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目錄

系列歷史文章

Kafka的消費者負載均衡機制和數據積壓問題

一、kafka的消費者負載均衡機制

二、數據積壓問題

第一步: 使用kafka-eagle查看數據積壓情況

第二步: 解決數據積壓問題

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系列歷史文章

2021年大數據Kafka（十二）：??Kafka配額限速機制??

2021年大數據Kafka（十一）：??Kafka的消費者負載均衡機制和數據積壓問題??

2021年大數據Kafka（十）：kafka生產者數據分發策略

2021年大數據Kafka（九）：kafka消息存儲及查詢機制原理

2021年大數據Kafka（八）：Kafka如何保證數據不丟失

2021年大數據Kafka（七）：Kafka的分片和副本機制

2021年大數據Kafka（六）：??安裝Kafka-Eagle??

2021年大數據Kafka（五）：??Kafka的java API編寫??

2021年大數據Kafka（四）：??kafka的shell命令使用??

2021年大數據Kafka（三）：??Kafka的集群搭建以及shell啟動命令腳本編寫??

2021年大數據Kafka（二）：??Kafka特點總結和架構??

2021年大數據Kafka（一）：??消息隊列和Kafka的基本介紹??

Kafka的消費者負載均衡機制和數據積壓問題

一、kafka的消費者負載均衡機制

問題: 請問如何通過kafka模擬點對點和發布訂閱模式呢?

點對點:?讓所有監聽這個topic的消費者, 都屬于同一個消費者組即可或者監聽這個topic消費者, 保證唯一
發布訂閱:定義多個消費者, 讓多個消費者屬于不同組即可

二、數據積壓問題

Kafka消費者消費數據的速度是非常快的，但如果由于處理Kafka消息時，由于有一些外部IO、或者是產生網絡擁堵，就會造成Kafka中的數據積壓（或稱為數據堆積）。如果數據一直積壓，會導致數據出來的實時性受到較大影響。

第一步: 使用kafka-eagle查看數據積壓情況

?

第二步: 解決數據積壓問題

出現積壓的原因: ?

• 因為數據寫入目的容器失敗,從而導致消費失敗
• 因為網絡延遲消息消費失敗
• 消費邏輯過于復雜, 導致消費過慢,出現積壓問題

解決方案:

• 對于第一種, 我們常規解決方案, 處理目的容器,保證目的容器是一直可用狀態
• 對于第二種, 如果之前一直沒問題, 只是某一天出現, 可以調整消費的超時時間
• 對于第三種, 一般解決方案,調整消費代碼, 消費更快即可, 利于消費者的負載均衡策略,提升消費者數量

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總結

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