6月安卓手機(jī)性能榜：vivo/iQOO霸占旗艦排行榜前三
2023年上半年已經(jīng)正式過去了，我們也迎來了安兔兔V10版本，在新的驍龍8Gen3和天璣9300發(fā)布之前，性能榜的榜單大體會以驍龍8Gen2和天璣9200+為主，至于那顆3.36GHz的驍龍8Gen2領(lǐng)先
大家好，我是君哥。
我們使用 Kafka 的時候，怎樣能保證不丟失消息呢？今天來聊一聊這個話題。
首先我們看一下 Kafka 的架構(gòu)圖，
Producer 異步發(fā)送是丟失消息比較多的場景，Kafka 異步發(fā)送的代碼如下：
ProducerRecord<byte[],byte[]> record = new ProducerRecord<byte[],byte[]>("the-topic", key, value);RecordMetadata metadata = producer.send(record).get();Producer 發(fā)送消息后，不用等待發(fā)送結(jié)果，就可以繼續(xù)執(zhí)行后面的邏輯。如果發(fā)送失敗，就會丟失消息。
Kafka 提供了回調(diào)方法，可以同步等待發(fā)送結(jié)果，這樣降低了發(fā)送效率，但可以對發(fā)送失敗的場景進(jìn)行處理，比如重新發(fā)送。
ProducerRecord<byte[],byte[]> record = new ProducerRecord<byte[],byte[]>("the-topic", key, value);producer.send(record, (Callback) (metadata, e) -> { if(e != null) { e.printStackTrace(); } else { System.out.println("The offset of the record we just sent is: " + metadata.offset()); } });從文章開頭的架構(gòu)圖中可以看到，Broker Leader 節(jié)點(diǎn)收到消息后，會同步給 Follower 節(jié)點(diǎn)。
在 Producer 端有一個 acks 配置，說明如下 ：
注意：acks=all/-1 是最高安全級別，可以配合 min.insync.replicas 參數(shù)使用，當(dāng) acks=all/-1 時，min.insync.replicas 表示 ISR 列表中最小寫入消息成功的副本數(shù)。
如下圖，cks=all/-1，當(dāng) min.insync.replicas=2 時。
如果 ISR 列表中有【Broker0、Broker1】，即使 Broker2 寫入消息失敗，也會給 Producer 返回成功。
如果 ISR 列表中只有【Broker0】，則無論如何都不會給 Producer 返回成功。
如果 ISR 列表中有【Broker0、Broker1、Broker2】，則 3 個 Broker 都寫成功才會給 Producer 返回成功。
如果配置 retries=0，Producer 發(fā)送消息失敗后是不會進(jìn)行重試的，要保證消息不丟失，可以增加 retries 的配置值，避免因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)抖動而造成的發(fā)送失敗。
Kafka Broker 有一個參數(shù)：unclean.leader.election.enable，這個參數(shù)值說明如下：
如果設(shè)置為 true，也是會丟失消息的，看下圖：
如果 Leader 和 Follower1 都掛了，這時就要考慮是否讓 Follower2 參加競選，把 unclean.leader.election.enable 參數(shù)值設(shè)置為 true，則 Follower2 也可以競選 Leader，并且作為唯一存活節(jié)點(diǎn)成功競選為 Leader，但是它并沒有同步到偏移量為 3、4、5 的消息，
而之前的 Leader 上線后，成為了 Follower，因?yàn)?Follower 的 LEO（Log End Offset）不能大于 Leader，所以之前偏移量為 3、4、5 的消息就被丟棄了。如下圖：
所以，要保證消息不丟失，unclean.leader.election.enable 這個參數(shù)值要設(shè)置為 false。
為了提升性能，Kafka 使用 Page Cache，先將消息寫入 Page Cache，采用了異步刷盤機(jī)制去把消息保存到磁盤。如果刷盤之前，Broker Leader 節(jié)點(diǎn)宕機(jī)了，并且沒有 Follower 節(jié)點(diǎn)可以切換成 Leader，則 Leader 重啟后這部分未刷盤的消息就會丟失。
這種場景下多設(shè)置副本數(shù)是一個好的選擇，通常的做法是設(shè)置 replication.factor >= 3，這樣每個 Partition 就會有 3 個以上 Broker 副本來保存消息，同時宕機(jī)的概率很低。
同時可以配合場景二中的參數(shù) min.insync.replicas > 1（不建議使用默認(rèn)值 1），表示消息至少要被成功寫入到 2 個 Broker 副本才算是發(fā)送成功。
注意：參數(shù)配置要保證 replication.factor > min.insync.replicas，通常設(shè)置成 replication.factor = min.insync.replicas + 1。如果這 2 個參數(shù)設(shè)置成相等，則只要有一個 Broker 節(jié)點(diǎn)宕機(jī)，Broker 就無法給 Producer 返回發(fā)送成功，系統(tǒng)可用性降低。
如果消費(fèi)端采用多線程并發(fā)消費(fèi)，很容易因?yàn)椴l(fā)更新 Offset 導(dǎo)致消費(fèi)失敗。看下圖：
線程 1 拉取 3 條消息把 Offset 更新成 3，線程 2 把 Offset 更新成 6，線程 3 把 Offset 更新成 9。這時如果線程 2 消費(fèi)失敗了，想要重新消費(fèi)，但是 Offset 已經(jīng)更新到了 9，不能拉取到 Offset 9 以前的消息了。
所以，消費(fèi)者并發(fā)消費(fèi)很可能會造成消息丟失，如果對消息丟失很敏感，最好使用單線程來進(jìn)行消費(fèi)。
如果采用多線程，可以把 enable.auto.commit 設(shè)置為 false，這樣相當(dāng)于每次消費(fèi)完后手動更新 Offset。不過這又會帶來重復(fù)消費(fèi)問題，比如上面的例子，如果線程 2 消費(fèi)失敗了，則手動把 Offset 更新成 3，線程 3 消費(fèi)成功后，再次拉取，還會拉取到 6、7、8 這三條數(shù)據(jù)。因此消費(fèi)端需要做好冪等處理。
本文介紹了 Kafka 丟失消息的六個場景，使用 Kafka 時需要根據(jù)實(shí)際情況制定解決方案，希望本文介紹的場能夠?qū)δ阌兴鶐椭?span style="display:none">Zl628資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com
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