• 1、如何知道有消息丟失？
• 2、哪些環(huán)節(jié)可能丟消息？
• 3、如何確保消息不丟失？

引入 MQ 消息中間件最直接的目的：系統(tǒng)解耦以及流量控制（削峰填谷）

• 系統(tǒng)解耦： 上下游系統(tǒng)之間的通信相互依賴，利用 MQ 消息隊(duì)列可以隔離上下游環(huán)境變化帶來的不穩(wěn)定因素。
• 流量控制： 超高并發(fā)場景中，引入 MQ 可以實(shí)現(xiàn)流量 “削峰填谷” 的作用以及服務(wù)異步處理，不至于打崩服務(wù)。

引入 MQ 同樣帶來其他問題：數(shù)據(jù)一致性。

在分布式系統(tǒng)中，如果兩個節(jié)點(diǎn)之間存在數(shù)據(jù)同步，就會帶來數(shù)據(jù)一致性的問題。消息生產(chǎn)端發(fā)送消息到 MQ 再到消息消費(fèi)端需要保證消息不丟失。

所以在使用 MQ 消息隊(duì)列時，需要考慮這 3 個問題：

• 如何知道有消息丟失？

• 哪些環(huán)節(jié)可能丟消息？

• 如何確保消息不丟失？

  

1、如何知道有消息丟失？

如何感知消息是否丟失了？可總結(jié)如下：

1. 他人反饋： 運(yùn)營、PM 反饋消息丟失。
2. 監(jiān)控報警： 監(jiān)控指定指標(biāo)，即時報警人工調(diào)整。Kafka 集群異常、Broker 宕機(jī)、Broker 磁盤掛載問題、消費(fèi)者異常導(dǎo)致消息積壓等都會給用戶直接感覺是消息丟失了。

案例：輿情分析中數(shù)據(jù)采集同步

• PM 可自己下發(fā)采集調(diào)度指令，去采集特定數(shù)據(jù)。
• PM 可通過 ES 近實(shí)時查詢對應(yīng)數(shù)據(jù)，若沒相應(yīng)數(shù)據(jù)可再次下發(fā)指令。

當(dāng)感知消息丟失了，那就需要一種機(jī)制來檢查消息是否丟失。

檢索消息

運(yùn)維工具有：

1. 查看 Kafka 消費(fèi)位置：

>基于SpringBoot+MyBatisPlus+Vue&Element實(shí)現(xiàn)的后臺管理系統(tǒng)+用戶小程序，支持RBAC動態(tài)權(quán)限、多租戶、數(shù)據(jù)權(quán)限、工作流、三方登錄、支付、短信、商城等功能
>
>*項(xiàng)目地址：
>*視頻教程：#查看某個topic的message數(shù)量
$./kafka-run-class.shkafka.tools.GetOffsetShell--broker-listlocalhost:9092--topictest_topic


>基于SpringCloudAlibaba+Gateway+Nacos+RocketMQ+Vue&Element實(shí)現(xiàn)的后臺管理系統(tǒng)+用戶小程序，支持RBAC動態(tài)權(quán)限、多租戶、數(shù)據(jù)權(quán)限、工作流、三方登錄、支付、短信、商城等功能
>
>*項(xiàng)目地址：
>*視頻教程：#查看consumerGroup列表
$./kafka-consumer-groups.sh--list--bootstrap-server192.168.88.108:9092

#查看offset消費(fèi)情況
$./kafka-consumer-groups.sh--bootstrap-serverlocalhost:9092--groupconsole-consumer-1152--describe
GROUPTOPICPARTITIONCURRENT-OFFSETLOG-END-OFFSETLAGCONSUMER-IDHOSTCLIENT-ID
console-consumer-1152test_topic0-4-consumer-console-consumer-1152-1-2703ea2b-b62d-4cfd-8950-34e8c321b942/127.0.0.1consumer-console-consumer-1152-1

1. 利用工具：Kafka Tools

2. 其他可見化界面工具

2、哪些環(huán)節(jié)可能丟消息？

一條消息從生產(chǎn)到消費(fèi)完成經(jīng)歷 3 個環(huán)節(jié)：消息生產(chǎn)者、消息中間件、消息消費(fèi)者。

哪個環(huán)節(jié)都有可能出現(xiàn)消息丟失問題。

1）生產(chǎn)端

首先要認(rèn)識到 Kafka 生產(chǎn)端發(fā)送消息流程：

調(diào)用 send() 方法時，不會立刻把消息發(fā)送出去，而是緩存起來，選擇恰當(dāng)時機(jī)把緩存里的消息劃分成一批數(shù)據(jù)，通過 Sender 線程按批次發(fā)送給服務(wù)端 Broker。

此環(huán)節(jié)丟失消息的場景有： 即導(dǎo)致 Producer 消息沒有發(fā)送成功

1. 網(wǎng)絡(luò)波動： 生產(chǎn)者與服務(wù)端之間的鏈路不可達(dá)，發(fā)送超時。現(xiàn)象是：各端狀態(tài)正常，但消費(fèi)端就是沒有消費(fèi)消息，就像丟失消息一樣。

• *解決措施： *重試 props.put("retries", "10");

• 不恰當(dāng)配置： 發(fā)送消息無 ack 確認(rèn); 發(fā)送消息失敗無回調(diào)，無日志。

  producer.send(newProducerRecord<>(topic,messageKey,messageStr),
  newCallBack(){...});
  

• *解決措施： *設(shè)置 acks=1 或者 acks=all。發(fā)送消息設(shè)置回調(diào)。

回顧下重要的參數(shù)： acks

• acks=0：不需要等待服務(wù)器的確認(rèn). 這是 retries 設(shè)置無效. 響應(yīng)里來自服務(wù)端的 offset 總是 -1，producer只管發(fā)不管發(fā)送成功與否。延遲低，容易丟失數(shù)據(jù)。
• acks=1：表示 leader 寫入成功（但是并沒有刷新到磁盤）后即向 producer 響應(yīng)。延遲中等，一旦 leader 副本掛了，就會丟失數(shù)據(jù)。
• acks=all：等待數(shù)據(jù)完成副本的復(fù)制, 等同于 -1. 假如需要保證消息不丟失, 需要使用該設(shè)置. 同時需要設(shè)置 unclean.leader.election.enable 為 true, 保證當(dāng) ISR 列表為空時, 選擇其他存活的副本作為新的 leader.

2）服務(wù)端

先來了解下 Kafka Broker 寫入數(shù)據(jù)的過程：

1. Broker 接收到一批數(shù)據(jù)，會先寫入內(nèi)存 PageCache（OS Cache）中。
2. 操作系統(tǒng)會隔段時間把 OS Cache 中數(shù)據(jù)進(jìn)行刷盤，這個過程會是 「異步批量刷盤」 。

這里就有個隱患，如果數(shù)據(jù)寫入 PageCache 后 Kafka Broker宕機(jī)會怎樣？機(jī)子宕機(jī)/掉電？

• Kafka Broker 宕機(jī)： 消息不會丟失。因?yàn)閿?shù)據(jù)已經(jīng)寫入 PageCache，只等待操作系統(tǒng)刷盤即可。

• 機(jī)子宕機(jī)/掉電： 消息會丟失。因?yàn)閿?shù)據(jù)仍在內(nèi)存里，內(nèi)存RAM 掉電后就會丟失數(shù)據(jù)。

• 解決方案 ：使用帶蓄電池后備電源的緩存 cache，防止系統(tǒng)斷電異常。

1. 對比學(xué)習(xí) MySQL 的 “雙1” 策略，基本不使用這個策略，因?yàn)?“雙1” 會導(dǎo)致頻繁的 I/O 操作，也是最慢的一種。
2. 對比學(xué)習(xí) Redis 的 AOF 策略，默認(rèn)且推薦的策略：**Everysec(AOF_FSYNC_EVERYSEC) 每一秒鐘保存一次（默認(rèn)）：** 。每個寫命令執(zhí)行完, 只是先把日志寫到 AOF 文件的內(nèi)存緩沖區(qū), 每隔一秒把緩沖區(qū)中的內(nèi)容寫入磁盤。

拓展：Kafka 日志刷盤機(jī)制

# 推薦采用默認(rèn)值，即不配置該配置，交由操作系統(tǒng)自行決定何時落盤，以提升性能。
# 針對 broker 配置：
log.flush.interval.messages=10000 # 日志落盤消息條數(shù)間隔，即每接收到一定條數(shù)消息，即進(jìn)行l(wèi)og落盤。
log.flush.interval.ms=1000        # 日志落盤時間間隔，單位ms，即每隔一定時間，即進(jìn)行l(wèi)og落盤。

# 針對 topic 配置：
flush.messages.flush.ms=1000  # topic下每1s刷盤
flush.messages=1              # topic下每個消息都落盤


# 查看 Linux 后臺線程執(zhí)行配置
$ sysctl -a | grep dirty
vm.dirty_background_bytes = 0
vm.dirty_background_ratio = 10      # 表示當(dāng)臟頁占總內(nèi)存的的百分比超過這個值時，后臺線程開始刷新臟頁。
vm.dirty_bytes = 0
vm.dirty_expire_centisecs = 3000    # 表示臟數(shù)據(jù)多久會被刷新到磁盤上（30秒）。
vm.dirty_ratio = 20
vm.dirty_writeback_centisecs = 500  # 表示多久喚醒一次刷新臟頁的后臺線程（５秒）。
vm.dirtytime_expire_seconds = 43200

Broker 的可靠性需要依賴其多副本機(jī)制： 一般副本數(shù) 3 個（配置參數(shù)：replication.factor=3）

• Leader Partition 副本：提供對外讀寫機(jī)制。
• Follower Partition 副本：同步 Leader 數(shù)據(jù)。

副本之間的數(shù)據(jù)同步也可能出現(xiàn)問題：數(shù)據(jù)丟失問題和數(shù)據(jù)不一致問題。

解決方案：ISR 和 Epoch 機(jī)制

• ISR(In-Sync Replicas) ： 當(dāng) Le``ader 宕機(jī)，可以從 ISR 中選擇一個 Follower 作為 Leader。

• Epoch 機(jī)制： 解決 Leader 副本高水位更新和 Follower 副本高水位更新在時間上是存在錯配問題。

  Tips: Kafka 0.11.x 版本才引入 leader epoch 機(jī)制解決高水位機(jī)制弊端。

對應(yīng)需要的配置參數(shù)如下：

1. acks=-1 或者 acks=all： 必須所有副本均同步到消息，才能表明消息發(fā)送成功。

2. replication.factor >= 3： 副本數(shù)至少有 3 個。

3. min.insync.replicas > 1： 代表消息至少寫入 2個副本才算發(fā)送成功。前提需要 acks=-1。

   舉個栗子：Leader 宕機(jī)了，至少要保證 ISR 中有一個 Follower，這樣這個Follwer被選舉為Leader 且不會丟失數(shù)據(jù)。

   公式：replication.factor = min.insync.replicas + 1

4. unclean.leader.election.enable=false： 防止不在 ISR 中的 Follower 被選舉為 Leader。

   Kafka 0.11.0.0版本開始默認(rèn) unclean.leader.election.enable=false

3）消費(fèi)端

消費(fèi)端消息丟失場景有：

1. 消息堆積： 幾個分區(qū)的消息都沒消費(fèi)，就跟丟消息一樣。

• 解決措施： 一般問題都出在消費(fèi)端，盡量提高客戶端的消費(fèi)速度，消費(fèi)邏輯另起線程進(jìn)行處理。

• 自動提交： 消費(fèi)端拉下一批數(shù)據(jù)，正在處理中自動提交了 offset，這時候消費(fèi)端宕機(jī)了; 重啟后，拉到新一批數(shù)據(jù)，而上一批數(shù)據(jù)卻沒處理完。

• 解決措施： 取消自動提交 auto.commit = false，改為手動 ack。

• 心跳超時，引發(fā) Rebalance： 客戶端心跳超時，觸發(fā) Rebalance被踢出消費(fèi)組。如果只有這一個客戶端，那消息就不會被消費(fèi)了。

  同時避免兩次 poll 的間隔時間超過閾值：

• max.poll.records：降低該參數(shù)值，建議遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于 <單個線程每秒消費(fèi)的條數(shù)> * <消費(fèi)線程的個數(shù)> * 的積。

• max.poll.interval.ms: 該值要大于 / (<單個線程每秒消費(fèi)的條數(shù)> * <消費(fèi)線程的個數(shù)>) 的值。

• 解決措施： 客戶端版本升級至 0.10.2 以上版本。

案例：凡凡曾遇到數(shù)據(jù)同步時，消息中的文本需經(jīng)過 NLP 的 NER 分析，再同步到 ES。

這個過程的主要流程是：

1. 數(shù)據(jù)同步程序從 Kafka 中拉取消息。
2. 數(shù)據(jù)同步程序?qū)⑾?nèi)的文本發(fā)送的 NER 進(jìn)行分析，得到特征數(shù)組。
3. 數(shù)據(jù)同步程序?qū)⑾⑼浇o ES。

現(xiàn)象：線上數(shù)據(jù)同步程序運(yùn)行一段時間后，消息就不消費(fèi)了。

• 排查日志： 發(fā)現(xiàn)有 Rebalance 日志，懷疑是客戶端消費(fèi)太慢被踢出了消費(fèi)組。
• 本地測試： 發(fā)現(xiàn)運(yùn)行一段時間也會出現(xiàn) Rebalance，且 NLP的NER 服務(wù)訪問 HTTP 500 報錯。
• 得出結(jié)論： 因NER服務(wù)異常，導(dǎo)致數(shù)據(jù)同步程序消費(fèi)超時。且當(dāng)時客戶端版本為 v0.10.1，Consumer 沒有獨(dú)立線程維持心跳，而是把心跳維持與 poll 接口耦合在一起，從而也會造成心跳超時。

當(dāng)時解決措施是：

1. session.timeout.ms： 設(shè)置為 25s，當(dāng)時沒有升級客戶端版本，怕帶來其他問題。
2. 熔斷機(jī)制： 增加 Hystrix，超過 3 次服務(wù)調(diào)用異常就熔斷，保護(hù)客戶端正常消費(fèi)數(shù)據(jù)。

3、如何確保消息不丟失？

掌握這些技能：

1. 熟悉消息從發(fā)送到消費(fèi)的每個階段
2. 監(jiān)控報警 Kafka 集群
3. 熟悉方案 “MQ 可靠消息投遞”

怎么確保消息 100% 不丟失？

到這，總結(jié)下：

1. 生產(chǎn)端：

• 設(shè)置重試：props.put("retries", "10");
• 設(shè)置 acks=all
• 設(shè)置回調(diào)：producer.send(msg, new CallBack(){...});

2. Broker：

• 內(nèi)存：使用帶蓄電池后備電源的緩存 cache。
• Kafka 版本 0.11.x 以上：支持 Epoch 機(jī)制。
• replication.factor >= 3： 副本數(shù)至少有 3 個。
• min.insync.replicas > 1： 代表消息至少寫入 2個副本才算發(fā)送成功。前提需要 acks=-1。
• unclean.leader.election.enable=false： 防止不在 ISR 中的 Follower 被選舉為 Leader。

3. 消費(fèi)端

• 客戶端版本升級至 0.10.2 以上版本。
• 取消自動提交 auto.commit = false，改為手動 ack。
• 盡量提高客戶端的消費(fèi)速度，消費(fèi)邏輯另起線程進(jìn)行處理。

審核編輯：湯梓紅