刨根问底,Kafka消息中间件到底会不会丢消息

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刨根问底,Kafka消息中间件到底会不会丢消息

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大型互联网公司一般都会要求消息传递最大限度的不丢失,比如用户服务给代金券服务发送一个消息,如果消息丢失会造成用户未收到应得的代金券,最终用户会投诉。

为避免上面类似情况的发生,除了做好补偿措施,更应该在系设计的时候充分考虑各种异常,设计一个稳定、高可用的消息系统。

认识Kafka

看一下维基百科的定义

Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发,之后成为Apache项目的一部分。
Kafka是一个分布式的,可划分的,冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。

kafka架构

Kafka的整体架构非常简单,是显式分布式架构,主要由producer、broker(kafka)和consumer组成。

Kafka架构(精简版)

Producer(生产者)可以将数据发布到所选择的topic(主题)中。生产者负责将记录分配到topic的哪一个 partition(分区)中。可以使用循环的方式来简单地实现负载均衡,也可以根据某些语义分区函数(如记录中的key)来完成。

Consumer(消费者)使用一个consumer group(消费组)名称来进行标识,发布到topic中的每条记录被分配给订阅消费组中的一个消费者实例。消费者实例可以分布在多个进程中或者多个机器上。

Kafka到底会不会丢失消息?

在讨论kafka是否丢消息前先来了解一下什么是 消息传递语义

消息传递语义

message delivery semantic 也就是消息传递语义,简单说就是消息传递过程中消息传递的保证性。主要分为三种:

  • at most once:最多一次。消息可能丢失也可能被处理,但最多只会被处理一次。

  • at least once:至少一次。消息不会丢失,但可能被处理多次。可能重复,不会丢失。

  • exactly once:精确传递一次。消息被处理且只会被处理一次。不丢失不重复就一次。

理想情况下肯定是希望系统的消息传递是严格exactly once,也就是保证不丢失、只会被处理一次,但是很难做到。

回到主角Kafka,Kafka有三次消息传递的过程:

  1. 生产者发消息给Kafka Broker。

  2. Kafka Broker 消息同步和持久化

  3. Kafka Broker 将消息传递给消费者。

在这三步中每一步都有可能会丢失消息,下面详细分析为什么会丢消息,如何最大限度避免丢失消息。

生产者丢失消息

先介绍一下生产者发送消息的一般流程(部分流程与具体配置项强相关,这里先忽略):

  1. 生产者是与leader直接交互,所以先从集群获取topic对应分区的leader元数据;

  2. 获取到leader分区元数据后直接将消息发给过去;

  3. Kafka Broker对应的leader分区收到消息后写入文件持久化;

  4. Follower拉取Leader消息与Leader的数据保持一致;

  5. Follower消息拉取完毕需要给Leader回复ACK确认消息;

  6. Kafka Leader和Follower分区同步完,Leader分区会给生产者回复ACK确认消息。

生产者发送数据流程

生产者采用push模式将数据发布到broker,每条消息追加到分区中,顺序写入磁盘。消息写入Leader后,Follower是主动与Leader进行同步。

Kafka消息发送有两种方式:同步(sync)和异步(async),默认是同步方式,可通过producer.type属性进行配置。

Kafka通过配置request.required.acks属性来确认消息的生产:

  • 0表示不进行消息接收是否成功的确认;不能保证消息是否发送成功,生成环境基本不会用。

  • 1表示当Leader接收成功时确认;只要Leader存活就可以保证不丢失,保证了吞吐量。

  • -1或者all表示Leader和Follower都接收成功时确认;可以最大限度保证消息不丢失,但是吞吐量低。

kafka producer 的参数acks 的默认值为1,所以默认的producer级别是at least once,并不能exactly once。

敲黑板了,这里可能会丢消息的!

  • 如果acks配置为0,发生网络抖动消息丢了,生产者不校验ACK自然就不知道丢了。

  • 如果acks配置为1保证leader不丢,但是如果leader挂了,恰好选了一个没有ACK的follower,那也丢了。

  • all:保证leader和follower不丢,但是如果网络拥塞,没有收到ACK,会有重复发的问题。

Kafka Broker丢失消息

Kafka Broker 接收到数据后会将数据进行持久化存储,你以为是下面这样的:

消息持久化,无cache

没想到是这样的:

消息持久化,有cache

操作系统本身有一层缓存,叫做 Page Cache,当往磁盘文件写入的时候,系统会先将数据流写入缓存中,至于什么时候将缓存的数据写入文件中是由操作系统自行决定。

Kafka提供了一个参数 producer.type 来控制是不是主动flush,如果Kafka写入到mmap之后就立即 flush 然后再返回 Producer 叫同步 (sync);写入mmap之后立即返回 Producer 不调用 flush 叫异步 (async)。

敲黑板了,这里可能会丢消息的!

Kafka通过多分区多副本机制中已经能最大限度保证数据不会丢失,如果数据已经写入系统 cache 中但是还没来得及刷入磁盘,此时突然机器宕机或者掉电那就丢了,当然这种情况很极端。

消费者丢失消息

消费者通过pull模式主动的去 kafka 集群拉取消息,与producer相同的是,消费者在拉取消息的时候也是找leader分区去拉取。

多个消费者可以组成一个消费者组(consumer group),每个消费者组都有一个组id。同一个消费组者的消费者可以消费同一topic下不同分区的数据,但是不会出现多个消费者消费同一分区的数据。

消费者群组消费消息

消费者消费的进度通过offset保存在kafka集群的__consumer_offsets这个topic中。

消费消息的时候主要分为两个阶段:

1、标识消息已被消费,commit offset坐标;

2、处理消息。

敲黑板了,这里可能会丢消息的!

场景一:先commit再处理消息。如果在处理消息的时候异常了,但是offset 已经提交了,这条消息对于该消费者来说就是丢失了,再也不会消费到了。

场景二:先处理消息再commit。如果在commit之前发生异常,下次还会消费到该消息,重复消费的问题可以通过业务保证消息幂等性来解决。

总结

那么问题来了,kafka到底会不会丢消息?答案是:会!

Kafka可能会在三个阶段丢失消息:

(1)生产者发送数据;

(2)Kafka Broker 存储数据;

(3)消费者消费数据;

在生产环境中严格做到exactly once其实是难的,同时也会牺牲效率和吞吐量,最佳实践是业务侧做好补偿机制,万一出现消息丢失可以兜底。

– END –

说两句:学习是一件时而郁郁寡欢时而开环大笑的事情,越过瓶颈又是一片新天地,坚持坚持坚持。大家有任何问题都可以添加我的个人微信号,关注公众号在后台回复关键字【勾搭】扫码即可,直入问题不要问 “在吗”,我一般晚上都在~~

好文推

大家好,我是”爱笑的架构师”公号作者,你可以叫我”雷架”。 读过几年书:华中科技大学硕士毕业; 浪过几个 大厂:华为、 网易 百度……

一直坚信技术能改变生活,愿保持初心,加油技术人!

听说点个 在看 就有好运气 ~

认真高质量输出是我的信仰,加油技术人!

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