关于面试:面试官Kafka-为什么会丢消息

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  • 1、如何晓得有音讯失落？
  • 2、哪些环节可能丢音讯？
  • 3、如何确保音讯不失落？
    • *

引入 MQ 消息中间件最间接的目标：零碎解耦以及流量管制（削峰填谷）

  • 零碎解耦： 上下游零碎之间的通信相互依赖，利用 MQ 音讯队列能够隔离上下游环境变动带来的不稳固因素。
  • 流量管制： 超高并发场景中，引入 MQ 能够实现流量“削峰填谷”的作用以及服务异步解决，不至于打崩服务。

引入 MQ 同样带来其余问题：数据一致性。

在分布式系统中，如果两个节点之间存在数据同步，就会带来数据一致性的问题。音讯生产端发送音讯到 MQ 再到音讯生产端须要保障音讯不失落。

所以在应用 MQ 音讯队列时，须要思考这 3 个问题：

  • 如何晓得有音讯失落？
  • 哪些环节可能丢音讯？
  • 如何确保音讯不失落？图片

1、如何晓得有音讯失落？

如何感知音讯是否失落了？可总结如下：

  1. 别人反馈： 经营、PM 反馈音讯失落。
  2. 监控报警： 监控指定指标，即时报警人工调整。Kafka 集群异样、Broker 宕机、Broker 磁盘挂载问题、消费者异样导致音讯积压等都会给用户间接感觉是音讯失落了。

案例：舆情剖析中数据采集同步

  • PM 可本人下发采集调度指令，去采集特定数据。
  • PM 可通过 ES 近实时查问对应数据，若没相应数据可再次下发指令。

当感知音讯失落了，那就须要一种机制来查看音讯是否失落。

检索音讯

运维工具有：

  1. 查看 Kafka 生产地位：
> 基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后盾管理系统 + 用户小程序，反对 RBAC 动静权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、领取、短信、商城等性能
>
> * 我的项目地址：<https://gitee.com/zhijiantianya/ruoyi-vue-pro>
> * 视频教程：<https://doc.iocoder.cn/video/>

# 查看某个 topic 的 message 数量
$ ./kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list localhost:9092 --topic test_topic

> 基于 Spring Cloud Alibaba + Gateway + Nacos + RocketMQ + Vue & Element 实现的后盾管理系统 + 用户小程序，反对 RBAC 动静权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、领取、短信、商城等性能
>
> * 我的项目地址：<https://gitee.com/zhijiantianya/yudao-cloud>
> * 视频教程：<https://doc.iocoder.cn/video/>

# 查看 consumer Group 列表
$ ./kafka-consumer-groups.sh  --list  --bootstrap-server 192.168.88.108:9092

# 查看 offset 生产状况
$ ./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092 --group console-consumer-1152 --describe
GROUP                 TOPIC           PARTITION  CURRENT-OFFSET  LOG-END-OFFSET  LAG             CONSUMER-ID                                                           HOST            CLIENT-ID
console-consumer-1152 test_topic      0          -               4               -               consumer-console-consumer-1152-1-2703ea2b-b62d-4cfd-8950-34e8c321b942 /127.0.0.1      consumer-console-consumer-1152-1

2. 利用工具：Kafka Tools

3. 其余可见化界面工具

2、哪些环节可能丢音讯？

一条音讯从生产到生产实现经验 3 个环节：音讯生产者、消息中间件、音讯消费者。

哪个环节都有可能呈现音讯失落问题。

1）生产端

首先要意识到 Kafka 生产端发送音讯流程：

调用 send() 办法时，不会立即把音讯发送进来，而是缓存起来，抉择失当机会把缓存里的音讯划分成一批数据，通过 Sender 线程按批次发送给服务端 Broker。

此环节失落音讯的场景有： 即导致 Producer 音讯没有发送胜利

  1. 网络稳定： 生产者与服务端之间的链路不可达，发送超时。景象是：各端状态失常，但生产端就是没有生产音讯，就像失落音讯一样。
  2. 解决措施： 重试 props.put(“retries”, “10”);
  3. 不失当配置： 发送音讯无 ack 确认; 发送音讯失败无回调，无日志。producer.send(new ProducerRecord<>(topic, messageKey, messageStr),
    new CallBack(){…});
  4. 解决措施： 设置 acks=1 或者 acks=all。发送音讯设置回调。

回顾下重要的参数： acks

  • acks=0：不须要期待服务器的确认. 这是 retries 设置有效. 响应里来自服务端的 offset 总是 -1，producer 只管发不论发送胜利与否。提早低，容易失落数据。
  • acks=1：示意 leader 写入胜利（然而并没有刷新到磁盘）后即向 producer 响应。提早中等，一旦 leader 正本挂了，就会失落数据。
  • acks=all：期待数据实现正本的复制, 等同于 -1. 如果须要保障音讯不失落, 须要应用该设置. 同时须要设置 unclean.leader.election.enable 为 true, 保障当 ISR 列表为空时, 抉择其余存活的正本作为新的 leader.

2）服务端

先来理解下 Kafka Broker 写入数据的过程：

  1. Broker 接管到一批数据，会先写入内存 PageCache（OS Cache）中。
  2. 操作系统会隔段时间把 OS Cache 中数据进行刷盘，这个过程会是 「异步批量刷盘」。

这里就有个隐患，如果数据写入 PageCache 后 Kafka Broker 宕机会怎么？机子宕机 / 掉电？

  • Kafka Broker 宕机： 音讯不会失落。因为数据曾经写入 PageCache，只期待操作系统刷盘即可。
  • 机子宕机 / 掉电： 音讯会失落。因为数据仍在内存里，内存 RAM 掉电后就会失落数据。

解决方案 ：应用带蓄电池后备电源的缓存 cache，避免零碎断电异样。

比照学习 MySQL 的“双 1”策略，根本不应用这个策略，因为“双 1”会导致频繁的 I/O 操作，也是最慢的一种。

比照学习 Redis 的 AOF 策略，默认且举荐的策略：Everysec(AOF_FSYNC_EVERYSEC) 每一秒钟保留一次（默认）：。每个写命令执行完, 只是先把日志写到 AOF 文件的内存缓冲区, 每隔一秒把缓冲区中的内容写入磁盘。

拓展：Kafka 日志刷盘机制 

# 举荐采纳默认值，即不配置该配置，交由操作系统自行决定何时落盘，以晋升性能。# 针对 broker 配置：log.flush.interval.messages=10000 # 日志落盘音讯条数距离，即每接管到肯定条数音讯，即进行 log 落盘。log.flush.interval.ms=1000        # 日志落盘工夫距离，单位 ms，即每隔肯定工夫，即进行 log 落盘。# 针对 topic 配置：flush.messages.flush.ms=1000  # topic 下每 1s 刷盘
flush.messages=1              # topic 下每个音讯都落盘

# 查看 Linux 后盾线程执行配置
$ sysctl -a | grep dirty
vm.dirty_background_bytes = 0
vm.dirty_background_ratio = 10      # 示意当脏页占总内存的的百分比超过这个值时，后盾线程开始刷新脏页。vm.dirty_bytes = 0
vm.dirty_expire_centisecs = 3000    # 示意脏数据多久会被刷新到磁盘上（30 秒）。vm.dirty_ratio = 20
vm.dirty_writeback_centisecs = 500  # 示意多久唤醒一次刷新脏页的后盾线程（5秒）。vm.dirtytime_expire_seconds = 43200

Broker 的可靠性须要依赖其多正本机制： 个别正本数 3 个（配置参数：replication.factor=3）

  • Leader Partition 正本：提供对外读写机制。
  • Follower Partition 正本：同步 Leader 数据。

正本之间的数据同步也可能呈现问题：数据失落问题和数据不统一问题。

解决方案：ISR 和 Epoch 机制

  • ISR(In-Sync Replicas)： 当 Le“ader 宕机，能够从 ISR 中抉择一个 Follower 作为 Leader。
  • Epoch 机制： 解决 Leader 正本高水位更新和 Follower 正本高水位更新在工夫上是存在错配问题。Tips: Kafka 0.11.x 版本才引入 leader epoch 机制解决高水位机制弊病。

对应须要的配置参数如下：

  1. acks=-1 或者 acks=all： 必须所有正本均同步到音讯，能力表明音讯发送胜利。
  2. replication.factor >= 3： 正本数至多有 3 个。
  3. min.insync.replicas > 1： 代表音讯至多写入 2 个正本才算发送胜利。前提须要 acks=-1。举个栗子：Leader 宕机了，至多要保障 ISR 中有一个 Follower，这样这个 Follwer 被选举为 Leader 且不会失落数据。公式：replication.factor = min.insync.replicas + 1
  4. unclean.leader.election.enable=false： 避免不在 ISR 中的 Follower 被选举为 Leader。Kafka 0.11.0.0 版本开始默认 unclean.leader.election.enable=false

3）生产端

生产端音讯失落场景有：

  1. 音讯沉积： 几个分区的音讯都没生产，就跟丢音讯一样。
  2. 解决措施： 个别问题都出在生产端，尽量进步客户端的生产速度，生产逻辑另起线程进行解决。
  3. 主动提交： 生产端拉下一批数据，正在解决中主动提交了 offset，这时候生产端宕机了; 重启后，拉到新一批数据，而上一批数据却没解决完。
  4. 解决措施： 勾销主动提交 auto.commit = false，改为手动 ack。
  5. 心跳超时，引发 Rebalance： 客户端心跳超时，触发 Rebalance 被踢出生产组。如果只有这一个客户端，那音讯就不会被生产了。 同时防止两次 poll 的间隔时间超过阈值：
  6. max.poll.records：升高该参数值，倡议远远小于 < 单个线程每秒生产的条数 > < 生产线程的个数 > <max.poll.interval.ms> 的积。
  7. max.poll.interval.ms: 该值要大于 <max.poll.records> / (< 单个线程每秒生产的条数 > * < 生产线程的个数 >) 的值。
  8. 解决措施： 客户端版本升级至 0.10.2 以上版本。

案例：凡曾遇到数据同步时，音讯中的文本需通过 NLP 的 NER 剖析，再同步到 ES。

这个过程的次要流程是：

  1. 数据同步程序从 Kafka 中拉取音讯。
  2. 数据同步程序将音讯内的文本发送的 NER 进行剖析，失去特色数组。
  3. 数据同步程序将音讯同步给 ES。

景象：线上数据同步程序运行一段时间后，音讯就不生产了。

  • 排查日志： 发现有 Rebalance 日志，狐疑是客户端生产太慢被踢出了生产组。
  • 本地测试： 发现运行一段时间也会呈现 Rebalance，且 NLP 的 NER 服务拜访 HTTP 500 报错。
  • 得出结论： 因 NER 服务异样，导致数据同步程序生产超时。 且过后客户端版本为 v0.10.1，Consumer 没有独立线程维持心跳，而是把心跳维持与 poll 接口耦合在一起，从而也会造成心跳超时。

过后解决措施是：

  1. session.timeout.ms： 设置为 25s，过后没有降级客户端版本，怕带来其余问题。
  2. 熔断机制： 减少 Hystrix，超过 3 次服务调用异样就熔断，爱护客户端失常生产数据。

3、如何确保音讯不失落？

把握这些技能：

  1. 相熟音讯从发送到生产的每个阶段
  2. 监控报警 Kafka 集群
  3. 相熟计划“MQ 可靠消息投递”

怎么确保音讯 100% 不失落？

到这，总结下：

  1. 生产端：
  • 设置重试：props.put(“retries”, “10”);
  • 设置 acks=all
  • 设置回调：producer.send(msg, new CallBack(){…});

2.Broker：

  • 内存：应用带蓄电池后备电源的缓存 cache。
  • Kafka 版本 0.11.x 以上：反对 Epoch 机制。
  • replication.factor >= 3： 正本数至多有 3 个。
  • min.insync.replicas > 1： 代表音讯至多写入 2 个正本才算发送胜利。前提须要 acks=-1。
  • unclean.leader.election.enable=false： 避免不在 ISR 中的 Follower 被选举为 Leader。

3. 生产端

  • 客户端版本升级至 0.10.2 以上版本。
  • 勾销主动提交 auto.commit = false，改为手动 ack。
  • 尽量进步客户端的生产速度，生产逻辑另起线程进行解决。

正文完
面试
发表至： 面试
2022-09-13
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