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Kafka消费者消费数据的速度是非常快的,但如果由于处理Kafka消息时,由于有一些外部IO、或者是产生网络拥堵,就会造成Kafka中的数据积压(或称为数据堆积)。如果数据一直积压,会导致数据出来的实时性受到较大影响。
按照以下步骤查看分区消费数据的积压情况。
当Kafka出现数据积压问题时,首先要找到数据积压的原因。以下是在企业中出现数据积压的几个类场景。
某日运维人员找到开发人员,说某个topic的一个分区发生数据积压,这个topic非常重要,而且开始有用户投诉。运维非常紧张,赶紧重启了这台机器。重启之后,还是无济于事。
消费这个topic的代码比较简单,主要就是消费topic数据,然后进行判断在进行数据库操作。运维通过kafka-eagle找到积压的topic,发现该topic的某个分区积压了几十万条的消息。
最后,通过查看日志发现,由于数据写入到MySQL中报错,导致消费分区的offset一自没有提交,所以数据积压严重。
基于Kafka开发的系统平稳运行了两个月,突然某天发现某个topic中的消息出现数据积压,大概有几万条消息没有被消费。
通过查看应用程序日志发现,有大量的消费超时失败。后查明原因,因为当天网络抖动,通过查看Kafka的消费者超时配置为50ms,随后,将消费的时间修改为500ms后问题解决。
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