我们系统最开始选用 kafka,互联网医院系统每天上午下午高峰期，系统的并发量不小，公司规定各部门都要轮流值班，出现线上问题时能及时处理。
医院后台系统属于用户订单的下游业务。
系统可以大大提高排班效率。
这一切的核心是：Kafka。
接下来，我们一起聊聊使用 Kafka 踩过哪些坑？
1. 顺序问题 1.1 为什么要保证消息的顺序？排班订单系统发消息时将订单详细数据放在消息体，我们后台系统只要订阅 topic，就能获取相关消息数据，然后处理自己的业务即可。
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。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，但一个 topic 包含多个 partition，每个 partition 内部是有序的。
思路：只要保证生产者写消息时，按照一定的规则写到同一个 partition。不同的消费者读不同的 partition 的消息，就能保证生产和消费者消息的顺序。
我们刚开始是这么做的，同一个用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。
理论上是能够保证消息顺序的。
上线刚开始还是比较正常的，很快就收到投诉，客户端有些排班订单一直看不到。
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。
这对顺序消息的打击，可以说是毁灭性的。
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，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，这个问题被放大了。
那么这个紧急的问题要如何解决呢？
1.4 解决过程我们开始的想法是：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 5 次依然不成功怎么办？
不可能一直重试，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。
这种同步重试机制，会阻塞其他后台系统用户订单消息的读取。
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：只存一条消息如何保证顺序？
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。
存一条消息的确无法保证顺序。
此时，“支付”消息一直等着，每隔一段时间判断一次，它前面的消息都有没有被消费？
这么做，会出现两个问题：
有简单的方案：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。
现在由于网络不稳定，医院顶多偶尔延迟看到订单。
2. 消息积压随着系统的服务越来越多。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。
对医院的影响非常直观，客户端上的订单信息可能半个小时后才能看到，这种延迟哪里忍得了。
要先做系统优化，所以我们开始了消息积压问题解决之旅。(说加服务器节点就能解决问题)
2.1 消息体过大Kafka 号称支持百万级的 TPS，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。
一次简单的消息从生产到消费过程，需要经过两次网络 IO 和两次磁盘 IO。
如果消息体过大，会增加 IO 的耗时，进而影响 Kafka 生产和消费的速度。消费者速度太慢，就会出现消息积压情况。
同时，消息体过大可能会出现磁盘空间不足的情况。
如何优化消息体过大呢？
我们重新梳理了一下业务，其实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。
我们就可以这样设计了：
有天中午又反馈有延迟。我们一查 Kafka 的 topic 竟然又出现了消息积压。
但这次不是所有 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。
后来，我查日志和数据库发现：有几个科室的订单量特别大，刚好这几个医院科室被分到同一个 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，发消息时按医院科室编号路由 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。
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下订单。
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。
反馈又有延迟。这次问题出现得有点奇怪。
首先，这次问题出现在晚上，不是高峰期。
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。这时碰运气问了问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 批量更新过有些医院科室的订单信息。
原来是他们在 Job 中批量发消息导致的问题。
知道问题的原因了，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。
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，消息积压数量不断减少。
但此时收到了报警邮件，有两个订单系统的节点宕机了。
不久，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。订单服务可以说是最核心的服务。
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，最大线程数改成了 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，系统的消息积压问题，1 小时候后也恢复正常了。
后来，我们开了一次复盘会：
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，此时又反馈有延迟。
在外行看来：为什么同一个问题一直解决不了？
其实，导致消息积压的原因其实有很多种…省略一万字。
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，发生了什么？
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？
查了一下线上表，单表数据量竟然到了几千万，其他也是一样，现在单表保存的数据太多了。
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。
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。
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。
这种判断在并发量不大时，是有用的。
但高并发的场景下，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。
最常规的做法是：加锁。
加数据库悲观锁，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。
可以加基于 Redis 的分布式锁，锁定订单号。
但仔细思考了一下：
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。
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，又收到反馈，说下单后，在客户端上看得到订单，但是不全，有时甚至看不到。
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，没返回用户数据。
服务没有发现问题，会不会是数据库出问题了，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 5秒。
如果我们的业务流程从发消息到消费消息耗时小于 5 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用户信息，则加入重试表。
5. 重复消费Kafka消费消息时支持三种模式：
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。
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。
除了上述问题之外，我还遇到过：
后记非常感谢这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）。
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我用kafka两年踩过的一些非比寻常的坑
Kafka 为什么那么快？
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