[置顶] 如何创建一条可靠的实时数据流

数据的生命周期1般包括“生成、传输、消费”3个阶段。在有些场景下，我们需要将数据的变化快速地反馈到在线服务中，因此出现了实时数据流的概念。如何衡量数据流是不是“可靠”，不同的业务之间关注的指标差别很大。根据对大量业务场景的视察，我们发现对数据流要求最严格的业务场景常常和钱有关。

在广告平台业务中，广告的预算和消费数据。

1. 广告主修改广告预算，投放系统首先将新的预算更新到数据库，然后需要将其同步到检索端。检索端将广告的预算和已消费金额作对照，重新决定广告是不是有效。如果没有及时更新，会致使广告超预算消费或没有及时上线，不管哪一种情况，损失都将由广告平台承当。
2. 广告的消费数据1般在广告产生特定事件的时候产生（展现，点击，转化等）。当产生消费数据时，需要将其同步到检索端，检索端更新广告的已消费金额，并和广告的预算做对照，重新决定广告是不是有效。如果没有及时更新，会致使广告超预算消费，损失将由广告平台承当。

在电商业务中，商品的库存和价格。当商品库存变少时，如果没有及时同步到服务端，会使用户在结算时才发现商品已无货，伤害用户体验，乃至致使用户流失。1个极真个业务场景是秒杀。一样，如果商品的价格变高时没有及时同步到服务端，会致使用户在付款的时候发现价格变高，伤害用户体验，乃至致使用户流失。另外，如果库存增加或价格下降时，没有及时同步到服务端，会流失可能带来的交易，带来的损失也只能是电商平台承当。

在电商业务中，用户的消费数据。有些电商业务中允许用户预充值，用户的账户可能会有余额。如果用户产生了消费，但定单和余额并没有及时更新，可想而知会致使用户产生很大的疑惑。

因此，本文重点讨论1下这些业务场景下对实时数据流的要求。相信在这些场景下都可以认为是可靠的实时数据流，可以很容易适应其他业务。在这些场景下的实时数据流中，常常最关心3个指标：可用性，准确性，实时性。

• 可用性

最基本的要求，可靠的实时数据流必须要高可用的。

• 准确性

准确性表示数据流的消费端接收的数据，和数据流发送端发送的数据保持严格1致。也就是常说的“不重不漏”。在有些场景下，如果消费真个操作满足“幂等性”，那末对“不重”的要求可以放宽。但是对“不漏”的要求常常1般是不能让步的。

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• 实时性

实时性表示数据的传输要满足低延时。延时1般定义为，1条数据从被发送端发送到被消费端接收之间的时间。不同的场景对实时性的要求不同，1般分为秒级和分钟级。

为了方便讨论，我们以1个最简单的实时数据流系统为例，其包括3个模块：生产者，传输模块，消费者。复杂的实时数据流系统可以认为是这3个模块的屡次组合。1般来讲，我们会使用 Message Queue 作为数据的传输模块，因此在下文中使用MQ来代替传输模块。接下来我们从3个方面讨论如何保证实时数据流的可靠。

• 可用性

成熟的 MQ 系统（例如kafka）都用保障高可用性的方案。生产者和消费者我们1般是使用集群来提高可用性。

在生产者端，对可用性的定义包括两重含义：

1. 数据总是能被生成的。
2. 数据总是能被发送到 MQ 的。

具体分两种情况。1种情况是数据量非常大，但是能容忍在极端情况，有很小1部份的丢失（例如广告的消费数据）。另1种情况是数据量不是特别大，但对准确性要求非常高，数据是严格不能丢失的（例如用户充值数据）。两种情况的处理方案有所不同。

第1种情况，在消息生成的时候，生产者1般都会先落地到本地磁盘，再由1个单独的程序从磁盘读取数据并发送到 MQ。这样有几个好处：

1. 当生产者产生宕机的时候，其实不影响数据的继续发送。生产者重启或迁移到备用机器后，数据可以继续生成并发送。
2. 避免由于网络抖动或 MQ 性能出现问题时，影响生产者的对外服务质量。1般来讲，数据是生产者在对外提供服务的进程中产生的。如果由生产者直接将数据写入 MQ，为了保证数据和对外响应结果的1致性，不能使用异步写的方式，需要同步写。因此在出现网络抖动或 MQ 写延迟太长的时候，会致使生产者没法对外提供服务。
3. 下降生产者代码复杂性。
4. 这个将磁盘数据发送到 MQ 的程序1般仅仅是调用 MQ 的library，可以非常简单，减少了出错致使崩溃的可能性，其开源方案是 Flume。实战中，Flume + Kafka 已有非常成熟的方案，而且非常稳定。

第2种情况，生产者1般是将数据直接写入1个可靠的存储系统中（例如数据库），再由1个单独的程序将数据从存储系统中读出并写入到 MQ。

一样，在消费者端，也是先使用 Flume 将数据落地到本地磁盘。如果消费者产生了宕机，也其实不影响 Flume 继续从 MQ 读取数据。在消费者重启或迁移到备用机器以后，可以继续之前的工作。

这样，生产者和消费者都可以认为是在使用磁盘作为介质和 MQ 在通讯，而不是网络，而磁盘的可靠性常常比网络更高。另外一方面，生产者和消费者可以更专注于其本职工作，使用 Flume -> Kafka -> Flume 的开源方案，也避免重复开发。

虽然 Flume 在使用进程中非常稳定，但如果是对可用性要求非常高的系统，我们依然要斟酌在 Flume 程序崩溃乃至磁盘破坏时的恢复方案。特别在磁盘产生破坏时，我们常常没法准肯定位生产者哪些已生产的数据没有被发送到 MQ。1个典型的方案是重做，行将我们没法肯定是不是已发送到 MQ 的数据全部重发1次。因此，在消费者端，保证操作的幂等性是非常重要的。

• 准确性

准确性可以简单表述为“不重不漏”。“不重”的保证比较困难，在上文已讨论，在数据流产生异常的某些情况下，我们是没法或相当麻烦才能定位哪些数据已发送到 MQ 中，因此需要批量重做，这就会致使 MQ 中有重复的数据。因此，1般的方案常常都是将消费者设计成操作幂等性的，这样就可以够容忍数据重复的情况。

“不漏”在设计到财务的系统中常常不能让步，可以延迟，但不能遗漏。

基于防御性编程的思想，我们做好任何上下游交互的模块都可能出错的准备，并提供更高层次的协议保证业务的正确性。例如，在向 MQ 写入数据时，我们要假定及时 MQ API 返回成功状态，数据在 MQ 中依然是可能被丢失的，message id 机制也不是100%可靠的。那末，我们如何验证生产者发送的数据，经过 MQ 以后1定能够到达消费者？我们需要在生产者和消费者之间建立新的协议。

协议的第1步是为每条数据做1个唯1的标示，即 GUID。更进1步，我们希望 GUID 能够可读，并且能表示数据的前后顺序。为了满足这个需求，我们需要1个高可用的能够产生严格递增的 ID 的服务。这是另外一个很大的话题，在这里不展开。有了这个服务，在生产者发送数据前，先向这个服务要求1个 ID，附加到1条数据上，然后再传输。

在消费者端，有两个方案进行验证。1个方案是生产者要保证发送到数据 ID 是严格递增的。消费者验证前后两条数据的 ID 是不是连续。如果不连续，即认为是数据有丢失，停止继续消费，通知生产者进行到毛病恢复流程。待生产者恢复后，通知消费者继续消费。

另外一个方案生产者在发送数据时，除给每条数据附加上自己的 ID，还要附加上其前1条数据的 ID。这样消费者通过两个 ID 可以验证数据是不是有丢失。这个方案的好处是，不需要生产者保证数据的 ID 是连续的。

在实战中，生产者常常将数据写入到1个 Topic 的多个 Partition，每一个消费者只消费指定 Partition 的数据，因此同1个 Partition 内的数据 ID 常常是不连续的。因此，这类方案更多的被采用。

• 实时性

实时性对系统带来的影响常常弱于准确性。从文章开头的案例讨论可以看出，实时性不好常常也致使业务上的经济损失，特别在1些流水很大的系统中，可能致使非常可观的经济损失。

为了提高实时性，我们1般通过几个手段：

• 减少网络通讯

• 上下游服务尽可能同机房乃至同机架部署

• 如果1定出现跨机房（特别是异地机房）的通讯，在机房间使用专线

尽量少地拆分服务是最有效的方法。这需要在系统的扩大性、伸缩性和本钱之间做好权衡，根据业务需要设计方案，避免过度优化。

实时性的另外一个问题是我们如何监控数据的延迟，并在延迟太高的能及时发现并处理。1个常见的方案是使用“哨兵数据”。生产者定期（例如每5分钟）向 MQ 写入1条固定格式的数据，这条数据必须包括的字段是数据生成的时间，这条数据成为哨兵数据。消费者需要监控，是不是在经过1个指定的时间间隔能接收到“哨兵数据”。如果接收不到，说明生产者或 MQ 出现了问题。如果接收到了，将数据的生成时间和接收时间做对照，如果时间间隔超越阈值，说明延迟过大。不管哪一种情况，都应当触发报警，乃至有些依赖于数据流实时性的服务都要同时停止服务。

对绝大多数实时数据流系统来讲，可用性、准确性、实时性，3个指标斟酌的是优先级顺次下降，实现的代价也是顺次增长。在不同的业务场景中，对“可靠”的定义也有所不同。可能有些系统数据丢失1%对业务的影响不大，如果要保证100%准确带来的本钱会大幅增加；也可能有些系统分钟级实时和秒级实时对业务的影响不大，但如果从分钟级提高到秒级本钱会大幅增加。因此，在架构设计中，1定要结合具体业务场景，综合斟酌和权衡服务质量、用户体验、系统本钱等多方面因素。

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