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注意:Kafka 的這六個(gè)場(chǎng)景會(huì)丟失消息!

開(kāi)發(fā) 架構(gòu)
本文介紹了 Kafka 丟失消息的六個(gè)場(chǎng)景,使用 Kafka 時(shí)需要根據(jù)實(shí)際情況制定解決方案,希望本文介紹的場(chǎng)能夠?qū)δ阌兴鶐椭?/div>

大家好,我是君哥。

我們使用 Kafka 的時(shí)候,怎樣能保證不丟失消息呢?今天來(lái)聊一聊這個(gè)話(huà)題。

首先我們看一下 Kafka 的架構(gòu)圖,

場(chǎng)景一:異步發(fā)送

Producer 異步發(fā)送是丟失消息比較多的場(chǎng)景,Kafka 異步發(fā)送的代碼如下:

ProducerRecord<byte[],byte[]> record = new ProducerRecord<byte[],byte[]>("the-topic", key, value);
RecordMetadata metadata = producer.send(record).get();

Producer 發(fā)送消息后,不用等待發(fā)送結(jié)果,就可以繼續(xù)執(zhí)行后面的邏輯。如果發(fā)送失敗,就會(huì)丟失消息。

Kafka 提供了回調(diào)方法,可以同步等待發(fā)送結(jié)果,這樣降低了發(fā)送效率,但可以對(duì)發(fā)送失敗的場(chǎng)景進(jìn)行處理,比如重新發(fā)送。

ProducerRecord<byte[],byte[]> record = new ProducerRecord<byte[],byte[]>("the-topic", key, value);
producer.send(record,
                (Callback) (metadata, e) -> {
                    if(e != null) {
                        e.printStackTrace();
                    } else {
                        System.out.println("The offset of the record we just sent is: " + metadata.offset());
                    }
                });

場(chǎng)景二:配置 acks=0

從文章開(kāi)頭的架構(gòu)圖中可以看到,Broker Leader 節(jié)點(diǎn)收到消息后,會(huì)同步給 Follower 節(jié)點(diǎn)。

在 Producer 端有一個(gè) acks 配置,說(shuō)明如下 :

  • acks=0:Producer 發(fā)送消息后不等待 Broker 的響應(yīng);
  • acks=1:Producer 發(fā)送消息后,Leader 節(jié)點(diǎn)寫(xiě)入消息成功后給 Producer 發(fā)送響應(yīng);
  • acks=all/-1:Producer 發(fā)送消息后,需要 ISR 列表中所有 Broker 節(jié)點(diǎn)都寫(xiě)入消息成功才會(huì)給 Producer 發(fā)送響應(yīng)。

注意:acks=all/-1 是最高安全級(jí)別,可以配合 min.insync.replicas 參數(shù)使用,當(dāng) acks=all/-1 時(shí),min.insync.replicas 表示 ISR 列表中最小寫(xiě)入消息成功的副本數(shù)。

如下圖,cks=all/-1,當(dāng) min.insync.replicas=2 時(shí)。

如果 ISR 列表中有【Broker0、Broker1】,即使 Broker2 寫(xiě)入消息失敗,也會(huì)給 Producer 返回成功。

如果 ISR 列表中只有【Broker0】,則無(wú)論如何都不會(huì)給 Producer 返回成功。

如果 ISR 列表中有【Broker0、Broker1、Broker2】,則 3 個(gè) Broker 都寫(xiě)成功才會(huì)給 Producer 返回成功。

場(chǎng)景三:發(fā)送端重試

如果配置 retries=0,Producer 發(fā)送消息失敗后是不會(huì)進(jìn)行重試的,要保證消息不丟失,可以增加 retries 的配置值,避免因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)抖動(dòng)而造成的發(fā)送失敗。

場(chǎng)景四:Follower 落后太多

Kafka Broker 有一個(gè)參數(shù):unclean.leader.election.enable,這個(gè)參數(shù)值說(shuō)明如下:

  • true:允許 ISR 列表之外的節(jié)點(diǎn)參與競(jìng)選 Leader;
  • false:不允許 ISR 列表之外的節(jié)點(diǎn)參與競(jìng)選 Leader。

如果設(shè)置為 true,也是會(huì)丟失消息的,看下圖:

如果 Leader 和 Follower1 都掛了,這時(shí)就要考慮是否讓 Follower2 參加競(jìng)選,把 unclean.leader.election.enable 參數(shù)值設(shè)置為 true,則 Follower2 也可以競(jìng)選 Leader,并且作為唯一存活節(jié)點(diǎn)成功競(jìng)選為 Leader,但是它并沒(méi)有同步到偏移量為 3、4、5 的消息,

而之前的 Leader 上線(xiàn)后,成為了 Follower,因?yàn)?Follower 的 LEO(Log End Offset)不能大于 Leader,所以之前偏移量為 3、4、5 的消息就被丟棄了。如下圖:

所以,要保證消息不丟失,unclean.leader.election.enable 這個(gè)參數(shù)值要設(shè)置為 false。

場(chǎng)景五:Broker 宕機(jī)

為了提升性能,Kafka 使用 Page Cache,先將消息寫(xiě)入 Page Cache,采用了異步刷盤(pán)機(jī)制去把消息保存到磁盤(pán)。如果刷盤(pán)之前,Broker Leader 節(jié)點(diǎn)宕機(jī)了,并且沒(méi)有 Follower 節(jié)點(diǎn)可以切換成 Leader,則 Leader 重啟后這部分未刷盤(pán)的消息就會(huì)丟失。

這種場(chǎng)景下多設(shè)置副本數(shù)是一個(gè)好的選擇,通常的做法是設(shè)置 replication.factor >= 3,這樣每個(gè) Partition 就會(huì)有 3 個(gè)以上 Broker 副本來(lái)保存消息,同時(shí)宕機(jī)的概率很低。

同時(shí)可以配合場(chǎng)景二中的參數(shù) min.insync.replicas > 1(不建議使用默認(rèn)值 1),表示消息至少要被成功寫(xiě)入到 2 個(gè) Broker 副本才算是發(fā)送成功。

注意:參數(shù)配置要保證 replication.factor > min.insync.replicas,通常設(shè)置成 replication.factor = min.insync.replicas + 1。如果這 2 個(gè)參數(shù)設(shè)置成相等,則只要有一個(gè) Broker 節(jié)點(diǎn)宕機(jī),Broker 就無(wú)法給 Producer 返回發(fā)送成功,系統(tǒng)可用性降低。

場(chǎng)景六:并發(fā)消費(fèi)

如果消費(fèi)端采用多線(xiàn)程并發(fā)消費(fèi),很容易因?yàn)椴l(fā)更新 Offset 導(dǎo)致消費(fèi)失敗。看下圖:

線(xiàn)程 1 拉取 3 條消息把 Offset 更新成 3,線(xiàn)程 2 把 Offset 更新成 6,線(xiàn)程 3 把 Offset 更新成 9。這時(shí)如果線(xiàn)程 2 消費(fèi)失敗了,想要重新消費(fèi),但是 Offset 已經(jīng)更新到了 9,不能拉取到 Offset 9 以前的消息了。

所以,消費(fèi)者并發(fā)消費(fèi)很可能會(huì)造成消息丟失,如果對(duì)消息丟失很敏感,最好使用單線(xiàn)程來(lái)進(jìn)行消費(fèi)。

如果采用多線(xiàn)程,可以把 enable.auto.commit 設(shè)置為 false,這樣相當(dāng)于每次消費(fèi)完后手動(dòng)更新 Offset。不過(guò)這又會(huì)帶來(lái)重復(fù)消費(fèi)問(wèn)題,比如上面的例子,如果線(xiàn)程 2 消費(fèi)失敗了,則手動(dòng)把 Offset 更新成 3,線(xiàn)程 3 消費(fèi)成功后,再次拉取,還會(huì)拉取到  6、7、8 這三條數(shù)據(jù)。因此消費(fèi)端需要做好冪等處理。

總結(jié)

本文介紹了 Kafka 丟失消息的六個(gè)場(chǎng)景,使用 Kafka 時(shí)需要根據(jù)實(shí)際情況制定解決方案,希望本文介紹的場(chǎng)能夠?qū)δ阌兴鶐椭?/p>

責(zé)任編輯:姜華 來(lái)源: 君哥聊技術(shù)
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