电商系统设计到开发03 引入Kafka异步削峰

一、前言

系统设计：电商系统设计到开发01 第一版设计到编码-CSDN博客

接着上篇文章：电商系统设计到开发02 单机性能压测-CSDN博客

本篇为大制作，内容有点多，也比较干货，希望可以耐心看看

已经开发的代码，并对其下单接口进行了压力测试压力测试，该接口一个请求需要查询数据库4次，更新4次 ，插入2次，总共访问数据库10次，其中2个事务，3次查询是加锁查询，还有 1 次 rpc 请求，单实例情况下吞吐量为110/s

今天我们将其引入Kafka，看看吞吐量会有多少的提升，又会引入什么新的问题呢？

Kafka的安装流程：SpringBoot3.1.7集成Kafka和Kafka安装-CSDN博客

二、流程图

三、要求

保证消息的精准一次，不能多下单，也不能少下单

因为订单提交改成了异步创建，那么后端不会立即返回下单结果，所以一般需要前端也配合着改动，我们现在暂时不考虑前端的具体实现，但是另外一个问题就是消息要做到精准一次，不能多下订单，也不能少下订单，后面我们会进行破坏性测试，然后验证是否可以做到保证消息的精准一次

1 生产者保证消息不丢失

配置生产者的acks = all （表示要等到Kafka集群中所有的isr队列里的的broker落盘以后才返回确认）

2 kafka集群保证消息不丢失

要保证服务器不丢消息：min.insync.replicas 要设置为>1 (只要不是2台服务同时宕机就不会丢消息) Kafka 2.6.0 版本引入了针对 Topic 的 min.insync.replicas 配置，允许您为每个 Topic 单独设置 ISR 的最小副本数。在这之前，min.insync.replicas 配置是全局的，适用于所有 Topic。

3  消费者保障消息不丢失

取消自动提交offset，spring: kafka: consumer:enable:auto:commit: false ，等消息成功消费后手动提交消息的offset

4 保证消息不多发

enable.idempotence（生产者配置）可以保证消息不多发（默认是true，可以不用配置）

四、Kafka集群服务端配置

条件有限，我暂时在一台1核2G的Centos虚拟机上面配置并启动3个Kafka实例实现伪分布式集群，启动模式采用的是Kraft模式，Kafka集群端口分别为9093,9193,9293

1 复制3分Kafka实例

2 配置服务配置

kafka00/config/kraft/server.properties

kafka01/config/kraft/server.properties

kafka02/config/kraft/server.properties

3 初始化Kafka

先生成一个集群ID

KAFKA_CLUSTER_ID="$(bin/kafka-storage.sh random-uuid)"

然后分别在Kafka00、Kafka01、Kafka02的目录下执行下面初始化命令

bin/kafka-storage.sh format -t $KAFKA_CLUSTER_ID -c config/kraft/server.properties

确认一下，他们3个的集群ID是否相同

4 启动Kafka集群

编写启动脚本

nohup kafka00/bin/kafka-server-start.sh kafka00/config/kraft/server.properties >kafka00/out.log 2>&1 &
nohup kafka01/bin/kafka-server-start.sh kafka01/config/kraft/server.properties >kafka01/out.log 2>&1 &
nohup kafka02/bin/kafka-server-start.sh kafka02/config/kraft/server.properties >kafka02/out.log 2>&1 &

执行，启动成功了

5 创建一个订单topic

找到Kafka目录，输入bin/kafka-topics.sh，如果不知道如何填参数，可以先按下回车，会列举所有的参数选项，我这边创建一个topic名称为order-message-topic，分区数为2，副本为3

bin/kafka-topics.sh  --bootstrap-server localhost:9092 --create --topic order-message-topic  --partitions 2 --replication-factor 3 --config min.insync.replicas=2

创建完成，我们看一眼刚刚已创建的topic

bin/kafka-topics.sh  --bootstrap-server localhost:9092 --describe --topic order-message-topic

这里有个小插曲：

本来想安装一个Kafka的可视化界面，因为我使用的是去zookeeper化的Kraft模式启动，市面上居然还没有支持这种模式的界面，看看Kafka-manager CMAK 已经在催更了

五、应用程序开发

1 配置Kafka参数到应用程序的application.yml

spring:kafka:bootstrap-servers: 192.168.31.114:9092,192.168.31.114:9192,192.168.31.114:9292producer:acks: alltimeout.ms: 5000retries: 3# 值序列化：使用Jsonvalue-serializer: org.springframework.kafka.support.serializer.JsonSerializerkey-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.LongSerializerenable:idempotence: true # 默认为True# 因为消费者需要更加细粒度的控制，所以单独写配置文件
kafka-consumer:bootstrapServers: 192.168.31.114:9092,192.168.31.114:9192,192.168.31.114:9292groupId: goods-center#后台的心跳线程必须在30秒之内提交心跳,否则会reBalancesessionTimeOut: 30000autoOffsetReset: latest#取消自动提交,即便如此 spring会帮助我们自动提交enableAutoCommit: false#自动提交间隔autoCommitInterval: 1000#拉取的最小字节fetchMinSize: 1#拉去最小字节的最大等待时间fetchMaxWait: 500maxPollRecords: 100#300秒的提交间隔,如果程序大于300秒提交,会报错maxPollInterval: 300000#心跳间隔heartbeatInterval: 10000keyDeserializer: org.apache.kafka.common.serialization.LongDeserializervalueDeserializer: org.springframework.kafka.support.serializer.JsonDeserializer

2 编写生成者代码发送订单信息

kafkaTemplate.send 方法采用的是异步发送，先将消息发送到缓冲区，然后再批量打包异步发送出去，从而提高Kafka的性能，但是这样操作，可能会导致消息的丢失，然后前端认为消息已经发送出去了，解决这种方式，可以采用同步等待消息发送的结果，代码如下
package com.ychen.goodscenter.fafka;import com.ychen.goodscenter.vo.req.SubmitOrderReq;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.kafka.support.SendResult;
import org.springframework.stereotype.Component;import java.util.concurrent.CompletableFuture;@Component
@Slf4j
public class MessageProducer {@Autowiredprivate KafkaTemplate<Long, SubmitOrderReq> kafkaTemplate;public void sendOrderMessageSync(SubmitOrderReq msg) {CompletableFuture<SendResult<Long, SubmitOrderReq>> future =kafkaTemplate.send(TopicConstants.ORDER_MESSAGE_TOPIC, msg.getOrderId(), msg);try {// 同步等待发送结果SendResult<Long, SubmitOrderReq> result = future.get();// 处理成功发送的情况log.info("order-message-topic message send successfully: " + result.getRecordMetadata().toString());} catch (Exception e) {// 处理发送失败的情况log.info("order-message-topic message send error message: " + e.getMessage());throw new RuntimeException(e);}}
}

package com.ychen.goodscenter.controllers;import com.ychen.framework.utils.Result;
import com.ychen.framework.utils.SnowFlakeUtils;
import com.ychen.goodscenter.entity.OrderInfo;
import com.ychen.goodscenter.fafka.MessageProducer;
import com.ychen.goodscenter.service.OrderService;
import com.ychen.goodscenter.vo.req.SubmitOrderReq;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RestController
public class OrderController {@Autowiredprivate MessageProducer messageProducer;@PostMapping("/submitOrderAsync")public Result submitOrderAsync(@RequestBody SubmitOrderReq req) {// 生成订单ID,消息幂等处理req.setOrderId(SnowFlakeUtils.nextId());messageProducer.sendOrderMessageSync(req);return Result.ok();}
}

3 编写消费者代码

为了更加细粒度的控制消费者的消费失败处理，所以单独写配置文件，并且通过自定义KafkaListenerContainerFactory的方式实现

  1. 手动提交
  2. 消息消费失败重试3次
  3. 重试3次仍然失败后会将消息保存到Kafka的死信队列
KafkaConsumerProperties
package com.ychen.goodscenter.fafka;import lombok.Getter;
import lombok.Setter;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;import java.util.HashMap;
import java.util.Map;@Configuration
//指定配置文件的前缀
@ConfigurationProperties(prefix = "kafka-consumer")
@Getter
@Setter
public class KafkaConsumerProperties {private String groupId;private String sessionTimeOut;private String bootstrapServers;private String autoOffsetReset;private boolean enableAutoCommit;private String autoCommitInterval;private String fetchMinSize;private String fetchMaxWait;private String maxPollRecords;private String maxPollInterval;private String heartbeatInterval;private String keyDeserializer;private String valueDeserializer;public Map<String, Object> consumerConfigs() {Map<String, Object> propsMap = new HashMap<>();// 服务器地址propsMap.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);// 是否自动提交propsMap.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, enableAutoCommit);// 自动提交间隔propsMap.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, autoCommitInterval);//会话时间propsMap.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, sessionTimeOut);//key序列化propsMap.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, keyDeserializer);//value序列化propsMap.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, valueDeserializer);// 心跳时间propsMap.put(ConsumerConfig.HEARTBEAT_INTERVAL_MS_CONFIG, heartbeatInterval);// 分组idpropsMap.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, groupId);//消费策略propsMap.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, autoOffsetReset);// poll记录数propsMap.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG, maxPollRecords);//poll时间propsMap.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_INTERVAL_MS_CONFIG, maxPollInterval);propsMap.put("spring.json.trusted.packages", "com.ychen.**");return propsMap;}}
KafkaConsumerConfig
package com.ychen.goodscenter.fafka;import com.alibaba.fastjson2.JSONObject;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.context.properties.EnableConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.config.ConcurrentKafkaListenerContainerFactory;
import org.springframework.kafka.config.KafkaListenerContainerFactory;
import org.springframework.kafka.core.ConsumerFactory;
import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaConsumerFactory;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.kafka.listener.*;
import org.springframework.util.backoff.BackOff;
import org.springframework.util.backoff.FixedBackOff;import java.util.Map;@Configuration
@EnableConfigurationProperties(KafkaConsumerProperties.class)
@Slf4j
public class KafkaConsumerConfig {@Autowiredprivate KafkaConsumerProperties kafkaConsumerProperties;@Autowiredprivate KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;@Beanpublic KafkaListenerContainerFactory<ConcurrentMessageListenerContainer<String, String>> kafkaListenerContainerFactory() {ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();factory.setConsumerFactory(consumerFactory());// 并发数 多个微服务实例会均分factory.setConcurrency(2);
//        factory.setBatchListener(true);factory.setCommonErrorHandler(commonErrorHandler());ContainerProperties containerProperties = factory.getContainerProperties();// 是否设置手动提交containerProperties.setAckMode(ContainerProperties.AckMode.MANUAL_IMMEDIATE);return factory;}private ConsumerFactory<String, String> consumerFactory() {Map<String, Object> consumerConfigs = kafkaConsumerProperties.consumerConfigs();log.info("消费者的配置信息:{}", JSONObject.toJSONString(consumerConfigs));return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(consumerConfigs);}public CommonErrorHandler commonErrorHandler() {// 创建 FixedBackOff 对象BackOff backOff = new FixedBackOff(5000L, 3L);DefaultErrorHandler defaultErrorHandler = new DefaultErrorHandler(new DeadLetterPublishingRecoverer(kafkaTemplate), backOff);return defaultErrorHandler;}
}
MessageListener
package com.ychen.goodscenter.fafka;import com.ychen.goodscenter.service.OrderService;
import com.ychen.goodscenter.vo.req.SubmitOrderReq;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.dao.DuplicateKeyException;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.kafka.support.Acknowledgment;
import org.springframework.stereotype.Component;@Component
@Slf4j
public class MessageListener {@Autowiredprivate OrderService orderService;@KafkaListener(topics = TopicConstants.ORDER_MESSAGE_TOPIC, containerFactory = "kafkaListenerContainerFactory")public void processMessage(ConsumerRecord<Long, SubmitOrderReq> record, Acknowledgment acknowledgment) {log.info("order-message-topic message Listener, Thread ID: " + Thread.currentThread().getId());try {log.info("order-message-topic message received, orderId: {}", record.value().getOrderId());orderService.submitOrder(record.value());// 同步提交acknowledgment.acknowledge();log.info("order-message-topic message acked: orderId: {}", record.value().getOrderId());} catch (DuplicateKeyException dupe) {// 处理异常情况log.error("order-message-topic message error DuplicateKeyException", dupe);// 重复数据，忽略掉，同步提交acknowledgment.acknowledge();}}
}

六、整体并发测试

接着上次的测试进行改正：电商系统设计到开发02 单机性能压测-CSDN博客

1 数据准备

用户数：100w，用户ID 1~100_0000，每个用户余额 10w

商品数：100w，商品ID  1~100_0000， 单价都为1元，数量均为1亿件，商家ID均为 100

模拟：1w个用户同时抢购同一件商品

通过查询订单数，账户总金额来核对来验证程序是否正确

测试前总金额为1000 0000 0000

通过查看Jmeter的聚合报告看接口的吞吐量

2 机器准备

我的本地window电脑作为测试机器（i7 13代处理器，32G内存+1T固态硬盘）

使用Wmware 虚拟了4台Centos机器分别是

Centos00 ，1CPU + 2G内存+  20G固态硬盘   |  部署 Consul server，Sentinel Dashboard

Centos01 ，1CPU + 1G内存+  20G固态硬盘   |  部署 MySQL5.7.44

Centos02 ，1CPU + 1G内存+  20G固态硬盘   |  部署 user-center

Centos03 ，1CPU + 1G内存+  20G固态硬盘   |  部署 goods-center

Centos04 ，1CPU + 3G内存+  20G固态硬盘   |  部署 kafka3.5 kraft 3个broker集群模式

 3 压测脚本

随机1w个用户，模拟下订单操作

4 压测 （10000个样本）

100个线程，循环100次

查看结果：

数据库 10000个订单，符合预期，总金额1000 0000 0000符合预期，程序没有问题

聚合报告 （用户请求的吞吐量为295）

kafka消费者总耗时：480秒 

吞吐量 = 10000/480 = 20.8

5 压测总结

下图为没有使用kafka100个线程并发下单的接口测试报告

对比上次没由使用kafka的接口，用户吞请求吐量增加了将近3倍，平均响应时间下降为原来的1/3

但是业务吞吐量，却只有原来的1/5 不到，从查看消费者日志我们可以看到，因为只有一台消费者且用的都是同一个线程，自然吞吐量会很低，下一步，我们考虑如何提升消息吞吐量

七、提升生产者吞吐量

说明：每一步性能的提升，都可能会导致数据安全性的减少

1 生产者相应同步改异步

为了不受消费者影响，我们在启动程序时，先注销消费者代码

单独测试只有生产者代码时的吞吐量，另外加大线上数和循环次数，让差距更加明显一点

采用200线程，200次循环

改造代码，改成默认的异步发送到Kafka，这个改动将有丢失消息的风险

改造前

    public void sendOrderMessageSync(SubmitOrderReq msg) {CompletableFuture<SendResult<Long, SubmitOrderReq>> future =kafkaTemplate.send(TopicConstants.ORDER_MESSAGE_TOPIC, msg.getOrderId(), msg);try {// 同步等待发送结果SendResult<Long, SubmitOrderReq> result = future.get();// 处理成功发送的情况log.info("order-message-topic message send successfully: " + result.getRecordMetadata().toString());} catch (Exception e) {// 处理发送失败的情况log.info("order-message-topic message send error message: " + e.getMessage());throw new RuntimeException(e);}}

改造后

    public void sendOrderMessage(SubmitOrderReq msg) {log.info("order-message-topic message sending, orderId: {}", msg.getOrderId());kafkaTemplate.send(TopicConstants.ORDER_MESSAGE_TOPIC, msg.getOrderId(), msg);log.info("order-message-topic message sent, orderId: {}", msg.getOrderId());}

改造前吞吐量595

改造后吞吐量663

这种改造提升不明显，吞吐量有微量的提升，不过中位数时延降的比较明显（毕竟是异步立即返回）

2 生产者ack = all 改成ack = 1

表示只要只要master收到消息并落盘就可以返回了

 改造前吞吐量595

改造后吞吐量616

提升不是很明显，可能是因为我使用的是伪集群模式，3台实例都部署在同一个虚拟机中

八、提升消费者吞吐量

这一步，没有部署监视器（前面说了使用Kraft模式部署，太新了，目前可部署的监控还没找到），只能我使用手动计时测试

统计5分钟，数据库生成的订单数

改造前，我们使用之前已经测试过的吞吐量数据 20 

1 增加并发数

执行5分钟后，生成的订单数为：10114

吞吐量为： 10114 / 300 = 33 

原因：因为我创建分区的时候指定的分区数为2，那么即使并发数设置为8，那么也最多只能运行2个线程消费，从下面日志中能验证这一点

2 增加topic分区数

将分区数从2个增加到8个，执行下面命令

bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --alter --topic order-message-topic --partitions 8

然后发送一些消息到新的分区用于测试

消息准备的好了，清空数据库的订单，开始测试，这次有8个线程进行消费了

测试结果：

吞吐量为： 17910/ 300 = 59

原因：比原来的20吞吐量，已经提升了将近3倍，没有引入Kafka的情况下吞吐量为110，毕竟只有8个线程消费，最高吞吐量的线程数量

3 提交offset改成批量提交

代码改动如下：

// 改动前
containerProperties.setAckMode(ContainerProperties.AckMode.MANUAL_IMMEDIATE);// 改动后
containerProperties.setAckMode(ContainerProperties.AckMode.MANUAL);

在本章第2步的基础上改进的，所以一会对比第2步

测试结果：

吞吐量为： 18269/ 300 = 60

原因：相对第二步提升不明显，理论上能提升一点点，但是不明显

4 增加消费者机器消费

仍然是8个分区，由原来1台实例，改成现在2台实例，看看吞吐量

在本章第3步的基础改动

测试结果：

吞吐量为： 16878/ 300 = 56

原因：可能是我本地Window的机器消费能力不如Linux虚拟机的消费能力，但是大致看上去，启动2台实例去消费8个分区和启动一台实例开启8个线程去消费8个分区的消费能力是差不多的，当然需要的条件是吞吐量瓶颈不在CPU资源和网络资源上，我的推断我的程序的瓶颈在于数据库，那么8个线程用到的数据库连接数为8个，那么这8个线程决定了吞吐量的大小，为了验证这一猜想，我决定还是增加一小节，将分区数增加到20，并发数增加到20

5 增加分区和并发数为20

20个分区的数据准备好了，接下来开始测试吧

测试结果：

吞吐量为： 18882/ 300 = 62

原因：相比于第3步，增加的不是很明显，说明再提升并发数，性能已经不是很明显了，说明瓶颈不是在这里，要继续优化，估计只能从代码处入手了。

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