今天就跟大家聊聊有關(guān)如何解析Kafka 消息丟失與消費(fèi)精確一次性，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容，希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。

成都創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供重慶網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站制作、網(wǎng)站營銷推廣、網(wǎng)站開發(fā)設(shè)計(jì)，對服務(wù)加固等多個(gè)行業(yè)擁有豐富的網(wǎng)站建設(shè)及推廣經(jīng)驗(yàn)。成都創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站建設(shè)公司成立于2013年,提供專業(yè)網(wǎng)站制作報(bào)價(jià)服務(wù),我們深知市場的競爭激烈，認(rèn)真對待每位客戶，為客戶提供賞心悅目的作品。 與客戶共同發(fā)展進(jìn)步，是我們永遠(yuǎn)的責(zé)任！

消息丟失的場景

如果Kafka Producer使用“發(fā)后即忘”的方式發(fā)送消息，即調(diào)用producer.send(msg)方法來發(fā)送消息，方法會(huì)立即返回，但此時(shí)并不能說明消息已經(jīng)發(fā)送成功。消息發(fā)送方式詳見初次邂逅Kafka生產(chǎn)者。

如果在消息過程中發(fā)生了網(wǎng)絡(luò)抖動(dòng)，那么消息就會(huì)丟失；或發(fā)送的消息本身不符合要求，如大小超過Broker端的承受能力等（消息太大的情況在生產(chǎn)中實(shí)際遇到過，最后通過在發(fā)送前將消息分包，再依次發(fā)送，解決了該問題）。

解決該問題的方法就是：Producer要使用帶回調(diào)通知的方法發(fā)送消息，即producer.send(msg, callback)?；卣{(diào)方法callback可以告訴我們消息是否真的提交成功了，一旦出現(xiàn)消息發(fā)送失敗的情況，可以使用代碼進(jìn)行容錯(cuò)及補(bǔ)救。

例如：網(wǎng)絡(luò)抖動(dòng)導(dǎo)致的消息丟失，可以使Producer重試；消息不合格，則將消息格式進(jìn)行調(diào)整，再發(fā)送。Producer使用帶回調(diào)的消息發(fā)送API，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)消息是否發(fā)送失敗并作相應(yīng)處理。

消費(fèi)者丟失數(shù)據(jù)

Consumer端丟失數(shù)據(jù)主要體現(xiàn)在：拉取了消息，并提交了消費(fèi)位移，但是在消息處理結(jié)束之前突然發(fā)生了宕機(jī)等故障。消費(fèi)者重生后，會(huì)從之前已提交的位移的下一個(gè)位置重新開始消費(fèi)，之前未處理完成的消息不會(huì)再次處理，即相當(dāng)于消費(fèi)者丟失了消息。

解決Consumer端丟失消息的方法也很簡單：將位移提交的時(shí)機(jī)改為消息處理完成后，確認(rèn)消費(fèi)完成了一批消息再提交相應(yīng)的位移。這樣做，即使處理消息的過程中發(fā)生了異常，由于沒有提交位移，下次消費(fèi)時(shí)還會(huì)從上次的位移處重新拉取消息，不會(huì)發(fā)生消息丟失的情況。

具體的實(shí)現(xiàn)方法為，Consumer在消費(fèi)消息時(shí)，關(guān)閉自動(dòng)提交位移，由應(yīng)用程序手動(dòng)提交位移。

Broker端丟失數(shù)據(jù)

Broker端丟失數(shù)據(jù)主要有以下幾種情況：

原來的Broker宕機(jī)了，卻選舉了一個(gè)落后Leader太多的Broker成為新的Leader，那么落后的這些消息就都丟失了，可以禁止這些“unclean”的Broker競選成為Leader；

Kafka使用頁緩存機(jī)制，將消息寫入頁緩存而非直接持久化至磁盤，將刷盤工作交由操作系統(tǒng)來調(diào)度，以此來保證高效率和高吞吐量。如果某一部分消息還在內(nèi)存頁中，未持久化至磁盤，此時(shí)Broker宕機(jī)，重啟后則這部分消息丟失，使用多副本機(jī)制可以避免Broker端丟失消息；

避免消息丟失的最佳實(shí)踐

不使用producer.send(msg)，而使用帶回調(diào)的producer.send(msg, callback)方法；

設(shè)置acks = all。acks參數(shù)是Producer的一個(gè)參數(shù)，代表了對消息“已提交”的定義。如果設(shè)置成all，則表示所有的Broker副本都要接收到消息，才算消息“已提交”，是最高等級(jí)的“已提交”標(biāo)準(zhǔn)；

設(shè)置retries為一個(gè)較大的值，retries表示Producer發(fā)送消息失敗后的重試次數(shù)，如果發(fā)生了網(wǎng)絡(luò)抖動(dòng)等瞬時(shí)故障，可以通過重試機(jī)制重新發(fā)送消息，避免消息丟失；

設(shè)置unclean.leader.election.enable = false。這是一個(gè)Broker端參數(shù)，表示哪些Broker有資格競選為分區(qū)的Leader。如果一個(gè)落后Leader太多的Follower所在Broker成為了新的Leader，則必然會(huì)導(dǎo)致消息的丟失，故將該參數(shù)設(shè)置為false，即不允許這種情況的發(fā)生；

設(shè)置replication.factor >= 3。Broker端參數(shù)，表示每個(gè)分區(qū)的副本數(shù)大于等于3，使用冗余的機(jī)制來防止消息丟失；

設(shè)置min.insync.replicas > 1。Broker端參數(shù)，控制的是消息至少被寫入多少個(gè)副本蔡栓是“已提交”，將該參數(shù)設(shè)置成大于1可以提升消息持久性；

確保replication.factor > min.insync.replicas。若兩者相等，則如果有一個(gè)副本掛了，整個(gè)分區(qū)就無法正常工作了。推薦設(shè)置為：replication.factor = min.insync.replicas + 1；

確保消息消費(fèi)完再提交位移，將Consumer端參數(shù)enable.auto.commit設(shè)置為fasle，關(guān)閉位移自動(dòng)提交，使用手動(dòng)提交位移的形式。

精確一次消費(fèi)

目前Kafka默認(rèn)提供的消息可靠機(jī)制是“至少一次”，即消息不會(huì)丟失。上一節(jié)中我們知道，Producer如果發(fā)送消息失敗，則可以通過重試解決，若Broker端的應(yīng)答未成功發(fā)送給Producer（如網(wǎng)絡(luò)抖動(dòng)），Producer此時(shí)也會(huì)進(jìn)行重試，再次發(fā)送原來的消息。這就是Kafka默認(rèn)提供消息至少一次性的原因，不過這可能會(huì)導(dǎo)致消息重復(fù)發(fā)送。

如果需要保證消息消費(fèi)的“最多一次”，那么禁止Producer的重試即可。但是寫入失敗的消息如果不重試則會(huì)永遠(yuǎn)丟失。是否有其他方法來保證消息的發(fā)送既不丟失，也不重復(fù)消費(fèi)？或者說即使Producer重復(fù)發(fā)送了某些消息，Broker端也能夠自動(dòng)去重。

Kafka實(shí)際上通過兩種機(jī)制來確保消息消費(fèi)的精確一次：

冪等性（Idempotence）

事務(wù)（Transaction）

冪等性

所謂的冪等，簡單說就是對接口的多次調(diào)用所產(chǎn)生的結(jié)果和調(diào)用一次是一致的。在Kafka中，Producer默認(rèn)不是冪等性的，Kafka于0.11.0.0版本引入該特性。設(shè)置參數(shù)enable.idempotence為true即可指定Producer的冪等性。開啟冪等生產(chǎn)者后，Kafka會(huì)自動(dòng)進(jìn)行消息的去重發(fā)送。為了實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)者的冪等性，Kafka引入了producer id（后簡稱PID）和序列號(hào)（sequence number）兩個(gè)概念。

生產(chǎn)者實(shí)例在被創(chuàng)建的時(shí)候，會(huì)分配一個(gè)PID，這個(gè)PID對用戶完全透明。對于每個(gè)PID，消息發(fā)送到的每一個(gè)分區(qū)都有對應(yīng)的序列號(hào)，這些序列號(hào)從0開始單調(diào)遞增。生產(chǎn)者每發(fā)送一條消息就會(huì)將**<PID, 分區(qū)>**對應(yīng)的序列號(hào)值加1。

Broker端在內(nèi)存中為每一對<PID, 分區(qū)>維護(hù)一個(gè)序列號(hào)SN_old。針對生產(chǎn)者發(fā)送來的每一條消息，對其序列號(hào)SN_new進(jìn)行判斷，并作相應(yīng)處理。

只有SN_new比SN_old大1時(shí)，即SN_new = SN_old + 1時(shí)，broker才會(huì)接受這條消息；

SN_new < SN_old + 1，說明消息被重復(fù)寫入，broker直接丟棄該條消息；

SN_new > SN_old + 1，說明中間有數(shù)據(jù)尚未寫入，出現(xiàn)了消息亂序，可能存在消息丟失的現(xiàn)象，對應(yīng)的生產(chǎn)者會(huì)拋出OutOfOrderSequenceException。

注意：序列號(hào)針對<PID, 分區(qū)>，這意味著冪等生產(chǎn)者只能保證單個(gè)主題的單一分區(qū)內(nèi)消息不重復(fù)；其次，它只能實(shí)現(xiàn)單會(huì)話上的冪等性，不能實(shí)現(xiàn)跨會(huì)話的冪等性，這里的會(huì)話即可以理解為：Producer進(jìn)程的一次運(yùn)行。當(dāng)重啟了Producer進(jìn)程之后，則冪等性保證就失效了。

事務(wù)

冪等性并不能跨多個(gè)分區(qū)運(yùn)作，而Kafka事務(wù)則可以彌補(bǔ)這個(gè)缺陷。Kafka從0.11版本開始提供了對事務(wù)的支持，主要在read committed隔離級(jí)別。它能保證多條消息原子性地寫入到目標(biāo)分區(qū)，同時(shí)也能寶恒Consumer只能看到事務(wù)成功提交的消息。

Producer端配置

事務(wù)型Producer能保證消息原子性地寫入多個(gè)分區(qū)。批量的消息要么全部寫入成功，要么全部失敗。并且，事務(wù)型Producer在重啟后，Kafka依然保證它們發(fā)送消息的精確一次處理。開啟事務(wù)型Producer的配置如下：

和冪等性Producer一樣，開啟enable.idempotence = true。

設(shè)置Producer端參數(shù)transcational.id。最好為其設(shè)置一個(gè)有意義的名字。

設(shè)置了事務(wù)型的Producer可以調(diào)用一些事務(wù)API，如下：initTransaction、beginTransaction、commitTransaction和abortTransaction，分別對應(yīng)事務(wù)的初始化、事務(wù)開啟、事務(wù)提交和事務(wù)終止。

producer.initTransactions();
try {
 producer.beginTransaction();
  producer.send(record1);
  producer.send(record2);
  producer.commitTransaction();
  }
 catch (KafkaExecption e) {
 producer.abortTransaction();
 }

上述代碼中，事務(wù)型Producer可以保證record1和record2要么全部提交成功，要么全部寫入失敗。實(shí)際上，即使寫入失敗，Kafka也會(huì)將它們寫入到底層的日志中，也就是說Consumer還是會(huì)看到這些消息，具體Consumer端讀取事務(wù)型Producer發(fā)送的消息需要另行配置。

Consumer端配置

讀取事務(wù)型Producer發(fā)送的消息時(shí)，Consumer端的isolation.level參數(shù)表征著事務(wù)的隔離級(jí)別，即決定了Consumer以怎樣的級(jí)別去讀取消息。該參數(shù)有以下兩個(gè)取值： read_uncommitted：默認(rèn)值，表面Consumer能夠讀到Kafka寫入的任何消息，不論事務(wù)型Producer是否正常提交了事務(wù)。顯然，如果啟用了事務(wù)型的Producer，則Consumer端參數(shù)就不要使用該值，否則事務(wù)是無效的。 read_committed：表面Consumer只會(huì)讀取事務(wù)型Producer成功提交的事務(wù)中寫入的消息，同時(shí)，非事務(wù)型Producer寫入的所有消息對Consumer也是可見的。

看完上述內(nèi)容，你們對如何解析Kafka 消息丟失與消費(fèi)精確一次性有進(jìn)一步的了解嗎？如果還想了解更多知識(shí)或者相關(guān)內(nèi)容，請關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。

當(dāng)前題目：如何解析Kafka消息丟失與消費(fèi)精確一次性-創(chuàng)新互聯(lián)
網(wǎng)頁網(wǎng)址：http://jinyejixie.com/article32/egepc.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供做網(wǎng)站、建站公司、品牌網(wǎng)站制作、企業(yè)建站、網(wǎng)站內(nèi)鏈、響應(yīng)式網(wǎng)站

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請盡快告知，我們將會(huì)在第一時(shí)間刪除。文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場，如需處理請聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時(shí)需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)