Producer生产调优之数据可靠性

前言

经过上一章的介绍，我们从配置参数方面了解到一部分生产调优的方式。当然： 参数需要我们通过实际配置进行适当的调整，这是不可避免的~ 而本章内容我们从数据可靠性下功夫，当然本文内容理论居多，稍微略显复杂，我们可以先通过阅读全面了解，然后在实际使用中逐步的消化。

生产者可靠性生产场景

我们先举几个生产者可能产生数据可靠性问题的场景：

• 生产者配置了retries 后，由于某些错误导致数据发送失败了，但是错误类型是临时的，生产者重试就会成功。
• 使用acks 来保证数据可靠性的情况下，出现生产者宕机后重启，或者新创建的topic等情况，有可能导致一些数据被重复发送。
• transaction 下，由于写入数据的方式不恰当，或者出现数据不一致的情况，可能导致事务提交失败。

数据可靠性保障方式

Kafka生产者的数据可靠性通过retries、acks、transaction 三个方面来保障，针对不同的场景，应该采取不同的策略。retries 主要针对的是因网络等问题引起的临时错误；acks 主要针对的是需要保证数据一定会被写入的情况；transaction 主要针对的是需要写入数据时满足一定的事务条件，才能提交写入请求的情况。

生产者参数说明

生产者重试相关参数

• retries ：控制生产者重试发送消息的次数，该参数对重试的次数进行限定，当失败次数大于等于 retries 时，即认为该消息发送失败。
• retry.backoff.ms ：控制生产者在每次失败后，重新发送消息前的等待时间。

生产者确认相关参数

• acks ：控制生产者等待服务器确认消息已被接收的情况。
• linger.ms ：控制生产者将消息暂存在内存中的时间，如果在linger.ms时间内，没有新的消息发送给生产者，生产者将会把已有的消息发送给服务器。

生产者事务相关参数

• transactional.id ：控制生产者的事务标识，同一个transactional.id下的生产者发送的消息将会被视为一个事务。
• isolation.level ：控制生产者的事务隔离级别。

常见场景下的选择

针对不同的场景，我们可以采取不同的数据可靠性保障策略。

• 如果要保证数据至少被发送一次，并且可以接受数据重复，则可以设置retries=1 ，同时设置acks=1 。
• 如果要保证数据被发送到所有副本，并且可以接受数据延迟，则可以设置acks=all 。
• 如果需要保证数据写入满足一定的事务条件，则可以使用transaction 。

性能与可靠性的权衡

Kafka的可靠性保障机制对系统性能是有影响的。一般情况下，可靠性越高，性能越差。因此，在实际应用中，需要根据业务需求，权衡性能与可靠性。

• 如果业务对数据可靠性要求不高，则可以适当降低可靠性配置，以提高系统性能。
• 如果业务对数据可靠性要求很高，则需要提高可靠性配置，以保证数据的可靠性。

结论

通过对Kafka生产者可靠性保障机制的介绍，我们了解到了如何通过配置参数来保障数据可靠性。在实际应用中，需要根据业务需求，权衡性能与可靠性，选择合适的配置参数。