
Consumer-1
получает сообщения изP0, P1
.Consumer-2
получает сообщения изP2, P3
.- Нагрузка распределена.
Сценарий 3:
Consumer-1
падает- Kafka обнаруживает это и передает его партиции
P0, P1
потребителюConsumer-2
. Consumer-2
теперь обрабатывает все партиции:P0, P1, P2, P3
.
- Kafka обнаруживает это и передает его партиции
Вывод: Одиночные потребители используются для независимой обработки копий данных, а группы потребителей — для совместной, масштабируемой и отказоустойчивой обработки одного потока данных.