消息中间件篇之Kafka-消息不丢失

一、正常工作流程

生产者发送消息到kafka集群，然后由集群发送到消费者。

但是可能中途会出现消息的丢失。下面是解决方案。

二、生产者发送消息到Brocker丢失

1. 设置异步发送

java 复制代码

    //同步发送
    RecordMetadata recordMetadata = kafkaProducer.send(record).get();
    //异步发送
    kafkaProducer.send(record,new Callback() {
        @Override public void onCompletion (RecordMetadata recordMetadata, Exception e){
            if (e != null) {
                System.out.println("消息发送失败 | 记录日志");
            }
            long offset = recordMetadata.offset();
            int partition = recordMetadata.partition();
            String topic = recordMetadata.topic();
        }
    });

2.消息重试

java 复制代码

//设置重试次数
prop.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG,10);

三、消息在Brocker中存储丢失

发送确认机制acks。消息首先Topic是key，到达Topic以后才选择分区Partition（默认就一个分区，0号分区），默认连接的就是分区的Leader节点，由leader分区同步到follower区中。

四、消费者从Brocker接收消息丢失

1.分区机制

Kafka 中的分区机制指的是将每个主题划分成多个分区（Partition）。
topic分区中消息只能由消费者组中的唯一一个消费者 处理，不同的分区分配给不同的消费者（同一个消费者组）。

2.消费方式

消费者默认是自动按期提交已经消费的偏移量 ，默认是每隔5s提交一次，如果出现重平衡的情况，可能会重复消费或丢失数据。

3.那如何解决重复消费

禁用自动提交偏移量，改为手动： 1. 同步提交。 2. 异步提交。 3. 同步+异步组合提交。

五、面试题

面试官：Kafka是如何保证消息不丢失？

候选人：嗯，这个保证机制很多，在发送消息到消费者接收消息，在每个阶段都有可能会丢失消息，所以我们解决的话也是从多个方面考虑：

第一个是生产者发送消息的时候，可以使用异步回调发送，如果消息发送失败，我们可以通过回调获取失败后的消息信息，可以考虑重试或记录日志，后边再做补偿都是可以的。同时在生产者这边还可以设置消息重试，有的时候是由于网络抖动的原因导致发送不成功，就可以使用重试机制来解决。

第二个在broker中消息有可能会丢失，我们可以通过kafka的复制机制来确保消息不丢失，在生产者发送消息的时候，可以设置一个acks，就是确认机制。我们可以设置参数为all，这样的话，当生产者发送消息到了分区之后，不仅仅只在leader分区保存确认，在follwer分区也会保存确认，只有当所有的副本都保存确认以后才算是成功发送了消息，所以，这样设置就很大程度了保证了消息不会在broker丢失。

第三个有可能是在消费者端丢失消息，kafka消费消息都是按照offset进行标记消费的，消费者默认是自动按期提交已经消费的偏移量，默认是每隔5s提交一次，如果出现重平衡的情况，可能会重复消费或丢失数据。我们一般都会禁用掉自动提价偏移量，改为手动提交，当消费成功以后再报告给broker消费的位置，这样就可以避免消息丢失和重复消费了。

面试官：Kafka中消息的重复消费问题如何解决的？

候选人：kafka消费消息都是按照offset进行标记消费的，消费者默认是自动按期提交已经消费的偏移量，默认是每隔5s提交一次，如果出现重平衡的情况，可能会重复消费或丢失数据。我们一般都会禁用掉自动提价偏移量，改为手动提交，当消费成功以后再报告给broker消费的位置，这样就可以避免消息丢失和重复消费了。

为了消息的幂等，我们也可以设置唯一主键来进行区分，或者是加锁，数据库的锁，或者是redis分布式锁，都能解决幂等的问题。