Kafka为什么在消息积压时不能直接通过消费者水平扩容来提升消费速度?

已于 2024-01-27 15:38:27 修改
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分类专栏： 消息中间件 文章标签： kafka 分布式
于 2024-01-21 13:44:06 首次发布
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本文比较了Kafka和RocketMQ在处理消息积压时的消费者策略。Kafka通过分区设计确保局部有序性和避免消息竞争，导致水平扩容不直接；而RocketMQ支持更灵活的消费者负载均衡和动态扩容，以适应复杂业务场景。

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我们知道当消息生产者生产的速度快于消费者的消费速度时，会产生大量的消息积压，大多数人的想法是增加消费者的数量来提升消费速度，这个想法在RocketMQ中是可行的，但是在Kafka中不一定可行。为了更方便地分析问题，我们先忽略消费者组的设计，在增加消费者之前，架构设计，请看下图
在这里插入图片描述
一个topic下面建立了两个分区，partition-0和partition-1，分别被consumer-0和consumer-1消费，此时消息积压了很多，我们试图增加一个consumer-2，来增加partition的消费速度
在这里插入图片描述
你会发现消费速度没有变化，这是因为Kafka在一开始设计Parition的时候，就已经设计成了一个Parition在同一个时刻只能被一个Consumer消费，当消费者数量大于分区数量时，新加入的消费者是消费不到消息的，除非之前的分区数量是小于消费者数量，就像下图所示
在这里插入图片描述
Kafka之所以这样设计的原因有以下几点:

  • 保证分区局部有序性。一个分区同一时刻只能让一个消费者消费，这样有助于保证分区内的消息是有序的，能够实现在局部消息的顺序性，如果同时让
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2、看消费端代码吧，由于数据多怕消费慢所以将消息poll了之后放入了队列中，队列大小设置的是10万，这个10万就是罪魁祸首！于是修改队列长度大小，服务器允许的话就无界，不允许的话就给个合理的。1、想到会不会是由于只有两个分区，生产者的key相同消息只分发到一个分区中导致积压呢？查看发送消息的代码发现key是处理过的不会相同，排除该猜测。原因很明显就是由于消费能力跟不上，导致了kafka消息积压，查看积压情况，十分严重。只是简单的判断和写文件，没有复杂的业务逻辑，不应该消费慢啊？
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场景：1. 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. 若是下游数据处理不及时，则提高每批次拉取的数量。批次拉取数量过少（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。方法：1. 增大partion数量，2. 消费者加了并发，服务， 扩大消费线程3. 增加消费组服务数量4. kafka单机升级成了集群。
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本文针对Kafka消费堆积问题，分析了原因，并提供了重制消费点位、增加消费者数量、优化消费能力等解决方案。以Java为例，给出了相应的代码示例。在实际应用中，应根据具体情况选择合适的解决方案，并注意监控和调整，以确保Kafka系统的稳定性和性能。
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如果现在资源不够了，简单啊，给topic增加partition，然后做数据迁移，增加机器，不就可以存放更多数据，提供更高的吞吐量了？那落磁盘的时候怎么落啊？首先，临时写个程序，连接到mq里面消费数据，收到消息之后直接将其丢弃，快速消费掉积压的消息，降低MQ的压力，然后走第二种方案，在晚上夜深人静时去手动查询重导丢失的这部分数据。其实回答这类问题，说白了，起码不求你看过那技术的源码，起码你大概知道那个技术的基本原理，核心组成部分，基本架构构成，然后参照一些开源的技术把一个系统设计出来的思路说一下就好。
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问题定位成功，然后去看了线程的栈信息，发现是里面的逻辑卡在了socket.read，当即想到了socket的超时，去看了代码逻辑，是httpclinet,果然没有设置超时时间。对比了其他消费者，消费线程都是在runing和waiting中切换，但是当前消费者的消费状态一直处于runing，阻塞了消息拉取线程。根据手册首先排查下消息拉取是否正常，看到了消息拉取线程是waiting状态，然后看到kafka这块逻辑是消费线程阻塞了拉取线程。使用的是fluent api。
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在设计Java Consumer时，如何通过调整消费者参数实现Kafka集群的性能优化和吞吐量提升？
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在使用Java开发Kafka消费者应用时，为了实现性能优化和提高吞吐量，你需要掌握如何正确配置消费者参数。《Kafka集群调优与分布式搭建实战教程》将为你提供详细的指导和实战案例，帮助你深入了解这些高级配置。 参考资源链接：[Kafka集群调优与分布式搭建实战教程](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/5xx9906zpo?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，理解消费者参数`fetch.min.bytes`和`fetch.max.wait.ms`是关键。`fetch.min.bytes`决定了消费者每次从服务器获取数据的最小字节数，如果服务器上的数据不足这个量，则请求会被阻塞，直到有足够的数据或超时。通过调整这个值，可以控制消费者请求的频率和数据块的大小。较小的值可以减少延迟，但会增加请求的频率和网络负载。相反，较大的值可以减少请求的频率，但会增加消费者的等待时间。 其次，参数`max.partition.fetch.bytes`可以控制消费者从每个分区读取的最大数据量。如果你的应用能够快速处理大量数据，那么增加这个值可以提高吞吐量，但同时也会增加处理单个消息的内存开销。 除了以上提到的参数，消费者组的协调机制也非常重要。通过合理配置`session.timeout.ms`和`heartbeat.interval.ms`可以确保消费者组的稳定性和快速故障转移。`session.timeout.ms`定义了消费者与服务器断开连接前的空闲时间，而`heartbeat.interval.ms`定义了消费者向协调者发送心跳的时间间隔。适当的设置可以防止消费者意外退出导致的负载不平衡。 在实际操作中，通过调整这些参数并结合实际负载测试结果，可以找到性能和稳定性的最佳平衡点。此外，考虑到Kafka的版本升级，建议定期查看官方文档了解最新的配置选项和最佳实践。 通过这些高级配置，你可以实现Kafka集群的性能优化和吞吐量的显著提升。如果希望进一步深入了解这些配置项的使用场景及其对系统性能的影响，建议参考《Kafka集群调优与分布式搭建实战教程》，它不仅涵盖了这些关键配置项的详细解析，还提供了丰富的实战案例和企业级应用的深入探讨。 参考资源链接：[Kafka集群调优与分布式搭建实战教程](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/5xx9906zpo?spm=1055.2569.3001.10343)
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