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引入 MQ 消息中間件最直接的目的：系統(tǒng)解耦以及流量控制（削峰填谷）

• 系統(tǒng)解耦： 上下游系統(tǒng)之間的通信相互依賴，利用 MQ 消息隊(duì)列可以隔離上下游環(huán)境變化帶來的不穩(wěn)定因素。
• 流量控制： 超高并發(fā)場(chǎng)景中，引入 MQ 可以實(shí)現(xiàn)流量 “削峰填谷” 的作用以及服務(wù)異步處理，不至于打崩服務(wù)。

引入 MQ 同樣帶來其他問題：數(shù)據(jù)一致性。

在分布式系統(tǒng)中，如果兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間存在數(shù)據(jù)同步，就會(huì)帶來數(shù)據(jù)一致性的問題。消息生產(chǎn)端發(fā)送消息到 MQ 再到消息消費(fèi)端需要保證消息不丟失。

所以在使用 MQ 消息隊(duì)列時(shí)，需要考慮這 3 個(gè)問題：

• 如何知道有消息丟失？
• 哪些環(huán)節(jié)可能丟消息？
• 如何確保消息不丟失？

1、如何知道有消息丟失？

如何感知消息是否丟失了？可總結(jié)如下：

1. 他人反饋： 運(yùn)營(yíng)、PM 反饋消息丟失。
2. 監(jiān)控報(bào)警： 監(jiān)控指定指標(biāo)，即時(shí)報(bào)警人工調(diào)整。Kafka 集群異常、Broker 宕機(jī)、Broker 磁盤掛載問題、消費(fèi)者異常導(dǎo)致消息積壓等都會(huì)給用戶直接感覺是消息丟失了。

案例：輿情分析中數(shù)據(jù)采集同步

• PM 可自己下發(fā)采集調(diào)度指令，去采集特定數(shù)據(jù)。
• PM 可通過 ES 近實(shí)時(shí)查詢對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)，若沒相應(yīng)數(shù)據(jù)可再次下發(fā)指令。

當(dāng)感知消息丟失了，那就需要一種機(jī)制來檢查消息是否丟失。

檢索消息

運(yùn)維工具有：

1.查看 Kafka 消費(fèi)位置：

# 查看某個(gè)topic的message數(shù)量
$ ./kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list localhost:9092 --topic test_topic# 查看consumer Group列表，面試寶典：https://www.yoodb.com
$ ./kafka-consumer-groups.sh  --list  --bootstrap-server 192.168.88.108:9092# 查看 offset 消費(fèi)情況
$ ./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.其他可見化界面工具

2、哪些環(huán)節(jié)可能丟消息？

一條消息從生產(chǎn)到消費(fèi)完成經(jīng)歷 3 個(gè)環(huán)節(jié)：消息生產(chǎn)者、消息中間件、消息消費(fèi)者。

哪個(gè)環(huán)節(jié)都有可能出現(xiàn)消息丟失問題。

1）生產(chǎn)端
首先要認(rèn)識(shí)到 Kafka 生產(chǎn)端發(fā)送消息流程：

調(diào)用 send() 方法時(shí)，不會(huì)立刻把消息發(fā)送出去，而是緩存起來，選擇恰當(dāng)時(shí)機(jī)把緩存里的消息劃分成一批數(shù)據(jù)，通過 Sender 線程按批次發(fā)送給服務(wù)端 Broker。

此環(huán)節(jié)丟失消息的場(chǎng)景有： 即導(dǎo)致 Producer 消息沒有發(fā)送成功

1.網(wǎng)絡(luò)波動(dòng)： 生產(chǎn)者與服務(wù)端之間的鏈路不可達(dá)，發(fā)送超時(shí)。現(xiàn)象是：各端狀態(tài)正常，但消費(fèi)端就是沒有消費(fèi)消息，就像丟失消息一樣。

2.解決措施： 重試 props.put(“retries”, “10”);

3.不恰當(dāng)配置： 發(fā)送消息無 ack 確認(rèn); 發(fā)送消息失敗無回調(diào)，無日志。

producer.send(new ProducerRecord<>(topic, messageKey, messageStr), new CallBack(){...});

4.解決措施： *設(shè)置 acks=1 或者 acks=all。發(fā)送消息設(shè)置回調(diào)。

回顧下重要的參數(shù)： acks

• acks=0：不需要等待服務(wù)器的確認(rèn). 這是 retries設(shè)置無效. 響應(yīng)里來自服務(wù)端的 offset 總是 -1，producer只管發(fā)不管發(fā)送成功與否。延遲低，容易丟失數(shù)據(jù)。
• acks=1：表示 leader 寫入成功（但是并沒有刷新到磁盤）后即向 producer 響應(yīng)。延遲中等，一旦 leader 副本掛了，就會(huì)丟失數(shù)據(jù)。
• acks=all：等待數(shù)據(jù)完成副本的復(fù)制, 等同于 -1. 假如需要保證消息不丟失, 需要使用該設(shè)置. 同時(shí)需要設(shè)置 unclean.leader.election.enable 為 true, 保證當(dāng) ISR 列表為空時(shí), 選擇其他存活的副本作為新的 leader.

2）服務(wù)端
先來了解下 Kafka Broker 寫入數(shù)據(jù)的過程：

1.Broker接收到一批數(shù)據(jù)，會(huì)先寫入內(nèi)存 PageCache（OS Cache）中。
2.操作系統(tǒng)會(huì)隔段時(shí)間把 OS Cache 中數(shù)據(jù)進(jìn)行刷盤，這個(gè)過程會(huì)是 「異步批量刷盤」 。

這里就有個(gè)隱患，如果數(shù)據(jù)寫入 PageCache 后 Kafka Broker宕機(jī)會(huì)怎樣？機(jī)子宕機(jī)/掉電？

Kafka Broker 宕機(jī)： 消息不會(huì)丟失。因?yàn)閿?shù)據(jù)已經(jīng)寫入 PageCache，只等待操作系統(tǒng)刷盤即可。
機(jī)子宕機(jī)/掉電： 消息會(huì)丟失。因?yàn)閿?shù)據(jù)仍在內(nèi)存里，內(nèi)存RAM掉電后就會(huì)丟失數(shù)據(jù)。

• 解決方案 ：使用帶蓄電池后備電源的緩存 cache，防止系統(tǒng)斷電異常。

1.對(duì)比學(xué)習(xí) MySQL 的 “雙1” 策略，基本不使用這個(gè)策略，因?yàn)?“雙1” 會(huì)導(dǎo)致頻繁的 I/O 操作，也是最慢的一種。
2.對(duì)比學(xué)習(xí) Redis 的 AOF 策略，默認(rèn)且推薦的策略：Everysec(AOF_FSYNC_EVERYSEC) 每一秒鐘保存一次（默認(rèn)）： 。每個(gè)寫命令執(zhí)行完,
只是先把日志寫到 AOF 文件的內(nèi)存緩沖區(qū), 每隔一秒把緩沖區(qū)中的內(nèi)容寫入磁盤。

拓展：Kafka 日志刷盤機(jī)制

# 推薦采用默認(rèn)值，即不配置該配置，交由操作系統(tǒng)自行決定何時(shí)落盤，以提升性能。
# 針對(duì) broker 配置：
log.flush.interval.messages=10000 # 日志落盤消息條數(shù)間隔，即每接收到一定條數(shù)消息，即進(jìn)行l(wèi)og落盤。
log.flush.interval.ms=1000        # 日志落盤時(shí)間間隔，單位ms，即每隔一定時(shí)間，即進(jìn)行l(wèi)og落盤。# 針對(duì) topic 配置：面試寶典：https://www.yoodb.com
flush.messages.flush.ms=1000  # topic下每1s刷盤
flush.messages=1              # topic下每個(gè)消息都落盤# 查看 Linux 后臺(tái)線程執(zhí)行配置
$ sysctl -a | grep dirty
vm.dirty_background_bytes = 0
vm.dirty_background_ratio = 10      # 表示當(dāng)臟頁占總內(nèi)存的的百分比超過這個(gè)值時(shí)，后臺(tái)線程開始刷新臟頁。
vm.dirty_bytes = 0
vm.dirty_expire_centisecs = 3000    # 表示臟數(shù)據(jù)多久會(huì)被刷新到磁盤上（30秒）。
vm.dirty_ratio = 20
vm.dirty_writeback_centisecs = 500  # 表示多久喚醒一次刷新臟頁的后臺(tái)線程（５秒）。
vm.dirtytime_expire_seconds = 43200

Broker 的可靠性需要依賴其多副本機(jī)制： 一般副本數(shù) 3 個(gè)（配置參數(shù)：replication.factor=3）

• Leader Partition 副本：提供對(duì)外讀寫機(jī)制。
• Follower Partition 副本：同步 Leader 數(shù)據(jù)。

副本之間的數(shù)據(jù)同步也可能出現(xiàn)問題：數(shù)據(jù)丟失問題和數(shù)據(jù)不一致問題。

解決方案：ISR 和 Epoch 機(jī)制

• ISR(In-Sync Replicas) ： 當(dāng) Le``ader 宕機(jī)，可以從 ISR 中選擇一個(gè) Follower 作為 Leader。

• Epoch 機(jī)制： 解決 Leader 副本高水位更新和 Follower 副本高水位更新在時(shí)間上是存在錯(cuò)配問題。

Tips: Kafka 0.11.x 版本才引入 leader epoch 機(jī)制解決高水位機(jī)制弊端。

對(duì)應(yīng)需要的配置參數(shù)如下：

1.acks=-1 或者 acks=all： 必須所有副本均同步到消息，才能表明消息發(fā)送成功。

2.replication.factor >= 3： 副本數(shù)至少有 3 個(gè)。

3.min.insync.replicas > 1： 代表消息至少寫入 2個(gè)副本才算發(fā)送成功。前提需要 acks=-1。

舉個(gè)栗子：Leader 宕機(jī)了，至少要保證 ISR 中有一個(gè) Follower，這樣這個(gè)Follwer被選舉為L(zhǎng)eader 且不會(huì)丟失數(shù)據(jù)。
公式：replication.factor = min.insync.replicas + 1

4.unclean.leader.election.enable=false： 防止不在 ISR 中的 Follower 被選舉為 Leader。

Kafka 0.11.0.0版本開始默認(rèn) unclean.leader.election.enable=false

3）消費(fèi)端
消費(fèi)端消息丟失場(chǎng)景有：

1.消息堆積： 幾個(gè)分區(qū)的消息都沒消費(fèi)，就跟丟消息一樣。

2.解決措施： 一般問題都出在消費(fèi)端，盡量提高客戶端的消費(fèi)速度，消費(fèi)邏輯另起線程進(jìn)行處理。

3.自動(dòng)提交： 消費(fèi)端拉下一批數(shù)據(jù)，正在處理中自動(dòng)提交了 offset，這時(shí)候消費(fèi)端宕機(jī)了; 重啟后，拉到新一批數(shù)據(jù)，而上一批數(shù)據(jù)卻沒處理完。

4.解決措施： 取消自動(dòng)提交 auto.commit = false，改為手動(dòng) ack。

5.心跳超時(shí)，引發(fā) Rebalance： 客戶端心跳超時(shí)，觸發(fā) Rebalance被踢出消費(fèi)組。如果只有這一個(gè)客戶端，那消息就不會(huì)被消費(fèi)了。

同時(shí)避免兩次 poll 的間隔時(shí)間超過閾值：

6.max.poll.records：降低該參數(shù)值，建議遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于 <單個(gè)線程每秒消費(fèi)的條數(shù)> * <消費(fèi)線程的個(gè)數(shù)> * <max.poll.interval.ms> 的積。
max.poll.interval.ms: 該值要大于 <max.poll.records> / (<單個(gè)線程每秒消費(fèi)的條數(shù)> * <消費(fèi)線程的個(gè)數(shù)>) 的值。
解決措施： 客戶端版本升級(jí)至 0.10.2 以上版本。

案例：凡凡曾遇到數(shù)據(jù)同步時(shí)，消息中的文本需經(jīng)過 NLP 的 NER 分析，再同步到 ES。

這個(gè)過程的主要流程是：

1.數(shù)據(jù)同步程序從 Kafka 中拉取消息。
2.數(shù)據(jù)同步程序?qū)⑾?nèi)的文本發(fā)送的 NER 進(jìn)行分析，得到特征數(shù)組。
3.數(shù)據(jù)同步程序?qū)⑾⑼浇o ES。

現(xiàn)象：線上數(shù)據(jù)同步程序運(yùn)行一段時(shí)間后，消息就不消費(fèi)了。

• 排查日志： 發(fā)現(xiàn)有 Rebalance 日志，懷疑是客戶端消費(fèi)太慢被踢出了消費(fèi)組。
• 本地測(cè)試： 發(fā)現(xiàn)運(yùn)行一段時(shí)間也會(huì)出現(xiàn) Rebalance，且 NLP的NER 服務(wù)訪問 HTTP 500 報(bào)錯(cuò)。
• 得出結(jié)論： 因NER服務(wù)異常，導(dǎo)致數(shù)據(jù)同步程序消費(fèi)超時(shí)。且當(dāng)時(shí)客戶端版本為 v0.10.1，Consumer 沒有獨(dú)立線程維持心跳，而是把心跳維持與 poll 接口耦合在一起，從而也會(huì)造成心跳超時(shí)。

當(dāng)時(shí)解決措施是：

1.session.timeout.ms： 設(shè)置為 25s，當(dāng)時(shí)沒有升級(jí)客戶端版本，怕帶來其他問題。
2.熔斷機(jī)制： 增加 Hystrix，超過 3 次服務(wù)調(diào)用異常就熔斷，保護(hù)客戶端正常消費(fèi)數(shù)據(jù)。

3、如何確保消息不丟失？

掌握這些技能：

1.熟悉消息從發(fā)送到消費(fèi)的每個(gè)階段
2.監(jiān)控報(bào)警 Kafka 集群
3.熟悉方案 “MQ 可靠消息投遞”

怎么確保消息 100% 不丟失？
到這，總結(jié)下：

①生產(chǎn)端：

• 設(shè)置重試：props.put(“retries”, “10”);
• 設(shè)置 acks=all
• 設(shè)置回調(diào)：producer.send(msg, new CallBack(){…});

②Broker：

• 內(nèi)存：使用帶蓄電池后備電源的緩存 cache。
• Kafka 版本 0.11.x 以上：支持 Epoch 機(jī)制。
• replication.factor >= 3： 副本數(shù)至少有 3 個(gè)。
• min.insync.replicas > 1： 代表消息至少寫入 2個(gè)副本才算發(fā)送成功。前提需要 acks=-1。
• unclean.leader.election.enable=false： 防止不在 ISR 中的 Follower 被選舉為 Leader。

③消費(fèi)端

• 客戶端版本升級(jí)至 0.10.2 以上版本。
• 取消自動(dòng)提交 auto.commit = false，改為手動(dòng) ack。
• 盡量提高客戶端的消費(fèi)速度，消費(fèi)邏輯另起線程進(jìn)行處理