Kafka的使用和错误解决

Kafka的使用和错误解决
单节点:233
目录:/mnt/kfk
在这里插入图片描述
启动zk

   /mnt/kfk/zookeeper-3.4.12/bin/zkServer.sh start

启动kafka

    后台启动
bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties

创建主题

 /mnt/kfk/kafka_2.11-2.1.0/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2281/kafka --topic KafkaTestTopic --partitions 1 --replication-factor 1

其中 --zookeeper 指定了 Kafka 所连接的 ZooKeeper 服务地址,–topic 指定了所要创建主题的名称,–replication-factor 指定了副本因子,–partitions 指定了分区个数,–create 是创建主题的动作指令。

通过 --describe 展示主题的更多具体信息

/mnt/kfk/kafka_2.11-2.1.0/bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181/kafka --describe --topic KafkaTestTopic

在这里插入图片描述
创建生产者

/mnt/kfk/kafka_2.11-2.1.0/bin/kafka-console-producer.sh --topic KafkaTestTopic --broker-list localhost:9092

查看server.properties中的#listeners=PLAINTEXT://:9092,获取kafka的端口

创建消费者

/mnt/kfk/kafka_2.11-2.1.0/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic KafkaTestTopic

可能出现的错误:
(1)
[root@mail bin]# kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2281 --topic KafkaTestTopic --partitions 1 --replication-factor 1
Error while executing topic command : Replication factor: 1 larger than available brokers: 0.
[2018-11-20 16:44:16,269] ERROR org.apache.kafka.common.errors.InvalidReplicationFactorException: Replication factor: 1 larger than available brokers: 0.
(kafka.admin.TopicCommand$)

解决:修改server.properties中的:zookeeper.connect=localhost:2281,让2281端口号和zookeeper.properties中的zookeeper端口号一致,然后重启kafka。**

(2)
kafka.common.KafkaException: fetching topic metadata for topics [Set(KafkaTestTopic)] from broker [ArrayBuffer(BrokerEndPoint(0,123.125.50.7,9092))] failed
at kafka.client.ClientUtils . f e t c h T o p i c M e t a d a t a ( C l i e n t U t i l s . s c a l a : 77 ) a t k a f k a . c l i e n t . C l i e n t U t i l s .fetchTopicMetadata(ClientUtils.scala:77) at kafka.client.ClientUtils .fetchTopicMetadata(ClientUtils.scala:77)atkafka.client.ClientUtils.fetchTopicMetadata(ClientUtils.scala:98)
at kafka.consumer.ConsumerFetcherManager$LeaderFinderThread.doWork(ConsumerFetcherManager.scala:67)
(3)
[2018-11-20 17:28:53,411] WARN [Producer clientId=console-producer] Error while fetching metadata with correlation id 52 : {KafkaTestTopic=LEADER_NOT_AVAILABLE} (org.apache.kafka.clients.NetworkClient)
[2018-11-20 17:28:53,513] WARN [Producer clientId=console-producer] Error while fetching metadata with correlation id 53 : {KafkaTestTopic=LEADER_NOT_AVAILABLE} (org.apache.kafka.clients.NetworkClient)
[2018-11-20 17:28:53,617] WARN [Producer clientId=console-producer] Error while fetching metadata with correlation id 54 : {KafkaTestTopic=LEADER_NOT_AVAILABLE} (org.apache.kafka.clients.NetworkClient)
[2018-11-20 17:28:53,721] WARN [Producer clientId=console-producer] Error while fetching metadata with correlation id 55 : {KafkaTestTopic=LEADER_NOT_AVAILABLE} (org.apache.kafka.clients.NetworkClient)

解决(2)和(3)的错误:
修改server.properties中的
(1) listeners=PLAINTEXT://localhost:9092
(2) advertised.listeners=PLAINTEXT://localhost:9092

<think>嗯,用户想了解如何判断Kafka的数据积压以及解决方案。首先,我需要回忆一下Kafka的基本架构相关的监控指标。数据积压通常发生在消费者处理速度跟不上生产者发送速度的时候。那么,判定积压的方法可能涉及监控消费者组的滞后情况,比如检查消费者的offset最新的消息offset之间的差距。 接下来,解决方案方面,可能需要考虑优化消费者性能,比如增加消费者实例或者调整配置参数。不过,用户提供的引用里提到消费者数量不能超过partition数量,所以如果partition不够,可能需要先增加partition。此外,引用中还提到了手动提交offset优化处理逻辑,比如批量处理或者异步处理,这些也是常见的解决方案。 用户的问题还要求结合站内引用,所以需要仔细查看提供的四个引用。引用1提到消费者数量与partition的关系,以及数据积压的后果;引用2讨论了手动提交offset来避免数据丢失,以及消息重复的问题;引用3给出了一个实际案例,提到数据处理服务消耗CPU高,可能需要优化处理逻辑;引用4解释了消费者组的结构,强调一个分区只能由一个消费者处理。 在回答时,应该先说明判定方法,再列出解决方案。判定方法可能包括使用Kafka命令检查滞后情况、监控工具的使用、日志分析业务指标监控。解决方案则需要分点讨论,比如调整消费者数量、优化处理逻辑、动态扩容、配置优化、降级处理错误重试机制。 需要注意的是,用户可能希望得到具体的操作步骤,比如如何运行kafka-consumer-groups命令,或者如何调整fetch参数。同时,解决方案要结合实际案例,比如引用3中的CPU优化,可能需要代码层面的调整。另外,引用2中的手动提交offset可以避免重复消费,但需要正确处理提交时机,防止数据丢失。 最后,用户可能还关心如何预防积压,比如合理的容量规划自动扩缩容策略。这部分可以结合引用中的内容,强调分区数量消费者组的配置。需要确保回答结构清晰,步骤明确,并且引用相关的参考资料来增强可信度。</think>### Kafka数据积压判定方法及解决方案 #### 一、数据积压判定方法 1. **消费者组滞后量监控** 通过Kafka内置命令`kafka-consumer-groups.sh`查看消费者组的**Lag值**(未消费消息数量): ```bash kafka-consumer-groups --bootstrap-server <broker> --describe --group <group_id> ``` 输出结果中的`LAG`字段表示积压量。若持续增长或超过阈值(如百万级),则判定为积压[^4][^1]。 2. **监控工具告警** 使用Prometheus+Grafana或Kafka Manager监控以下指标: - `records-lag-max`(最大滞后量) - `consumer-lag`(消费者延迟时间) - 消费者吞吐量(`fetch-rate`)与生产者吞吐量(`produce-rate`)对比[^3][^4]。 3. **业务日志分析** 观察消费者日志中处理耗时、错误重试频率、线程阻塞情况,判断是否因处理逻辑低效导致积压[^3]。 4. **业务指标验证** 若下游系统(如数据库、缓存)的数据更新延迟与Kafka消费延迟同步增长,可确认积压影响业务[^1]。 --- #### 二、数据积压解决方案 ##### 1. **短期应急处理** - **扩容消费者实例** *条件*:消费者组内实例数 < Topic分区数(`partitions`) *操作*: 1. 增加Topic分区:`kafka-topics.sh --alter --partitions <新分区数>` 2. 启动新消费者实例,确保分区均匀分配[^4][^1]。 - **优化消费者处理逻辑** - 将单条处理改为批量处理(如`batch.size`调优) - 异步化处理(如分离I/O操作与计算逻辑) - 代码级优化(案例:某服务通过减少PB反序列化CPU消耗提升吞吐量3倍[^3]) ##### 2. **中期配置优化** - **调整消费者参数** ```properties fetch.min.bytes=1024 # 减少拉取频率 max.poll.records=500 # 单次拉取最大消息数 max.poll.interval.ms=300000 # 避免频繁重平衡 ``` - **启用并行消费** 在消费者内部使用多线程处理不同分区的消息(需保证分区内顺序性)。 ##### 3. **长期预防措施** - **容量规划** 按业务峰值流量预留20%性能余量,分区数按`期望吞吐量/单个消费者吞吐量`计算[^4]。 - **自动扩缩容** 基于Lag值动态调整消费者实例数(K8s HPA或自定义脚本)。 ##### 4. **极端情况处理** - **降级处理** 丢弃非关键数据(如日志类消息)或抽样处理,优先保障核心业务[^1]。 - **错误重试隔离** 将处理失败的消息转发到死信队列(Dead Letter Queue),避免阻塞正常消费。 --- #### 三、关键注意事项 1. **Offset提交策略** 设置`enable.auto.commit=false`,在业务逻辑完成后手动提交offset,避免消息丢失[^2]。 2. **分区再平衡** 扩容消费者时,需关注`partition.assignment.strategy`配置,避免频繁重平衡影响吞吐量[^4]。 ---
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