开源一个kafka增强：okmq-1.0.0

栏目: 数据库 · 发布时间: 5年前

内容简介：本工具的核心思想就是：赌。只有两个基础组件同时死亡，才会受到mq是个好东西，我们都在用。这也决定了mq应该是高高高可用的。某团就因为这个组件，出了好几次生产事故，呵呵。大部分业务系统，要求的消息语义都是

本工具的核心思想就是：赌。只有两个基础组件同时死亡，才会受到 严重影响 。哦，断电除外。

mq是个好东西，我们都在用。这也决定了mq应该是高高高可用的。某团就因为这个组件，出了好几次生产事故，呵呵。

大部分业务系统，要求的消息语义都是 at least once ，即都会有重复消息，但保证不会丢。即使这样，依然有很多问题：

一、mq可用性无法保证。mq的意外死亡，造成生产端发送失败。很多消息要通过扒取日志进行回放，成本高耗时长。

二、mq阻塞业务正常进行。mq卡顿或者网络问题，会造成业务线程卡在mq的发送方法上，正常业务进行不下去，造成灾难性的后果。

三、消息延迟。mq死了就用不着说了，消息还没投胎就已死亡。消息延迟主要是客户端消费能力不强，或者是消费通道单一造成的。

使用组合存储来保证消息的可靠投递，就是 `okmq` 。

注意：okmq注重的是可靠性。对于顺序性、事务等其他要素，不予考虑。当然，速度是必须的。

设计想法

我即使用两套 redis 来模拟一些mq操作，都会比现有的一些解决方案要强。但这肯定不是我们需要的，因为redis的堆积能力太有限，内存占用率直线上升的感觉并不太好。

但我们可以用redis来作为额外的发送确认机制。这个想法，在《使用多线程增加kafka消费能力》一文中曾经提到过，现在到了实现的时候了。

首先看下使用Api

OkmqKafkaProducer producer = new ProducerBuilder()
.defaultSerializer()
.eanbleHa("redis")
.any("okmq.redis.mode", "single")
.any("okmq.redis.endpoint", "127.0.0.1:6379")
.any("okmq.redis.poolConfig.maxTotal", 100)
.servers("localhost:9092")
.clientID("okMQProducerTest")
.build();

Packet packet = new Packet();
packet.setTopic("okmq-test-topic");
packet.setContent("i will send you a msg");
producer.sendAsync(packet, null);
producer.shutdown();

以redis为例

开源一个kafka增强：okmq-1.0.0 我们按照数字标号来介绍：

1、在消息发送到kafka之前，首先入库redis。由于后续回调需要用到一个唯一表示，我们在packet包里添加了一个uuid。

2、调用底层的api，进行真正的消息投递。

3、通过监听kafka的回调，删除redis中对应的key。在这里可以得到某条消息确切的的ack时间。那么长时间没有删除的，就算是投递失败的消息。

4、后台会有一个线程进行这些失败消息的遍历和重新投递。我们叫做recovery。最复杂的也就是这一部分。对于redis来说，会首先争抢一个持续5min的锁，然后遍历相关hashkey。

所以，对于以上代码，redis发出以下命令：

1559206423.395597 [0 127.0.0.1:62858] "HEXISTS" "okmq:indexhash" "okmq:5197354"
1559206423.396670 [0 127.0.0.1:62858] "HSET" "okmq:indexhash" "okmq:5197354" ""
1559206423.397300 [0 127.0.0.1:62858] "HSET" "okmq:5197354" "okmq::2b9b33fd-95fd-4cd6-8815-4c572f13f76e" "{\"content\":\"i will send you a msg104736623015238\",\"topic\":\"okmq-test-topic\",\"identify\":\"2b9b33fd-95fd-4cd6-8815-4c572f13f76e\",\"timestamp\":1559206423318}"
1559206423.676212 [0 127.0.0.1:62858] "HDEL" "okmq:5197354" "okmq::2b9b33fd-95fd-4cd6-8815-4c572f13f76e"
1559206428.327788 [0 127.0.0.1:62861] "SET" "okmq:recovery:lock" "01fb85a9-0670-40c3-8386-b2b7178d4faf" "px" "300000"
1559206428.337930 [0 127.0.0.1:62858] "HGETALL" "okmq:indexhash"
1559206428.341365 [0 127.0.0.1:62858] "HSCAN" "okmq:5197354" "0"
1559206428.342446 [0 127.0.0.1:62858] "HDEL" "okmq:indexhash" "okmq:5197354"
1559206428.342788 [0 127.0.0.1:62861] "GET" "okmq:recovery:lock"
1559206428.343119 [0 127.0.0.1:62861] "DEL" "okmq:recovery:lock"

以上问题解答

所以对于以上的三个问题，回答如下：

一、mq可用性无法保证。

为什么要要通过事后进行恢复呢？我把recovery机制带着不是更好么？通过对未收到ack的消息进行遍历，可以把这个过程做成自动化。

二、mq阻塞业务正常进行。

通过设置kafka的MAX_BLOCK_MS_CONFIG

参数，其实是可以不阻塞业务的，但会丢失消息。我可以使用其他存储来保证这些丢失的消息重新发送。

三、消息延迟。

mq死掉了，依然有其他备用通道进行正常服务。也有的团队采用双写mq双消费的方式来保证这个过程，也是被逼急了：）。如果kafka死掉了，业务会切换到备用通道进行消费。

扩展自己的HA

如果你不想用redis，比如你先要用hbase，那也是很简单的。

但需要实现一个HA接口。

public interface HA {
    void close();

    void configure(Properties properties);

    void preSend(Packet packet) throws HaException;

    void postSend(Packet packet) throws HaException;

    void doRecovery(AbstractProducer producer) throws HaException;
}

使用之前，还需要注册一下你的插件。

AbstractProducer.register("log", "com.sayhiai.arch.okmq.api.producer.ha.Ha2SimpleLog");

重要参数

okmq.ha.recoveryPeriod 恢复线程检测周期，默认5秒

okmq.redis.mode redis的集群模式，可选:single、sentinel、cluster
okmq.redis.endpoint 地址，多个地址以,分隔
okmq.redis.connectionTimeout 连接超时
okmq.redis.soTimeout socket超时
okmq.redis.lockPx 分布式锁的持有时间，可默认，5min
okmq.redis.splitMillis 间隔时间，redis换一个key进行运算，默认5min
okmq.redis.poolConfig.* 兼容jedis的所有参数