Kafka-语义&重复消费&丢失数据&分区有序

Posted 2021-03-01 youngchaolin

记录下和kafka相关的语义、不重复消息、不丢失数据、分区有序的内容，文中很多理解参考文末博文、书籍还有某前辈。

kafka语义

kafka中有三种语义，它对理解下面的不重复消费有帮助。

最多一次（at most once）：消息最多被处理一次，可能有消息丢失的风险。

至少一次（at least once）：这种语义下消息可能被处理多次，可以保证消息不丢失，但是可能导致重复消息。

精确一次（exactly once）：消息只会被处理一次，at least once+幂等性，可以实现精确一次语义。

重复消费

这是一个很常见的问题，如果保证消费者不重复消费数据，博客上有很多的方法，简单罗列几条如下。

（1）给每条消息加一个独一无二的key，如uuid，消费数据的时候同时记录这些key，下次消费数据时需要检查消息的key，是否已经被消费过了，这样是可以避免重复消费的。

（2）at least once+幂等性，也可以实现，在保证至少一次的语义下，有多种方式实现幂等性，如在关系型数据库如Oracle、mysql表中设置唯一约束、将数据存储到redis的set、使用set [NX]存储数据到redis，都是一种实现方式。

• 使用主键约束，当插入数据到关系型数据库的时候，第一次插入成功后，下次再次消费数据后插入数据到数据库，会由于主键的唯一约束导致插入失败，这就保证了幂等性。
• redis的set，可以不断的set数据到里面，重复消费和一次消费的效果一样，这也可以保证幂等性。

# 添加set数据 football
127.0.0.1:6379> sadd likes football
(integer) 1
# 查看有一个football
127.0.0.1:6379> smembers likes
1) "football"
# 多次添加football，相当于多次消费到football，进行处理
127.0.0.1:6379> sadd likes football football football
(integer) 0
# 结果依然只有一个，多次sadd，和一次sadd的效果一样，实现幂等
127.0.0.1:6379> smembers likes
1) "football"

• redis可以使用set+[NX]也可以实现幂等，NX选项只容许没有这个数据时才能添加，有就不能添加。

# 添加key=name，value=‘clyang‘成功
127.0.0.1:6379> set name clyang NX
OK
127.0.0.1:6379> get name
"clyang"
# 再次添加，失败，实现幂等
127.0.0.1:6379> set name clyang NX
(nil)

以上的例子可以看出，不仅仅关系型数据库，nosql也可以实现，只要能实现"INSERT IF NOT EXISTS"语义的存储系统都可以实现幂等效果。

（3）在消费数据之前，设置一个前提条件，并且消费完数据之后，需要修改前提条件的状态，这样也可以避免重复消费。

• 比如给用户转账，必须满足余额等于100，余额加100元才能执行，消息里需要带上余额信息，当消息里余额信息和数据库里的余额不相等时，就不会再执行修改余额的操作。当第一次有类似{‘余额‘:100，‘加金额‘:100}的消息要处理时，由于满足条件会执行余额更新的操作变成200，但后面的重复消息，因为消息里的余额不等于数据库里的余额（上一次更新为200了），导致修改失败，这样也保证了幂等性。
• 上面是数字类型的的情况，如果是非数字或其他复杂的情况，该如何处理，参考前人，通用的方法是给消息里的数据，增加一个版本号，消费消息更新数据前，需要检查数据里的版本号和消息里的版本号，如果不一样就不能更新，并且更新后数据里版本号+1，这样也可以实现幂等性。

# 第一次消费，数据里没有这条消息，可以消费，并且数据里版本号+1变成2
{‘msg‘:‘当光照进来的时候，你嘴角上扬的骄傲就是最大的回报‘,versionId=1}
# 再一次消费，由于消息版本号是1，数据里版本号是2，无法消费
{‘msg‘:‘当光照进来的时候，你嘴角上扬的骄傲就是最大的回报‘,versionId=1}
# 同上，无法消费
{‘msg‘:‘当光照进来的时候，你嘴角上扬的骄傲就是最大的回报‘,versionId=1}

丢失数据

如何规避数据不丢失，参考文末博文，需要从producer、consumer和broker三方面考虑。关于丢失数据问题，如果当一个学术问题来考虑，是一种情况，如果是实际生产环境，又是另外一种情况，需要注意区分。

producer

（1）acks

生产者可以设置acks=-1或者all，保证发送到broker的消息不丢失。这样设置是当消息发送到了leader副本，所有处于ISR列表中的follower副本都需要同步到这条数据，才可以。

• acks=-1：代表所有处于ISR列表中的follower partition都会同步写入消息成功，才会返回ack到生产者
• acks=0：代表消息只要发送出去就行，其他不管，无需返回ack到生产者
• acks=1：代表发送消息到leader partition写入成功就返回ack到生产者

//注意代码中配置时，-1是字符串，不是数字
props.put("acks","-1");

（2）retry

在kafka中错误分为两种，一种是可恢复的，另一种是不可恢复的。生产时，使用带有回调的send方法，当遇到可以恢复的错误（如网络波动、leader选举中leader副本不可用的情况），设置retry次数和retry时间间隔后，在retry次数范围内都不会进入onCompletition方法，多次尝试（可以设置为Integer.MAX_VALUE）就会大概率成功发送。如果是不可以恢复的错误（如一条消息的最大大小超过max.request.size设置），最后肯定会进入下面的方法，可以做退而求其次的操作保证数据能保存，如将数据存储到redis。

//生产者部分代码
producer.send(record, new Callback() {
            @Override
            public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
                if(exception==null){
                    System.out.println("消息发送到分区成功");
                }else{
                    System.out.println("消息发送失败");
                    //TODO 写入到redis
                }
            }
        });

其他参考《Apache Kafka实战》 4.6.1。

broker

（1）unclean.leader.election.enable=false

这个参数设置是否允许从非ISR列表中选取副本为leader副本，默认值是false，如果设置为了true，意味着可以从ISR列表以外选举leader副本，这些ISR列表之外的副本，由于同步赶不上leader副本的更新进度，让它们变成leader副本，就会出现HW水位被截断的情况，导致数据丢失。

（2）replication.factor>=2

多副本是保证HA的前提，它使得某些broker即使宕机，依然可以对外提供服务，提高容错性能。上面数值设置为2代表需要设置多个副本，不是说2个就行，一般3-5个，太多也会提高网络开销。

（3）min.insync.replicas>=2

分区ISR中至少有多少个副本，它至少有一个，即leader副本，需要设置为大于1个。如果只有1个则leader副本挂掉则不能提供服务。它需要配合上面acks=-1来使用，代表所有IRS中的副本都数据同步，其中一个挂掉，只要能保证有一个能提供服务，就可以。

注意，上面replication.factor需要配置大于min.insync.replicas，代表容许一些副本可以‘掉队‘，如果设置想等，则系统变脆了，即一个副本都不能落后，只要一个落后就会导致不能满足上面最后一个条件，可用性降低。

如下图所示，当配置replication.factor=3，min.insync.replicas=2，这样保证在ISR中至少有两个副本（图示为[0,1]），万一当前leader副本宕机了，ISR为1的broker上的副本将顶替成为leader副本，配合acks=-1的设置，数据不会丢失。当配置replication.factor=3，min.insync.replicas=1，则坏的情况是两个follower副本都跟不上leader副本的节奏，导致IRS中只有1个副本，这样万一这个副本宕机，其他的副本由于数据不同步，unclean.leader.election.enable设置为true就会被选举为leader副本就会出现数据丢失，这个时候设置acks=-1也显示没啥意义，该丢还是得丢。

另外查看主题topicA的1号分区ISR列表[1,2,0]，可以看出有三个，数字代表所在的broker id。

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 14] get /brokers/topics/topicA/partitions/1/state
{"controller_epoch":242,"leader":1,"version":1,"leader_epoch":75,"isr":[1,2,0]}
cZxid = 0x7500000106
ctime = Fri Mar 20 20:29:52 CST 2020
mZxid = 0x9200000064
mtime = Fri Apr 10 19:44:54 CST 2020
pZxid = 0x7500000106
cversion = 0
dataVersion = 186
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 79
numChildren = 0

consumer

消费者部分，一般来说现在使用spark streaming或者flink来处理，很少单独写消费者代码，为了理解问题暂时按照普通的消费者代码来处理。

一般来说，消费者需要设置enable.auto.commit = false来关闭自动提交消费者offset，改为手动提交的方式，在正常处理完数据再提交，如果处理失败就保存上次处理成功的offset，这次的不提交，这样可以规避丢失数据。

enable.auto.commit默认是true的，并且设置true的情况下还需要通过auto.commit.interval.ms设置提交的时间间隔来一起使用，代表每隔多久自动提交一次。这样是有丢失风险的，假设消费者代码按照如下的设置，如果某一次消费了100条数据，过了1秒自动提交了消费者offset，但是消费者还没处理完，可能处理到了第80条，就不幸宕机了，再次重启消费，发现81-100这个区间的消息消费不到了，造成数据的丢失。

//设置自动提交offset
props.put("enable.auto.commit","true");//注意kafka版本

//多久自动提交offset
props.put("auto.commit.interval.ms",1000);

分区有序

同一个分区的数据，默认是有序的，因此有如下两种方案。

• 方案1：topic只设置一个分区，这样消息就是全局有序，但是consumer group中只有一个consumer能消费，不能多个线程同时消费数据，一定程度上降低了性能。

• 方案2：topic可能有多个分区，但是可以指定消息的key，使得需要保证顺序的消息都发送到同一个分区，这样消费数据时消息也是有序的。

但是以上两种情况存在一个坑，参考文末博文，当producer发送消息时因为某些原因如网络延迟导致retry时，消息有重新排列失去有序性的风险，具体需要修改max.in.flight.requests.per.connection参数的值为1（默认为5），以下是官网对这个参数的解释。

The maximum number of unacknowledged requests the client will send on a single connection before blocking. Note that if this setting is set to be greater than 1 and there are failed sends, there is a risk of message re-ordering due to retries (i.e., if retries are enabled).

翻译一下大概意思就是，在producer向broker发送消息时，在一个connection上不阻塞的前提下，可以存在未及时返回ack的请求的最大数量。如果这个数值超过了1，并且用户设置了retry功能，则在请求发送存在失败时将有消息重排的风险。

如下所示，假设上面参数设置为4，则一个连接中可以发送4个请求，如果正常发送到了broker，则消息按照正常的顺序保存在log文件，最后是买房->买车->彩礼->成家的顺序。如果消息1、2、3在发送中有retry，多次发送后才成功，则有可能导致最后消息在log文件中顺序是成家->买房->买车->彩礼的顺序，如果按照这个顺序消费，估计作为消费者的丈母娘是不能容忍的，所以上面的参数需要设置为1，这样将保证买房->买车->彩礼->结婚的顺序，即真正的分区有序。

以上，理解不一定正确，学习就是一个不断认识和纠错的过程。

参考博文：

（1）《Apache Kafka实战》

（2）https://segmentfault.com/a/1190000015316545 retry消息重排风险

（3）https://www.cnblogs.com/youngchaolin/p/11972899.html#_label4_4

（4）https://www.cnblogs.com/MrRightZhao/p/11498952.html kafka数据不丢失