kafka在生产环境中出现的数据丢失问题大汇总

Kafka数据丢失汇总

在大数据的领域中，数据显得尤其的重要。在每一个组件、每一个步骤中，我们都要对数据进行妥善的处理、保护，才能得到更有说服力、有意义的数据。

所以数据丢失，就成为了一件非常严重的事情；所以在我们的生产环境中，防止数据丢失就显得尤其重要。

第1章 

Kafka作为我们消息队列的中间件，基于订阅和发布的消息队列；解除生产者（消息源）和消费者（数据接收处）的耦合关系，消除某时段数据传输速度高峰值，启动一个缓冲的作用。

Kafka以时间复杂度O(1)的方式提供消息持久化能力，即使应对TB级以上数据也能保证一定时间的访问性能。

Kafka具有高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100k条消息的传输。

支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个partition内的消息顺序传输。

Kafka同时支持离线数据处理和实时数据处理。

那么这样一个可靠的组件，也会发生数据丢失。那么针对这一问题，我们来对其多方位的进行分析。

第2章 如何发现问题

（1）是否多人在操作生产环境

（2）接收数据处有无数据

（3）反常现象：比如电商项目中双十一数据量正常来说会比之前高很多，但是却和平常日期数据量相似或者数据量还要少。

（4）如果生产者端丢失数据，那么每次结果应该完全一样；如果不一样，生产者端便出了问题。

（5）如果消费者端丢失数据，那么每次消费结果完全一样的几率很低。

第3章 问题所在

根据实际生产环境发生的Kafka数据丢失现象，我做了如下汇总。

3.1 多客户端操作问题

发生这种问题，不是真正的发生了数据丢失；我们的大数据开发环境中，是必须支持多客户端开发的，多人使用数据，那么会有几率造成，两人甚至多人同时操控一份数据。这就比如有同事操作了测试环境，动用了你本来要用的数据，所以你无法找到了你的数据，便认为发生了数据丢失。

3.2 组件流程问题

并不是真正Kafka发生了数据丢失，而是Kafka上游段或者下游段发生了数据丢失，比如上游段连接Flume组件，Flume发生了数据丢失，表现为Kafka内数据不全或者没有数据，之后认为Kafka发生了数据丢失；再或者Kafka下游连接Flume组件，Flume发生数据丢失，数据没有传输到HDFS上，导致HDFS无法找到数据，从而猜测Kafka数据丢失。