exceptionplayer
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3 years ago Kafka
思路
一般，MQ至少包含三个组成部分，Producer，Broker，Consumer。producer发送消息到broker，consumer消费存储在Broker的消息。producer到broker，broker到consumer，broker存储消息三个环节都有可能导致消息丢失。
Kafka
Producer
丢消息场景
1、Kafka消息发送都是异步进行，所以当我们调用API发送消息之后，消息并无法保证一定会被发送到Broker，如果此时进程退出，可能导致消息丢失。 2、Kafka发送消息过程中，也可能会由于Broker异常或网络原因导致消息发送失败，如果没有相应的重试策略，也会导致消息丢失。 3、Kafka发送消息到分片的主节点，如果主节点与从节点之间没有同步成功，主节点出故障也可能导致消息丢失。
解决方案：
1、控制Kafka向Broker提交消息的时间间隔和批次大小：
batch.size：kafka在发送消息之前会按分片聚合消息，批量提交，如果该值过大，则会导致大量消息得不到及时提交，增加了延迟也增加了消息丢失风险
linger.ms：默认为0，表示不开启此选项，默认情况下消息会立马被提交。但是如果该值大于0，当消息大小没有达到batch.size时，会等待linger.ms设置的时间，也增加了延迟和消息丢失风险。2、设置重试策略，消息发送失败后重试。重试会有消息重复的可能。
1)自动重试：设置retries。当消息发送失败后，kafka将自动重试，直到超过retries设置的重试次数。
2)手动重试：实现API提供的回调，失败后重新发送。如果设置了retries自动重试，自动重试失败之后才会回调callback，所以两者不冲突。
3、设置ack策略。
ack=0，不需要等待ack，消息写入到socket缓冲区即认为成功
ack=1，只等待主节点的ack，主节点写入本地日志即认为成功
ack=all或-1, 等待当前topic的leader节点和所有in-sync follower节点都ack才算成功。Broker本身
丢消息场景
1、topic没有设置副本 2、in-sync副本数过少 3、broker未能及时刷盘，由于文件写入并不会立即刷新到磁盘，具体刷盘时机依赖操作系统，所以Linux系统提供了fsync来实现强制刷盘，如果没有实时刷盘，也可能导致消息丢失。 4、某些没有在in-sync状态中的节点被选成了主节点，当主节点挂掉，重新选主的过程中，如果没有在ISR中的节点被选做主节点，可能会导致消息丢失。
解决方案
1、设置topic多副本：replication.factor
2、控制核心topic的in-sync副本数量：min.insync.replicas，保证当前集群中处于正常同步状态的副本 follower 数量，当实际值小于配置值时，集群停止服务。
3、控制核心topic的刷盘间隔:log.flush.interval.messages和log.flush.interval.ms
4、禁止不在ISR中的节点被选成主节点（全局生效，无法针对topic设置）：unclean.leader.election.enable
Consumer
丢消息场景
1、自动提交offset，导致消息拉取到，没有消费成功就被标记为已消费。
解决方案
1、禁止自动提交
BreadKid
如题