热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 后端 > 正文

Kafka延时队列,重试队列,死信队列

延时队列在发送延时消息的时候并不是先投递到要发送的真实主题(real_topic)中,而是先投递到一些Kafka内部的主题(delay_topic)中,这些内部主题对用户不可见,然

延时队列


在发送延时消息的时候并不是先投递到要发送的真实主题(real_topic)中,而是先投递到一些 Kafka 内部的主题(delay_topic)中,这些内部主题对用户不可见,

然后通过一个自定义的服务拉取这些内部主题中的消息,并将满足条件的消息再投递到要发送的真实的主题中,消费者所订阅的还是真实的主题。


如果采用这种方案,那么一般是按照不同的延时等级来划分的,比如设定5s、10s、30s、1min、2min、5min、10min、20min、30min、45min、1hour、2hour这些按延时时间递增的延时等级,延时的消息按照延时时间投递到不同等级的主题中,投递到同一主题中的消息的延时时间会被强转为与此主题延时等级一致的延时时间,这样延时误差控制在两个延时等级的时间差范围之内(比如延时时间为17s的消息投递到30s的延时主题中,之后按照延时时间为30s进行计算,延时误差为13s)。虽然有一定的延时误差,但是误差可控,并且这样只需增加少许的主题就能实现延时队列的功能。

img

发送到内部主题(delay*topic**)中的消息会被一个独立的 DelayService 进程消费,这个 DelayService 进程和 Kafka broker 进程以一对一的配比进行同机部署(参考下图),以保证服务的可用性。

img

针对不同延时级别的主题,在 DelayService 的内部都会有单独的线程来进行消息的拉取,以及单独的 DelayQueue(这里用的是 JUC 中 DelayQueue)进行消息的暂存。与此同时,在 DelayService 内部还会有专门的消息发送线程来获取 DelayQueue 的消息并转发到真实的主题中。从消费、暂存再到转发,线程之间都是一一对应的关系。如下图所示,DelayService 的设计应当尽量保持简单,避免锁机制产生的隐患。

img

为了保障内部 DelayQueue 不会因为未处理的消息过多而导致内存的占用过大,DelayService 会对主题中的每个分区进行计数,当达到一定的阈值之后,就会暂停拉取该分区中的消息。

因为一个主题中一般不止一个分区,分区之间的消息并不会按照投递时间进行排序,DelayQueue的作用是将消息按照再次投递时间进行有序排序,这样下游的消息发送线程就能够按照先后顺序获取最先满足投递条件的消息。

实现delay service 里需要注意:



  1. 因为consumer是单线程的,所以理论上有多少个延迟主题,就需要创建多少个线程。像上面topic-delay-1s,topic-delay-5s,topic-delay-5m,topic-delay-30m 这4种主题,就需要4个线程来处理。延迟主题少问题不大,但延迟主题如果比较多的话,还是比较难受的。

  2. 需要手动提交偏移量,因为delay service 可能会因为升级或者故障,导致重启,这个时候消息是不能漏的,所以一定要消息已经转发到业务主题后,再提交偏移量,防止漏消息。

  3. 重复消息的处理,因为delay service 需要先把消息发送到业务主题,再提交偏移量,就有可能出现 消息发送到业务主题后,还没来的及发送偏移量,delay service 就因电力故障无法正常服务了,下次重启后,就可能继续发送已经发送过的消息。所以业务上建议是要做到幂等,以实现容错。


重试队列 与 死信队列

我们在 延时队列的基础上实现重试队列就比较简单了,当某个消息处理失败时,就把这个消息发送到 延时队列。等时间到了就会重试处理。如果处理成功,则结束。如果处理失败则重试次数加1,再一次进入延时队列。而如果超过了重试次数,则写入死信队列,作为记录。

这里说的重试队列,死信队列都是概念上的东西,kafka本身并不提供。我们是可以在使用层实现这一类概念。下面的时序图,是一个示例。我们假设有一个订单支付成功了,有积分逻辑需要处理,但重试三次后依然失败了。时序过程描述如下:

image.png


参考:

kafka延迟队列、重试队列、死信队列

kafka进阶:延时队列



推荐阅读
  • Netflix利用Druid实现高效实时数据分析
    本文探讨了全球领先的在线娱乐公司Netflix如何通过采用Apache Druid,实现了高效的数据采集、处理和实时分析,从而显著提升了用户体验和业务决策的准确性。文章详细介绍了Netflix在系统架构、数据摄取、管理和查询方面的实践,并展示了Druid在大规模数据处理中的卓越性能。 ... [详细]
  • 全面解析运维监控:白盒与黑盒监控及四大黄金指标
    本文深入探讨了白盒和黑盒监控的概念,以及它们在系统监控中的应用。通过详细分析基础监控和业务监控的不同采集方法,结合四个黄金指标的解读,帮助读者更好地理解和实施有效的监控策略。 ... [详细]
  • 本文深入探讨了MySQL中常见的面试问题,包括事务隔离级别、存储引擎选择、索引结构及优化等关键知识点。通过详细解析,帮助读者在面对BAT等大厂面试时更加从容。 ... [详细]
  • 本文探讨了如何通过一系列技术手段提升Spring Boot项目的并发处理能力,解决生产环境中因慢请求导致的系统性能下降问题。 ... [详细]
  • window下kafka的安装以及测试
    目录一、安装JDK(需要安装依赖javaJDK)二、安装Kafka三、测试参考在Windows系统上安装消息队列kafka一、安装JDKÿ ... [详细]
  • 收割机|篇幅_国内最牛逼的笔记,不接受反驳!!
    收割机|篇幅_国内最牛逼的笔记,不接受反驳!! ... [详细]
  • 探讨如何通过高效的数据库查询和排序策略,优化基于GPS位置信息的附近用户搜索功能,以应对大规模用户数据场景。 ... [详细]
  • 本文探讨了哪些数据库支持队列式的写入操作(即一个键对应一个队列,数据可以连续入队),并且具备良好的持久化特性。这类需求通常出现在需要高效处理和存储大量有序数据的场景中。 ... [详细]
  • 深入解析for与foreach遍历集合时的性能差异
    本文将详细探讨for循环和foreach(迭代器)在遍历集合时的性能差异,并通过实际代码示例和源码分析,帮助读者理解这两种遍历方式的不同之处。文章内容丰富且专业,旨在为编程爱好者提供有价值的参考。 ... [详细]
  • 本文详细介绍了Grand Central Dispatch (GCD) 的核心概念和使用方法,探讨了任务队列、同步与异步执行以及常见的死锁问题。通过具体示例和代码片段,帮助开发者更好地理解和应用GCD进行多线程开发。 ... [详细]
  • 并发编程 12—— 任务取消与关闭 之 shutdownNow 的局限性
    Java并发编程实践目录并发编程01——ThreadLocal并发编程02——ConcurrentHashMap并发编程03——阻塞队列和生产者-消费者模式并发编程04——闭锁Co ... [详细]
  • 本文详细介绍了Java中实现异步调用的多种方式,包括线程创建、Future接口、CompletableFuture类以及Spring框架的@Async注解。通过代码示例和深入解析,帮助读者理解并掌握这些技术。 ... [详细]
  • 本文档汇总了Python编程的基础与高级面试题目,涵盖语言特性、数据结构、算法以及Web开发等多个方面,旨在帮助开发者全面掌握Python核心知识。 ... [详细]
  • 使用WinForms 实现 RabbitMQ RPC 示例
    本文通过两个WinForms应用程序演示了如何使用RabbitMQ实现远程过程调用(RPC)。一个应用作为客户端发送请求,另一个应用作为服务端处理请求并返回响应。 ... [详细]
  • 深入解析Hadoop的核心组件与工作原理
    本文详细介绍了Hadoop的三大核心组件:分布式文件系统HDFS、资源管理器YARN和分布式计算框架MapReduce。通过分析这些组件的工作机制,帮助读者更好地理解Hadoop的架构及其在大数据处理中的应用。 ... [详细]
author-avatar
mobiledu2502872733
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有