kafka大量堆积故障复盘（生产环境）

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kafka大量堆积故障复盘（生产环境）

kafka大量消息堆积故障复盘

• 一、前言
• 二、过程复盘
• 三、总结
• • 1、产生原因
  • 2、解决方案
  • • 2.1、优先处理堆积数据，恢复生产环境
    • 2.2、处理堆积数据

一、前言

这个事是上个老东家遇到的，我是一个旁观者的角度目睹整个故障的产生和修复，过后也未进行总结复盘。最近吧，自己被安排解决kafka重复消费的一些问题，就想起来这个事，索性就把整个事件进行一个回顾，另外也把kafka大量消息堆积的处理方案也进行总结归纳，这个问题还是比较常见的。

二、过程复盘

某一天晚上，公司某一个程序员写的某一个程序挂掉了，服务呢也没有被重新拉起来。这个服务的逻辑并不是很复杂，主要是消费kafka消息并计算出一个数据，但并发量很大，每天有大概几百w的量级。

这个服务挂掉后，kafka集群的消息就一直开始堆积，到第二天来到公司后发现，大概一共堆积了200w的消息，重启服务器后，发现以服务的消费速度要完全消费掉所有的堆积数据也需要1天多，这么多的数据很明显不能让他持续堆积着，一个是影响最新数据的处理，另外也占用多余的资源。

所以我们技术部的大leader提出了一个解决方案，新增一批5个消费者和5个kafka分区，这些消费者的主要功能是消费数据并入库存储（临时开发），一个消费者qps为500，5个消费者一分种的吞吐量为500 * 60 * 5 = 15w，200w堆积消息20分钟内能解决掉。当然这只是第一个步骤，这个步骤完成后可以保证生产环境正常工作。

第二个步骤，解决这些未消费的消息。正常情况下，我们的消费者的吞吐量远大于生产者的吞吐量的，我们只需要把再写一个服务：把临时存储的200w堆积消息，以不会产生堆积的速度再次生产到kafka集群中，让消费者消费掉就可以了。

三、总结

懒的画图了，贴个还算清晰的kafka的架构图：

1、产生原因

• consumer意外down机
• consumer吞吐量低于producer
• partition分区过少
• consumer处理超时，导致频繁rebalance

2、解决方案

2.1、优先处理堆积数据，恢复生产环境

1. 增大partition个数
2. 增加消费者数量
3. 消费堆积数据入库保存
4. 减少consumer处理时长
5. 避免产生rebalance

注意：
同一个消费群组的consumer个数要等于partition个数，这样能让consumer的消费能力提升到最大。

同一个topic下的partition和sonsumer对应关系：

2.2、处理堆积数据

1. 非时间敏感数据，读库并生产到消费队列。
2. 时间敏感数据，梳理业务影响，采取能保证数据一致性的方案，如手动导入、重新构造等等。

参考链接：
Kafka 消费者与消费组
如何处理大量积压消息