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Kafka丢数据、重复消费、顺序消费的问题

面试官:今天我想问下,你觉得Kafka会丢数据吗?

候选者:嗯,使用Kafka时,有可能会有以下场景会丢消息

候选者:比如说,我们用Producer发消息至Broker的时候,就有可能会丢消息

候选者:如果你不想丢消息,那在发送消息的时候,需要选择带有 callBack的api进行发送

候选者:其实就意味着,如果你发送成功了,会回调告诉你已经发送成功了。如果失败了,那收到回调之后自己在业务上做重试就好了。

候选者:等到把消息发送到Broker以后,也有可能丢消息

候选者:一般我们的线上环境都是集群环境下嘛,但可能你发送的消息后broker就挂了,这时挂掉的broker还没来得及把数据同步给别的broker,数据就自然就丢了

候选者:发送到Broker之后,也不能保证数据就一定不丢了,毕竟Broker会把数据存储到磁盘之前,走的是操作系统缓存

候选者:也就是异步刷盘这个过程还有可能导致数据会丢

候选者:嗯,到这里其实我已经说了三个场景了,分别是:producer -> broker ,broker->broker之间同步,以及broker->磁盘

候选者:要解决上面所讲的问题也比较简单,这块也没什么好说的...

候选者:不想丢数据,那就使用带有callback的api,设置 acks、retries、factor等等些参数来保证Producer发送的消息不会丢就好啦。

面试官:嗯...

候选者:一般来说,还是client 消费 broker 丢消息的场景比较多

面试官那你们在消费数据的时候是怎么保证数据的可靠性的呢?

候选者:首先,要想client端消费数据不能丢,肯定是不能使用autoCommit的,所以必须是手动提交的。

候选者:我们这边是这样实现的:

候选者:一、从Kafka拉取消息(一次批量拉取500条,这里主要看配置)时

候选者:二、为每条拉取的消息分配一个msgId(递增)

候选者:三、将msgId存入内存队列(sortSet)中

候选者:四、使用Map存储msgId与msg(有offset相关的信息)的映射关系

候选者:五、当业务处理完消息后,ack时,获取当前处理的消息msgId,然后从sortSet删除该msgId(此时代表已经处理过了)

候选者:六、接着与sortSet队列的首部第一个Id比较(其实就是最小的msgId),如果当前msgId<=sort Set第一个ID,则提交当前offset

候选者:七、系统即便挂了,在下次重启时就会从sortSet队首的消息开始拉取,实现至少处理一次语义

候选者:八、会有少量的消息重复,但只要下游做好幂等就OK了。

面试官:嗯,你也提到了幂等,你们这业务怎么实现幂等性的呢?

候选者:嗯,还是以处理订单消息为例好了。

候选者:幂等Key我们由订单编号+订单状态所组成(一笔订单的状态只会处理一次)

候选者:在处理之前,我们首先会去查Redis是否存在该Key,如果存在,则说明我们已经处理过了,直接丢掉

候选者:如果Redis没处理过,则继续往下处理,最终的逻辑是将处理过的数据插入到业务DB上,再到最后把幂等Key插入到Redis上

候选者:显然,单纯通过Redis是无法保证幂等的(:

候选者:所以,Redis其实只是一个「前置」处理,最终的幂等性是依赖数据库的唯一Key来保证的(唯一Key实际上也是订单编号+状态)

候选者:总的来说,就是通过Redis做前置处理,DB唯一索引做最终保证来实现幂等性的

面试官你们那边遇到过顺序消费的问题吗?

候选者:嗯,也是有的,我举个例子

候选者:订单的状态比如有 支付、确认收货、完成等等,而订单下还有计费、退款的消息报

候选者:理论上来说,支付的消息报肯定要比退款消息报先到嘛,但程序处理的过程中可不一定的嘛

候选者:所以在这边也是有消费顺序的问题

候选者:但在广告场景下不是「强顺序」的,只要保证最终一致性就好了。

候选者:所以我们这边处理「乱序」消息的实现是这样的:

候选者:一、宽表:将每一个订单状态,单独分出一个或多个独立的字段。消息来时只更新对应的字段就好,消息只会存在短暂的状态不一致问题,但是状态最终是一致的

候选者:二、消息补偿机制:另一个进行消费相同topic的数据,消息落盘,延迟处理。将消息与DB进行对比,如果发现数据不一致,再重新发送消息至主进程处理

候选者:还有部分场景,可能我们只需要把相同userId/orderId发送到相同的partition(因为一个partition由一个Consumer消费),又能解决大部分消费顺序的问题了呢。

面试官:嗯...懂了

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