Kafka常见生产问题详解

生产环境常见问题分析

消息零丢失方案

1、生产者发消息到Broker不丢失

​ Kafka的消息生产者Producer，支持定制一个参数，ProducerConfig.ACKS_CONFIG。

acks配置为0 ： 生产者只负责往Broker端发消息，而不关注Broker的响应。也就是说不关心Broker端有没有收到消息。性能高，但是数据会有丢消息的可能。

acks配置为1：当Broker端的Leader Partition接收到消息后，只完成本地日志文件的写入，然后就给生产者答复。其他Partiton异步拉取Leader Partiton的消息文件。这种方式如果其他Partiton拉取消息失败，也有可能丢消息。

acks配置为-1或者all：Broker端会完整所有Partition的本地日志写入后，才会给生产者答复。数据安全性最高，但是性能显然是最低的。

​ 对于KafkaProducer，只要将acks设置成1或-1，那么Producer发送消息后都可以拿到Broker的反馈RecordMetadata，里面包含了消息在Broker端的partition,offset等信息。通过这这些信息可以判断消息是否发送成功。如果没有发送成功，Producer就可以根据情况选择重新进行发送。

2、Broker端保存消息不丢失

    首先，合理优化刷盘频率，防止服务异常崩溃造成消息未刷盘。Kafka的消息都是先写入操作系统的PageCache缓存，然后再刷盘写入到硬盘。PageCache缓存中的消息是断电即丢失的。如果消息只在PageCache中，而没有写入硬盘，此时如果服务异常崩溃，这些未写入硬盘的消息就会丢失。Kafka并不支持写一条消息就刷一次盘的同步刷盘机制，只能通过调整刷盘的执行频率，提升消息安全。主要涉及几个参数：

flush.ms : 多长时间进行一次强制刷盘。

log.flush.interval.messages：表示当同一个Partiton的消息条数积累到这个数量时，就会申请一次刷盘操作。默认是Long.MAX。

log.flush.interval.ms：当一个消息在内存中保留的时间，达到这个数量时，就会申请一次刷盘操作。他的默认值是空。

​ 然后，配置多备份因子，防止单点消息丢失。在Kafka中，可以给Topic配置更大的备份因子replication-factors。配置了备份因子后，Kafka会给每个Partition分配多个备份Partition。这些Partiton会尽量平均的分配到多个Broker上。并且，在这些Partiton中，会选举产生Leader Partition和Follower Partition。这样，当Leader Partition发生故障时，其他Follower Partition上还有消息的备份。就可以重新选举产生Leader Partition，继续提供服务。

3、消费者端防止异步处理丢失消息

   消费者端由于有消息重试机制，正常情况下是不会丢消息的。每次消费者处理一批消息，需要在处理完后给Broker应答，提交当前消息的Offset。Broker接到应答后，会推进本地日志的Offset记录。如果Broker没有接到应答，那么Broker会重新向同一个消费者组的消费者实例推送消息，最终保证消息不丢失。这时，消费者端采用手动提交Offset的方式，相比自动提交会更容易控制提交Offset的时机。

   消费者端唯一需要注意的是，不要异步处理业务逻辑。因为如果业务逻辑异步进行，而消费者已经同步提交了Offset，那么如果业务逻辑执行过程中出现了异常，失败了，那么Broker端已经接收到了消费者的应答，后续就不会再重新推送消息，这样就造成了业务层面的消息丢失。

消息积压如何处理

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   通常情况下，Kafka本身是能够存储海量消息的，他的消息积压能力是很强的。但是，如果发现消息积压问题已经影响了业务处理进度，这时就需要进行一定的优化。

1、如果业务运行正常，只是因为消费者处理消息过慢，造成消息加压。那么可以增加Topic的Partition分区数，将消息拆分到更到的Partition。然后增加消费者个数，最多让消费者个数=Partition分区数，让一个Consumer负责一个分区，将消费进度提升到最大。

​ 另外，在发送消息时，还是要尽量保证消息在各个Partition中的分布比较均匀。比如，在原有Topic下，可以调整Producer的分区策略，让Producer将后续的消息更多的发送到新增的Partition里，这样可以让各个Partition上的消息能够趋于平衡。如果你觉得这样太麻烦，那就新增一个Topic，配置更多的Partition以及对应的消费者实例。然后启动一批Consumer，将消息从旧的Topic搬运到新的Topic。这些Consumer不处理业务逻辑，只是做消息搬运，所以他们的性能是很高的。这样就能让新的Topic下的各个Partition数量趋于平衡。

2、如果是消费者的业务问题导致消息阻塞了，从而积压大量消息，并影响了系统正常运行。比如消费者序列化失败，或者业务处理全部异常。这时可以采用一种降级的方案，先启动一个Consumer将Topic下的消息先转发到其他队列中，然后再慢慢分析新队列里的消息处理问题。类似于死信队列的处理方式。

如何保证消息顺序

问题要分两个方面来考虑：

1、因为kafka中各个Partition的消息是并发处理的，所以要保证消息顺序，对于Producer，要保证将一组有序的消息发到同一个Partition里。因为Partition的数据是顺序写的，所以自然就能保证消息是按顺序保存的。

​ 2、对于消费者，需要能够按照1,2,3的顺序处理消息。

​问题一、如何保证Producer发到Partition上的消息是有序的

   首先，要保证Producer将消息都发送到一个Partition上，其实有两种方法。一种简答粗暴的想法就是给Topic只配一个Partition，没有其他Partition可选了，自然所有消息都到同一个Partition上了。表示从创建Topic时就放弃了多Partition带来的吞吐量便利，是不现实的。另一种是Topic依然配置多个Partition，但是通过定制Producer的Partition分区器，将消息分配到同一个Partition上。这样对于某一些要求局部有序的场景是至少是可行的。例如在电商场景，我可能只是需要保证同一个订单相关的多条消息有序，但是并不要求所有消息有序。这样就可以通过自定义分区路由器，将订单相同的多条消息发送到同一个Partition。

   但是Producer都将消息往同一个Partition，也不能保证消息顺序。因为消息可能发送失败。比如Producer依次发送1,2,3，三条消息。如果消息1因为网络原因发送失败了，2 和3 发送成功了，这样消息顺序就乱了。如果把producer的acks参数设置成1或-1，这样每次发送消息后，可以根据Broker的反馈判断消息是否成功。思路是可行的，但是重试的次数，发送消息的数量等都是需要考虑的问题。

回顾一下之前对于生产者消息幂等性的设计：

     Kafka的这个sequenceNumber是单调递增的。如果只是为了消息幂等性考虑，那么只要保证sequenceNumber唯一就行了，为什么要设计成单调递增呢？其实Kafka这样设计的原因就是可以通过sequenceNumber来判断消息的顺序。也就是说，在Producer发送消息之前就可以通过sequenceNumber定制好消息的顺序，然后Broker端就可以按照顺序来保存消息。与此同时， SequenceNumber单调递增的特性不光保证了消息是有顺序的，同时还保证了每一条消息不会丢失。一旦Kafka发现Producer传过来的SequenceNumber出现了跨越，那么就意味着中间有可能消息出现了丢失，就会往Producer抛出一个OutOfOrderSequenceException异常。

在生产者的配置类ProducerConfig中很快能找到很多和消息顺序ordering的描述：

public static final String MAX_IN_FLIGHT_REQUESTS_PER_CONNECTION = "max.in.flight.requests.per.connection";
private static final String MAX_IN_FLIGHT_REQUESTS_PER_CONNECTION_DOC = "The maximum number of unacknowledged requests the client will send on a single connection before blocking."
                                                                            + " Note that if this configuration is set to be greater than 1 and <code>enable.idempotence</code> is set to false, there is a risk of"
                                                                            + " message reordering after a failed send due to retries (i.e., if retries are enabled); "
                                                                            + " if retries are disabled or if <code>enable.idempotence</code> is set to true, ordering will be preserved."
                                                                            + " Additionally, enabling idempotence requires the value of this configuration to be less than or equal to " + MAX_IN_FLIGHT_REQUESTS_PER_CONNECTION_FOR_IDEMPOTENCE + "."
                                                                            + " If conflicting configurations are set and idempotence is not explicitly enabled, idempotence is disabled. ";

问题二：Partition中的消息有序后，如何保证Consumer的消费顺序是有序的

    public static final String FETCH_MAX_BYTES_CONFIG = "fetch.max.bytes";
    private static final String FETCH_MAX_BYTES_DOC = "The maximum amount of data the server should return for a fetch request. " +
            "Records are fetched in batches by the consumer, and if the first record batch in the first non-empty partition of the fetch is larger than " +
            "this value, the record batch will still be returned to ensure that the consumer can make progress. As such, this is not a absolute maximum. " +
            "The maximum record batch size accepted by the broker is defined via <code>message.max.bytes</code> (broker config) or " +
            "<code>max.message.bytes</code> (topic config). Note that the consumer performs multiple fetches in parallel.";
    public static final int DEFAULT_FETCH_MAX_BYTES = 50 * 1024 * 1024;

    这里明确提到Consumer其实是每次并行的拉取多个Batch批次的消息进行处理的。也就是说Consumer拉取过来的多批消息并不是串行消费的。所以在Kafka提供的客户端Consumer中，是没有办法直接保证消费的消息顺序。其实这也比较好理解，因为Kafka设计的重点是高吞吐量，所以他的设计是让Consumer尽最大的能力去消费消息。而只要对消费的顺序做处理，就必然会影响Consumer拉取消息的性能。

​ 所以这时候，我们能做的就是在Consumer的处理逻辑中，将消息进行排序。比如将消息按照业务独立性收集到一个集合中，然后在集合中对消息进行排序。