微服务广播模式实践：维护内存数据的缓存一致性

本文分享自华为云社区《微服务广播模式实践》，作者：张俭 。

微服务广播模式，指的是在微服务多实例部署的场景下，将消息广播到多个微服务实例的一种模式。

广播模式，一般用来维护微服务的内存数据，根据数据类型的不同，有助于解决两类问题。通常广播模式会使用支持发布订阅的消息中间件实现（如Redis、Kafka、Pulsar等），本文也基于消息中间件进行讨论。

利用广播模式维护一致的缓存

这应该是广播模式利用最多的一种场景，假想一个拥有海量用户的电商网站、或是一个亿级设备连接的IoT平台。势必会存在一些缓存数据，像是用户的购物车信息，或是设备的密钥缓存。如果没有广播模式，可能会存在这样的问题

当用户更新了它的购物车之后，微服务实例1的数据发生了更新，数据库的数据也成功更新。但是微服务实例2中的缓存数据未能更新，那么如果用户的请求均衡到了实例2，就会发生意想不到的后果。

这种情况下我们可以让微服务1在广播通道中发送一个缓存的invalidate消息，将微服务实例2中该用户的缓存清零，使得微服务实例2在下一次处理该用户的请求时，从数据库中读取最新的消息。

使用该模式需要注意的点：

• 每个微服务实例应该使用不同的消费组，可以通过微服务的IP、主机名、UUID等拼装成订阅组名称，这才称得上广播之名
• 微服务消费消息的时候，应从Latest开始消费，避免从Earliest开始消费无用的缓存清理消息
• 由于每一次微服务重启都会产生一个新的消费组，需要注意消费组的老化，可以通过消息中间件自带的不活跃消费组老化能力兜底，建议通过gracefulExit、监听kill信号等机制来主动删除消费组信息

为什么说消费组老化比较重要呢，因为很多监控系统都会根据消费组的积压来做告警，很容易产生误告警。

利用广播模式维护内存中的数据

这种模式相对比较少见，常见于key的基数不是很大，能够将数据完整地存储在内存中，比如电商平台的企业卖家个数、物联网平台的用户个数等，并且对数据的一致性要求不是很高（因为广播模式情况下，对于两个微服务实例来说没有一致性保障）。像Apache Pulsar设计的TableView，在我看来，就是做这个事的一个最佳实践。Pulsar内部大量使用了topic存储数据，就是采用这个方式。

使用该模式需要注意的点：

• 同上，需要使用不同的消费组名称
• 微服务消费消息的时候，应该从Earliest开始消费，保证所有微服务内存中的消息视图一致
• 同上，需要注意消费组的老化

为什么需要消费组老化作为保底手段

因为在极端场景下，无论是graceful的代码，还是监听kill信号的代码，都不能保证代码百分百地被执行。需要兜底。

Kafka消费组老化

Kafka通过offsets.retention.minutes参数控制消费组中offsets保留时间，在此时间内如果没有提交offset，offsets将会被删除。Kafka判定消息组中没有在线的消费者（如empty状态），且没有offsets时，将会删除此消费组。

Pulsar消费组老化

pulsar的消费组老化策略更加灵活，可以配置到namespace级别。

bin/pulsar-admin namespaces | grep expiration get-subscription-expiration-time Get subscription expiration time for Usage: get-subscription-expiration-time [options] tenant/namespace set-subscription-expiration-time Set subscription expiration time for Usage: set-subscription-expiration-time [options] tenant/namespace Subscription expiration time in minutes remove-subscription-expiration-time Remove subscription expiration Usage: remove-subscription-expiration-time [options] tenant/namespace

这里注意要合理地配置消费组的老化时间，在pulsar的当前版本（2.11版本）下，catch up读，也就是说消费组平时积压量不大。如果将消费组的老化时间配置大于等于消息的老化时间，会出现消费组老化不了的现象。

当然，由于消费组和消息老化都是定时任务，预估时间时，要考虑一定的buffer。

这里让我们稍稍dive一下原理，消费组的老化是通过判断Cursor游标的LastActive time来判断能否老化的。如果该消费组的游标位置到达了消息老化区域，被老化掉了，消费组的游标位置就会强制更新到一个可用的位置，这个时候会更新游标的LastActive time到当前时间，周而复始，导致消费组无法老化。举个🌰

假设消费组的老化时间为4h，消息的老化时间为3h，就可能会发生这样的事情

总结

广播模式在微服务架构中起到了重要的角色，尤其是在需要在微服务实例之间同步数据的场景中，它具有显著的优势。它能够帮助维护内存数据的缓存一致性。希望本篇文章能提供您全面的广播模式的知识。

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