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考虑下面几个条件下如何提升kafka的消费速度
消息要求严格有序#xff0c;如chat聊天消息业务处理速度慢#xff0c;如处理一条数据需要100ms分片不合理#xff0c;如有的分区很闲#xff0c;有的分区消息数量积压
2、解决方案
1、顺序问题
关于消息消费时存在…1、前言
考虑下面几个条件下如何提升kafka的消费速度
消息要求严格有序如chat聊天消息业务处理速度慢如处理一条数据需要100ms分片不合理如有的分区很闲有的分区消息数量积压
2、解决方案
1、顺序问题
关于消息消费时存在先后顺序问题在chat聊天系统消息消费时遇到的问题及优化思路(一)中已经加以说明。具体实现大致为对同一会话、帖子Id等维度放入同一分区中如使用Id % 分区数如下图 上面的解决方案是将同一会话的消息发送至同一分区进行消费但是但消费者的消费能力大概率是不够的因此需要并发处理详见 chat聊天系统消息消费时遇到的问题及优化思路(一) 注意此时需要注意一个问题就是当单个消费者消费分区并将获取到的消息放入不同的队列中此时还可能存在乱序问题所以可以考虑复用Id%队列数的方式将同一个会话的消息放入到相同的队列中让协程进行消费。
2、消息不丢失问题
上面的方案当消费者从kafka拉到消息后并没有等待处理完成就继续从kafka拉取消息然后缓存到内存中等待消费队列慢慢消费这个时候如果机器宕机则内存中的消息将会丢失。
基于上面描述的问题考虑使用手动提交offset。但是这样其实还存在一个问题就是各个协程处理的offset值其实是不一样的如下图 此时goroutine1和goroutine2 的消息的offset不一致为了保证消息不丢失采用以下策略定期手动提交当前的offset信息提交的offset值选当前分区的最小的offset如上面的就选1001这个offset值。可以采用在内存中缓存处理的offset列表的实现方式如下 当内存中待处理的最大offset与最小的offset差值 M时阻塞消费小城继续从kafka拉取消息控制异常情况下的数据最多不多于M条 但是此时会引进一个新问题消息重复消费
此时要保证消息消费的幂等性如可通过消息唯一标识放入如redis中判断
3、消息堆积问题
堆积原因
生产者短时间生产大量消息到broker消费者无法及时消费如大促生产者无法感知消息堆积仍继续生产消息导致消息堆积进一步加剧消费者能力不足消费时间长消费者宕机、网络异常与broker无法通信业务功能存在bug导致消费者无法消费
解决方案 消费者端
增加消费者数量并采用并发消费提高消费速度避免消费时间过长。如果单条消息消费时间无法优化可以提高批次拉取的数量(当批次拉取的数量较少时拉取数据量/处理时间 生产速度时就容易堆积)消费消息时尽量减少耗时操作尽量减少三方接口调用、读写库等合理设置消费组服务数量合理增加topic的partition个数消费者数 分区数补偿消费即消费跳过积压数据直接消费最新的数据同时启动补偿数据进程消费积压数据
生产者端
支持熔断与隔离当broker消息积压时对生产者熔断根据key采用合适的算法将消息均匀分不到对应的分区中
服务端
进行预估设置合理的分区数
在电商中经常大促因此很容易出现短时间内产生大量消息的问题因此在大促前可根据历史情况进行容量预估和相关的扩容策略。
参考
我是如何将一个老系统的Kafka消费者服务的性能提升近百倍的
