Kafka Safe Producer

在应用Kafka的场景中,需要考虑到在异常发生时(如网络异常),被发送的消息有可能会出现丢失、乱序、以及重复消息。

对于这些情况,我们可以创建一个“safe producer”,用于规避这些问题。下面我们会先介绍对于这几种情况的说明以及配置,最后给出一个配置示例。

1. acks 详述

之前我们介绍过 Kafka Producer 的 acks 有三种模式,下面我们进一步介绍一下这三种模式:

1.1.  acks = 0(no acks

使用acks=0 时,也就意味着:

  • 在发送一条message 后,不需要response
  • 如果broker 下线或是发生了故障,则我们不会知道,并且会丢失数据,因为broker不会返回任何response 给producers

acks=0 的工作方式如下图,不需要收到任何 ack:

一般使用 acks=0 的场景为:可以接受可能丢失数据。例如:

  • 指标信息收集
  • 日志收集(可接受偶尔丢失几条log数据)

1.2.  acks=1(leader acks

使用acks=1 时:

  • producer需要获取leader 的response,才能确认消息已被收到。但是replication是否收到则不会保证(会在后台执行replication)
  • 如果producer 没有收到ack,则可能会retry

acks=1 的工作方式如下图,Producer需要收到每条消息的ack:

  • 如果leader broker下线或是发生故障,但是replicas还没有复制发送的数据,则我们也会有数据丢失
  • 默认是这个模式

1.3.  acks=all(replicas acks

使用acks=all 时:

  • 需要Leader与Replicas的ack
  • 增加了latency与更高的“数据不丢失”安全性
  • 如果有足够的replicas,则不会有数据丢失

acks=all的一个工作方式如下,每个replica都需要回复ack,才能保证一个write的写入:

如果是需要完全不丢失数据,则这个设置是有必要考虑的。

在设置 acks=all(也就是replica acks)时,必须与另一个参数一起用,也就是:min.insync.replicas:

  • min.insync.replicas参数可以在broker level设置或是topic level设置(override)
  • min.insync.replicas=2表示的是:至少2个brokers是ISR(in-sync replicas)(包括leader),且必须响应表示它们有数据,否则就会返回报错。设置此参数为2也是最常见的配置。

假设设置参数replication.factor=3, min.insync=2, acks=all,则最多只能容许1一个broker异常,否则producer在发送数据时会收到报错。

假设有3个brokers,min.insync.replicas=2,若其中有两个broker异常,则Producer会收到“NOT_ENOUGH_REPLICAS”的异常。

2. Producer Retry

为了防止一些瞬时的错误(例如NotEnoughReplicasException)影响整个应用,一般我们需要处理一些异常,以避免数据丢失。在Producer中也有重试的配置,默认为0,可以手动调整它的值,最高可以到Integer.MAX_VALUE。

在重试时,默认情况下,会有可能造成消息发送时乱序。因为一般发送失败的消息会被re-queue,然后再次发送,所以会造成部分消息乱序。

此情况在key-based 序列消息中,尤为严重。因为所有具有相同key的messages会被送往同一个partition,而若是有消息被requeue,然后重传,则会打乱这个partition中的部分key顺序。

对于这种情况,我们可以设置参数max.in.flight.requests.per.connection控制:同一时刻,有多少个produce请求可以被并行发起:

  • 默认为5
  • 如果为了完全确保重试后的消息也能保持严格有序,则可以设置此参数为1(但是可能会影响throughput)

不过在 Kafka >= 1.0.0中,对于此场景会有更好的解决方案,本文之后的部分会提及。

3. Idempotent Producer

在重传场景中,会遇到一个常见的问题是:由于网络的原因,Producer会在Kafka中引入重复的messages。

如下图所示:

一个正常的request请求为:

  1. Producer 发送消息到Kafka
  2. Kafka commit 这条消息
  3. Kafka发送ack回Producer

但是一个产生重复消息的请求过程为:

  1. Producer发送消息到Kafka
  2. Kafka commit 这条消息
  3. Kafka发送ack回Producer时,由于网络原因,ack未到达Producer端
  4. Producer过一段时间后开始重传消息
  5. Kafka commit这条重复的消息并返回ack给Producer

从Producer的角度看,它仅正常发送了一次消息,因为它只收到了一次 ack。从Kafka的角度看,它收到了两次消息,所以commit了两次。

在Kafka >= 0.11之后,可以定义一个“idempotent producer”,可以解决由网络问题造成的重复消息。如下图所示:

对于一个idempotent producer 来说,处理重复消息的请求过程为:

  1. Producer 发送一条消息
  2. Kafka收到消息并commit
  3. Kafka发送回Producer的ack由于网络问题未到达Producer
  4. Producer重试发送消息,在Producer>=0.11 的版本中,消息里会带上一个produce request id
  5. Kafka收到消息后,通过对比produce request id,可以辨别出这条消息是一条重复的消息,所以不会再次commit,并会再次发送一个ack

Idempotent producers可以很好的保证一个稳定,以及无重复数据的pipeline。

伴随Idempotent producers一起被设置的参数有:

  1. retries = Integer.MAX_VALUE (2^31-1 = 2147483647),也就是说基本会在出错时无限重传
  2. max.in.flight.requests=1 (Kafka >= 0.11 & < 1.1) ,也就是说在这些版本中,若是设置max.in.flight.requests > 1时仍会有可能产生乱序数据
  3. 或者 max.in.flight.requests=5 (Kafka >= 1.1 –> High Performance),也就是说在高于1.1版本的Kafka中,设置max.in.flight.requests=5也可以在保证不乱序的同时,保证并行的高性能

对于Idempotent Producer的配置,仅需配置类似以下参数即可:

properties.setProperty(ProducerConfig.ENABLE_IDEMPOTENCE_CONFIG, "true");

4. Safe Producer 配置总结

上面介绍了创建一个safe producer 所需的配置,下面我们总结一下在不同版本的Kafka中所需要做的配置:

Kafka < 0.11

  • ack=all (procuder level):确保在发送ack前,数据已经正常备份
  • min.insync.replicas=2 (broker/topic level):确保至少有两个in ISR 的brokers 有数据后再回送ack
  • retires=MAX_INT (producer level):确保在发生瞬时问题时,可以无限次重试
  • max.in.flight.requests.per.connection=1 (producer level):确保每次仅有一个请求发送,防止在重试时产生乱序数据

Kafka >= 0.11

  • enable.idempotence=true (producer level) + min.insync.replicas=2 (broker/topic level)

    • 隐含的配置为 acks=all, retries=MAX_INT, max.in.flight.requests.per.connection=5 (default)
    • 可以在保证消息顺序的同时,提高performance

这里必须要提到的是:运行一个“safe producer”可能会影响系统的throughput与latency,所以在应用到生产系统前,必须先做测试以判断影响。

5. safe producer 示例

我们按照之前的步骤启动一个由Java编写的Kafka Producer,并查看输出的配置,可以看到默认的部分参数为:

acks = 1

enable.idempotence = false

max.in.flight.requests.per.connection = 5

retries = 2147483647

现在我们显式地加上以下参数:

// create a safe Producer
properties.setProperty(ProducerConfig.ENABLE_IDEMPOTENCE_CONFIG, "true");
properties.setProperty(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "all");
properties.setProperty(ProducerConfig.MAX_IN_FLIGHT_REQUESTS_PER_CONNECTION, "5");
properties.setProperty(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, Integer.toString(Integer.MAX_VALUE));

然后查看producer配置的部分输出为:

以上为创建一个safe producer所需的配置介绍以及示例,在实际生产环境中,务必要先测试safe producer 对应用吞吐以及延时的影响后,再斟酌是否有必要对参数做部分调整。

Apache Kafka(五)- Safe Kafka Producer的更多相关文章

  1. Kafka(五) —— Kafka源码本地调试

    搭建环境 安装scala 安装gradle 在kafka源码的根目录执行命令 gradle wrapper gradle idea 打开IDEA,File -> Open -> kafka ...

  2. Kafka(五)Kafka的API操作和拦截器

    一 kafka的API操作 1.1 环境准备 1)在eclipse中创建一个java工程 2)在工程的根目录创建一个lib文件夹 3)解压kafka安装包,将安装包libs目录下的jar包拷贝到工程的 ...

  3. kafka C客户端librdkafka producer源码分析

    from:http://www.cnblogs.com/xhcqwl/p/3905412.html kafka C客户端librdkafka producer源码分析 简介 kafka网站上提供了C语 ...

  4. Kafka系列之-自定义Producer

    前面已经讲到了,在Kafka中,Message是由Producer产生的,Producer产生的Message会发送到Topic的指定Partition中.Producer可以有多种形式,也可以由用户 ...

  5. Apache Kafka监控之Kafka Web Console

    Kafka Web Console:是一款开源的系统,源码的地址在https://github.com/claudemamo/kafka-web-console中.Kafka Web Console也 ...

  6. Kafka:ZK+Kafka+Spark Streaming集群环境搭建(十四)定义一个avro schema使用comsumer发送avro字符流,producer接受avro字符流并解析

    参考<在Kafka中使用Avro编码消息:Consumer篇>.<在Kafka中使用Avro编码消息:Producter篇> 在了解如何avro发送到kafka,再从kafka ...

  7. Kafka设计解析(五)Kafka性能测试方法及Benchmark报告

    转载自 技术世界,原文链接 Kafka设计解析(五)- Kafka性能测试方法及Benchmark报告 摘要 本文主要介绍了如何利用Kafka自带的性能测试脚本及Kafka Manager测试Kafk ...

  8. 如何创建Kafka客户端:Avro Producer和Consumer Client

    1.目标 - Kafka客户端 在本文的Kafka客户端中,我们将学习如何使用Kafka API 创建Apache Kafka客户端.有几种方法可以创建Kafka客户端,例如最多一次,至少一次,以及一 ...

  9. Kafka设计解析(五)- Kafka性能测试方法及Benchmark报告

    本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/12/31/KafkaColumn5_kafka_benchmark 摘要 本文主要介绍了如何利用 ...

随机推荐

  1. Spark学习之路 (九)SparkCore的调优之数据倾斜调优[转]

    调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题--数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多.数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业的 ...

  2. hackintosh和windows时区问题

    最近搞了几台黑苹果,驱动.平台.引导基本搞明白了.但安装成功之后,发现一个问题,切换系统之后,时间老是差了几个小时. 这肯定是时区设置的事儿!百度之后,发现简单地往Windows注册表中写了一条信息就 ...

  3. 技术之心 | 云信和TA们携手打响防疫战

      1月27日,教育部发布<关于2020年春季学期延期开学的通知>,各地高等院校.中小学.幼儿园纷纷推迟开学.疫情当前,学生们的鼠年寒假变得无比漫长. 网易云信众多教育客户以行动践行教育的 ...

  4. 针对mysql8.0报错:com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLNonTransientConnectionException: Could not create

    折腾了好久,后来发现是版本问题,驱动和数据库不匹配导致. 原来用的是5.1.37的驱动.数据库是mysql5.7,可以连接成功. 就在我把数据库换成了8.0之后,所有的买点啥都报标题里的错误了.   ...

  5. 浅识mysql主键

    primary key:主键,又叫主键约束. primary key在表中是唯一代表一条记录的.primary key可以是1列,或者多列组合而成的. 如何查看一个表的主键是什么,举个例子: desc ...

  6. Prettier - Code formatter使用

    更多VSCode插件使用请访问:VSCode常用插件汇总 Prettier - Code formatter这是一款 格式化js.css代码插件,暂不解释. Prettier是什么? Prettier ...

  7. 分析器错误消息: Reference.svcmap:未能加载文件

    -------------- 缺少了:System.Web.Razor.dll

  8. Wannafly Camp 2020 Day 1E 树与路径 - 树上差分,LCA

    #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define int long long const int N = 1000005; vec ...

  9. winform DataGrid排序、去掉第一的空白列

    排序: dataGridView1.Sort(dataGridView1.Columns[3], ListSortDirection.Descending); 去掉空白列: dataGridView1 ...

  10. Selenium3+python自动化009- 多选框

    多选框 # 随机选择多选框# sports=driver.find_elements_by_name("sport")# maxnum=len(sports)# num=rando ...