面试题：消息队列Kafka生产者性能调优与数据可靠性保证的权衡策略

Question

在Kafka后端开发中，生产者的性能调优和数据可靠性保证往往需要进行权衡。请深入分析在生产者配置过程中，如acks、retries等关键配置对性能和数据可靠性的影响，并给出在不同业务场景下，如何制定合理的权衡策略来达到最优效果的建议。

Answer 1

acks配置对性能和数据可靠性的影响

1. acks=0
   • 性能：生产者发送消息后不需要等待任何来自broker的确认，所以性能最高，消息发送速度最快。因为生产者只管将消息发送到网络中，而不需要等待broker的响应。
   • 数据可靠性：数据可靠性最低。如果网络出现问题，消息可能丢失，因为生产者没有得到broker已接收消息的确认。
2. acks=1
   • 性能：生产者发送消息后等待leader副本确认。性能相对acks=0有所下降，因为需要等待leader的确认，但相比于acks=all还是较快的。leader确认后，生产者就可以继续发送下一条消息。
   • 数据可靠性：数据可靠性中等。只要leader副本成功接收消息，就认为消息发送成功。但如果leader副本在确认后，follower副本还未同步消息时leader挂掉，可能会丢失消息。
3. acks=all（或acks=-1）
   • 性能：生产者发送消息后等待所有同步副本（ISR中的副本）确认。性能最低，因为需要等待所有同步副本都确认消息已接收，这增加了消息发送的延迟。
   • 数据可靠性：数据可靠性最高。只有当所有同步副本都确认接收消息后，生产者才会认为消息发送成功，这样可以保证即使leader副本挂掉，也不会丢失消息，因为其他同步副本中已经有了该消息。

retries配置对性能和数据可靠性的影响

1. retries设置为0
   • 性能：如果消息发送失败，不会进行重试，消息发送速度相对较快（在不考虑失败情况时）。但一旦遇到可重试的错误（如网络瞬时故障），消息就直接失败。
   • 数据可靠性：数据可靠性较低，对于可恢复的错误，不重试可能导致消息丢失。
2. retries设置为较大值
   • 性能：如果消息发送失败，会按照设置的次数进行重试。这可能会增加消息发送的总时间，因为每次重试都需要等待一定时间（由retry.backoff.ms控制），从而降低了整体性能。
   • 数据可靠性：数据可靠性较高，对于一些临时性的错误（如网络抖动、leader选举等），通过重试可以确保消息最终成功发送到broker。

不同业务场景下的权衡策略建议

1. 对性能要求极高，对数据可靠性要求相对较低的场景（如日志收集）
   • acks：可以设置为0。日志收集场景下，少量日志丢失对整体业务影响不大，而追求高吞吐量可以快速收集大量日志数据。
   • retries：设置为0或较小值。因为即使有少量消息发送失败，也不影响整体日志数据的分析和使用，不需要过多重试降低性能。
2. 对性能和数据可靠性都有一定要求的场景（如普通业务消息传递）
   • acks：设置为1。在保证一定数据可靠性的前提下，尽量提高性能。大多数情况下，leader副本成功接收消息就足以满足业务需求，同时不会像acks=all那样带来过高的延迟。
   • retries：设置一个适中的值（如3 - 5），并合理调整retry.backoff.ms。这样在遇到常见的可恢复错误时，可以进行一定次数的重试，保证消息尽可能成功发送，同时不会因为过多重试而严重影响性能。
3. 对数据可靠性要求极高，对性能要求相对较低的场景（如金融交易消息）
   • acks：设置为all（或acks=-1）。确保所有同步副本都确认消息，最大程度保证数据不会丢失，这对于金融交易等不能容忍数据丢失的场景至关重要。
   • retries：设置为较大值（如10以上），并合理调整retry.backoff.ms。因为此类场景下数据的完整性至关重要，即使性能有所牺牲，也要通过多次重试保证消息成功发送。同时，还可以结合幂等性生产者（enable.idempotence=true），避免由于重试导致的重复消息问题。