## ——金融级实时分析的一次反面教材拆解
要是在普通场景里做抓取，Redis、Kafka、Celery 各用各的，互不干涉也能“跑起来”。  
但一旦换成 **金融级的实时 Tick 数据抓取（纳斯达克逐笔数据）**，并且还要求 **强一致性 + 零丢失**，事情立刻变得严肃很多——任何抖动、丢包、重复写库都可能导致分析错误甚至交易事故。

我自己就踩过一次非常典型的坑：  
**“看似能跑，但实际上迟早会炸”** 的反面架构。  
今天就借这次经历，把原来的错误实现剖开给大家看看，然后再展示怎么一步步修回来。

# 一、先看反面教材（错误代码案例）
当时我们的思路很朴素：

+ Celery 调度任务
+ 每次任务抓一下 Tick 数据
+ 抓到就直接塞进 Kafka
+ Kafka Consumer 负责写入数据库  
看上去一气呵成，甚至能跑得挺顺。

下面是当时的“错误实现”（强烈不推荐这样写）：

```python
# bad_fast_path.py （错误示例：极易丢数据）
from celery import Celery
import requests
from kafka import KafkaProducer
import psycopg2

PROXY = "http://user:pass@proxy.16yun.cn:12345"
KAFKA_BOOTSTRAP = "kafka:9092"
CELERY_BROKER = "redis://redis:6379/0"
DB_DSN = "dbname=ticks user=pg password=pg host=postgres"

app = Celery('tasks', broker=CELERY_BROKER)
producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=KAFKA_BOOTSTRAP)

@app.task
def fetch_and_send(ticker):
    # 完全没重试、没幂等、没安全策略
    r = requests.get(
        f"https://api.example.com/tick/{ticker}",
        proxies={"http": PROXY, "https": PROXY},
        timeout=5
    )
    producer.send("ticks", r.content)
    producer.flush()
```

消费者端也一样简单粗暴：

```python
from kafka import KafkaConsumer
import psycopg2

consumer = KafkaConsumer("ticks", bootstrap_servers="kafka:9092",
                         auto_offset_reset='earliest', enable_auto_commit=True)
conn = psycopg2.connect(DB_DSN)

for msg in consumer:
    # 写库失败会直接丢数据（因为位移已经提前提交）
    conn.cursor().execute("INSERT INTO tick_raw (payload) VALUES (%s)", (msg.value,))
    conn.commit()
```

当时觉得“挺干净的呀”。  
结果没过多久，问题一个接一个冒出来。

# 二、为什么这种写法必炸（问题分析）
总结一下，这个反面实现的核心槽点有：

### 1）写库失败必丢数据
Consumer 开了 `enable_auto_commit=True`，意味着：  
**消息还没成功写入数据库，位移已经被 Kafka 自动提交了。**  
一旦 Postgres 抽风、Deadlock、网络闪断，数据直接没了。

### 2）Celery 任务根本不是幂等的
同一条 Tick 可能被抓两次、重试不知道写了多少轮，最终落到 DB 里就是一堆重复数据。

### 3）网络 + 代理 抖一下就 GG
金融 Tick 秒级、毫秒级都有可能激增，而我们完全没加 backoff、没超时控制、没失败保护。

### 4）Redis 只是一个“摆设”
没有锁、没有任务去重、没有序列号控制，Celery 想发几次就发几次。

### 5）没有任何“可追踪能力”
没有 message_id，没有 trace id，出了问题你根本不知道是哪条 Tick 丢了。

结果就是：  
**系统表面上看不出问题，但数据质量已经偷偷烂掉。**

# 三、怎么修？我们把系统一点点改对
为了把这个系统从“能跑”修成“靠谱”，我们做了 4 个关键的改造方向：

+ **Celery 负责调度，不负责可靠性**  
抓到的数据必须进入 Kafka 这种“专业的持久化日志系统”。
+ **Kafka Producer 必须幂等、可重试、确认到位（acks=all）**
+ **Kafka Consumer 手动提交位移 + DB 幂等写入**  
（这点是防丢数据的最核心部分）
+ **Redis 负责锁 + 去重 + 短期缓存**  
保证并发抓取不会乱套。

下面给出完整的修复后代码（更工程化），并保留代理IP接入示例。

# 完整修复方案代码示例
## config.py（公共配置）
```python
# 爬虫代理配置（16YUN示例）
# config.py
PROXY_HOST = "proxy.16yun.cn"
PROXY_PORT = 12345
PROXY_USER = "your_user"
PROXY_PASS = "your_pass"

PROXY_URL = f"http://{PROXY_USER}:{PROXY_PASS}@{PROXY_HOST}:{PROXY_PORT}"

KAFKA_BOOTSTRAP = "kafka:9092"
KAFKA_TOPIC = "nasdaq_ticks"

CELERY_BROKER_URL = "redis://redis:6379/0"
CELERY_BACKEND = "redis://redis:6379/1"

REDIS_URL = "redis://redis:6379/2"

POSTGRES_DSN = "dbname=ticks user=pg password=pg host=postgres"
```

---

## Celery 任务：抓取 + 写入 Kafka（更可靠版本）
```python
# tasks.py
from celery import Celery
import requests
import time
import uuid
import json
import redis
from confluent_kafka import Producer
from config import *

app = Celery("tick_tasks", broker=CELERY_BROKER_URL, backend=CELERY_BACKEND)
rds = redis.Redis.from_url(REDIS_URL)

producer = Producer({
    "bootstrap.servers": KAFKA_BOOTSTRAP,
    "enable.idempotence": True,   # 幂等生产
    "acks": "all",                # Leader + ISR 全确认
    "retries": 5,
})

def http_get_with_proxy(url):
    proxies = {"http": PROXY_URL, "https": PROXY_URL}
    r = requests.get(url, proxies=proxies, timeout=6)
    r.raise_for_status()
    return r.text

@app.task(bind=True, max_retries=5, default_retry_delay=2)
def fetch_and_publish(self, ticker):
    lock_key = f"lock:{ticker}"
    if not rds.set(lock_key, "1", nx=True, ex=5):
        return  # 已经有 worker 抓这个 ticker 了

    try:
        url = f"https://api.example.com/market/nasdaq/tick/{ticker}"
        raw = http_get_with_proxy(url)

        message = {
            "message_id": str(uuid.uuid4()),
            "ticker": ticker,
            "time": int(time.time() * 1000),
            "payload": raw,
        }

        def callback(err, msg):
            if err:
                raise Exception(f"Kafka delivery failed: {err}")

        producer.produce(KAFKA_TOPIC, json.dumps(message).encode(), callback=callback)
        producer.flush(10)

    except Exception as e:
        raise self.retry(exc=e)

    finally:
        rds.delete(lock_key)
```

# 四、这一轮修完之后，我们到底得到了什么？
修复后的版本终于能满足金融级场景的核心要求：

### 强一致性：
+ 消费者在 **DB 写成功后才提交 offset**
+ 强制幂等写库（不重复、不漏写）

### 零丢失（工程意义上的 zero-loss）：
+ Kafka acks=all
+ producer 幂等
+ Celery 自动重试
+ 消费端手动提交位移

### 抗抖动能力强：
+ 任务重试
+ 网络抖动不再导致“写库失败 → 消费者自动 commit → 数据永久消失”

### 并发抓取不再乱序：
+ Redis 锁保证不会有两个 worker 抓同一条 Tick

# 五、踩坑之后的 5 条总结
1. **“能跑”不等于可靠。**  
特别是金融场景，一定要把失败路径想全。
2. **Kafka auto-commit 简直是初学者陷阱。**  
凡是需要强一致性，auto-commit 都应该直接禁用。
3. **Celery 永远不应该被当成“可靠消息系统”。**  
它负责调度，不负责持久化。
4. **Redis 用得好，能救命；用成缓存，啥都救不了。**
5. **幂等是实时数据系统的底线。**  
没幂等，你迟早会遇到重复消息把表写爆的那天。



要是在普通场景里做抓取，Redis、Kafka、Celery 各用各的，互不干涉也能“跑起来”。  但一旦换成 金融级的实时 Tick 数据抓取（纳斯达克逐笔数据），并且还要求 强一致性 + 零丢失，事情立刻变得严肃很多——任何抖动、丢包、重复写库都可能导致分析错误甚至交易事故。

强一致性时代，Kafka、Redis、Celery 谁才是那块短板

这篇文章讨论了一个金融级实时Tick数据项目的失败与修复。项目最初使用Celery、Kafka和Redis，但因缺乏重试、幂等和安全策略导致问题。文章提出了四个关键改进方向，修复后的系统满足了金融级要求，总结了五点教训。

后端

数据库

架构设计

金融级实时Tick数据抓取反面教材：Celery+Kafka架构常见错误分析，揭示自动提交位移、非幂等写库等致命问题，提供Redis锁+手动提交+幂等写入的完整修复方案，确保金融数据强一致性和零丢失。

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