MQkafka——如何保证消息不丢失？如何解决？

Posted 2022-11-26 你个佬六

一、前言

前一篇博客我们介绍了生产者为什么发送消息的吞吐量这么大，其实就是因为，生产者提供了内存缓冲区，把消息打包再发送，从而提高了吞吐量。

那么，消息发送过去，到了broker就算是成功了吗？会不会丢失呢？这篇博客，就向大家介绍一下 kafka在什么情况下会出现消息丢失以及解决方案。

二、什么情况会丢失消息？

首先我们还是要看一下，kafka的架构图：

因为我们有三个角色：生产者，broker，消费者。
消费者是消费消息，一般不会丢失，那么消息丢失就会出现在 生产者和 broker之间。

三、生产者的消息丢失和解决

丢失原因分两种

• 消息没有发送成功丢失，通过重试补偿
• 消息发送了，但是broker挂了，没有收到。通过ack机制确认。

解决方案

当我们在配置生产者的时候，我们会有一个配置文件，这个配置文件记录了broker集群的地址，以及鉴权，以及发送批次：

import com.ctrip.framework.apollo.ConfigService;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafka;
import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaProducerFactory;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.kafka.core.ProducerFactory;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

@Configuration
@EnableKafka
public class BigDataKafkaConfig 

    private String innerServersProd = ConfigService.getConfig(MsgCommonConstant.TECH_BIGDATA_KAFKA).getProperty("spring.kafka.bootstrap-servers.prod", "").toString();
    private String retries = ConfigService.getConfig(MsgCommonConstant.TECH_BIGDATA_KAFKA).getProperty("spring.kafka.producer.retries", "").toString();
    private String batchSize = ConfigService.getConfig(MsgCommonConstant.TECH_BIGDATA_KAFKA).getProperty("spring.kafka.producer.batch-size", "").toString();
    private String bufferMemory = ConfigService.getConfig(MsgCommonConstant.TECH_BIGDATA_KAFKA).getProperty("spring.kafka.producer.buffer-memory", "").toString();
    private String innerServersTest = ConfigService.getConfig(MsgCommonConstant.TECH_BIGDATA_KAFKA).getProperty("spring.kafka.bootstrap-servers.test", "").toString();
    private String ack = ConfigService.getConfig(MsgCommonConstant.TECH_BIGDATA_KAFKA).getProperty("spring.kafka.producer.ack", "").toString();


    @Bean("ProducerFactoryTest") //生产者工厂配置
    public ProducerFactory<String, String> producerFactoryTest(String env) 
        return new DefaultKafkaProducerFactory<>(senderProps(env));
    

    @Bean("ProducerFactoryProd") //生产者工厂配置
    public ProducerFactory<String, String> producerFactoryProd(String env) 
        return new DefaultKafkaProducerFactory<>(senderProps(env));
    

    /**
     * 测试环境-发送kafka
     *
     * @return
     */
    @Bean("bigDataKafkaTempletTest")
    public KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplateTest() 
        String env = "TEST";
        return new KafkaTemplate<String, String>(producerFactoryTest(env));
    


    /**
     * 生产环境发送kafka
     *
     * @return
     */
    @Bean("bigDataKafkaTempletProd")
    public KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplateProd() 
        String env = "PROD";
        return new KafkaTemplate<String, String>(producerFactoryProd(env));
    


    /**
     * 生产者配置方法
     * <p>
     * 生产者有三个必选属性
     * <p>
     * 1.bootstrap.servers broker地址清单，清单不要包含所有的broker地址，
     * 生产者会从给定的broker里查找到其他broker的信息。不过建议至少提供两个broker信息，一旦 其中一个宕机，生产者仍能能够连接到集群上。
     * </p>
     * <p>
     * 2.key.serializer broker希望接收到的消息的键和值都是字节数组。 生产者用对应的类把键对象序列化成字节数组。
     * </p>
     * <p>
     * 3.value.serializer 值得序列化方式
     * </p>
     *
     * @return
     */
    private Map<String, Object> senderProps(String env) 
        Map<String, Object> props = new HashMap<>();
        if ("TEST".equals(env)) 
            props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, innerServersTest);
         else 
            props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, innerServersProd);
        
        /**
         * 当从broker接收到的是临时可恢复的异常时，生产者会向broker重发消息，但是不能无限
         * 制重发，如果重发次数达到限制值，生产者将不会重试并返回错误。
         * 通过retries属性设置。默认情况下生产者会在重试后等待100ms，可以通过 retries.backoff.ms属性进行修改
         */
        props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, retries);
        /**
         * 在考虑完成请求之前，生产者要求leader收到的确认数量。这可以控制发送记录的持久性。允许以下设置：
         * <ul>
         * <li>
         * <code> acks = 0 </ code>如果设置为零，则生产者将不会等待来自服务器的任何确认。该记录将立即添加到套接字缓冲区并视为已发送。在这种情况下，无法保证服务器已收到记录，并且
         * <code>retries </ code>配置将不会生效（因为客户端通常不会知道任何故障）。为每条记录返回的偏移量始终设置为-1。
         * <li> <code> acks = 1 </code>
         * 这意味着leader会将记录写入其本地日志，但无需等待所有follower的完全确认即可做出回应。在这种情况下，
         * 如果leader在确认记录后立即失败但在关注者复制之前，则记录将丢失。
         * <li><code> acks = all </code>
         * 这意味着leader将等待完整的同步副本集以确认记录。这保证了只要至少一个同步副本仍然存活，记录就不会丢失。这是最强有力的保证。
         * 这相当于acks = -1设置
         */
        props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, ack);
        /**
         * 当有多条消息要被发送到统一分区是，生产者会把他们放到统一批里。kafka通过批次的概念来 提高吞吐量，但是也会在增加延迟。
         */
        // 以下配置当缓存数量达到16kb，就会触发网络请求，发送消息
        props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, batchSize);
        // 每条消息在缓存中的最长时间，如果超过这个时间就会忽略batch.size的限制，由客户端立即将消息发送出去
        //设置kafka消息大小，msg超出设定大小无法发送到kafka
        props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, bufferMemory);
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        return props;
    

其中我们有配置 acks 这个属性。这个ack表示broker的回执方式。发送者，可以根据broker回复确认收到后，来保证消息准确发送。

 props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, ack);

ack包含三种情况：

• ack = 0 ，生产者不确认消息，发完拉倒，此时重试参数无效，因为默认发送成功了。

• ack = 1 ， 生产者发送消息，只等leader写入成功就返回，follower是否同步成功不管。

• ack = -1 或 all ，生产者发送消息，等leader 接收 且 follower 同步完 再返回，如果有异常或超时，就会重试。影响性能。

另外还有一个参数：retries，生产者发送失败重试次数。

props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, retries);

综上，其实无疑就是要保证消息准确可触达，无疑就是重试 + 回执确认。

这里再补充一下 生产者写入的流程：

producer生产消息时，会使用pwrite()系统调用【对应到Java NIO中是FileChannel.write() API】按偏移量写入数据，并且都会先写入page cache里。consumer消费消息时，会使用sendfile()系统调用【对应FileChannel.transferTo() API】，零拷贝地将数据从page cache传输到broker的Socket buffer，再通过网络传输。

图中没有画出来的还有leader与follower之间的同步，这与consumer是同理的：只要follower处在ISR中，就也能够通过零拷贝机制将数据从leader所在的broker page cache传输到follower所在的broker。

同时，page cache中的数据会随着内核中flusher线程的调度以及对sync()/fsync()的调用写回到磁盘，就算进程崩溃，也不用担心数据丢失。另外，如果consumer要消费的消息不在page cache里，才会去磁盘读取，并且会顺便预读出一些相邻的块放入page cache，以方便下一次读取。

由此我们可以得出重要的结论：如果Kafka producer的生产速率与consumer的消费速率相差不大，那么就能几乎只靠对broker page cache的读写完成整个生产-消费过程，磁盘访问非常少。这个结论俗称为“读写空中接力”。并且Kafka持久化消息到各个topic的partition文件时，是只追加的顺序写，充分利用了磁盘顺序访问快的特性，效率高。

四、broker的消息丢失

丢失场景

• 消息没有收到
• broker挂掉了，无法接收
• broker接收到了消息，刷盘到硬盘之前，broker挂了

解释一下刷盘?

当消息到broker后，会先写入到 pageCache，然后系统根据配置的策略 ，异步批量刷盘到磁盘，持久化起来。
常用的刷盘策略有：
og.flush.interval.messages //多少条消息刷盘1次
log.flush.interval.ms //隔多长时间刷盘1次
log.flush.scheduler.interval.ms //周期性的刷盘。

解决方案

• 利用副本机制

前面我们讲到，broker中有ISR列表，OSR列表。其实就是partition的副本是否可用机制：每个partition都有对应的 1个leader + 多个 follower，leaer专门处理事务类型的请求，follower负责同步拉取leader的数据，也是从leader的pagecache中拉取的。

• 优化刷盘时间
  可以通过调整刷盘策略，保证刷盘到磁盘。这样必定会降低性能。

五、小结

无疑还是从三大组件来考虑：
生产者 重试 + acks 确认回执
broker ISR副本机制 + 刷盘策略调整
消费者 一般不会有问题