扯什么kafka顺序消费，然后呢？古尔丹，代价是什么

著名面试八股文之kafka为什么读写效率高，写的答案之一是partition顺序写，因而能保证分区内的不连续的有序性。
这里的重点是有序追加到磁盘，而不是严格意义上的完全有序性。
几年前参加了一大数据岗位面试，95%的时间在扯java基础（这个可以有）和java web相关。剩下大约5%的时间换了人聊了一个kafka问题，算是大数据直接相关的东西吧。
于是有以下对话。

M：kafka能保证顺序消费吗？
我：呃，我觉得不能。
几秒停顿，措词中。。。。。

M：kafka分区内能保证顺序消费啊！

M君带着一丝得意，看看我的简历。
又抬起头，仿佛在说，你改悔罢！

我：是的，但有前提，不能完全保证，得看场景。。。

M：其实我们公司没有大数据开发，大数据相关用的XXX（不记得了，大约是某公司的一个什么大数据一揽子解决方案）

我：？？？

该公司是做车联相关的产品的（没有自己独立的大数据平台，应该车辆用户不多，数据不大，业务不复杂），
凑巧，我也刚好做过某网红新能源车相关的大数据平台。
这里结合新能源车背景来聊一聊kafka在该背景业务场景下，单分区顺序消费到底靠不靠谱。

我们从数据生产消费两端分别讲一讲。

生产端

1.终端问题

终端故障，网络或未知原因
比如车辆传感器故障等问题导致本身就乱序发送了，徒之奈何？

比如我们在T+1做定时任务计算车辆前一天的充电行程等任务时，就少部份地发现，还有前两天三天的数据，延迟尺度达到了天。
常规性地发现，网络情况达到小时级别的延迟。

之所以是凌晨定时任务跑前一天的数据，就是因为数据延迟时有发生。
如果实时计算，需要数据延迟尽可能的小，在watermark机制（这部份最后会提到）下，超出部份数据将不会被纳入计算。这样行程充电等业务就会被漏算，或者一个完整的过程会被切割等异常情形。

关于数据延迟这一块，某些情形上游甲方厂商可能可以解决，有些情形它也束手无策啊，它控制不了终端操作用户的行为。

这时候作为一线开发者，如果一开始答应了产品/运维为了时效性而使用实时计算，到时候出了问题，你能用各种理由解释不是我们的问题？
当初规划选型的时候考虑到了吗？有备案吗？现在还认可吗？
等一系列甩锅扯皮问题。

2.数据倾斜

当时我们的业务主要是基于某车怎么样进行计算。想要对车辆产生的数据进行顺序消费，至少应该将单辆车的数据统一发送到固定的某个partition分区。
对吧？
也就是我们今天讨论的前提是基于一个常识，当我们讨论kafka能否顺序消费，一定是分区内才有讨论的可能，跨分区整个topic是不能够的。

当然，你也可以说我需要基于上百万辆车全部进行顺序消费。那每辆车有一千多个传感信号，只要在操作过程中，每两秒钟相关的信号都会上报一条记录，每天几十上百亿的数据全部统一顺序处理？
这样kafka topic就只能有一个分区，这样的kafka集群吞吐量不敢想象。

要保证某辆车产生的数据固定发到某个分区，一般情况下，是对车辆的VIN码（车辆唯一标识，相当于人的身份证)对分区数求模，得到的就是该车辆应该发送的分区ID。

kafka的发送分区策略：

1. 如果未自定义分区策略，且key为空,轮询分区发送，保证各分区数据平衡。
   kafkaTemplate.send(topic, info);

2. 如果未自定义分区策略，指定了key,则使用默认分区策略。key对分区数求模得到发送的分区。
   kafkaTemplate.send(topic,key, info);

默认分区策略为org.apache.kafka.clients.producer.internals.DefaultPartitioner

1. 如果指定了自定义分区策略，不管指没指定key,以自定义策略为准。

@Component
public class DefinePartitioner implements Partitioner {
    @Override
    public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
        // 这里也可以配置分区数或者定时获取分区数
        return key.hashCode() % (cluster.partitionsForTopic(topic).size() - 1);
    }

    @Override
    public void close() {
    }
    @Override
    public void configure(Map<String, ?> configs) {
    }
}

然后指定分区策略
spring.kafka.producer.properties.partitioner.class = com.nyp.test.service.DefinePartitioner

将vin作为key,或者自定义分区，可以将同一辆车发送的数据指定到同一分区。
但是在实践的过程当中，我们会发现，有的车作为长途或短途的运输车辆，或者作为网约车，那么每天上报的数据会相对较大，
而有的车当天没有出行或其它充电等任何操作，则没有上报数据。

这样就会造成数据倾斜，导致各节点(broker)各分区之间数据严重不平衡。

可能会导致以下情况（2，3主要针对大数据框架）

1. GC 频繁
   过多的数据集中在某些分区，使得JVM 的内存资源短缺，导致频繁 GC。
2. 吞吐下降、延迟增大
   数据单点和频繁 GC 导致吞吐下降、延迟增大。
3. 系统崩溃
   严重情况下，过长的 GC 导致 TaskManager 失联，系统崩溃。

3.扩容分区的代价

kafka的弱点，也是Pulsar的优点。
简单点说，kafka的数据与broker是存放在一起的，如果要加broker，就需要将数据平衡到新的broker。
而Pulsar的架构则是节点与数据分离，消息服务层与存储层完全解耦，从而使各层可以独立扩展，所以扩容的时候会非常方便。当然这不是本文的重点。

总之，
当kafka需要扩容或者对topic增加分区时，由第2点我们得知，数据将发往哪个分区将由key%分区数决定,当分区数量变化后，所有的现有数据在进行扩容或重分区的时候都必须进行key%分区数进行重路由。

这一步的代价必须考虑进去。

4.单分区，A，B消息顺序发送，A失败B成功，A再重试发送，变成BA顺序？

4.1 消息的发送

kafka需要在单分区保证消息按产生时间正序排列，至少应该保证按消息产生的时间正序发送。
假设消息源严格按照时间产生的前提，

1. 可以同步发送，一次只发送一条。
   同步发送，阻塞直至发送成功，返回SendResult对象，里面包含ProducerRecord和RecordMetadata对象。
   SendResult result = kafkaTemplate.send(topic, key, info).get();

2. 也可以异步发送，当数据达到一定大小批量提交到集群，或者3秒钟提交一次到集群。
   异步发送，返回一个ListenableFuture对象，大家应该对Future不陌生。此对象可以添加回调方法。在成功或失败时执行相应的任务。

ListenableFuture<SendResult<Object, Object>> listenableFuture = kafkaTemplate.send(topic, key, info);
listenableFuture.addCallback(new ListenableFutureCallback<SendResult<Object, Object>>() {
    @Override
    public void onFailure(Throwable ex) {

    }

    @Override
    public void onSuccess(SendResult<Object, Object> result) {

    }
});

同时，异步发送需要添加相应的配置，比如一次提交多少条数据，比如如果数据迟迟没有达到发送数据量，需要设定一个最大时间，超过这个时间阀值需提交一次，等等。
注意后两个参数的配置。
不同版本之间，参数名称会有差异。

1. batch.size
   每当多个记录被发送到同一个分区时，生产者将尝试将记录批处理到更少的请求中。这有助于提高客户机和服务器上的性能。此配置控制以字节为单位的默认批处理大小。
   较小的批大小将使批处理不那么常见，并可能降低吞吐量(批大小为零将完全禁用批处理)。非常大的批处理大小可能会更浪费内存，因为我们总是会分配指定批处理大小的缓冲区，以预期会有额外的记录。

1. linger.ms
   这个设置给出了批处理延迟的上限:一旦我们获得了一个分区的batch_size值的记录，无论这个设置如何，它都会立即发送，但是如果我们为这个分区积累的字节少于这个数，我们将在指定的时间内“逗留”，等待更多的记录出现。该设置默认为0(即没有延迟)。例如，设置LINGER_MS_CONFIG =5可以减少发送的请求数量，但在没有负载的情况下，发送的记录将增加5ms的延迟。
2. max.block.ms
   前两个参数能阻塞(等待)多长时间。
3. buffer.memory
   生产者可以用来缓冲等待发送到服务器的记录的内存的总字节数。如果发送记录的速度比发送到服务器的速度快，生产者将阻塞max.block.ms，之后它将抛出异常。
   这个设置应该大致对应于生产者将使用的总内存，但不是硬性限制，因为不是生产者使用的所有内存都用于缓冲。一些额外的内存将用于压缩(如果启用了压缩)以及维护正在运行的请求。

4.2 消息的确认(ack)

前面消息已经发送出去了，但要保证不丢消息，不重发消息，即Exactly Once 精次一次性消费，至少需要保证生产端的消息确认机制。
acks参数控制的是消息发出后，kafka集群是否需要响应，以及响应的级别。

1. acks=0
   如果设置为0，那么生产者将不会等待服务器的任何确认。该记录将立即添加到套接字缓冲区并被认为已发送。在这种情况下，不能保证服务器已经接收到记录，重试配置将不会生效(因为客户端通常不会知道任何失败)。为每条记录返回的偏移量将始终设置为-1。
   为方便记忆，这里的0指是的需要0个节点确认。

2. ack= 1
   这将意味着leader将记录写入其本地日志，但将在不等待所有follower完全确认的情况下进行响应。在这种情况下，如果leader在确认记录后立即失败，但在follower复制它之前，那么记录将丢失。
   为方便记忆，这里的1指的是只需一个节点确认，这里一个节点肯定指的是主节点leader.

3. ack=all或-1
   这是最高级别的确认机制，同时也意味着吞吐量受到限制。它将等待leader和所有follower副本都响应，才认为发送完毕。
   为方便记忆，这里的all指的是需要所有节点确认。

4.3 幂等性

回到第4小节的主题，当由于网络抖动或者其它任何已知未知原因，消息AB发送顺序由于A失败重试最终变成了BA的倒序，那么kafka分区还能保持最初期望中的AB有序性吗？

答案是可以，只要开启幂等性，在Producer ID（即PID）和Sequence Number的基础上，消息最终将保持AB的顺序。

幂等性对于WEB程序员应该不会陌生，前端调用后端接口，写入订单或者发起支付，由于用户重复操作网络重试等各种异常原因导致多次请求，后端应保证只响应一次请求或/且最终效果一致。
后端各微服务之间调用也有重试，也是同样的道理。

具体到kafka消息发送，跟4.2小节中的Exactly Once实际上有相同的地方，通过设置enable.idempotence=true 开启幂等性，它的基础或前提条件是，会自动设置ack=all。

如何设置kafka生产端的幂等性？

1. enable.idempotence=true
   显式开启幂等性。kafka 3.0以上的版本，此值为false，这里应该显式设置。

2. replication.factor
   kafka集群的副本数 至少应大于1

3. acks=all
   kafka 3.0 以后的版本，此值为1，这里应该显式设置。

4. max.in.flight.requests.per.connection=1
   在阻塞之前，客户端将在单个连接上发送的未确认请求的最大数量。请注意，如果将此设置设置为大于1，并且存在失败的发送，则存在由于重试(即，如果启用了重试)而导致消息重新排序的风险。
   默认值为5，如果要开启幂等性，此值应<=5。
   但如果引值>1 <=5 不会报错，但还是有乱序的风险。

5. retries > 0
   重试次数应大于0，否则没有重试。那样的话，A失败后也不能再发成功，即4小节开头的问题。

注意：当用户设置了enable.idempotence=true，但没有显式设置3，4，5，则系统将选择合适的值。如果设置了不兼容的值，将抛出ConfigException。
同时，为保证完整性，消费端应保证 enable.auto.commit=false,isolation.level=read_committed,即自动确认改为手动确认，事务隔离级别改为读已提交。

4.3 幂等性原理

kafka为解决数据乱序和重发引入了PID和Sequence Number的概念。 每个producer都会有一个producer id即PID。这对用户不可见。

生产端发送的每条消息的每个<Topic, Partition>都对应一个单调递增的Sequence Number。

同样，Broker端也会为每个<PID, Topic, Partition>维护一个序号，并且每Commit一条消息时将其对应序号递增。

1. 对于接收的每条消息，如果其序号比Broker维护的序号大1，则Broker会接受它，否则将其丢弃.

2. 如果消息序号比Broker维护的序号差值比1大，说明中间有数据尚未写入，即乱序，此时Broker拒绝该消息

3. 如果消息序号小于等于Broker维护的序号，说明该消息已被保存，即为重复消息，Broker直接丢弃该消息

发送失败后会重试，这样可以保证每个消息都被发送到broker。

这里再解释一下为什么能解决乱序，假设broker在接收到 A消息之前的Sequence Number为10，
A在生产端为11，B为12，
由于某种原因，A失败了，此时broker端的Sequence Number仍然为10
此时，B到达broker,它为12，大于10，且它们之间的差异大于1，此时拒绝消息B.B消息发送失败。
然后A重试，成功，Sequence Number变为11，
再然后B重试，此时成功。
最终，AB两条消息以最初的顺序写入成功。

消费端（非大数据模式）

5 单线程和多线程都不能保证跨分区顺序

消息量非常大，topic具有几十几百分区的情况下，消费端只用一个线程去消费，单是想想就知道不太现实，性能拉跨。

先搞搞一个测试demo测试多线程消费

向10个分区随机发送100条数据，数据末尾带上1-100递增的序号.

public void sendDocInfo(String info) {
        try {
            Random random = new Random(); 
            kafkaTemplate.send("test10", random.nextInt(9)+"", info + "_" + i).get(); 
        } catch (Exception e) {
            log.error("kafka发送异常 " + e);
        }
    }

在消费端打印消费，带上分区ID。

@KafkaListener(
            topics = "test10",
            groupId = "heilu-group"
    )
    public void handle(List<ConsumerRecord<String, String>> records, Acknowledgment ack){
        records.forEach(e -> {
            log.info(e.partition() +" 分区接收到消息 : " + e.value());
        });
        ack.acknowledge();
    }

可以很明显的看到跨分区乱序。

6.线程-分区一一对应

这种情况能保证某个线程内的有序性。
但如果有上百个分区，需要手动写这么多套代码，这好吗？

每个线程只消费一个对应的分区

@KafkaListener(
            groupId = "test-group",
            topicPartitions ={@TopicPartition(topic = "test10", partitions = { "0"})}
    )

如图

至于Retry的情况，根据源码，需要kafka集群模拟一个异常才能实现，在本地通过拦截器或其它方式都是模拟不出来的。
所以没做这块的演示。

response.error不为NONE的情况下，才做canRetry判断.

7.大数据领域的解决(缓解)方案watermark机制。

在任何生产领域，数据的延迟和乱序是一定会产生的。无非是概率大小，严重程度不同而已。
对于这种情况，大数据框架的共识是，对于数据乱序延迟，我们要等，但不能无限等待下去。
因此flink/spark引入了watermark俗称水印机制。

请注意，此机制是为了缓解数据的延迟和乱序，而不是彻底解决该问题。
就像开篇所说的第1点，车辆跑在路上总会有各种突发状态，传感器会老化，深山老林信号不好，这种情况连终端生产厂商都无法彻底解决，下游数据厂商怎么能根除呢？

watermark一般配合Window一起使用。
如果对window不了解的，可以参考我之前写的这篇文章 关于我因为flink成为spark源码贡献者这件小事

可以简单理解为一个时间段(微批，短至毫秒，长可至时分秒)，处理一批数据。

不是搞大数据的，对大数据不感兴趣的，可以跳过这一部份。

1. watermark的本质是一个时间戳，它是为了应对数据乱序和延迟的一种机制。
2. watermark = max(eventTime) - 允许迟到的长度
3. window中，不考虑allowLateness，当watermark等于大于end-of-window时，窗口触发计算和销毁。 比如：
   1. 有一个窗口`[12:00-12:05)`,watermark允许迟到1分钟， 接收到两条数据时间分别为`12:03:43`,`12:05:23`， 那么watermark = `12:05:23 - 1 minute = 12:04:23` 小于12:05,所以窗口没有结束,不触发计算
      注:严格意义来讲，[watermark = `12:05:23 - 1 minute -1ms`] 因为 end-of-window判断的时候是>=
   2. 当接收到一条数据时间为12:06时，窗口触发计算 如果allowLateness>0,窗口延迟销毁，假如来了一条数据时间为12:04:49会再次触发窗口计算 假如来了一条数据时间为12:05:01,不会进行当前窗口，会进入到下一个窗口
4. 考虑到代码并发度与上游(如kafka,socket)分区数不匹配可能会导致有些分区消费不到数据，如测试socket只有一个分区，而flink代码中有8个并发度， 那么
   1. 会有7个并发度里消费不到数据，它的watermark为Long.minvalue,
   2. 而flink的watermark在多并发度下，以最迟的那个为准，所以
      整个flink任务中的watermark就为Long.minvalue,这时整个任务不会输出任务数据，因为watermark过小，触发不了任务window. 类似于木桶理论，一个木桶能装多少水由最短的那根木桶决定;同样的，flink任务中的watermark由最小的分区的watermark决定。 解决方法：
      1. 设置两边分区度保持一致
      2. 高版本里 .withIdleness(Duration.ofSeconds(x)) 在这个时间里，如果有空闲分区没有消费数据，那么它将不持有水印， 即全局水印的推进将不考虑这些空闲分区。
   3. 如果flink任务收到一个错误数据，远超现在的系统时间，如2100-09-09 00:00:00,在除了空闲分区外的分区都收到这样的数据，那么flink任务的watermark 将超过系统时间，那么正常数据将不会被系统正常处理。这时，在watermark生成器这里要做特殊处理。
   4. Watermark怎样生成？实时生成和周期性生成(时间或者条数)，别忘了第5条。

   这部份的源码,感兴趣的可以试一下，引入flink依赖,版本1.14，没有使用kafka,使用nc -lk 9090可生产数据。

   我的观点是，每一个后端程序员都应该了解一点大数据计算。
   可以看下我这篇文章。

   揭开神秘面纱，会stream流就会大数据

   public static void main(String[] args) {
           Configuration configuration = new Configuration();
           configuration.setInteger("heartbeat.timeout", 180000);
           configuration.setInteger(RestOptions.PORT, 8082);
           StreamExecutionEnvironment streamExecutionEnvironment =
                   StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(configuration);
           // 并行度和上游数据分区数对watermark生效的影响
           // streamExecutionEnvironment.setParallelism(1);
           // nc -lk 9090
           DataStream<TestObject> dataStream =
                   streamExecutionEnvironment
                           .socketTextStream(
                                   "192.168.124.123",
                                   9090)
                           .map(
                                   e -> {
                                       try {
                                           Gson gson = new GsonBuilder()
                                                   .setDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
                                                   .create();
                                           TestObject object = gson.fromJson(e, TestObject.class);
                                           return object;
                                       } catch (Exception exception) {
                                           exception.printStackTrace();
                                           System.out.println("异常数据 = " + e);
                                           return new TestObject();
                                       }
                            });
           try {
               OutputTag<TestObject> lateOutput = new OutputTag<>("lateData", TypeInformation.of(TestObject.class));
               SingleOutputStreamOperator result = dataStream
                       .filter(e -> StringUtils.isNoneBlank(e.key))
                       .assignTimestampsAndWatermarks(
                               (WatermarkStrategy<TestObject>)
                                       WatermarkStrategy
                                      .<TestObject>
                                              forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(10))
                                      .withTimestampAssigner(
                                              (row, ts) -> {
                                                  System.out.println("source = " + row);
                                                  DateTimeFormatter dtf2 = DateTimeFormatter
                                                          .ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss", Locale.CHINA);
                                                  Long time = row.getTime().getTime();
                                                  System.out.println("time = " + time);
                                                  // 如果eventTime > 系统时间，这里要做处理
                                                  // TODO 如果eventTime远小于系统时间，可能会拖慢整体的Watermark
                                                  Long now = System.currentTimeMillis();
                                                  return
                                                          time > now ? now : time;
                                              }
                                              )
                                               .withIdleness(Duration.ofSeconds(5))
   
                       )
                       .keyBy(e -> e.key)
                       .window(
                               SlidingEventTimeWindows.of( Time.seconds(60 * 2), Time.seconds(60)))
                       // 将延迟的数据旁路输出
                       .sideOutputLateData(lateOutput)
                       .process(
                               new ProcessWindowFunction<TestObject, Object, String, TimeWindow>() {
                                   @Override
                                   public void process(String s, Context context, Iterable<TestObject> elements, Collector<Object> out) throws Exception {
                                       System.out.println("watermark = " + context.currentWatermark());
                                       System.out.println("watermark = " + new Timestamp(context.currentWatermark())
                                               +" window.start = " + new Timestamp(context.window().getStart())
                                               +" window.end = " + new Timestamp(context.window().getEnd()));
                                       elements.forEach(e -> System.out.println("e + " + e));
                                   }
                       });
   
   
               result.print();
               // 迟到不处理的数据
               result.getSideOutput(lateOutput).print();
   
               streamExecutionEnvironment.execute("WaterMark test");
           } catch (Exception exception) {
               exception.printStackTrace();
           }
       }
   
   
       @Data
       @NoArgsConstructor
       public static class TestObject {
           private String key;
           private Timestamp time;
           private float price;
       }
   

   
   

   8. 小结

   
   

   kafka为了吞吐量，在生产端设计了顺序追加模式，这两者才是因果。
   得益于此，kafka单分区内的数据可以变得有序，这只是一个副产品。

   它同时得考虑到数据终端带来的先天不足，
   分区节点间的数据倾斜带来的性能问题，
   分区节点扩容的代价，
   幂等性所需要代价带来的吞吐量限制，
   以及消费端的限制。

   种种问题考量。

   幂等性更多的是做一次精准消费，防止重复消费，有序只是副产品。
   有且只有一次精准消费，可比什么劳什子有序消费重要得多！

   就像摩托车是一个交通工具，能跑在廉价的道路(普通服务器)上，将便利(曾经高大上的大数据)带到千家万户(普通小公司)。
   但它不是装X工具。

   给我个人的感觉，如果真要把kafka的分区有序性强行用到生产环境，就像下图这样。

   
   

   告辞。

   
   

   参考：

   https://docs.confluent.io/cloud/current/client-apps/optimizing/durability.html#:~:text=enable.idempotence%3Dtrue (default%3A true - default prior to Kafka,order messages when not using an idempotent producer

   https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.15/zh/docs/dev/datastream/event-time/generating_watermarks/#watermark-策略和-kafka-连接器

   https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.15/zh/docs/dev/datastream/operators/windows/#allowed-lateness
   https://juejin.cn/post/7200672322113077303
   https://juejin.cn/post/7226612646543818807