Kafka消费者平凡被踢出消费者组的问题排查

最新推荐文章于 2025-09-08 09:34:06 发布
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#Kafka #kafka 生产参数调优

针对Kafka Consumer在处理大量消息时频繁down掉的问题，本文详细分析了原因，并提供了具体的参数调整方案，包括减小max.poll.records及增大max.poll.interval.ms，有效避免Consumer被踢出Consumer Group。

场景： consumer client 平凡down 通过kafka 监控发现 consumer 端频繁被踢出consumer group

问题排查 ： comsumer 处理任务过重 导致默认的参数配置不能满足

consumer 参数 ： max. poll. interval. ms 和 max.poll.records

解决方案： 将 max.poll.records 参数调小 max.poll.interval.ms 参数调大

springboot整合kafka消费者最佳实践
todoitbo的博客
04-19 1万+
本文将深入介绍如何利用Spring Boot整合Kafka实现消费者，探讨其原理和实现步骤。通过详细的解释和示例代码，读者将学会如何使用Spring Boot轻松构建高效的Kafka消费者，实现实时数据处理。
【kafka】kafka 消费组 加入 离开 reblance 案例
九师兄
08-29 306
1.概述 本故事起源于一个朋友问的问题，如下 如果12个分区，12个消费者，都是自动提交5s，且处理得6秒，以此以1秒间隔启动他们，这样最终会导致，每次poll，每个消费者都得被再平衡一次吧。 我做了如下的案例 public class MultipleConsumerReblance { /** * 测地点：如果12个分区，12个消费者，都是自动提交5s，且处理得6秒，以此以1秒间隔启动他们，这样最终会导致，每次poll， * 每个消费者都得被再平衡一次吧。 */
kafka的消费者组（下）
hncscwc的博客
02-08 446
上一文对消费者组的一些概念，基本原理进行了简单描述，本文继续来聊聊消费者组中另外一个比较重要的内容：偏移量的存储。【消费者偏移量的提交】1.消息消费的整体流程介绍消费者在成功加入消费者组，并得到分配的分区信息后，对分配的分区依次向服务端发送请求获取上一次提交的偏移信息，并在内存中记录获取到的偏移量信息；随后向服务端发送fetch（消息）请求，在该请求中就包含了内存中记录的偏移量信息，即从指定位置...
The coordinator is not aware of this member异常分析
他叫阿来
09-15 6255
线上问题：The coordinator is not aware of this member异常分析与解决方案
Kafka
weixin_67864058的博客
09-08 290
2、组件之间互相什么关系？
kafka集群报错找不到broker: Failed to find brokers to send ListGroups
企业实战系列集 ●●● https://ximenjianxue.blog.youkuaiyun.com
06-09 3785
现场测试验证，报错：报错：Failed to find brokers to send ListGroups……某次用户反馈，kafka消费这边消息失败，报错消费者被踢出消费组或broker状态异常无法连接，后实际验证端口确实不通。如上所示，缺失找不到broker node，查看发现多了一个意外节点，经确认为非正常配置。发现topic的授权用户和consumer.properties里配置的消费用户名不一致。broker 4 （172.18.1.198）------>下线该节点。如上图所示，没有组权限；
记一次kafka消费者不消费,消费组被踢出问题
热门推荐
buchifanqie的博客
03-18 1万+
描述 环境：出现12台集群一个kafka节点,消费组一个java-data，消费者6个 问题：运行几个小时后,开始逐步出现消费者被coordinator提出消费组,但是程序进程未退出,正常运行中。 怀疑问题 网络问题，不生产数据，一直挂起来，观察是否会被踢掉 消费阻塞 单机性能和吞吐量 分析源码，修改源码打印日志，降低到一台消费者 1.第一次排查 1. 排查日志出现 consumer poll timeout has expired. This means the time between subs
中高级Java开发应该要了解！java队列queue实现
m0_57983503的博客
07-06 331
主要内容 本文是从大型互联网系统的应用角度探讨分布式缓存的。本文站在原理、框架、架构、案例等多个视角对分布式缓存进行了探讨。 互联网系统随着容量需求的陡增，许多看似简单的存储类场景都面临着巨大的容量问题和稳定性风险，而其中大部分问题都可以通过对缓存的合理使用来规避。读者从本文中将会获得应对这些问题的思路，也会对分布式缓存有一个体系化的认识。 本文内容共分为三个部分，16章的内容，全文按照从理论到实现，再到实践的思路撰写。 首先介绍分布式缓存的背景知识，对“分布式”和“缓存”这两个关键词进行了全面阐述，从而为
监控 Kafka 消费者组延迟的Kafka-Lag-Export工具
最新发布
10-23
Kafka Lag Outlets是一种用于实时追踪Apache Kafka消费者组数据延迟情况的工具。该工具可轻松部署在任何环境，并通过容器化技术构建的镜像进行问题排查。它不仅支持Prometheus和Grafana等可视化平台，还提供针对...
Kafka 消息堆积与慢消费问题排查及优化实践
专注于 Java 后端架构、微服务、分布式、前端及 AI 领域的技术分享，是开发者获取硬核知识、交流实战经验的专业博客。
05-19 2138
Kafka 消息堆积与慢消费问题的本质，是消费者处理能力与消息生产速率、参数配置之间的动态平衡被打破。本文通过真实案例揭示了max.poll.records与配置不当引发的连锁反应，以及如何通过参数调优、性能优化和监控体系建设实现系统性修复。核心启示理解 Kafka 消费者组协议（如 Rebalance 触发条件、offset 提交机制）是解决问题的基础任何配置调整需结合业务处理特性，通过压测验证而非经验主义建立 "监控 - 预警 - 响应" 闭环，是应对流量突增等不确定性的关键。
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12-27 1634
Kafka消费者组开发；kafka集群消费；kafka广播消费；Rebalance 重平衡
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01-15 1639
可以理解为分配的结果带有“粘性的”。即在执行一次新的分配之前，考虑上一次分配的结果，尽量少的调整分配的变动，可以节省大量的开销。粘性分区是Kafka从0.11.x版本开始引入这种分配策略，首先会尽量均衡的放置分区到消费者上面，在出现同一消费者组内消费者出现问题的时候，会尽量保持原有分配的分区不变化。1）需求设置主题为first，7个分区；准备3个消费者，采用粘性分区策略，并进行消费，观察消费分配情况。然后再停止其中一个消费者，再次观察消费分配情况。2）步骤（1）修改分区分配策略为粘性。
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qq_43192537的博客
10-10 893
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weixin_39911066的博客
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Kafka 作为一个流式数据平台，对开发者提供了三种客户端：生产者 / 消费者、连接器、流处理。本文着重分析这三种客户端的线程模型。看到最后的通常都有惊喜。消费者的线程模型0.8 版本以前的消费者客户端会创建一个基于 ZK 的消费者连接器，一个消费者客户端是一个 Java 进程，消费者可以订阅多个主题，每个主题也可以多个线程。为了让消息在多个节点被分布式地消费，提高消息处理的吞吐量，Kafka 允...
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