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怎样去解决Kafka消息重复的问题呢?

jf_ro2CN3Fa 来源:稀土掘金 2023-02-12 14:18 次阅读

一、前言

数据重复这个问题其实也是挺正常,全链路都有可能会导致数据重复。

00fc324a-a28b-11ed-bfe3-dac502259ad0.jpg

通常,消息消费时候都会设置一定重试次数来避免网络波动造成的影响,同时带来副作用是可能出现消息重复。

整理下消息重复的几个场景:

生产端: 遇到异常,基本解决措施都是 重试

场景一:leader分区不可用了,抛 LeaderNotAvailableException 异常,等待选出新 leader 分区。

场景二:Controller 所在 Broker 挂了,抛 NotControllerException 异常,等待 Controller 重新选举。

场景三:网络异常、断网、网络分区、丢包等,抛 NetworkException 异常,等待网络恢复。

消费端: poll 一批数据,处理完毕还没提交 offset ,机子宕机重启了,又会 poll 上批数据,再度消费就造成了消息重复。

怎么解决?

先来了解下消息的三种投递语义:

最多一次( at most once): 消息只发一次,消息可能会丢失,但绝不会被重复发送。例如:mqtt 中 QoS = 0。

至少一次( at least once): 消息至少发一次,消息不会丢失,但有可能被重复发送。例如:mqtt 中 QoS = 1

精确一次( exactly once): 消息精确发一次,消息不会丢失,也不会被重复发送。例如:mqtt 中 QoS = 2。

了解了这三种语义,再来看如何解决消息重复,即如何实现精准一次,可分为三种方法:

Kafka 幂等性 Producer: 保证生产端发送消息幂等。局限性,是只能保证单分区且单会话(重启后就算新会话)

Kafka 事务: 保证生产端发送消息幂等。解决幂等 Producer 的局限性。

消费端幂等:保证消费端接收消息幂等。蔸底方案。

1)Kafka 幂等性 Producer

幂等性指 :无论执行多少次同样的运算,结果都是相同的。即一条命令,任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。

幂等性使用示例:在生产端添加对应配置即可

Propertiesprops=newProperties();
props.put("enable.idempotence",ture);//1.设置幂等
props.put("acks","all");//2.当enable.idempotence为true,这里默认为all
props.put("max.in.flight.requests.per.connection",5);//3.注意

设置幂等,启动幂等。

配置 acks,注意:一定要设置 acks=all,否则会抛异常。

配置 max.in.flight.requests.per.connection 需要 <= 5 ,否则会抛异常 OutOfOrderSequenceException。

0.11 >= Kafka < 1.1, max.in.flight.request.per.connection = 1

Kafka >= 1.1, max.in.flight.request.per.connection <= 5

[**为了更好理解,需要了解下 Kafka 幂等机制:]

010c3212-a28b-11ed-bfe3-dac502259ad0.jpg

Producer 每次启动后,会向 Broker 申请一个全局唯一的 pid。(重启后 pid 会变化,这也是弊端之一)

Sequence Numbe:针对每个 都对应一个从0开始单调递增的 Sequence,同时 Broker端会缓存这个 seq num

判断是否重复: 去 Broker 里对应的队列 ProducerStateEntry.Queue(默认队列长度为 5)查询是否存在

如果 nextSeq == lastSeq + 1,即 服务端seq + 1 == 生产传入seq,则接收。

如果 nextSeq == 0 && lastSeq == Int.MaxValue,即刚初始化,也接收。

反之,要么重复,要么丢消息,均拒绝。

011a794e-a28b-11ed-bfe3-dac502259ad0.jpg

这种设计针对解决了两个问题:

消息重复: 场景 Broker 保存消息后还没发送 ack 就宕机了,这时候 Producer 就会重试,这就造成消息重复。

消息乱序: 避免场景,前一条消息发送失败而其后一条发送成功,前一条消息重试后成功,造成的消息乱序。

那什么时候该使用幂等:

如果已经使用 acks=all,使用幂等也可以。

如果已经使用 acks=0 或者 acks=1,说明你的系统追求高性能,对数据一致性要求不高。不要使用幂等。

2)Kafka 事务

使用 Kafka 事务解决幂等的弊端:单会话且单分区幂等。

Tips: 这块篇幅较长,这先稍微提及下使用,之后另起一篇。

事务使用示例:分为生产端 和 消费端

Propertiesprops=newProperties();
props.put("enable.idempotence",ture);//1.设置幂等
props.put("acks","all");//2.当enable.idempotence为true,这里默认为all
props.put("max.in.flight.requests.per.connection",5);//3.最大等待数
props.put("transactional.id","my-transactional-id");//4.设定事务id

Producerproducer=newKafkaProducer(props);

//初始化事务
producer.initTransactions();

try{
//开始事务
producer.beginTransaction();

//发送数据
producer.send(newProducerRecord("Topic","Key","Value"));

//数据发送及Offset发送均成功的情况下,提交事务
producer.commitTransaction();
}catch(ProducerFencedException|OutOfOrderSequenceException|AuthorizationExceptione){
//数据发送或者Offset发送出现异常时,终止事务
producer.abortTransaction();
}finally{
//关闭Producer和Consumer
producer.close();
consumer.close();
}

这里消费端 Consumer 需要设置下配置:isolation.level 参数

read_uncommitted: 这是默认值,表明 Consumer 能够读取到 Kafka 写入的任何消息,不论事务型 Producer 提交事务还是终止事务,其写入的消息都可以读取。

如果你用了事务型 Producer,那么对应的 Consumer 就不要使用这个值。

read_committed: 表明 Consumer 只会读取事务型 Producer 成功提交事务写入的消息。当然了,它也能看到非事务型 Producer 写入的所有消息。

3)消费端幂等

“如何解决消息重复?” 这个问题,其实换一种说法:就是如何解决消费端幂等性问题。

只要消费端具备了幂等性,那么重复消费消息的问题也就解决了。

典型的方案是使用:消息表,来去重:

0129106c-a28b-11ed-bfe3-dac502259ad0.jpg

上述栗子中,消费端拉取到一条消息后,开启事务,将消息Id 新增到本地消息表中,同时更新订单信息

如果消息重复,则新增操作 insert 会异常,同时触发事务回滚。

二、案例:Kafka 幂等性 Producer 使用

准备工作如下:

1、Zookeeper:本地使用 Docker 启动

$dockerrun-d--namezookeeper-p2181:2181zookeeper
a86dff3689b68f6af7eb3da5a21c2dba06e9623f3c961154a8bbbe3e9991dea4

2、Kafka:版本 2.7.1,源码编译启动(看上文源码搭建启动)

3、启动生产者:Kafka 源码中 exmaple 中

4、启动消息者:可以用 Kafka 提供的脚本

>基于SpringCloudAlibaba+Gateway+Nacos+RocketMQ+Vue&Element实现的后台管理系统+用户小程序,支持RBAC动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能
>
>*项目地址:
>*视频教程

#举个栗子:topic 需要自己去修改
$cd./kafka-2.7.1-src/bin
$./kafka-console-producer.sh--broker-listlocalhost:9092--topictest_topic

创建 topic : 1副本,2 分区

$./kafka-topics.sh--bootstrap-serverlocalhost:9092--topicmyTopic--create--replication-factor1--partitions2

#查看
$./kafka-topics.sh--bootstrap-serverbroker:9092--topicmyTopic--describe

生产者代码:

013daf5e-a28b-11ed-bfe3-dac502259ad0.jpg

publicclassKafkaProducerApplication{

privatefinalProducerproducer;
finalStringoutTopic;

publicKafkaProducerApplication(finalProducerproducer,
finalStringtopic){
this.producer=producer;
outTopic=topic;
}

publicvoidproduce(finalStringmessage){
finalString[]parts=message.split("-");
finalStringkey,value;
if(parts.length>1){
key=parts[0];
value=parts[1];
}else{
key=null;
value=parts[0];
}
finalProducerRecordproducerRecord
=newProducerRecord<>(outTopic,key,value);
producer.send(producerRecord,
(recordMetadata,e)->{
if(e!=null){
e.printStackTrace();
}else{
System.out.println("key/value"+key+"/"+value+"	writtentotopic[partition]"+recordMetadata.topic()+"["+recordMetadata.partition()+"]atoffset"+recordMetadata.offset());
}
}
);
}

publicvoidshutdown(){
producer.close();
}

publicstaticvoidmain(String[]args){

finalPropertiesprops=newProperties();

props.put(ProducerConfig.ENABLE_IDEMPOTENCE_CONFIG,"true");
props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG,"all");

props.put(ProducerConfig.CLIENT_ID_CONFIG,"myApp");
props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class);
props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class);

finalStringtopic="myTopic";
finalProducerproducer=newKafkaProducer<>(props);
finalKafkaProducerApplicationproducerApp=newKafkaProducerApplication(producer,topic);

StringfilePath="/home/donald/Documents/Code/Source/kafka-2.7.1-src/examples/src/main/java/kafka/examples/input.txt";
try{
ListlinesToProduce=Files.readAllLines(Paths.get(filePath));
linesToProduce.stream().filter(l->!l.trim().isEmpty())
.forEach(producerApp::produce);
System.out.println("Offsetsandtimestampscommittedinbatchfrom"+filePath);
}catch(IOExceptione){
System.err.printf("Errorreadingfile%sdueto%s%n",filePath,e);
}finally{
producerApp.shutdown();
}
}
}

启动生产者后,控制台输出如下:

014ce7da-a28b-11ed-bfe3-dac502259ad0.jpg

启动消费者:

$./kafka-console-consumer.sh--bootstrap-serverlocalhost:9092--topicmyTopic
015c4680-a28b-11ed-bfe3-dac502259ad0.jpg

修改配置 acks

``

启用幂等的情况下,调整 acks 配置,生产者启动后结果是怎样的:

修改配置 acks = 1

修改配置 acks = 0

会直接报错:

Exceptioninthread"main"org.apache.kafka.common.config.ConfigException:Mustsetackstoallinordertousetheidempotentproducer.
Otherwisewecannotguaranteeidempotence.
0173c8b4-a28b-11ed-bfe3-dac502259ad0.jpg

修改配置 max.in.flight.requests.per.connection

``

启用幂等的情况下,调整此配置,结果是怎样的:

将 max.in.flight.requests.per.connection > 5 会怎样?

0182e556-a28b-11ed-bfe3-dac502259ad0.jpg

当然会报错:

Causedby:org.apache.kafka.common.config.ConfigException:Mustsetmax.in.flight.requests.per.connectiontoatmost5tousetheidempotentproducer.
01987f24-a28b-11ed-bfe3-dac502259ad0.jpg






审核编辑:刘清

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原文标题:一碰就头疼的 Kafka 消息重复问题,立马解决!

文章出处:【微信号:芋道源码,微信公众号:芋道源码】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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