关于java:我用kafka两年踩过的一些非比寻常的坑

前言

我的博客

我的上家公司是做餐饮零碎的，每天中午和早晨用餐高峰期，零碎的并发量不容小觑。为了保险起见，公司规定各部门都要在吃饭的工夫轮流值班，防止出现线上问题时可能及时处理。

我过后在后厨显示零碎团队，该零碎属于订单的上游业务。用户点完菜下单后，订单零碎会通过发 kafka 音讯给咱们零碎，零碎读取音讯后，做业务逻辑解决，长久化订单和菜品数据，而后展现到划菜客户端。这样厨师就晓得哪个订单要做哪些菜，有些菜做好了，就能够通过该零碎出菜。零碎主动告诉服务员上菜，如果服务员上完菜，批改菜品上菜状态，用户就晓得哪些菜曾经上了，哪些还没有上。这个零碎能够大大提高后厨到用户的效率。

事实证明，这所有的要害是消息中间件：kafka，如果它有问题，将会间接影响到后厨显示零碎的性能。

接下来，我跟大家一起聊聊应用 kafka 两年工夫踩过哪些坑？

程序问题

1. 为什么要保障音讯的程序？

刚开始咱们零碎的商户很少，为了疾速实现性能，咱们没想太多。既然是走消息中间件 kafka 通信，订单零碎发消息时将订单具体数据放在音讯体，咱们后厨显示零碎只有订阅topic，就能获取相干音讯数据，而后解决本人的业务即可。

不过这套计划有个关键因素：要保障音讯的程序。

为什么呢？

订单有很多状态，比方：下单、领取、实现、撤销等，不可能 下单 的音讯都没读取到，就先读取 领取 或撤销 的音讯吧，如果真的这样，数据不是会产生错乱？

好吧，看来保障音讯程序是有必要的。

2. 如何保障音讯程序？

咱们都晓得 kafka 的topic是无序的，然而一个 topic 蕴含多个 partition，每个partition 外部是有序的。

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如此一来，思路就变得清晰了：只有保障生产者写音讯时，依照肯定的规定写到同一个 partition，不同的消费者读不同的partition 的音讯，就能保障生产和消费者音讯的程序。

咱们刚开始就是这么做的，同一个 商户编号 的音讯写到同一个 partition，topic 中创立了 4 个partition，而后部署了 4 个消费者节点，形成 消费者组 ，一个partition 对应一个消费者节点。从实践上说，这套计划是可能保障音讯程序的。

所有布局得看似“浑然一体”，咱们就这样”顺利“上线了。

3. 出现意外

该性能上线了一段时间，刚开始还是比拟失常的。

然而，好景不长，很快就收到用户投诉，说在划菜客户端有些订单和菜品始终看不到，无奈划菜。

我定位到了起因，公司在那段时间网络常常不稳固，业务接口时不时报超时，业务申请时不时会连不上数据库。

这种状况对 程序音讯 的打击，能够说是 毁灭性 的。

为什么这么说？

假如订单零碎发了：”下单“、”领取“、”实现“三条音讯。而”下单“音讯因为网络起因咱们零碎解决失败了，而前面的两条音讯的数据是无奈入库的，因为只有”下单“音讯的数据才是残缺的数据，其余类型的音讯只会更新状态。

加上，咱们过后没有做 失败重试机制，使得这个问题被放大了。问题变成：一旦”下单“音讯的数据入库失败，用户就永远看不到这个订单和菜品了。

那么这个紧急的问题要如何解决呢？

4. 解决过程

最开始咱们的想法是：在消费者解决音讯时，如果解决失败了，立马重试 3 - 5 次。但如果有些申请要第 6 次能力胜利怎么办？不可能始终重试呀，这种同步重试机制，会阻塞其余商户订单音讯的读取。

显然用下面的这种 同步重试机制 在出现异常的状况，会重大影响音讯消费者的生产速度，升高它的吞吐量。

如此看来，咱们不得不用 异步重试机制 了。

如果用异步重试机制，解决失败的音讯就得保留到 重试表 下来。

但有个新问题立马呈现：只存一条音讯如何保障程序？

存一条音讯确实无奈保障程序，如果：”下单“音讯失败了，还没来得及异步重试。此时，”领取“音讯被生产了，它必定是不能被失常生产的。

此时，”领取“音讯该始终等着，每隔一段时间判断一次，它后面的音讯都有没有被生产?

如果真的这么做，会呈现两个问题：

1. ”领取“音讯后面只有”下单“音讯，这种状况比较简单。但如果某种类型的音讯，后面有 N 多种音讯，须要判断多少次呀，这种判断跟订单零碎的耦合性太强了，相当于要把他们零碎的逻辑搬一部分到咱们零碎。
2. 影响消费者的生产速度

这时有种更简略的计划浮出水面：消费者在解决音讯时，先判断该 订单号 在重试表 有没有数据，如果有则间接把以后音讯保留到 重试表 。如果没有，则进行业务解决，如果出现异常，把该音讯保留到 重试表。

起初咱们用 elastic-job 建设了 失败重试机制 ，如果重试了7 次后还是失败，则将该音讯的状态标记为 失败，发邮件告诉开发人员。

终于因为网络不稳固，导致用户在划菜客户端有些订单和菜品始终看不到的问题被解决了。当初商户顶多偶然提早看到菜品，比始终看不菜品好太多。

音讯积压

随着销售团队的市场推广，咱们零碎的商户越来越多。随之而来的是音讯的数量越来越大，导致消费者解决不过去，经常出现音讯积压的状况。对商户的影响十分直观，划菜客户端上的订单和菜品可能半个小时后能力看到。一两分钟还能忍，半个音讯的提早，对有些暴脾气的商户哪里忍得了，马上投诉过去了。咱们那段时间常常接到商户投诉说订单和菜品有提早。

虽说，加 服务器节点 就能解决问题，然而依照公司为了省钱的常规，要先做系统优化，所以咱们开始了 音讯积压 问题解决之旅。

1. 音讯体过大

虽说 kafka 号称反对 百万级的 TPS，但从 producer 发送音讯到 broker 须要一次网络 IO，broker 写数据到磁盘须要一次磁盘 IO（写操作），consumer 从broker获取音讯先通过一次磁盘IO（读操作），再通过一次网络IO。![图片]()

一次简略的音讯从生产到生产过程，须要通过 2 次网络 IO 和 2 次磁盘 IO。如果音讯体过大，势必会减少 IO 的耗时，进而影响 kafka 生产和生产的速度。消费者速度太慢的后果，就会呈现音讯积压状况。

除了下面的问题之外，音讯体过大，还会节约服务器的磁盘空间，稍不留神，可能会呈现磁盘空间有余的状况。

此时，咱们曾经到了须要优化音讯体过大问题的时候。

如何优化呢？

咱们从新梳理了一下业务，没有必要晓得订单的 中间状态 ，只需晓得一个 最终状态 就能够了。

如此甚好，咱们就能够这样设计了：

1. 订单零碎发送的音讯体只用蕴含：id 和状态等要害信息。
2. 后厨显示零碎生产音讯后，通过 id 调用订单零碎的订单详情查问接口获取数据。
3. 后厨显示零碎判断数据库中是否有该订单的数据，如果没有则入库，有则更新。

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果然这样调整之后，音讯积压问题很长一段时间都没再呈现。

2. 路由规定不合理

还真别快乐的太早，有天中午又有商户投诉说订单和菜品有提早。咱们一查 kafka 的 topic 居然又呈现了音讯积压。

但这次有点诡异，不是所有 partition 上的音讯都有积压，而是只有一个。

刚开始，我认为是生产那个 partition 音讯的节点出了什么问题导致的。然而通过排查，没有发现任何异样。

这就奇怪了，到底哪里有问题呢？

起初，我查日志和数据库发现，有几个商户的订单量特地大，刚好这几个商户被分到同一个 partition，使得该partition 的音讯量比其余 partition 要多很多。

这时咱们才意识到，发消息时按 商户编号 路由 partition 的规定不合理，可能会导致有些 partition 音讯太多，消费者解决不过去，而有些 partition 却因为音讯太少，消费者呈现闲暇的状况。

为了避免出现这种调配不平均的状况，咱们须要对发消息的路由规定做一下调整。

咱们思考了一下，用订单号做路由绝对更平均，不会呈现单个订单发消息次数特地多的状况。除非是遇到某个人始终加菜的状况，然而加菜是须要花钱的，所以其实同一个订单的音讯数量并不多。

调整后按 订单号 路由到不同的partition，同一个订单号的音讯，每次到发到同一个partition。

调整后，音讯积压的问题又有很长一段时间都没有再呈现。咱们的商户数量在这段时间，增长的十分快，越来越多了。

3. 批量操作引起的连锁反应

在高并发的场景中，音讯积压问题，能够说如影随形，真的没方法从根本上解决。外表上看，曾经解决了，但前面不晓得什么时候，就会冒出一次，比方这次：

有天下午，产品过去说：有几个商户投诉过去了，他们说菜品有提早，快查一下起因。

这次问题呈现得有点奇怪。

为什么这么说？

首先这个工夫点就有点奇怪，平时出问题，不都是中午或者早晨用餐高峰期吗？怎么这次问题呈现在下午？

依据以往积攒的教训，我间接看了 kafka 的topic的数据，果然下面音讯有积压，但这次每个 partition 都积压了 十几万 的音讯没有生产，比以往加压的音讯数量减少了 几百倍。这次音讯积压得极不寻常。

我连忙查服务监控看看消费者挂了没，还好没挂。又查服务日志没有发现异常。这时我有点迷茫，碰运气问了问订单组下午产生了什么事件没？他们说下午有个促销流动，跑了一个 JOB 批量更新过有些商户的订单信息。

这时，我一下子如梦初醒，是他们在 JOB 中批量发消息导致的问题。怎么没有告诉咱们呢？切实太坑了。

虽说晓得问题的起因了，倒是眼前积压的这 十几万 的音讯该如何解决呢？

此时，如果间接调大 partition 数量是不行的，历史音讯曾经存储到 4 个固定的partition，只有新增的音讯才会到新的partition。咱们重点须要解决的是已有的 partition。

间接加服务节点也不行，因为 kafka 容许同组的多个 partition 被一个 consumer 生产，但不容许一个 partition 被同组的多个 consumer 生产，可能会造成资源节约。

看来只有用多线程解决了。

为了紧急解决问题，我改成了用 线程池 解决音讯，外围线程和最大线程数都配置成了50。

调整之后，果然，音讯积压数量一直缩小。

但此时有个更重大的问题呈现：我收到了报警邮件，有两个订单零碎的节点 down 机了。

不久，订单组的共事过去找我说，咱们零碎调用他们订单查问接口的并发量突增，超过了预计的好几倍，导致有 2 个服务节点挂了。他们把查问性能独自整成了一个服务，部署了 6 个节点，挂了 2 个节点，再不解决，另外 4 个节点也会挂。订单服务能够说是公司最外围的服务，它挂了公司损失会很大，状况万分紧急。

为了解决这个问题，只能先把线程数调小。

幸好，线程数是能够通过 zookeeper 动静调整的，我把外围线程数调成了 8 个，外围线程数改成了 10 个。

前面，运维把订单服务挂的 2 个节点重启后恢复正常了，以防万一，再多加了 2 个节点。为了确保订单服务不会呈现问题，就放弃目前的生产速度，后厨显示零碎的音讯积压问题，1 小时候后也恢复正常了。

起初，咱们开了一次复盘会，得出的论断是：

1. 订单零碎的批量操作肯定提前告诉上游零碎团队。
2. 上游零碎团队多线程调用订单查问接口肯定要做压测。
3. 这次给订单查问服务敲响了警钟，它作为公司的外围服务，应答高并发场景做的不够好，须要做优化。
4. 对音讯积压状况加监控。

顺便说一下，对于要求严格保障音讯程序的场景，能够将线程池改成多个队列，每个队列用单线程解决。

4. 表过大

为了避免前面再次出现音讯积压问题，消费者前面就始终用多线程解决音讯。

但有天中午咱们还是收到很多报警邮件，揭示咱们 kafka 的 topic 音讯有积压。咱们正在查起因，此时产品跑过来说：又有商户投诉说菜品有提早，连忙看看。这次她看起来有些不耐烦，的确优化了很屡次，还是呈现了同样的问题。

在在行看来：为什么同一个问题始终解决不了？

其实技术心里的苦他们是不晓得的。

外表上问题的症状是一样的，都是呈现了菜品提早，他们晓得的是因为音讯积压导致的。然而他们不晓得深层次的起因，导致音讯积压的起因其实有很多种。这兴许是应用消息中间件的通病吧。

我沉默不语，只能硬着头皮定位起因了。

起初我查日志发现消费者生产一条音讯的耗时长达 2 秒。以前是500 毫秒，当初怎么会变成 2 秒 呢？

奇怪了，消费者的代码也没有做大的调整，为什么会呈现这种状况呢？

查了一下线上菜品表，单表数据量居然到了 几千万，其余的划菜表也是一样，当初单表保留的数据太多了。

咱们组梳理了一下业务，其实菜品在客户端只展现最近 3 天 的即可。

这就好办了，咱们服务端存着 多余的数据 ，不如把表中多余的数据归档。于是，DBA 帮咱们把数据做了归档，只保留最近 7 天 的数据。

如此调整后，音讯积压问题被解决了，又复原了来日的平静。

主键抵触

别快乐得太早了，还有其余的问题，比方：报警邮件常常报出数据库异样：Duplicate entry '6' for key 'PRIMARY'，说主键抵触。

呈现这种问题个别是因为有两个以上雷同主键的 sql，同时插入数据，第一个插入胜利后，第二个插入的时候会报主键抵触。表的主键是惟一的，不容许反复。

我仔细检查了代码，发现代码逻辑会先依据主键从表中查问订单是否存在，如果存在则更新状态，不存在才插入数据，没得问题。

这种判断在并发量不大时，是有用的。然而如果在高并发的场景下，两个申请同一时刻都查到订单不存在，一个申请先插入数据，另一个申请再插入数据时就会呈现主键抵触的异样。

解决这个问题最惯例的做法是：加锁。

我刚开始也是这样想的，加数据库乐观锁必定是不行的，太影响性能。加数据库乐观锁，基于版本号判断，个别用于更新操作，像这种插入操作基本上不会用。

剩下的只能用分布式锁了，咱们零碎在用 redis，能够加基于 redis 的分布式锁，锁定订单号。

但前面认真思考了一下：

1. 加分布式锁也可能会影响消费者的音讯处理速度。
2. 消费者依赖于 redis，如果 redis 呈现网络超时，咱们的服务就喜剧了。

所以，我也不打算用分布式锁。

而是抉择应用 mysql 的 INSERT INTO ...ON DUPLICATE KEY UPDATE 语法：

 INSERTINTOtable (column_list)
 VALUES (value_list)
 ONDUPLICATEKEYUPDATE
 c1 = v1, 
 c2 = v2,
 ...;

它会先尝试把数据插入表，如果主键抵触的话那么更新字段。

把以前的 insert 语句革新之后，就没再呈现过主键抵触问题。

数据库主从提早

不久之后的某天，又收到商户投诉说下单后，在划菜客户端上看失去订单，然而看到的菜品不全，有时甚至订单和菜品数据都看不到。

这个问题跟以往的都不一样，依据以往的教训先看 kafka 的topic中音讯有没有积压，但这次并没有积压。

再查了服务日志，发现订单零碎接口返回的数据有些为空，有些只返回了订单数据，没返回菜品数据。

这就十分奇怪了，我间接过来找订单组的共事。他们认真排查服务，没有发现问题。这时咱们不谋而合的想到，会不会是数据库出问题了，一起去找 DBA。果然，DBA 发现数据库的主库同步数据到从库，因为网络起因偶然有提早，有时提早有 3 秒。

如果咱们的业务流程从发消息到生产音讯耗时小于 3 秒，调用订单详情查问接口时，可能会查不到数据，或者查到的不是最新的数据。

这个问题十分重大，会导致间接咱们的数据谬误。

为了解决这个问题，咱们也加了 重试机制 。调用接口查问数据时，如果返回数据为空，或者只返回了订单没有菜品，则退出 重试表。

调整后，商户投诉的问题被解决了。

反复生产

kafka生产音讯时反对三种模式：

• at most once 模式 最多一次。保障每一条音讯 commit 胜利之后，再进行生产解决。音讯可能会失落，但不会反复。
• at least once 模式 至多一次。保障每一条音讯解决胜利之后，再进行 commit。音讯不会失落，但可能会反复。
• exactly once 模式 准确传递一次。将 offset 作为惟一 id 与音讯同时解决，并且保障解决的原子性。音讯只会解决一次，不失落也不会反复。但这种形式很难做到。

kafka默认的模式是at least once，但这种模式可能会产生反复生产的问题，所以咱们的业务逻辑必须做幂等设计。

而咱们的业务场景保留数据时应用了 INSERT INTO ...ON DUPLICATE KEY UPDATE 语法，不存在时插入，存在时更新，是人造反对幂等性的。

多环境生产问题

咱们过后线上环境分为：pre(预公布环境) 和 prod(生产环境)，两个环境共用同一个数据库，并且共用同一个 kafka 集群。

须要留神的是，在配置 kafka 的topic的时候，要加前缀用于辨别不同环境。pre 环境的以 pre结尾，比方：pre_order，生产环境以 prod结尾，比方：prod_order，避免音讯在不同环境中串了。

但有次运维在 pre 环境切换节点，配置 topic 的时候，配错了，配成了 prod 的topic。刚好那天，咱们有新性能上 pre 环境。后果喜剧了，prod的有些音讯被 pre 环境的 consumer 生产了，而因为音讯体做了调整，导致 pre 环境的 consumer 解决音讯始终失败。

其后果是生产环境丢了局部音讯。不过还好，最初生产环境消费者通过重置offset，从新读取了那一部分音讯解决了问题，没有造成太大损失。

后记

除了上述问题之外，我还遇到过：

• kafka的 consumer 应用主动确认机制，导致cpu 使用率 100%。
• kafka集群中的一个 broker 节点挂了，重启后又始终挂。

这两个问题说起来有些简单，我就不一一列举了，有趣味的敌人能够关注我的公众号，加我的微信找我私聊。

非常感谢那两年应用消息中间件 kafka 的经验，虽说遇到过挺多问题，踩了很多坑，走了很多弯路，然而实打实的让我积攒了很多贵重的教训，疾速成长了。

其实 kafka 是一个十分优良的消息中间件，我所遇到的绝大多数问题，都并非 kafka 本身的问题（除了 cpu 使用率 100% 是它的一个 bug 导致的之外）。

文章来自：苏三说技术