Apache Kafka-消息丢失分析及 ACK机制探究

我不是女神ヾ 2022-10-30 12:21 204阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  消息丢失概述
 *   *  发送端消息丢失
     *  消费端消息丢失
 *  Code
 *   *  POM依赖
     *  配置文件
     *  生产者
     *  消费者
     *  单元测试
     *  测试结果
 *  源码地址

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9hcnRpc2FuLmJsb2cuY3Nkbi5uZXQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]

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# 消息丢失概述 #

消息丢失得分两种情况 ： 生产者 和 消费者 都有可能因处理不当导致消息丢失的情况

## 发送端消息丢失 ##

*  acks=0： 表示producer不需要等待任何broker确认收到消息的回复，就可以继续发送下一条消息。性能最高，但是最容易丢消息。大数据统计报表场景，对性能要求很高，对数据丢失不敏感的情况可以用这种。
 *  acks=1： 至少要等待leader已经成功将数据写入本地log，但是不需要等待所有follower是否成功写入。就可以继续发送下一条消息。这种情况下，如果follower没有成功备份数据，而此时leader又挂掉，则消息会丢失。
 *  acks=-1或all： 这意味着leader需要等待所有备份(`min.insync.replicas`配置的备份个数)都成功写入日志，这种策略会保证只要有一个备份存活就不会丢失数据。这是最强的数据保证。一般除非是金融级别，或跟钱打交道的场景才会使用这种配置。当然了如果`min.insync.replicas`配置的是1则也可能丢消息，跟acks=1情况类似。

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## 消费端消息丢失 ##

如果消费这边配置的是自动提交，万一消费到数据还没处理完，就自动提交offset了，但是此时你consumer直接宕机了，未处理完的数据丢失了，下次也消费不到了。

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# Code #

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lhbmdzaGFuZ3dlaQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]

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## POM依赖 ##

<dependencies>
    		<dependency>
    			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
    			<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    		</dependency>
    
    		
    		<dependency>
    			<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
    			<artifactId>spring-kafka</artifactId>
    		</dependency>
    
    		<dependency>
    			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
    			<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
    			<scope>test</scope>
    		</dependency>
    		<dependency>
    			<groupId>junit</groupId>
    			<artifactId>junit</artifactId>
    			<scope>test</scope>
    		</dependency>
    	</dependencies>

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## 配置文件 ##

spring:
      # Kafka 配置项，对应 KafkaProperties 配置类
      kafka:
        bootstrap-servers: 192.168.126.140:9092 # 指定 Kafka Broker 地址，可以设置多个，以逗号分隔
        # Kafka Producer 配置项
        producer:
          acks: 1 # 0-不应答。1-leader 应答。all-所有 leader 和 follower 应答。
          retries: 3 # 发送失败时，重试发送的次数
          key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer # 消息的 key 的序列化
          value-serializer: org.springframework.kafka.support.serializer.JsonSerializer # 消息的 value 的序列化
          batch-size: 16384 # 每次批量发送消息的最大数量 单位 字节 默认 16K
          buffer-memory: 33554432 # 每次批量发送消息的最大内存 单位 字节 默认 32M
          properties:
            linger:
              ms: 10000 # 批处理延迟时间上限。[实际不会配这么长，这里用于测速]这里配置为 10 * 1000 ms 过后，不管是否消息数量是否到达 batch-size 或者消息大小到达 buffer-memory 后，都直接发送一次请求。
        # Kafka Consumer 配置项
        consumer:
          auto-offset-reset: earliest # 设置消费者分组最初的消费进度为 earliest
          key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
          value-deserializer: org.springframework.kafka.support.serializer.JsonDeserializer
          properties:
            spring:
              json:
                trusted:
                  packages: com.artisan.springkafka.domain
          enable-auto-commit: false # 关闭自动提交
        # Kafka Consumer Listener 监听器配置
        listener:
          missing-topics-fatal: false # 消费监听接口监听的主题不存在时，默认会报错。所以通过设置为 false ，解决报错
          ack-mode: manual # 手工提交
    
    logging:
      level:
        org:
          springframework:
            kafka: ERROR # spring-kafka
          apache:
            kafka: ERROR # kafka

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lhbmdzaGFuZ3dlaQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

主要的参数变化

*  `spring.kafka.consumer.enable-auto-commit: false` 配置，使用 Spring-Kafka 的消费进度的提交机制。 默认值 false  
    ![在这里插入图片描述][20210219170307627.png]
 *  增加 `spring.kafka.listener.ack-mode: manual` 配置， MANUAL 模式 即为 调用时，先标记提交消费进度。 消费完成后，再提交消费进度。

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## 生产者 ##

package com.artisan.springkafka.producer;
    
    import com.artisan.springkafka.constants.TOPIC;
    import com.artisan.springkafka.domain.MessageMock;
    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
    import org.springframework.kafka.support.SendResult;
    import org.springframework.stereotype.Component;
    import org.springframework.util.concurrent.ListenableFuture;
    
    import java.util.Random;
    import java.util.concurrent.ExecutionException;
    
    /** * @author 小工匠 * @version 1.0 * @description: TODO * @date 2021/2/17 22:25 * @mark: show me the code , change the world */
    
    @Component
    public class ArtisanProducerMock { 
    
    
        @Autowired
        private KafkaTemplate<Object,Object> kafkaTemplate ;
    
    
        /** * 同步发送 * @return * @throws ExecutionException * @throws InterruptedException */
        public SendResult sendMsgSync() throws ExecutionException, InterruptedException { 
            // 模拟发送的消息
            Integer id = new Random().nextInt(100);
            MessageMock messageMock = new MessageMock(id,"artisanTestMessage-" + id);
            // 同步等待
           return  kafkaTemplate.send(TOPIC.TOPIC, messageMock).get();
        }
    
    
    
        public ListenableFuture<SendResult<Object, Object>> sendMsgASync() throws ExecutionException, InterruptedException { 
            // 模拟发送的消息
            Integer id = new Random().nextInt(100);
            MessageMock messageMock = new MessageMock(id,"messageSendByAsync-" + id);
            // 异步发送消息
            ListenableFuture<SendResult<Object, Object>> result = kafkaTemplate.send(TOPIC.TOPIC, messageMock);
            return result ;
    
        }
    
    }

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## 消费者 ##

package com.artisan.springkafka.consumer;
    
    import com.artisan.springkafka.constants.TOPIC;
    import com.artisan.springkafka.domain.MessageMock;
    import org.slf4j.Logger;
    import org.slf4j.LoggerFactory;
    import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
    import org.springframework.kafka.support.Acknowledgment;
    import org.springframework.stereotype.Component;
    
    import java.util.concurrent.TimeUnit;
    
    /** * @author 小工匠 * @version 1.0 * @description: TODO * @date 2021/2/17 22:33 * @mark: show me the code , change the world */
    
    @Component
    public class ArtisanCosumerMock { 
    
    
        private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());
        private static final String CONSUMER_GROUP_PREFIX = "MANUAL_ACK_" ;
    
        @KafkaListener(topics = TOPIC.TOPIC ,groupId = CONSUMER_GROUP_PREFIX + TOPIC.TOPIC)
        public void onMessage(MessageMock messageMock, Acknowledgment acknowledgment) throws InterruptedException { 
            logger.info("【接受到消息][线程:{} 消息内容：{}]", Thread.currentThread().getName(), messageMock);
            // MOCK BUSSINESS
            TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
            // 手动提交消费进度
            acknowledgment.acknowledge();
        }
    
    }

方法中增加了Acknowledgment 参数，过调用`#acknowledge()` 方法，可以手工提交当前消息的 Topic 的 Partition 的消费进度，确保消息不丢失。

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## 单元测试 ##

package com.artisan.springkafka.produceTest;
    
    import com.artisan.springkafka.SpringkafkaApplication;
    import com.artisan.springkafka.producer.ArtisanProducerMock;
    import org.junit.Test;
    import org.junit.runner.RunWith;
    import org.slf4j.Logger;
    import org.slf4j.LoggerFactory;
    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
    import org.springframework.kafka.support.SendResult;
    import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;
    import org.springframework.util.concurrent.ListenableFuture;
    import org.springframework.util.concurrent.ListenableFutureCallback;
    
    import java.util.concurrent.CountDownLatch;
    import java.util.concurrent.ExecutionException;
    import java.util.concurrent.TimeUnit;
    
    /** * @author 小工匠 * * @version 1.0 * @description: TODO * @date 2021/2/17 22:40 * @mark: show me the code , change the world */
    
    @RunWith(SpringRunner.class)
    @SpringBootTest(classes = SpringkafkaApplication.class)
    public class ProduceMockTest { 
    
        private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());
    
    
        @Autowired
        private ArtisanProducerMock artisanProducerMock;
    
    
    
        @Test
        public void testAsynSend() throws ExecutionException, InterruptedException { 
            logger.info("开始发送");
    
            for (int i = 0; i < 10; i++) { 
                artisanProducerMock.sendMsgASync().addCallback(new ListenableFutureCallback<SendResult<Object, Object>>() { 
                    @Override
                    public void onFailure(Throwable throwable) { 
                        logger.info(" 发送异常{}]]", throwable);
    
                    }
                    @Override
                    public void onSuccess(SendResult<Object, Object> objectObjectSendResult) { 
                        logger.info("回调结果 Result = topic:[{}] , partition:[{}], offset:[{}]",
                             objectObjectSendResult.getRecordMetadata().topic(),
                                objectObjectSendResult.getRecordMetadata().partition(),
                                objectObjectSendResult.getRecordMetadata().offset());
                    }
                });
            }
    
            // 阻塞等待，保证消费
            new CountDownLatch(1).await();
    
        }
    
    }

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## 测试结果 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lhbmdzaGFuZ3dlaQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lhbmdzaGFuZ3dlaQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lhbmdzaGFuZ3dlaQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

懂了么，老兄 ~

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# 源码地址 #

[https://github.com/yangshangwei/boot2/tree/master/springkafkaACK][https_github.com_yangshangwei_boot2_tree_master_springkafkaACK]  
![在这里插入图片描述][20210218205552178.gif_pic_center]

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[https_github.com_yangshangwei_boot2_tree_master_springkafkaACK]: https://github.com/yangshangwei/boot2/tree/master/springkafkaACK
[20210218205552178.gif_pic_center]: /images/20221024/455033aa5dbb4bb3a3f676f8162baed5.png