前言

我的上家公司是做餐飲系統(tǒng)的，每天中午和晚上用餐高峰期，系統(tǒng)的并發(fā)量不容小覷。為了保險(xiǎn)起見(jiàn)，公司規(guī)定各部門都要在吃飯的時(shí)間輪流值班，防止出現(xiàn)線上問(wèn)題時(shí)能夠及時(shí)處理。

我當(dāng)時(shí)在后廚顯示系統(tǒng)團(tuán)隊(duì)，該系統(tǒng)屬于訂單的下游業(yè)務(wù)。

用戶點(diǎn)完菜下單后，訂單系統(tǒng)會(huì)通過(guò)發(fā) Kafka 消息給我們系統(tǒng)；

系統(tǒng)讀取消息后，做業(yè)務(wù)邏輯處理，持久化訂單和菜品數(shù)據(jù)，然后展示到劃菜客戶端；

這樣廚師就知道哪個(gè)訂單要做哪些菜，有些菜做好了，就可以通過(guò)該系統(tǒng)出菜；

系統(tǒng)自動(dòng)通知服務(wù)員上菜；

如果服務(wù)員上完菜，修改菜品上菜狀態(tài)，用戶就知道哪些菜已經(jīng)上了，哪些還沒(méi)有上。

這個(gè)系統(tǒng)可以大大提高后廚到用戶的效率。

事實(shí)證明，這一切的關(guān)鍵是消息中間件：Kafka。如果它有問(wèn)題，將會(huì)直接影響到后廚顯示系統(tǒng)的功能。

接下來(lái)，我跟大家一起聊聊使用 Kafka 兩年時(shí)間踩過(guò)哪些坑？

1. 順序問(wèn)題

1.1 為什么要保證消息的順序？

剛開(kāi)始我們系統(tǒng)的商戶很少，為了快速實(shí)現(xiàn)功能，我們沒(méi)想太多。既然是走消息中間件 Kafka 通信，訂單系統(tǒng)發(fā)消息時(shí)將訂單詳細(xì)數(shù)據(jù)放在消息體，我們后廚顯示系統(tǒng)只要訂閱 topic，就能獲取相關(guān)消息數(shù)據(jù)，然后處理自己的業(yè)務(wù)即可。

不過(guò)這套方案有個(gè)關(guān)鍵因素：要保證消息的順序。

為什么呢？

訂單有很多狀態(tài)，比如下單、支付、完成、撤銷等。不可能下單的消息都沒(méi)讀取到，就先讀取支付或撤銷的消息吧。如果真的這樣，數(shù)據(jù)不是會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)亂？

好吧，看來(lái)保證消息順序是有必要的。

1.2 如何保證消息順序？

我們都知道 Kafka 的 topic 是無(wú)序的，但是一個(gè) topic 包含多個(gè) partition，每個(gè) partition 內(nèi)部是有序的。

如此一來(lái)，思路就變得清晰了：只要保證生產(chǎn)者寫消息時(shí)，按照一定的規(guī)則寫到同一個(gè) partition。不同的消費(fèi)者讀不同的 partition 的消息，就能保證生產(chǎn)和消費(fèi)者消息的順序。

我們剛開(kāi)始就是這么做的，同一個(gè)商戶編號(hào)的消息寫到同一個(gè) partition。topic 中創(chuàng)建了 4 個(gè) partition，然后部署了 4 個(gè)消費(fèi)者節(jié)點(diǎn)，構(gòu)成消費(fèi)者組。一個(gè) partition 對(duì)應(yīng)一個(gè)消費(fèi)者節(jié)點(diǎn)。

從理論上說(shuō)，這套方案是能夠保證消息順序的。

一切規(guī)劃得看似“天衣無(wú)縫”，我們就這樣”順利“上線了。

1.3 出現(xiàn)意外

該功能上線了一段時(shí)間，剛開(kāi)始還是比較正常的。

但是，好景不長(zhǎng)，很快就收到用戶投訴，說(shuō)在劃菜客戶端有些訂單和菜品一直看不到，無(wú)法劃菜。

我定位到了原因，公司在那段時(shí)間網(wǎng)絡(luò)經(jīng)常不穩(wěn)定，業(yè)務(wù)接口時(shí)不時(shí)報(bào)超時(shí)，業(yè)務(wù)請(qǐng)求時(shí)不時(shí)會(huì)連不上數(shù)據(jù)庫(kù)。

這種情況對(duì)順序消息的打擊，可以說(shuō)是毀滅性的。

為什么這么說(shuō)？

假設(shè)訂單系統(tǒng)發(fā)了“下單”、“支付”、“完成” 三條消息。

而”下單“消息由于網(wǎng)絡(luò)原因我們系統(tǒng)處理失敗了，而后面的兩條消息的數(shù)據(jù)是無(wú)法入庫(kù)的。因?yàn)橹挥小毕聠巍跋⒌臄?shù)據(jù)才是完整的數(shù)據(jù)，其他類型的消息只會(huì)更新?tīng)顟B(tài)。

加上我們當(dāng)時(shí)沒(méi)有做失敗重試機(jī)制，使得這個(gè)問(wèn)題被放大了。問(wèn)題變成：一旦“下單”消息的數(shù)據(jù)入庫(kù)失敗，用戶就永遠(yuǎn)看不到這個(gè)訂單和菜品了。

那么這個(gè)緊急的問(wèn)題要如何解決呢？

1.4 解決過(guò)程

最開(kāi)始我們的想法是：在消費(fèi)者處理消息時(shí)，如果處理失敗了，立馬重試 3-5 次。

但如果有些請(qǐng)求要第 6 次才能成功怎么辦？

不可能一直重試呀，這種同步重試機(jī)制，會(huì)阻塞其他商戶訂單消息的讀取。

顯然，用上面的這種同步重試機(jī)制在出現(xiàn)異常的情況，會(huì)嚴(yán)重影響消息消費(fèi)者的消費(fèi)速度，降低它的吞吐量。

如此看來(lái)，我們不得不用異步重試機(jī)制了。

如果用異步重試機(jī)制，處理失敗的消息就得保存到重試表下來(lái)。

但有個(gè)新問(wèn)題立馬出現(xiàn)：只存一條消息如何保證順序？

存一條消息的確無(wú)法保證順序，假如“下單”消息失敗了，還沒(méi)來(lái)得及異步重試。此時(shí)，“支付”消息被消費(fèi)了，它肯定是不能被正常消費(fèi)的。

此時(shí)，“支付”消息該一直等著，每隔一段時(shí)間判斷一次，它前面的消息都有沒(méi)有被消費(fèi)？

如果真的這么做，會(huì)出現(xiàn)兩個(gè)問(wèn)題：

“支付”消息前面只有“下單”消息，這種情況比較簡(jiǎn)單。但如果某種類型的消息，前面有 N 多種消息，需要判斷多少次呀？這種判斷跟訂單系統(tǒng)的耦合性太強(qiáng)了，相當(dāng)于要把他們系統(tǒng)的邏輯搬一部分到我們系統(tǒng)；

影響消費(fèi)者的消費(fèi)速度。

這時(shí)有種更簡(jiǎn)單的方案浮出水面：消費(fèi)者在處理消息時(shí)，先判斷該訂單號(hào)在重試表有沒(méi)有數(shù)據(jù)，如果有則直接把當(dāng)前消息保存到重試表；如果沒(méi)有，則進(jìn)行業(yè)務(wù)處理，如果出現(xiàn)異常，把該消息保存到重試表。

后來(lái)我們用 elastic-job 建立了失敗重試機(jī)制，如果重試了 7 次后還是失敗，則將該消息的狀態(tài)標(biāo)記為失敗，發(fā)郵件通知開(kāi)發(fā)人員。

終于由于網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定，導(dǎo)致用戶在劃菜客戶端有些訂單和菜品一直看不到的問(wèn)題被解決了。現(xiàn)在商戶頂多偶爾延遲看到菜品，比一直看不菜品好太多。

2. 消息積壓

隨著銷售團(tuán)隊(duì)的市場(chǎng)推廣，我們系統(tǒng)的商戶越來(lái)越多。隨之而來(lái)的是消息的數(shù)量越來(lái)越大，導(dǎo)致消費(fèi)者處理不過(guò)來(lái)，經(jīng)常出現(xiàn)消息積壓的情況。

對(duì)商戶的影響非常直觀，劃菜客戶端上的訂單和菜品可能半個(gè)小時(shí)后才能看到。一兩分鐘還能忍，半個(gè)消息的延遲，對(duì)有些暴脾氣的商戶哪里忍得了，馬上投訴過(guò)來(lái)了。我們那段時(shí)間經(jīng)常接到商戶投訴說(shuō)訂單和菜品有延遲。

雖說(shuō)加服務(wù)器節(jié)點(diǎn)就能解決問(wèn)題，但是按照公司為了省錢的慣例，要先做系統(tǒng)優(yōu)化，所以我們開(kāi)始了消息積壓?jiǎn)栴}解決之旅。

2.1 消息體過(guò)大

雖說(shuō) Kafka 號(hào)稱支持百萬(wàn)級(jí)的 TPS，但從 producer 發(fā)送消息到 broker 需要一次網(wǎng)絡(luò) IO，broker 寫數(shù)據(jù)到磁盤需要一次磁盤 IO（寫操作），consumer 從 broker 獲取消息先經(jīng)過(guò)一次磁盤 IO（讀操作），再經(jīng)過(guò)一次網(wǎng)絡(luò) IO。

一次簡(jiǎn)單的消息從生產(chǎn)到消費(fèi)過(guò)程，需要經(jīng)過(guò)兩次網(wǎng)絡(luò) IO 和兩次磁盤 IO。如果消息體過(guò)大，勢(shì)必會(huì)增加 IO 的耗時(shí)，進(jìn)而影響 Kafka 生產(chǎn)和消費(fèi)的速度。消費(fèi)者速度太慢的結(jié)果，就會(huì)出現(xiàn)消息積壓情況。

除了上面的問(wèn)題之外，消息體過(guò)大還會(huì)浪費(fèi)服務(wù)器的磁盤空間。稍不注意，可能會(huì)出現(xiàn)磁盤空間不足的情況。

此時(shí)，我們已經(jīng)到了需要優(yōu)化消息體過(guò)大問(wèn)題的時(shí)候。

如何優(yōu)化呢？

我們重新梳理了一下業(yè)務(wù)，沒(méi)有必要知道訂單的中間狀態(tài)，只需知道一個(gè)最終狀態(tài)就可以了。

如此甚好，我們就可以這樣設(shè)計(jì)了：

訂單系統(tǒng)發(fā)送的消息體只用包含 id 和狀態(tài)等關(guān)鍵信息；

后廚顯示系統(tǒng)消費(fèi)消息后，通過(guò) id 調(diào)用訂單系統(tǒng)的訂單詳情查詢接口獲取數(shù)據(jù)；

后廚顯示系統(tǒng)判斷數(shù)據(jù)庫(kù)中是否有該訂單的數(shù)據(jù)，如果沒(méi)有則入庫(kù)，有則更新。

果然這樣調(diào)整之后，消息積壓?jiǎn)栴}很長(zhǎng)一段時(shí)間都沒(méi)再出現(xiàn)。

2.2 路由規(guī)則不合理

還真別高興的太早，有天中午又有商戶投訴說(shuō)訂單和菜品有延遲。我們一查 Kafka 的 topic 竟然又出現(xiàn)了消息積壓。

但這次有點(diǎn)詭異，不是所有 partition 上的消息都有積壓，而是只有一個(gè)。

剛開(kāi)始，我以為是消費(fèi)那個(gè) partition 消息的節(jié)點(diǎn)出了什么問(wèn)題導(dǎo)致的。但是經(jīng)過(guò)排查，沒(méi)有發(fā)現(xiàn)任何異常。

這就奇怪了，到底哪里有問(wèn)題呢？

后來(lái)，我查日志和數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)現(xiàn)：有幾個(gè)商戶的訂單量特別大，剛好這幾個(gè)商戶被分到同一個(gè) partition，使得該 partition 的消息量比其他 partition 要多很多。

這時(shí)我們才意識(shí)到，發(fā)消息時(shí)按商戶編號(hào)路由 partition 的規(guī)則不合理。可能會(huì)導(dǎo)致有些 partition 消息太多消費(fèi)者處理不過(guò)來(lái)，而有些 partition 卻因?yàn)橄⑻伲M(fèi)者出現(xiàn)空閑的情況。

為了避免出現(xiàn)這種分配不均勻的情況，我們需要對(duì)發(fā)消息的路由規(guī)則做一下調(diào)整。

我們思考了一下，用訂單號(hào)做路由相對(duì)更均勻，不會(huì)出現(xiàn)單個(gè)訂單發(fā)消息次數(shù)特別多的情況。除非是遇到某個(gè)人一直加菜的情況，但是加菜是需要花錢的，所以其實(shí)同一個(gè)訂單的消息數(shù)量并不多。

調(diào)整后按訂單號(hào)路由到不同的 partition，同一個(gè)訂單號(hào)的消息，每次到發(fā)到同一個(gè) partition。

調(diào)整后，消息積壓的問(wèn)題又有很長(zhǎng)一段時(shí)間都沒(méi)有再出現(xiàn)。我們的商戶數(shù)量在這段時(shí)間，增長(zhǎng)的非常快，越來(lái)越多了。

2.3 批量操作引起的連鎖反應(yīng)

在高并發(fā)的場(chǎng)景中，消息積壓?jiǎn)栴}可以說(shuō)如影隨形，真的沒(méi)辦法從根本上解決。表面上看已經(jīng)解決了，但后面不知道什么時(shí)候就會(huì)冒出一次。

比如這次。

有天下午，產(chǎn)品過(guò)來(lái)說(shuō)：“有幾個(gè)商戶投訴過(guò)來(lái)了，他們說(shuō)菜品有延遲，快查一下原因”。

這次問(wèn)題出現(xiàn)得有點(diǎn)奇怪。

為什么這么說(shuō)？

首先這個(gè)時(shí)間點(diǎn)就有點(diǎn)奇怪，平常出問(wèn)題，不都是中午或者晚上用餐高峰期嗎？怎么這次問(wèn)題出現(xiàn)在下午？

根據(jù)以往積累的經(jīng)驗(yàn)，我直接看了 Kafka 的 topic 的數(shù)據(jù)，果然上面消息有積壓。但這次每個(gè) partition 都積壓了十幾萬(wàn)的消息沒(méi)有消費(fèi)，比以往加壓的消息數(shù)量增加了幾百倍。這次消息積壓得極不尋常。

我趕緊查服務(wù)監(jiān)控看看消費(fèi)者掛了沒(méi)，還好沒(méi)掛。又查服務(wù)日志沒(méi)有發(fā)現(xiàn)異常。這時(shí)我有點(diǎn)迷茫，碰運(yùn)氣問(wèn)了問(wèn)訂單組下午發(fā)生了什么事情沒(méi)？他們說(shuō)下午有個(gè)促銷活動(dòng)，跑了一個(gè) Job 批量更新過(guò)有些商戶的訂單信息。

這時(shí)，我一下子如夢(mèng)初醒：是他們?cè)?Job 中批量發(fā)消息導(dǎo)致的問(wèn)題。怎么沒(méi)有通知我們呢？實(shí)在太坑了。

雖說(shuō)知道問(wèn)題的原因了，倒是眼前積壓的這十幾萬(wàn)的消息該如何處理呢？

此時(shí)，如果直接調(diào)大 partition 數(shù)量是不行的，歷史消息已經(jīng)存儲(chǔ)到4個(gè)固定的 partition，只有新增的消息才會(huì)到新的 partition。我們重點(diǎn)需要處理的是已有的 partition。

直接加服務(wù)節(jié)點(diǎn)也不行，因?yàn)?Kafka 允許同組的多個(gè) partition 被一個(gè) consumer 消費(fèi)，但不允許一個(gè) partition 被同組的多個(gè) consumer 消費(fèi)，可能會(huì)造成資源浪費(fèi)。

看來(lái)只有用多線程處理了。

為了緊急解決問(wèn)題，我改成了用線程池處理消息，核心線程和最大線程數(shù)都配置成了 50。

調(diào)整之后，果然，消息積壓數(shù)量不斷減少。

但此時(shí)有個(gè)更嚴(yán)重的問(wèn)題出現(xiàn)：我收到了報(bào)警郵件，有兩個(gè)訂單系統(tǒng)的節(jié)點(diǎn)宕機(jī)了。

不久，訂單組的同事過(guò)來(lái)找我說(shuō)，我們系統(tǒng)調(diào)用他們訂單查詢接口的并發(fā)量突增，超過(guò)了預(yù)計(jì)的好幾倍，導(dǎo)致有 2 個(gè)服務(wù)節(jié)點(diǎn)掛了。他們把查詢功能單獨(dú)整成了一個(gè)服務(wù)，部署了 6 個(gè)節(jié)點(diǎn)，掛了 2 個(gè)節(jié)點(diǎn)。再不處理，另外 4 個(gè)節(jié)點(diǎn)也會(huì)掛。訂單服務(wù)可以說(shuō)是公司最核心的服務(wù)，它掛了公司損失會(huì)很大，情況萬(wàn)分緊急。

為了解決這個(gè)問(wèn)題，只能先把線程數(shù)調(diào)小。

幸好，線程數(shù)是可以通過(guò) ZooKeeper 動(dòng)態(tài)調(diào)整的。我把核心線程數(shù)調(diào)成了 8 個(gè)，核心線程數(shù)改成了 10 個(gè)。

后面，運(yùn)維把訂單服務(wù)掛的 2 個(gè)節(jié)點(diǎn)重啟后恢復(fù)正常了。以防萬(wàn)一，再多加了 2 個(gè)節(jié)點(diǎn)。為了確保訂單服務(wù)不會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題，就保持目前的消費(fèi)速度，后廚顯示系統(tǒng)的消息積壓?jiǎn)栴}，1 小時(shí)候后也恢復(fù)正常了。

后來(lái)，我們開(kāi)了一次復(fù)盤會(huì)，得出的結(jié)論是：

訂單系統(tǒng)的批量操作一定提前通知下游系統(tǒng)團(tuán)隊(duì)；

下游系統(tǒng)團(tuán)隊(duì)多線程調(diào)用訂單查詢接口一定要做壓測(cè)；

這次給訂單查詢服務(wù)敲響了警鐘。它作為公司的核心服務(wù)，應(yīng)對(duì)高并發(fā)場(chǎng)景做的不夠好，需要做優(yōu)化；

對(duì)消息積壓情況加監(jiān)控。

順便說(shuō)一下，對(duì)于要求嚴(yán)格保證消息順序的場(chǎng)景，可以將線程池改成多個(gè)隊(duì)列，每個(gè)隊(duì)列用單線程處理。

2.4 表過(guò)大

為了防止后面再次出現(xiàn)消息積壓?jiǎn)栴}，消費(fèi)者后面就一直用多線程處理消息。

但有天中午我們還是收到很多報(bào)警郵件，提醒我們 Kafka 的 topic 消息有積壓。我們正在查原因，此時(shí)產(chǎn)品跑過(guò)來(lái)說(shuō)：“又有商戶投訴說(shuō)菜品有延遲，趕緊看看”。

這次她看起來(lái)有些不耐煩，確實(shí)優(yōu)化了很多次還是出現(xiàn)了同樣的問(wèn)題。

在外行看來(lái)：為什么同一個(gè)問(wèn)題一直解決不了？

其實(shí)技術(shù)心里的苦他們是不知道的。

表面上問(wèn)題的癥狀是一樣的，都是出現(xiàn)了菜品延遲。他們知道的是因?yàn)橄⒎e壓導(dǎo)致的，但是他們不知道深層次的原因。導(dǎo)致消息積壓的原因其實(shí)有很多種，這也許是使用消息中間件的通病吧。

我沉默不語(yǔ)，只能硬著頭皮定位原因了。

后來(lái)我查日志發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者消費(fèi)一條消息的耗時(shí)長(zhǎng)達(dá) 2 秒。以前是 500 毫秒，現(xiàn)在怎么會(huì)變成 2 秒呢？

奇怪了，消費(fèi)者的代碼也沒(méi)有做大的調(diào)整，為什么會(huì)出現(xiàn)這種情況呢？

查了一下線上菜品表，單表數(shù)據(jù)量竟然到了幾千萬(wàn)，其他的劃菜表也是一樣，現(xiàn)在單表保存的數(shù)據(jù)太多了。

我們組梳理了一下業(yè)務(wù)，其實(shí)菜品在客戶端只展示最近 3 天的即可。

這就好辦了，我們服務(wù)端存著多余的數(shù)據(jù)，不如把表中多余的數(shù)據(jù)歸檔。于是 DBA 幫我們把數(shù)據(jù)做了歸檔，只保留最近 7 天的數(shù)據(jù)。

如此調(diào)整后，消息積壓?jiǎn)栴}被解決了，又恢復(fù)了往日的平靜。

3. 主鍵沖突

別高興得太早了，還有其他的問(wèn)題。比如報(bào)警郵件經(jīng)常報(bào)出數(shù)據(jù)庫(kù)異常：Duplicate entry ‘6’ for key ‘PRIMARY’，說(shuō)主鍵沖突。

出現(xiàn)這種問(wèn)題一般是由于有兩個(gè)以上相同主鍵的 SQL，同時(shí)插入數(shù)據(jù)，第一個(gè)插入成功后，第二個(gè)插入的時(shí)候會(huì)報(bào)主鍵沖突。表的主鍵是唯一的，不允許重復(fù)。

我仔細(xì)檢查了代碼，發(fā)現(xiàn)代碼邏輯會(huì)先根據(jù)主鍵從表中查詢訂單是否存在，如果存在則更新?tīng)顟B(tài)，不存在才插入數(shù)據(jù)，沒(méi)得問(wèn)題。

這種判斷在并發(fā)量不大時(shí)，是有用的。但是如果在高并發(fā)的場(chǎng)景下，兩個(gè)請(qǐng)求同一時(shí)刻都查到訂單不存在，一個(gè)請(qǐng)求先插入數(shù)據(jù)，另一個(gè)請(qǐng)求再插入數(shù)據(jù)時(shí)就會(huì)出現(xiàn)主鍵沖突的異常。

解決這個(gè)問(wèn)題最常規(guī)的做法是：加鎖。

我剛開(kāi)始也是這樣想的，加數(shù)據(jù)庫(kù)悲觀鎖肯定是不行的，太影響性能。加數(shù)據(jù)庫(kù)樂(lè)觀鎖，基于版本號(hào)判斷，一般用于更新操作，像這種插入操作基本上不會(huì)用。

剩下的只能用分布式鎖了，我們系統(tǒng)在用 Redis，可以加基于 Redis 的分布式鎖，鎖定訂單號(hào)。

但后面仔細(xì)思考了一下：

加分布式鎖也可能會(huì)影響消費(fèi)者的消息處理速度；

消費(fèi)者依賴于 Redis，如果 Redis 出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)超時(shí)，我們的服務(wù)就悲劇了。

所以，我也不打算用分布式鎖。

而是選擇使用 MySQL 的 INSERT INTO 。。.ON DUPLICATE KEY UPDATE 語(yǔ)法：

INSERTINTOtable （column_list）VALUES （value_list）ONDUPLICATEKEYUPDATEc1 = v1，c2 = v2，。。.;

它會(huì)先嘗試把數(shù)據(jù)插入表，如果主鍵沖突的話那么更新字段。

把以前的 insert 語(yǔ)句改造之后，就沒(méi)再出現(xiàn)過(guò)主鍵沖突問(wèn)題。

4. 數(shù)據(jù)庫(kù)主從延遲

不久之后的某天，又收到商戶投訴說(shuō)下單后，在劃菜客戶端上看得到訂單，但是看到的菜品不全，有時(shí)甚至訂單和菜品數(shù)據(jù)都看不到。

這個(gè)問(wèn)題跟以往的都不一樣，根據(jù)以往的經(jīng)驗(yàn)先看 Kafka 的 topic 中消息有沒(méi)有積壓，但這次并沒(méi)有積壓。

再查了服務(wù)日志，發(fā)現(xiàn)訂單系統(tǒng)接口返回的數(shù)據(jù)有些為空，有些只返回了訂單數(shù)據(jù)，沒(méi)返回菜品數(shù)據(jù)。

這就非常奇怪了，我直接過(guò)去找訂單組的同事。他們仔細(xì)排查服務(wù)，沒(méi)有發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。這時(shí)我們不約而同的想到，會(huì)不會(huì)是數(shù)據(jù)庫(kù)出問(wèn)題了，一起去找 DBA。果然 DBA發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的主庫(kù)同步數(shù)據(jù)到從庫(kù)，由于網(wǎng)絡(luò)原因偶爾有延遲，有時(shí)延遲有 3 秒。

如果我們的業(yè)務(wù)流程從發(fā)消息到消費(fèi)消息耗時(shí)小于 3 秒，調(diào)用訂單詳情查詢接口時(shí)，可能會(huì)查不到數(shù)據(jù)，或者查到的不是最新的數(shù)據(jù)。

這個(gè)問(wèn)題非常嚴(yán)重，會(huì)導(dǎo)致直接我們的數(shù)據(jù)錯(cuò)誤。

為了解決這個(gè)問(wèn)題，我們也加了重試機(jī)制。調(diào)用接口查詢數(shù)據(jù)時(shí)，如果返回?cái)?shù)據(jù)為空，或者只返回了訂單沒(méi)有菜品，則加入重試表。

調(diào)整后，商戶投訴的問(wèn)題被解決了。

5. 重復(fù)消費(fèi)

Kafka消費(fèi)消息時(shí)支持三種模式：

at most once 模式：最多一次。保證每一條消息 commit 成功之后，再進(jìn)行消費(fèi)處理。消息可能會(huì)丟失，但不會(huì)重復(fù)；

at least once 模式：至少一次。保證每一條消息處理成功之后，再進(jìn)行 commit。消息不會(huì)丟失，但可能會(huì)重復(fù)；

exactly once 模式：精確傳遞一次。將 offset 作為唯一 id 與消息同時(shí)處理，并且保證處理的原子性。消息只會(huì)處理一次，不丟失也不會(huì)重復(fù)。但這種方式很難做到。

Kafka 默認(rèn)的模式是 at least once，但這種模式可能會(huì)產(chǎn)生重復(fù)消費(fèi)的問(wèn)題。所以我們的業(yè)務(wù)邏輯必須做冪等設(shè)計(jì)。

而我們的業(yè)務(wù)場(chǎng)景保存數(shù)據(jù)時(shí)使用了 INSERT INTO 。。.ON DUPLICATE KEY UPDATE 語(yǔ)法，不存在時(shí)插入，存在時(shí)更新，是天然支持冪等性的。

6. 多環(huán)境消費(fèi)問(wèn)題

我們當(dāng)時(shí)線上環(huán)境分為：pre（預(yù)發(fā)布環(huán)境）和 prod（生產(chǎn)環(huán)境），兩個(gè)環(huán)境共用同一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，并且共用同一個(gè) Kafka 集群。

需要注意的是，在配置 Kafka 的 topic 的時(shí)候，要加前綴用于區(qū)分不同環(huán)境。pre環(huán)境的以 pre_ 開(kāi)頭，比如 pre_order。生產(chǎn)環(huán)境以 prod_開(kāi)頭，比如 prod_order，防止消息在不同環(huán)境中串了。

但有次運(yùn)維在 pre 環(huán)境切換節(jié)點(diǎn)，配置 topic 的時(shí)候，錯(cuò)誤地配成了 prod 的 topic。剛好那天我們有新功能上 pre 環(huán)境，結(jié)果悲劇了：prod 的有些消息被 pre 環(huán)境的 consumer 消費(fèi)了。而由于消息體做了調(diào)整，導(dǎo)致 pre 環(huán)境的 consumer 處理消息一直失敗。

其結(jié)果是生產(chǎn)環(huán)境丟了部分消息。不過(guò)還好，最后生產(chǎn)環(huán)境消費(fèi)者通過(guò)重 置offset，重新讀取了那一部分消息解決了問(wèn)題，沒(méi)有造成太大損失。

后記

除了上述問(wèn)題之外，我還遇到過(guò)：

Kafka 的 consumer 使用自動(dòng)確認(rèn)機(jī)制，導(dǎo)致 CPU 使用率 100%；

Kafka 集群中的一個(gè) broker 節(jié)點(diǎn)掛了，重啟后又一直掛。

這兩個(gè)問(wèn)題說(shuō)起來(lái)有些復(fù)雜，我就不一一列舉了。非常感謝那兩年使用消息中間件 Kafka 的經(jīng)歷，雖說(shuō)遇到過(guò)挺多問(wèn)題，踩了很多坑，走了很多彎路，但是實(shí)打?qū)嵉淖屛曳e累了很多寶貴的經(jīng)驗(yàn)，快速成長(zhǎng)了。

其實(shí) Kafka 是一個(gè)非常優(yōu)秀的消息中間件，我所遇到的絕大多數(shù)問(wèn)題都并非 Kafka 自身的問(wèn)題（除了 CPU 使用率 100% 是它的一個(gè) bug 導(dǎo)致的之外）。

編輯：jq