Kafka保证百万级数据写入和重发问题

Kafka作为当下流行的高并发消息中间件，大量用于数据采集，实时处理等场景，
那么它如何做到百万级写入速度呢?我们在享受它带来的高并发，高可靠等便利时，同时不得不面对可能存在的问题，项目中最常见的就是丢包，重发问题,这些问题在项目中又如何解决呢？下面让我们一点点揭开。

一、如何保证百万级写入速度

1、页缓存技术 + 磁盘顺序写

首先Kafka每次接收到数据都会往磁盘上去写，如下图所示。
那么在这里我们不禁有一个疑问了，如果把数据基于磁盘来存储，频繁的往磁盘文件里写数据，这个性能会不会很差？大家肯定都觉得磁盘写性能是极差的。
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没错，要是真的跟上面那个图那么简单的话，那确实这个性能是比较差的。

但是实际上Kafka在这里有极为优秀和出色的设计，就是为了保证数据写入性能，首先Kafka是基于操作系统的页缓存来实现文件写入的。
操作系统本身有一层缓存，叫做page cache，是在内存里的缓存，我们也可以称之为os cache，意思就是操作系统自己管理的缓存。
你在写入磁盘文件的时候，可以直接写入这个os cache里，也就是仅仅写入内存中，接下来由操作系统自己决定什么时候把os cache里的数据真的刷入磁盘文件中。
仅仅这一个步骤，就可以将磁盘文件写性能提升很多了，因为其实这里相当于是在写内存，不是在写磁盘，大家看下图。

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接着另外一个就是kafka写数据的时候，非常关键的一点，他是以磁盘顺序写的方式来写的。也就是说，仅仅将数据追加到文件的末尾，不是在文件的随机位置来修改数据。
普通的机械磁盘如果你要是随机写的话，确实性能极差，也就是随便找到文件的某个位置来写数据。
但是如果你是追加文件末尾按照顺序的方式来写数据的话，那么这种磁盘顺序写的性能基本上可以跟写内存的性能本身也是差不多的。
所以大家就知道了，上面那个图里，Kafka在写数据的时候，一方面基于了os层面的page cache来写数据，所以性能很高，本质就是在写内存罢了。
另外一个，他是采用磁盘顺序写的方式，所以即使数据刷入磁盘的时候，性能也是极高的，也跟写内存是差不多的。基于上面两点，kafka就实现了写入数据的超高性能。
那么大家想想，假如说kafka写入一条数据要耗费1毫秒的时间，那么是不是每秒就是可以写入1000条数据？
但是假如kafka的性能极高，写入一条数据仅仅耗费0.01毫秒呢？那么每秒是不是就可以写入10万条数？
所以要保证每秒写入几万甚至几十万条数据的核心点，就是尽最大可能提升每条数据写入的性能，这样就可以在单位时间内写入更多的数据量，提升吞吐量。

2、零拷贝技术

说完了写入这块，再来谈谈消费这块。
大家应该都知道，从Kafka里我们经常要消费数据，那么消费的时候实际上就是要从kafka的磁盘文件里读取某条数据然后发送给下游的消费者，如下图所示。
那么这里如果频繁的从磁盘读数据然后发给消费者，性能瓶颈在哪里呢
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假设要是kafka什么优化都不做
假设要是kafka什么优化都不做，就是很简单的从磁盘读数据发送给下游的消费者，那么大概过程如下所示：

先看看要读的数据在不在os cache里，如果不在的话就从磁盘文件里读取数据后放入os cache。
接着从操作系统的os cache里拷贝数据到应用程序进程的缓存里
再从应用程序进程的缓存里拷贝数据到操作系统层面的Socket缓存里，
最后从Socket缓存里提取数据后发送到网卡，最后发送出去给下游消费。
整个过程，如下图所示：

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大家看上图，很明显可以看到有两次没必要的拷贝吧！
一次是从操作系统的cache里拷贝到应用进程的缓存里，接着又从应用程序缓存里拷贝回操作系统的Socket缓存里。而且为了进行这两次拷贝，中间还发生了好几次上下文切换，一会儿是应用程序在执行，一会儿上下文切换到操作系统来执行。所以这种方式来读取数据是比较消耗性能的。

Kafka为了解决这个问题，在读数据的时候是引入零拷贝技术。
也就是说，直接让操作系统的cache中的数据发送到网卡后传输给下游的消费者，中间跳过了两次拷贝数据的步骤，Socket缓存中仅仅会拷贝一个描述符过去，不会拷贝数据到Socket缓存。
大家看下图，体会一下这个精妙的过程：
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通过零拷贝技术，就不需要把os cache里的数据拷贝到应用缓存，再从应用缓存拷贝到Socket缓存了，两次拷贝都省略了，所以叫做零拷贝。

Socket缓存仅仅就是拷贝数据的描述符过去，然后数据就直接从os cache中发送到网卡上去了，这个过程大大的提升了数据消费时读取文件数据的性能。
而且大家会注意到，在从磁盘读数据的时候，会先看看os cache内存中是否有，如果有的话，其实读数据都是直接读内存的。

如果kafka集群经过良好的调优，大家会发现大量的数据都是直接写入os cache中，然后读数据的时候也是从os cache中读。
相当于是Kafka完全基于内存提供数据的写和读了，所以这个整体性能会极其的高。
说个题外话，下回有机会给大家说一下Elasticsearch的架构原理，其实ES底层也是大量基于os cache实现了海量数据的高性能检索的，跟Kafka原理类似。
因此kafka底层的页缓存技术的使用，磁盘顺序写的思路，以及零拷贝技术的运用，做到每秒几十万的吞吐量。

二、项目中丢包和重发问题解决

1. 丢包问题

1.1 问题描述

所谓丢包一般是指发送方发送的数据未到达接收方. 常见的丢包可能发生在发送端, 网络,接收端.例如,消息推送服务，每天早上，手机上各终端都会给用户推送消息，这时候流量剧增，可能会出现kafka发送数据过快，导致服务器网卡爆满，或者磁盘处于繁忙状态，可能会出现丢包现象。

1.2 问题解决

解决方案：

对kafka进行限速，平滑流量
启用重试机制，重试间隔时间设置长一些
Kafka设置acks=all，即需要相应的所有处于ISR的分区都确认收到该消息后，才算发送成功。
检测方法：使用重放机制，查看问题所在。

2.重发问题

2.1 问题描述

重发问题：当消费者重新分配partition的时候，可能出现从头开始消费的情况，导致重发问题。当消费者消费的速度很慢的时候，可能在一个session周期内还未完成，导致心跳机制检测报告出问题。

问题场景：

设置offset为自动提交，正在消费数据，kill消费者线程；
设置offset为自动提交，关闭kafka时，如果在close之前，调用 consumer.unsubscribe() 则有可能部分offset没提交，下次重启会重复消费；
消费kafka与业务逻辑在一个线程中处理，可能出现消费程序业务处理逻辑阻塞超时，导致一个周期内，offset还未提交；继而重复消费，但是业务逻辑可能采用发送kafka或者其他无法回滚的方式；

2.2 问题分析

底层根本原因：已经消费了数据，但是offset没提交。
配置问题：设置了offset自动提交
重复消费最常见的情况：re-balance问题,通常会遇到消费的数据，处理很耗时，导致超过了Kafka的session timeout时间（0.10.x版本默认是30秒），那么就会re-balance重平衡，此时有一定几率offset没提交，会导致重平衡后重复消费。