餐饮系统每天中午和晚上用餐高峰期，系统的并发量不容小觑。公司规定各部门都要轮流值班，防止出现线上问题时能够及时处理。
后厨显示系统属于订单的下游业务。
-
用户点完菜下单后，订单系统会通过发 Kafka 消息给系统；
-
系统读取消息后，做业务逻辑处理，持久化订单和菜品数据，然后展示到划菜客户端；
-
这样厨师就知道哪个订单要做哪些菜，有些菜做好了，就可以通过该系统出菜；
-
系统自动通知服务员上菜；
-
如果服务员上完菜，修改菜品上菜状态，用户就知道哪些菜已经上了，哪些还没有上。
系统可以大大提高后厨到用户的效率。
这一切的关键是消息中间件：Kafka。如果它有问题，将会直接影响到后厨显示系统的功能。
接下来，我跟大家一起聊聊使用 Kafka 踩过哪些坑？
1. 顺序问题
1.1 为什么要保证消息的顺序？
刚开始我们系统的商户很少，为了快速实现功能，我们没想太多。既然是走消息中间件 Kafka 通信，订单系统发消息时将订单详细数据放在消息体，我们后厨显示系统只要订阅 topic，就能获取相关消息数据，然后处理自己的业务即可。
不过这套方案有个关键因素：要保证消息的顺序。
订单有很多状态，比如下单、支付、完成、撤销等。
不可能下单的消息都没读取到，就先读取支付或撤销的消息吧。所以要保证消息的顺序。
1.2 如何保证消息顺序？
我们都知道 Kafka 的 topic 是无序的，但是一个 topic 包含多个 partition，每个 partition 内部是有序的。
我们刚开始就是这么做的，同一个商户编号的消息写到同一个 partition。topic 中创建了 4 个 partition，然后部署了 4 个消费者节点，构成消费者组。一个 partition 对应一个消费者节点。
从理论上说，这套方案是能够保证消息顺序的。
1.3 出现意外
该功能上线刚开始还是比较正常的。
但是很快就收到用户投诉，说在划菜客户端有些订单和菜品一直看不到，无法划菜。
我定位到了原因，那段时间网络经常不稳定，业务接口时不时报超时，业务请求时不时会连不上数据库。
这种情况对顺序消息的打击，可以说是毁灭性的。
为什么这么说？
假设订单系统发了“下单”、“支付”、“完成” 三条消息。
而”下单“消息由于网络原因我们系统处理失败了，而后面的两条消息的数据是无法入库的。因为只有”下单“消息的数据才是完整的数据，其他类型的消息只会更新状态。
加上当时没有做失败重试机制，使得这个问题被放大了。
问题变成：一旦“下单”消息的数据入库失败，用户就永远看不到这个订单和菜品了。
那么这个紧急的问题要如何解决呢？
1.4 解决过程
最开始我们的想法是：在消费者处理消息时，如果处理失败了，立马重试 3-5 次。
但如果有些请求要第 6 次才能成功怎么办？
不可能一直重试呀，这种同步重试机制，会阻塞其他商户订单消息的读取。
显然，用上面的这种同步重试机制在出现异常的情况，会严重影响消息消费者的消费速度，降低它的吞吐量。
如此看来，我们不得不用异步重试机制了。
如果用异步重试机制，处理失败的消息就得保存到重试表下来。
但有个新问题立马出现：只存一条消息如何保证顺序？
存一条消息的确无法保证顺序，假如“下单”消息失败了，还没来得及异步重试。此时，“支付”消息被消费了，它肯定是不能被正常消费的。
此时，“支付”消息该一直等着，每隔一段时间判断一次，它前面的消息都有没有被消费？
如果真的这么做，会出现两个问题：
- “支付”消息前面只有“下单”消息，这种情况比较简单。但如果某种类型的消息，前面有 N 多种消息，需要判断多少次呀？这种判断跟订单系统的耦合性太强了，相当于要把他们系统的逻辑搬一部分到我们系统；
- 影响消费者的消费速度。
这时有种更简单的方案浮出水面：消费者在处理消息时，先判断该订单号在重试表有没有数据，
如果有则直接把当前消息保存到重试表；如果没有，则进行业务处理，如果出现异常，把该消息保存到重试表。
后来我们用 elastic-job 建立了失败重试机制，如果重试了 7 次后还是失败，则将该消息的状态标记为失败，发邮件通知开发人员。
终于由于网络不稳定，导致用户在划菜客户端有些订单和菜品一直看不到的问题被解决了。
现在商户顶多偶尔延迟看到菜品，比一直看不菜品好太多。
2. 消息积压
随着系统的商户越来越多。随之而来的是消息的数量越来越大，导致消费者处理不过来，经常出现消息积压的情况。
对商户的影响非常直观，划菜客户端上的订单和菜品可能半个小时后才能看到。一两分钟还能忍，半个消息的延迟，哪里忍得了。我们那段时间经常接到商户投诉说订单和菜品有延迟。
虽说加服务器节点就能解决问题，但是按照公司为了省钱的惯例，要先做系统优化，所以我们开始了消息积压问题解决之旅。
2.1 消息体过大
虽说 Kafka 号称支持百万级的 TPS，但从 producer 发送消息到 broker 需要一次网络 IO，broker 写数据到磁盘需要一次磁盘 IO（写操作），consumer 从 broker 获取消息先经过一次磁盘 IO（读操作），再经过一次网络 IO。
除了上面的问题之外，消息体过大还会浪费服务器的磁盘空间。稍不注意，可能会出现磁盘空间不足的情况。
此时，我们已经到了需要优化消息体过大问题的时候。
如何优化呢？
我们重新梳理了一下业务，没有必要知道订单的中间状态，只需知道一个最终状态就可以了。
如此甚好，我们就可以这样设计了：
- 订单系统发送的消息体只用包含 id 和状态等关键信息；
- 后厨显示系统消费消息后，通过 id 调用订单系统的订单详情查询接口获取数据；
- 后厨显示系统判断数据库中是否有该订单的数据，如果没有则入库，有则更新。
果然这样调整之后，消息积压问题很长一段时间都没再出现。
2.2 路由规则不合理
有天中午又有商户投诉说订单和菜品有延迟。我们一查 Kafka 的 topic 竟然又出现了消息积压。
但这次有点诡异，不是所有 partition 上的消息都有积压，而是只有一个。
刚开始，我以为是消费那个 partition 消息的节点出了什么问题导致的。但是经过排查，没有发现任何异常。
这就奇怪了，到底哪里有问题呢？
后来，我查日志和数据库发现：有几个商户的订单量特别大，刚好这几个商户被分到同一个 partition，使得该 partition 的消息量比其他 partition 要多很多。
这时我们才意识到，发消息时按商户编号路由 partition 的规则不合理。可能会导致有些 partition 消息太多消费者处理不过来，而有些 partition 却因为消息太少，消费者出现空闲的情况。
为了避免出现这种分配不均匀的情况，我们需要对发消息的路由规则做一下调整。
我们思考了一下，用订单号做路由相对更均匀，不会出现单个订单发消息次数特别多的情况。除非是遇到某个人一直加菜的情况，但是加菜是需要花钱的，所以其实同一个订单的消息数量并不多。
调整后按订单号路由到不同的 partition，同一个订单号的消息，每次到发到同一个 partition。
2.3 批量操作引起的连锁反应
在高并发的场景中，消息积压问题可以说如影随形，真的没办法从根本上解决。
有天下午，产品过来说：“有几个商户投诉过来了，他们说菜品有延迟，快查一下原因”。
这次问题出现得有点奇怪。
为什么这么说？
首先这个时间点就有点奇怪，这次问题出现在下午，不是中午或者晚上用餐高峰期。
根据以往积累的经验，我直接看了 Kafka 的 topic 的数据，果然上面消息有积压。
但这次每个 partition 都积压了十几万的消息没有消费，比以往加压的消息数量增加了几百倍。这次消息积压得极不寻常。
我赶紧查服务监控看看消费者挂了没，还好没挂。又查服务日志没有发现异常。这时我有点迷茫，碰运气问了问订单组下午发生了什么事情没？他们说下午有个促销活动，跑了一个 Job 批量更新过有些商户的订单信息。
这时，我一下子如梦初醒：是他们在 Job 中批量发消息导致的问题。没有通知我们呢？实在太坑了。
虽说知道问题的原因了，倒是眼前积压的这十几万的消息该如何处理呢？
此时，如果直接调大 partition 数量是不行的，历史消息已经存储到4个固定的 partition，只有新增的消息才会到新的 partition。我们重点需要处理的是已有的 partition。
直接加服务节点也不行，因为 Kafka 允许同组的多个 partition 被一个 consumer 消费，但不允许一个 partition 被同组的多个 consumer 消费，可能会造成资源浪费。
看来只有用多线程处理了。
为了紧急解决问题，我改成了用线程池处理消息，核心线程和最大线程数都配置成了 50。
调整之后，果然，消息积压数量不断减少。
但此时有个更严重的问题出现：我收到了报警邮件，有两个订单系统的节点宕机了。
不久，订单组的同事过来找我说，我们系统调用他们订单查询接口的并发量突增，超过了预计的好几倍，导致有 2 个服务节点挂了。他们把查询功能单独整成了一个服务，部署了 6 个节点，挂了 2 个节点。再不处理，另外 4 个节点也会挂。订单服务可以说是公司最核心的服务，它挂了公司损失会很大，情况万分紧急。
为了解决这个问题，只能先把线程数调小。
幸好，线程数是可以通过 ZooKeeper 动态调整的。我把核心线程数调成了 8 个，核心线程数改成了 10 个。
后面，运维把订单服务挂的 2 个节点重启后恢复正常了。以防万一，再多加了 2 个节点。为了确保订单服务不会出现问题，就保持目前的消费速度，后厨显示系统的消息积压问题，1 小时候后也恢复正常了。
- 订单系统的批量操作一定提前通知下游系统团队；
- 下游系统团队多线程调用订单查询接口一定要做压测；
- 这次给订单查询服务敲响了警钟。它作为公司的核心服务，应对高并发场景做的不够好，需要做优化；
- 对消息积压情况加监控。
顺便说一下，对于要求严格保证消息顺序的场景，可以将线程池改成多个队列，每个队列用单线程处理。
2.4 表过大
为了防止后面再次出现消息积压问题，消费者后面就一直用多线程处理消息。
但有天中午我们还是收到很多报警邮件，提醒我们 Kafka 的 topic 消息有积压。我们正在查原因，此时产品跑过来说：“又有商户投诉说菜品有延迟，赶紧看看”。
这次她看起来有些不耐烦，确实优化了很多次还是出现了同样的问题。
在外行看来：为什么同一个问题一直解决不了？
导致消息积压的原因其实有很多种，这也许是使用消息中间件的通病吧。
查日志发现消费者消费一条消息的耗时长达 2 秒。以前是 500 毫秒，现在怎么会变成 2 秒呢？
消费者的代码也没有做大的调整，为什么会出现这种情况呢？
查了一下线上菜品表，单表数据量竟然到了几千万，其他的划菜表也是一样，现在单表保存的数据太多了。
我们组梳理了一下业务，其实菜品在客户端只展示最近 3 天的即可。
这就好办了，我们服务端存着多余的数据，不如把表中多余的数据归档。于是 DBA 帮我们把数据做了归档，只保留最近 7 天的数据。
如此调整后，消息积压问题被解决了，又恢复了往日的平静。
3. 主键冲突
其他的问题。比如报警邮件经常报出数据库异常：Duplicate entry '6' for key 'PRIMARY'，说主键冲突。
出现这种问题一般是由于有两个以上相同主键的 SQL，同时插入数据，第一个插入成功后，第二个插入的时候会报主键冲突。表的主键是唯一的，不允许重复。
我仔细检查了代码，发现代码逻辑会先根据主键从表中查询订单是否存在，如果存在则更新状态，不存在才插入数据，没得问题。
这种判断在并发量不大时，是有用的。
但是如果在高并发的场景下，两个请求同一时刻都查到订单不存在，一个请求先插入数据，另一个请求再插入数据时就会出现主键冲突的异常。
解决这个问题最常规的做法是：加锁。
我刚开始也是这样想的，加数据库悲观锁肯定是不行的，太影响性能。加数据库乐观锁，基于版本号判断，一般用于更新操作，像这种插入操作基本上不会用。
剩下的只能用分布式锁了，我们系统在用 Redis，可以加基于 Redis 的分布式锁，锁定订单号。
但后面仔细思考了一下：
- 加分布式锁也可能会影响消费者的消息处理速度；
- 消费者依赖于 Redis，如果 Redis 出现网络超时，我们的服务就悲剧了。
所以，我也不打算用分布式锁。
而是选择使用 MySQL 的 INSERT INTO ...ON DUPLICATE KEY UPDATE 语法：
INSERTINTOtable (column_list)它会先尝试把数据插入表，如果主键冲突的话那么更新字段。
把以前的 insert 语句改造之后，就没再出现过主键冲突问题。
4. 数据库主从延迟
不久之后的某天，又收到商户投诉说下单后，在划菜客户端上看得到订单，但是看到的菜品不全，有时甚至订单和菜品数据都看不到。
这个问题跟以往的都不一样，根据以往的经验先看 Kafka 的 topic 中消息有没有积压，但这次并没有积压。
再查了服务日志，发现订单系统接口返回的数据有些为空，有些只返回了订单数据，没返回菜品数据。
这就非常奇怪了，我直接过去找订单组的同事。他们仔细排查服务，没有发现问题。这时我们不约而同的想到，会不会是数据库出问题了，一起去找 DBA。果然 DBA发现数据库的主库同步数据到从库，由于网络原因偶尔有延迟，有时延迟有 3 秒。
如果我们的业务流程从发消息到消费消息耗时小于 3 秒，调用订单详情查询接口时，可能会查不到数据，或者查到的不是最新的数据。
这个问题非常严重，会导致直接我们的数据错误。
为了解决这个问题，我们也加了重试机制。调用接口查询数据时，如果返回数据为空，或者只返回了订单没有菜品，则加入重试表。
调整后，问题被解决了。
5. 重复消费
Kafka消费消息时支持三种模式：
- at most once 模式：最多一次。保证每一条消息 commit 成功之后，再进行消费处理。消息可能会丢失，但不会重复；
- at least once 模式：至少一次。保证每一条消息处理成功之后，再进行 commit。消息不会丢失，但可能会重复；
- exactly once 模式：精确传递一次。将 offset 作为唯一 id 与消息同时处理，并且保证处理的原子性。消息只会处理一次，不丢失也不会重复。但这种方式很难做到。
Kafka 默认的模式是 at least once，但这种模式可能会产生重复消费的问题。所以我们的业务逻辑必须做幂等设计。
而我们的业务场景保存数据时使用了 INSERT INTO ...ON DUPLICATE KEY UPDATE 语法，不存在时插入，存在时更新，是天然支持幂等性的。
6. 多环境消费问题
我们当时线上环境分为：pre（预发布环境）和 prod（生产环境），两个环境共用同一个数据库，并且共用同一个 Kafka 集群。
需要注意的是，在配置 Kafka 的 topic 的时候，要加前缀用于区分不同环境。pre环境的以 pre_ 开头，比如 pre_order。生产环境以 prod_开头，比如 prod_order，防止消息在不同环境中串了。
但有次运维在 pre 环境切换节点，配置 topic 的时候，错误地配成了 prod 的 topic。刚好那天我们有新功能上 pre 环境，结果悲剧了：prod 的有些消息被 pre 环境的 consumer 消费了。而由于消息体做了调整，导致 pre 环境的 consumer 处理消息一直失败。
其结果是生产环境丢了部分消息。不过还好，最后生产环境消费者通过重 置offset，重新读取了那一部分消息解决了问题，没有造成太大损失。
后记
除了上述问题之外，我还遇到过：
- Kafka 的 consumer 使用自动确认机制，导致 CPU 使用率 100%；
- Kafka 集群中的一个 broker 节点挂了，重启后又一直挂。
这两个问题说起来有些复杂，我就不一一列举了。非常感谢那两年使用消息中间件 Kafka 的经历，虽说遇到过挺多问题，踩了很多坑，走了很多弯路，但是实打实的让我积累了很多宝贵的经验，快速成长了。
其实 Kafka 是一个非常优秀的消息中间件，我所遇到的绝大多数问题都并非 Kafka 自身的问题（除了 CPU 使用率 100% 是它的一个 bug 导致的之外）。