Kafka出現(xiàn)數(shù)據(jù)積壓問題怎樣解決？

Kafka消費(fèi)者消費(fèi)數(shù)據(jù)的速度是非?？斓?，但如果由于處理Kafka消息時，由于有一些外部IO、或者是產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)擁堵，就會造成Kafka中的數(shù)據(jù)積壓(或稱為數(shù)據(jù)堆積)。如果數(shù)據(jù)一直積壓，會導(dǎo)致數(shù)據(jù)出來的實(shí)時性受到較大影響。

使用Kafka-Eagle查看數(shù)據(jù)積壓情況

按照以下步驟查看分區(qū)消費(fèi)數(shù)據(jù)的積壓情況。

解決數(shù)據(jù)積壓問題

當(dāng)Kafka出現(xiàn)數(shù)據(jù)積壓問題時，首先要找到數(shù)據(jù)積壓的原因。以下是在企業(yè)中出現(xiàn)數(shù)據(jù)積壓的幾個類場景。

1.數(shù)據(jù)寫入MySQL失敗

某日運(yùn)維人員找到開發(fā)人員，說某個topic的一個分區(qū)發(fā)生數(shù)據(jù)積壓，這個topic非常重要，而且開始有用戶投訴。運(yùn)維非常緊張，趕緊重啟了這臺機(jī)器。重啟之后，還是無濟(jì)于事。

消費(fèi)這個topic的代碼比較簡單，主要就是消費(fèi)topic數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行判斷在進(jìn)行數(shù)據(jù)庫操作。運(yùn)維通過kafka-eagle找到積壓的topic，發(fā)現(xiàn)該topic的某個分區(qū)積壓了幾十萬條的消息。

最后，通過查看日志發(fā)現(xiàn)，由于數(shù)據(jù)寫入到MySQL中報(bào)錯，導(dǎo)致消費(fèi)分區(qū)的offset一自沒有提交，所以數(shù)據(jù)積壓嚴(yán)重。

2.因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)延遲消費(fèi)失敗

基于Kafka開發(fā)的系統(tǒng)平穩(wěn)運(yùn)行了兩個月，突然某天發(fā)現(xiàn)某個topic中的消息出現(xiàn)數(shù)據(jù)積壓，大概有幾萬條消息沒有被消費(fèi)。

通過查看應(yīng)用程序日志發(fā)現(xiàn)，有大量的消費(fèi)超時失敗。后查明原因，因?yàn)楫?dāng)天網(wǎng)絡(luò)抖動，通過查看Kafka的消費(fèi)者超時配置為50ms，隨后，將消費(fèi)的時間修改為500ms后問題解決。