Kafka集群消息积压问题及怎么样处理

今天就跟大家聊聊有关Kafka集群消息积压问题及怎么样处理，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

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通常情况下，企业中会采取轮询或者随机的方式，通过Kafka的producer向Kafka集群生产数据，来尽可能保证Kafk分区之间的数据是均匀分布的。

在分区数据均匀分布的前提下，如果我们针对要处理的topic数据量等因素，设计出合理的Kafka分区数量。对于一些实时任务，比如Spark Streaming/Structured-Streaming、Flink和Kafka集成的应用，消费端不存在长时间"挂掉"的情况即数据一直在持续被消费，那么一般不会产生Kafka数据积压的情况。

Kafka消息积压的典型场景：

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。

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。

那么，针对上述的情况，有什么好的办法处理数据积压呢？

一般情况下，针对性的解决办法有以下几种：

a.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"。

此外，建议将任务纳入监控体系，当任务出现问题时，及时通知相关负责人处理。当然任务重启脚本也是要有的，还要求实时框架异常处理能力要强，避免数据不规范导致的不能重新拉起任务。

b.任务启动从上次提交offset处开始消费处理

看完上述内容，你们对Kafka集群消息积压问题及怎么样处理有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。