Golang中如何正确的使用sarama包操作Kafka？

Golang中如何正确的使用sarama包操作Kafka？

一、背景

在一些业务系统中，模块之间通过引入Kafka解藕，拿IM举例（图来源）：

用户A给B发送消息，msg_gateway收到消息后，投递消息到Kafka后就给A返回发送成功。这个时候，其实还没有持久化到mysql中，虽然最终会保持一致性。所以，试想如果Kafka丢消息了，是不是就出大问题了？A认为给B发送消息成功了，但是在服务器内部消息丢失了B并没有收到。

 

所以，在使用Kafka的时候，有一些业务对消息丢失问题非常的关注。

 

同样，常见的问题还有：

• 重复消费的问题。
• 乱序的问题。

 

下面我们来一起看一下如何使用sarama包来解决这些问题。

 

二、Kafka消息丢失问题描述

以下内容来源 kafka什么时候会丢消息

 

上面我们担心的点需要进一步明确一下丢消息的定义：kafka集群中的部分或全部broker挂了，导致consumer没有及时收到消息，这不属于丢消息。broker挂了，只要消息全部持久化到了硬盘上，重启broker集群之后，使消费者继续拉取消息，消息就没有丢失，仍然全量消费了。所以我的理解，所谓丢消息，意味着：开发人员未感知到哪些消息没有被消费。

 

作者把消息的丢失归纳了以下几种情况：

1） producer把消息发送给broker，因为网络抖动，消息没有到达broker，且开发人员无感知。

解决方案：producer设置acks参数，消息同步到master之后返回ack信号，否则抛异常使应用程序感知到并在业务中进行重试发送。这种方式一定程度保证了消息的可靠性，producer等待broker确认信号的时延也不高。

 

2）producer把消息发送给broker-master，master接收到消息，在未将消息同步给follower之前，挂掉了，且开发人员无感知。

解决方案：producer设置acks参数，消息同步到master且同步到所有follower之后返回ack信号，否则抛异常使应用程序感知到并在业务中进行重试发送。这样设置，在更大程度上保证了消息的可靠性，缺点是producer等待broker确认信号的时延比较高。

 

3）producer把消息发送给broker-master，master接收到消息，master未成功将消息同步给每个follower，有消息丢失风险。

解决方案：同上。

 

4）某个broker消息尚未从内存缓冲区持久化到磁盘，就挂掉了，这种情况无法通过ack机制感知。

解决方案：设置参数，加快消息持久化的频率，能在一定程度上减少这种情况发生的概率。但提高频率自然也会影响性能。

 

5）consumer成功拉取到了消息，consumer挂了。

解决方案：设置手动sync，消费成功才提交。

 

综上所述，集群/项目运转正常的情况下，kafka不会丢消息。一旦集群出现问题，消息的可靠性无法完全保证。要想尽可能保证消息可靠，基本只能在发现消息有可能没有被消费时，重发消息来解决。所以在业务逻辑中，要考虑消息的重复消费问题，对于关键环节，要有幂等机制。

 

作者的几条建议：

1）如果一个业务很关键，使用kafka的时候要考虑丢消息的成本和解决方案。

2）producer端确认消息是否到达集群，若有异常，进行重发。

3）consumer端保障消费幂等性。

4）运维保障集群运转正常且高可用，保障网络状况良好。

 

三、生产端丢消息问题解决

上面说了，只需要把producer设置acks参数，等待Kafka所有follower都成功后再返回。我们只需要进行如下设置：

config := sarama.NewConfig()
config.Producer.RequiredAcks = sarama.WaitForAll // -1

ack参数有如下取值：

const (
    // NoResponse doesn't send any response, the TCP ACK is all you get.
    NoResponse RequiredAcks = 0
    // WaitForLocal waits for only the local commit to succeed before responding.
    WaitForLocal RequiredAcks = 1
    // WaitForAll waits for all in-sync replicas to commit before responding.
    // The minimum number of in-sync replicas is configured on the broker via
    // the `min.insync.replicas` configuration key.
    WaitForAll RequiredAcks = -1
)

　　

四、消费端丢消息问题

通常消费端丢消息都是因为Offset自动提交了，但是数据并没有插入到mysql（比如出现BUG或者进程Crash），导致下一次消费者重启后，消息漏掉了，自然数据库中也查不到。这个时候，我们可以通过手动提交解决，甚至在一些复杂场景下，还要使用二阶段提交。

 

自动提交模式下的丢消息问题

默认情况下，sarama是自动提交的方式，间隔为1秒钟

// NewConfig returns a new configuration instance with sane defaults.
func NewConfig() *Config {
   // …
   c.Consumer.Offsets.AutoCommit.Enable = true. // 自动提交
   c.Consumer.Offsets.AutoCommit.Interval = 1 * time.Second // 间隔
   c.Consumer.Offsets.Initial = OffsetNewest
   c.Consumer.Offsets.Retry.Max = 3
   // ...
}

这里的自动提交，是基于被标记过的消息（sess.MarkMessage(msg, “")）

type exampleConsumerGroupHandler struct{}

func (exampleConsumerGroupHandler) Setup(_ ConsumerGroupSession) error   { return nil }
func (exampleConsumerGroupHandler) Cleanup(_ ConsumerGroupSession) error { return nil }
func (h exampleConsumerGroupHandler) ConsumeClaim(sess ConsumerGroupSession, claim ConsumerGroupClaim) error {
   for msg := range claim.Messages() {
      fmt.Printf("Message topic:%q partition:%d offset:%d\n", msg.Topic, msg.Partition, msg.Offset)
      // 标记消息已处理，sarama会自动提交
      sess.MarkMessage(msg, "")
   }
   return nil
}

如果不调用sess.MarkMessage(msg, “")，即使启用了自动提交也没有效果，下次启动消费者会从上一次的Offset重新消费，我们不妨注释掉sess.MarkMessage(msg, “")，然后打开Offset Explorer查看：

 

那么这样，我们大概理解了sarama自动提交的原理：先标记再提交。我们只需要保持标记逻辑在插入mysql代码之后即可确保不会出现丢消息的问题：

 

正确的调用顺序：

func (h msgConsumerGroup) ConsumeClaim(sess sarama.ConsumerGroupSession, claim sarama.ConsumerGroupClaim) error {
   for msg := range claim.Messages() {
      // 插入mysql
      insertToMysql(msg)

      // 正确：插入mysql成功后程序崩溃，下一次顶多重复消费一次，而不是因为Offset超前，导致应用层消息丢失了
      sess.MarkMessage(msg, “")
   }
   return nil
}

　　

错误的顺序：

func (h msgConsumerGroup) ConsumeClaim(sess sarama.ConsumerGroupSession, claim sarama.ConsumerGroupClaim) error {
   for msg := range claim.Messages() {
      // 错误1：不能先标记，再插入mysql，可能标记的时候刚好自动提交Offset，但mysql插入失败了，导致下一次这个消息不会被消费，造成丢失
      // 错误2：干脆忘记调用sess.MarkMessage(msg, “")，导致重复消费
      sess.MarkMessage(msg, “")

      // 插入mysql
      insertToMysql(msg)
   }
   return nil
}

sarama手动提交模式

当然，另外也可以通过手动提交来处理丢消息的问题，但是个人不推荐，因为自动提交模式下已经能解决丢消息问题。

consumerConfig := sarama.NewConfig()
consumerConfig.Version = sarama.V2_8_0_0
consumerConfig.Consumer.Return.Errors = false
consumerConfig.Consumer.Offsets.AutoCommit.Enable = false  // 禁用自动提交，改为手动
consumerConfig.Consumer.Offsets.Initial = sarama.OffsetNewest

func (h msgConsumerGroup) ConsumeClaim(sess sarama.ConsumerGroupSession, claim sarama.ConsumerGroupClaim) error {
   for msg := range claim.Messages() {
      fmt.Printf("%s Message topic:%q partition:%d offset:%d  value:%s\n", h.name, msg.Topic, msg.Partition, msg.Offset, string(msg.Value))

      // 插入mysql
      insertToMysql(msg)

      // 手动提交模式下，也需要先进行标记
      sess.MarkMessage(msg, "")

      consumerCount++
      if consumerCount%3 == 0 {
         // 手动提交，不能频繁调用，耗时9ms左右，macOS i7 16GB
         t1 := time.Now().Nanosecond()
         sess.Commit()
         t2 := time.Now().Nanosecond()
         fmt.Println("commit cost:", (t2-t1)/(1000*1000), "ms")
      }
   }
   return nil
}

　　

五、Kafka消息顺序问题

投递Kafka之前，我们通过一次gRPC调用解决了消息序号的生成问题，但是这里其实还涉及一个消息顺序问题：订阅Kafka的消费者如何按照消息顺序写入mysql，而不是随机写入呢？

我们知道，Kafka的消息在一个partition中是有序的，所以只要确保发给某个人的消息都在同一个partition中即可。

 

1.全局一个partition

这个最简单，但是在kafka中一个partition对应一个线程，所以这种模型下Kafka的吞吐是个问题。

 

2.多个partition，手动指定

msg := &sarama.ProducerMessage{
   Topic: “msgc2s",
   Value: sarama.StringEncoder(“hello”),
   Partition: toUserId % 10,
}
partition, offset, err := producer.SendMessage(msg)

生产消息的时候，除了Topic和Value，我们可以通过手动指定partition，比如总共有10个分区，我们根据用户ID取余，这样发给同一个用户的消息，每次都到1个partition里面去了，消费者写入mysql中的时候，自然也是有序的。

但是，因为分区总数是写死的，万一Kafka的分区数要调整呢？那不得重新编译代码？所以这个方式不够优美。

 

3.多个partition，自动计算

kafka客户端为我们提供了这种支持。首先，在初始化的时候，设置选择分区的策略为Hash

p.config.Producer.Partitioner = sarama.NewHashPartitioner

然后，在生成消息之前，设置消息的Key值：

msg := &sarama.ProducerMessage{
   Topic: "testAutoSyncOffset",
   Value: sarama.StringEncoder("hello"),
   Key: sarama.StringEncoder(strconv.Itoa(RecvID)),
}

 

Kafka客户端会根据Key进行Hash，我们通过把接收用户ID作为Key，这样就能让所有发给某个人的消息落到同一个分区了，也就有序了。

 

4.扩展知识：多线程情况下一个partition的乱序处理

我们上面说了，Kafka客户端针对一个partition开一个线程进行消费，如果处理比较耗时的话，比如处理一条消息耗时几十 ms，那么 1 秒钟就只能处理几十条消息，这吞吐量太低了。这个时候，我们可能就把逻辑移动到其他线程里面去处理，这样的话，顺序就可能会乱。

我们可以通过写 N 个内存 queue，具有相同 key 的数据都到同一个内存 queue；然后对于 N 个线程，每个线程分别消费一个内存 queue 即可，这样就能保证顺序性。PS：就像4 % 10 = 4，14 % 10 = 4，他们取余都是等于4，所以落到了一个partition，但是key值不一样啊，我们可以自己再取余，放到不同的queue里面。

 

六、重复消费和消息幂等

这篇文章中：kafka什么时候会丢消息 详细了描述了各种丢消息的情况，我们通过设置 RequiredAcks = sarama.WaitForAll（-1），可以解决生产端丢消息的问题。第六节中也对消费端丢消息进行了说明，只需要确保在插入数据库之后，调用sess.MarkMessage(msg, "”)即可。

 

如果出现了插入Mysql成功，但是因为自动提交有1秒的间隔，如果此时崩溃，下次启动消费者势必会对者1秒的数据进行重复消费，我们在应用层需要处理这个问题。

 

常见的有2种思路：

1. 如果是存在redis中不需要持久化的数据，比如string类型，set具有天然的幂等性，无需处理。
2. 插入mysql之前，进行一次query操作，针对每个客户端发的消息，我们为它生成一个唯一的ID（比如GUID），或者直接把消息的ID设置为唯一索引。

 

第2个方案的难点在于，全局唯一ID的生成，理论上GUID也是存在重复的可能性的，如果是客户端生成，那么插入失败，怎么让客户端感知呢？所以，这里我认为还是需要自定义ID生产，比如通过组合法：用户ID + 当前时间 + 32位GUID，是不是几乎不会重复了呢（试想，1个人发1亿条文本需要多少年。。。）？

 

七、完整代码实例

consumer.go

type msgConsumerGroup struct{}

func (msgConsumerGroup) Setup(_ sarama.ConsumerGroupSession) error   { return nil }
func (msgConsumerGroup) Cleanup(_ sarama.ConsumerGroupSession) error { return nil }
func (h msgConsumerGroup) ConsumeClaim(sess sarama.ConsumerGroupSession, claim sarama.ConsumerGroupClaim) error {
   for msg := range claim.Messages() {
      fmt.Printf("%s Message topic:%q partition:%d offset:%d  value:%s\n", h.name, msg.Topic, msg.Partition, msg.Offset, string(msg.Value))

      // 查mysql去重
      if check(msg) {
          // 插入mysql
          insertToMysql()
      }

      // 标记，sarama会自动进行提交，默认间隔1秒
      sess.MarkMessage(msg, "")
   }
   return nil
}

func main(){
    consumerConfig := sarama.NewConfig()
    consumerConfig.Version = sarama.V2_8_0_0 // specify appropriate version
    consumerConfig.Consumer.Return.Errors = false
    //consumerConfig.Consumer.Offsets.AutoCommit.Enable = true      // 禁用自动提交，改为手动
    //consumerConfig.Consumer.Offsets.AutoCommit.Interval = time.Second * 1 // 测试3秒自动提交
    consumerConfig.Consumer.Offsets.Initial = sarama.OffsetNewest

    cGroup, err := sarama.NewConsumerGroup([]string{"10.0.56.153:9092", "10.0.56.153:9093", "10.0.56.153:9094"},"testgroup", consumerConfig)
    if err != nil {
       panic(err)
    }

   for {
      err := cGroup.Consume(context.Background(), []string{"testAutoSyncOffset"}, consumerGroup)
      if err != nil {
         fmt.Println(err.Error())
         break
      }
   }

   _ = cGroup.Close()
}

　　

producer.go

func main(){
    config := sarama.NewConfig()
    config.Producer.RequiredAcks = sarama.WaitForAll // 等待所有follower都回复ack，确保Kafka不会丢消息
    config.Producer.Return.Successes = true
    config.Producer.Partitioner = sarama.NewHashPartitioner // 对Key进行Hash，同样的Key每次都落到一个分区，这样消息是有序的

    // 使用同步producer，异步模式下有更高的性能，但是处理更复杂，这里建议先从简单的入手
    producer, err := sarama.NewSyncProducer([]string{"10.0.56.153:9092"}, config)
    defer func() {
       _ = producer.Close()
    }()
    if err != nil {
       panic(err.Error())
    }

    msgCount := 4
    // 模拟4个消息
    for i := 0; i < msgCount; i++ {
        rand.Seed(int64(time.Now().Nanosecond()))
        msg := &sarama.ProducerMessage{
          Topic: "testAutoSyncOffset",
          Value: sarama.StringEncoder("hello+" + strconv.Itoa(rand.Int())),
          Key:   sarama.StringEncoder("BBB”),
        }

        t1 := time.Now().Nanosecond()
        partition, offset, err := producer.SendMessage(msg)
        t2 := time.Now().Nanosecond()

        if err == nil {
            fmt.Println("produce success, partition:", partition, ",offset:", offset, ",cost:", (t2-t1)/(1000*1000), " ms")
        } else {
            fmt.Println(err.Error())
        }
    }
}

　　

八、参考

• Kafka 的数据丢失和重复消费 https://zhuanlan.zhihu.com/p/54287819
• kafka什么时候会丢消息
• CAP 定理的含义 https://www.ruanyifeng.com/blog/2018/07/cap.html
• Kafka入门（3）：Sarama生产者是如何工作的 https://www.cnblogs.com/hongjijun/p/13584373.html
• 超好用的 Kafka 客户端管理工具 Offset Explorer http://www.ibloger.net/article/3497.html
• 查看集群中kafka的Version（版本） https://blog.csdn.net/Damonhaus/article/details/54310868
• Kafka如何保证消息的顺序性 https://blog.csdn.net/qianshangding0708/article/details/103360193