聊聊 Kafka：Kafka 消息丢失的场景以及最佳实践

Posted 2022-05-03 老周聊架构

一、前言

大家好，我是老周，有快二十多天没有更新文章了，很多小伙伴一直在催更。先说明下最近的情况，最近项目上线很忙，没有时间写，并且组里有个同事使用 Kafka 不当，导致线上消息丢失，在修复一些线上的数据，人都麻了。事情是这样，有个 Kafka 消费者实例，部署到线上去，消费到了线上的数据，而新版本做了新的逻辑，新版本的业务逻辑与老版本的业务逻辑不兼容，直接导致消费失败，没有进行重试操作，关键还提交了 offset。直接这部分数据没有被业务处理，导致消息丢失，然后紧急修复线上数据。

刚好这些天忙完了有空，所以记录一下，同时看是否对大家能起到避免踩坑的作用，能有一些作用，那我写的也就值了。

我们下面会从以下三个方面来说一下 Kafka 消息丢失的场景以及最佳实践。

• 生产者丢失消息
• Kafka Broker 服务端丢失消息
• 消费者丢失消息

二、Kafka 的三种消息语义

先说 Kafka 消息丢失的场景之前，我们先来说下 Kafka 的三种消息语义，不会还有人不知道吧？这个不应该了，消息系统基本上抽象成这以下三种消息语义了：

• 最多传递一次
• 最少传递一次
• 仅有一次传递

类型	消息是否会重复	消息是否会丢失	优势	劣势	适用场景
最多一次	否	是	生产端发送消息后不用等待和处理服务端响应，消息发送速度会很快。	网络或服务端有问题会造成消息的丢失	消息系统吞吐量大且对消息的丢失不敏感。例如：日志收集、用户行为等场景。
最少一次	是	否	生产端发送消息后需要等待和处理服务端响应，如果失败会重试。	吞吐量较低，有重复发送的消息。	消息系统吞吐量一般，但是绝不能丢消息，对于重复消息不敏感。
有且仅有一次	否	否	消息不重复，消息不丢失，消息可靠性很好。	吞吐量较低	对消息的可靠性要求很高，同时可以容忍较小的吞吐量。

三、Kafka 消息丢失的场景

3.1 生产者丢失消息

• 目前 Kafka Producer 是异步发送消息的，如果你的 Producer 客户端使用了 producer.send(msg) 方法来发送消息，方法会立即返回，但此时并不能代表消息已经发送成功了。
• 如果消息再发送的过程中发生了网络抖动，那么消息可能没有传递到 Broker，那么消息可能会丢失。
• 如果发送的消息本身不符合，如大小超过了 Broker 的承受能力等。

3.2 Kafka Broker 服务端丢失消息

• Leader Broker 宕机了，触发选举过程，集群选举了一个落后 Leader 太多的 Broker 作为 Leader，那么落后的那些消息就会丢失了。
• Kafka 为了提升性能，使用页缓存机制，将消息写入页缓存而非直接持久化至磁盘，采用了异步批量刷盘机制，也就是说，按照一定的消息量和时间间隔去刷盘，刷盘的动作由操作系统来调度的，如果刷盘之前，Broker 宕机了，重启后在页缓存的这部分消息则会丢失。

3.3 消费者丢失消息

• 消费者拉取了消息，并处理了消息，但处理消息异常了导致失败，并且提交了偏移量，消费者重启后，会从之前已提交的位移的下一个位置重新开始消费，消费失败的那些消息不会再次处理，即相当于消费者丢失了消息。
• 消费者拉取了消息，并提交了消费位移，但是在消息处理结束之前突然发生了宕机等故障，消费者重启后，会从之前已提交的位移的下一个位置重新开始消费，之前未处理完成的消息不会再次处理，即相当于消费者丢失了消息。

四、最佳实践

4.1 生产端

• 不要使用 producer.send(msg)，而要使用 producer.send(msg, callback)。带有回调通知的 send 方法可以针对发送失败的消息进行重试处理。

• 设置 acks = all。代表了你对“已提交”消息的定义。如果设置成 all，则表明所有副本 Broker 都要接收到消息，该消息才算是“已提交”。这是最高等级的“已提交”定义。
  

• 设置 retries = 3，当出现网络的瞬时抖动时，消息发送可能会失败，此时配置了 retries > 0 的 Producer 能够自动重试消息发送，避免消息丢失。
  
  如果重试达到设定的次数，那么生产者就会放弃重试并返回异常。不过并不是所有的异常都是可以通过重试来解决的，比如消息太大，超过max.request.size参数配置的值时，这种方式就不可行了。

• 设置 retry.backoff.ms = 300，合理估算重试的时间间隔，可以避免无效的频繁重试。
  
  它用来设定两次重试之间的时间间隔，避免无效的频繁重试。在配置 retries 和 retry.backoff.ms之前，最好先估算一下可能的异常恢复时间，这样可以设定总的重试时间大于这个异常恢复时间，以此来避免生产者过早地放弃重试。

4.2 Broker 端

• 设置 unclean.leader.election.enable = false。它控制的是哪些 Broker 有资格竞选分区的 Leader。如果一个 Broker 落后原先的 Leader 太多，那么它一旦成为新的 Leader，必然会造成消息的丢失。故一般都要将该参数设置成 false，即不允许这种情况的发生。
  
• 设置 replication.factor >= 3。其实这里想表述的是，最好将消息多保存几份，毕竟目前防止消息丢失的主要机制就是冗余。
  
• 设置 min.insync.replicas > 1。这控制的是消息至少要被写入到多少个副本才算是“已提交”。设置成大于 1 可以提升消息持久性。在实际环境中千万不要使用默认值 1。
  
• 确保 replication.factor > min.insync.replicas。如果两者相等，那么只要有一个副本挂机，整个分区就无法正常工作了。我们不仅要改善消息的持久性，防止数据丢失，还要在不降低可用性的基础上完成。推荐设置成 replication.factor = min.insync.replicas + 1。

4.3 消费端

• 确保消息消费完成再提交。最好把它设置成 enable.auto.commit = false，并采用手动提交位移的方式。这对于单 Consumer 多线程处理的场景而言是至关重要的。
  
  虽然采用手动提交位移的方式可以解决消费端消息丢失的场景，但同时会存在重复消费问题，关于重复消费问题我们下一篇再讲。

• 像我们上面说的那个线上问题，即使你设置了手动提交，消费异常了同时也提交了位移，还是会存在消息丢失。

  Kafka 没有重试机制不支持消息重试，也没有死信队列，因此使用 Kafka 做消息队列时，需要自己
  实现消息重试的功能。这里我先说下大致的思路，后续有时间再分享代码出来：

  • 创建一个 Topic 作为重试 Topic，用于接收等待重试的消息。
  • 普通 Topic 消费者设置待重试消息的下一个重试 Topic。
  • 从重试 Topic 获取待重试消息存储到 Redis 的 ZSet 中，并以下一次消费时间排序。
  • 定时任务从 Redis 获取到达消费时间的消息，并把消息发送到对应的 Topic。
  • 同一个消息重试次数过多则不再重试。

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