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Kafka消息积压的典型场景及解决方案

news 来源：原创 2024/9/21 12:40:52

Kafka消息积压的典型场景：

1.实时/消费任务挂掉

比如，我们写的实时应用因为某种原因挂掉了，并且这个任务没有被监控程序监控发现通知相关负责人，负责人又没有写自动拉起任务的脚本进行重启。
那么在我们重新启动这个实时应用进行消费之前，这段时间的消息就会被滞后处理，如果数据量很大，可就不是简单重启应用直接消费就能解决的。

>>>> 解决方案1：

方案简述：任务重新启动后直接消费最新的消息，对于"滞后"的历史数据采用离线程序进行"补漏"。

>>>> 具体操作1 ：消费者从最新的地方进行消费

1、偏移量设置默认位置是在 zookeeper 中设置的
2、设置消费者参数 auto.offset.reset = latest 从最新消息开始消费
3、给启动的消费组设置动态的组ID=> 每次启动消费者重新生成一个随机的组ID保证从最新消息开始消费
4、任务重启手动设置偏移量到最新的位置。这可以通过查询Kafka的消费者API来完成。

>>>> 具体操作2 ：针对滞后的数据如何查漏补缺

Apache Kafka Connect：通过Kafka Connect可以快速实现大量数据进出Kafka，从而与其他源数据源或目标数据源进行交互。

Kafka ETL：这是一个开源的ETL工具，专门为处理Kafka数据而设计。它提供了一个简单易用的界面，使数据抽取、转换和加载变得更加容易。

Talend：这是一款功能强大的ETL工具，支持处理Kafka数据。它提供了可视化的界面，使您可以轻松地设计、部署和管理ETL作业。

Apache NiFi：这是一个用于数据集成和处理的开源软件框架，它提供了一个可视化的界面来设计ETL流程，并支持Kafka作为数据源和目标。

Logstash：这是一个开源的数据收集引擎，可以用来处理和转换Kafka数据。它提供了强大的过滤器和转换器，使您可以轻松地实现数据的抽取、转换和加载。

>>>> 解决方案2：(常用)

方案简述：创建新的topic并配置更多数量的分区，将积压消息的topic消费者逻辑改为直接把消息打入新的topic，将消费逻辑写在新的topic的消费者中。

-- 第一步迁移topic数据 --> 历史数据迁移到新的Topic上
-- 第二部使用新的消费者消费新的Topic 数据

此方案不会缺失数据（新的消费者消费能力可以与原消费者保持一致）前提是允许延时处理一段时间才可以应用此方案

1. 创建新topic：首先，您需要创建一个新的topic。您可以使用Kafka提供的命令行工具或Kafka管理界面来创建新topic。确保新topic的partition数量与旧topic相同或更多。
2. 调整消费者配置：创建一个新的消费者，用于消费旧topic的数据。您需要设置消费者的配置，以便将数据从旧topic消费到新topic。这可以通过设置auto.offset.reset和topic.config参数来实现。
o auto.offset.reset参数用于指定消费者从哪个offset开始消费数据。您可以将其设置为earliest，以便从旧topic的开始处消费数据。
o topic.config参数可以用于设置新topic的配置。例如，您可以设置retention.ms参数来控制新topic的日志保留时间。
3. 复制数据：使用新消费者消费旧topic的数据，并将其写入新topic。确保在写入新topic时，消息的key和value与旧topic中的消息一致。这样，消息的顺序和偏移量将保持不变。
4. 验证数据：完成数据转移后，验证新topic中的数据是否与旧topic中的数据一致。您可以使用Kafka提供的工具或编写自定义脚本进行验证。
5. 删除旧topic：一旦您验证了新topic中的数据，并且确认可以删除旧topic，请将其删除以释放存储空间。请注意，在删除旧topic之前，确保所有数据都已成功迁移到新topic中。

2.Kafka分区数设置的不合理（太少）和消费者"消费能力"不足

Kafka单分区生产消息的速度qps通常很高，如果消费者因为某些原因（比如受业务逻辑复杂度影响，消费时间会有所不同），就会出现消费滞后的情况。
此外，Kafka分区数是Kafka并行度调优的最小单元，如果Kafka分区数设置的太少，会影响Kafka consumer消费的吞吐量。

>>>> 不同的情况分析及方案

1、kafka 消费能力不足：
如果是Kafka消费能力不足，则可以考虑增加 topic 的 partition 的个数，同时提升消费者组的消费者数量，消费数 = 分区数（二者缺一不可）
2、程序消费能力不足：
（拉取数据/处理时间 < 生产速度），使处理的数据小于生产的数据，也会造成数据积压。则提高每批次拉取的数量。
如果数据量很大，合理的增加Kafka分区数是关键。如果利用的是Spark流和Kafka direct approach方式，也可以对KafkaRDD进行repartition重分区，增加并行度处理。
3.Kafka消息的key不均匀，导致分区间数据不均衡

在使用Kafka producer消息时，可以为消息指定key，但是要求key要均匀，否则会出现Kafka分区间数据不均衡。可以在Kafka producer处，给key加随机后缀，使其均衡。

4、kafka数据有过期时间，一些数据就丢失了，主要是消费不及时 (消费不及时)