一次机房停电引发的思考

Posted

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了一次机房停电引发的思考相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一次机房停电引发的思考
今天早上到公司的时候,接到开发反馈 DEV 环境所有接口都卡,耗时都在一分钟以上,严重影响开发正常工作,然后通过网关的日志定位到原因是因为 kafka 集群不可用(总共 3 个 broker,前一天晚上机房停电导致 leader 节点挂了),导致网关的反爬过滤器里面发送 kafka 消息的代码 kafkaTemplat.send 阻塞了 60s,当时在想这个 send 方法不是异步的吗,为什么会阻塞 60s?于是查阅了一些资料,大致搞清楚了原因,这里稍作整理,分享给可能踩坑或者以及踩过坑的同学。

版本信息
spring-boot:2.0.6.RELEASE
spring-kafka:2.1.2.RELEASE
kafka-clients:1.0.2
为什么阻塞了 60s?
首先我们知道 kafkaTemplat.send 底层是调用 KafkaProducer 的 send 方法

public Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord<K, V> record, Callback callback) {}

根据文档的说明[1]它是一个异步的发送方法,按道理不管如何它都不应该阻塞主线程,但实际中某些情况下会出现阻塞线程,比如 broker 未正确运行,topic 未创建等情况。具体得源码分析参考 https://www.cnblogs.com/felixzh/p/11849296.html[2]

查询官方文档http://kafka.apache.org/10/documentation.html[3]得知,具体阻塞多久是由 max.block.ms 参数决定的,由于我们的业务场景是高容忍消息丢失,低容忍阻塞请求,所以需要进行优化,下面简单介绍一下 2 种优化方案。

!!!注意,以下方案只适用于高容忍消息丢失,低容忍阻塞请求业务场景

优化方案
方案 1:参数调优
max.block.ms 调整到 100ms,这个参数有以下 2 个作用
用于配置 send 数据或 partitionFor 函数得到对应的 leader 时,最大的等待时间,默认值为 60 秒
控制生产者可用的缓存总量,如果消息发送速度比其传输到服务器的快,将会耗尽 buffer.memory 这个缓存空间。当缓存空间耗尽,其他发送调用将被阻塞,阻塞时间的阈值通过 max.block.ms 设定, 之后它将抛出一个 TimeoutException。
关闭自动重试 retries=0 默认就是 0
其他
acks=0,acks 有 4 个选项[all, -1, 0, 1] 。这里不确定会不会阻塞 send 方法,但是高容忍消息丢失,低容忍阻塞请求的业务场景配置成 0 就好了
0:不保证消息的到达确认,只管发送,低延迟但是会出现消息的丢失,在某个 server 失败的情况下,有点像 TCP
1:发送消息,并会等待 leader 收到确认后,一定的可靠性
-1 或 all:发送消息,等待 leader 收到确认,并进行复制操作后,才返回,最高的可靠性
其他参数参考 http://kafka.apache.org/10/documentation.html[4]
虽然调整一些参数,但是 kafka 集群不可用或请求量过大时,还是对主流程有短暂的阻塞

方案 2:真异步
kafkaTemplat.send 方法其实是个假异步方法,所以需要自己实现真异步,这里构造一个公用的线程池来处理就可以了,下面为参考代码

package com.qiaofang.tortoise.gateway.component;

import com.qiaofang.tortoise.gateway.config.KafkaAsyncProperties;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;

import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;

/**
 * kafka异步操作工具类
 *
 * @author chenhao
 * @version 1.0
 * @date 2020/7/2 3:47 下午
 */
public class KafkaAsyncUtil {

    private final KafkaTemplate kafkaTemplate;

    private final KafkaAsyncProperties kafkaAsyncProperties;

    public KafkaAsyncUtil(KafkaTemplate kafkaTemplate, KafkaAsyncProperties kafkaAsyncProperties) {
        this.kafkaTemplate = kafkaTemplate;
        this.kafkaAsyncProperties = kafkaAsyncProperties;
        init();
    }

    private ThreadPoolTaskExecutor executor;

    private void init() {
        executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        executor.setCorePoolSize(kafkaAsyncProperties.getThreadPoolCoreThreads());
        executor.setMaxPoolSize(kafkaAsyncProperties.getThreadPoolMaxThreads());
        executor.setQueueCapacity(kafkaAsyncProperties.getThreadPoolQueueSize());
        executor.setThreadNamePrefix("kafka-async-util-pool-");
        //高容忍消息丢失场景,工作队列满了之后直接丢弃
        executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy());
        executor.initialize();
    }

    /**
     * 发送消息
     *
     * @param topic
     * @param data
     */
    public void send(String topic, Object data) {
        executor.execute(() -> kafkaTemplate.send(topic, data));
    }

}

/**
 * kafka异步操作相关配置
 * @author chenhao
 * @version 1.0
 * @date 2020/7/2 3:47 下午
 */
@Data
@ConfigurationProperties(prefix = "tortoise.kafka.async")
public class KafkaAsyncProperties {

    /**
     * core
     */
    private Integer threadPoolCoreThreads = 3;
    /**
     * max
     */
    private Integer threadPoolMaxThreads = 3;
    /**
     * queue大小
     */
    private Integer threadPoolQueueSize = 10000;

}

有文章《关于高并发下 kafka producer send 异步发送耗时问题的分析[5]》说多线程高并发下 producer.send 的损耗比较严重,这个还要等到后续压测之后再更新文章吧

参考文章
站在巨人的肩膀上

Kafka producer 异步发送在某些情况会阻塞主线程,使用时候慎重[6]
HAVENT 原创 Spring Boot + Spring-Kafka 异步配置[7]
关于高并发下 kafka producer send 异步发送耗时问题的分析[8]
http://kafka.apache.org/10/documentation.html[9]
参考资料
[1]
文档的说明: https://github.com/apache/kafka/blob/1f2d230bfdaafb34c9be12a370ab2eb4d3016039/clients/src/main/java/org/apache/kafka/clients/producer/KafkaProducer.java#L853
[2]
https://www.cnblogs.com/felixzh/p/11849296.html
[3]
http://kafka.apache.org/10/documentation.html
[4]
http://kafka.apache.org/10/documentation.html
[5]
关于高并发下 kafka producer send 异步发送耗时问题的分析: https://www.cnblogs.com/dafanjoy/p/10292875.html
[6]
Kafka producer 异步发送在某些情况会阻塞主线程,使用时候慎重: https://www.cnblogs.com/felixzh/p/11849296.html
[7]
HAVENT 原创 Spring Boot + Spring-Kafka 异步配置: https://my.oschina.net/u/943746/blog/1928471
[8]
关于高并发下 kafka producer send 异步发送耗时问题的分析: https://www.cnblogs.com/dafanjoy/p/10292875.html
[9]
http://kafka.apache.org/10/documentation.html

相关推荐

  • 嘘!异步事件这样用真的好么?
  • 一时技痒,撸了个动态线程池,源码放Github了
  • 熬夜之作:一文带你了解Cat分布式监控
  • 笑话:大厂都在用的任务调度框架我能不知道吗???
  • 为什么参与开源项目的程序员找工作时特别抢手?

后台回复 学习资料 领取学习视频
技术图片

如有收获,点个在看,诚挚感谢

以上是关于一次机房停电引发的思考的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

一次惊险的IT机房运维经历-备用发电车方案

一次CSRF测试引发的思考

突发流量引发Dubbo拥堵,该怎么办?

台湾一公司因停电,让员工手写代码...

一次405问题引发的思考

一次线上问题排查所引发的思考