解决kafka消息堆积及分区不均匀的问题

kafka消息堆积及分区不均匀的解决

我在环境中发现代码里面的kafka有所延迟，查看kafka消息发现堆积严重，经过检查发现是kafka消息分区不均匀造成的，消费速度过慢。这里由自己在虚拟机上演示相关问题，给大家提供相应问题的参考思路。

这篇文章有点遗憾并没重现分区不均衡的样例和warning: consumer group ‘testgroup1' is rebalancing. 这里仅将正确的方式展示，等后续重现了在进行补充。

主要有两个要点：

• 1、一个消费者组只消费一个topic.
• 2、factory.setconcurrency(concurrency)；这里设置监听并发数为 部署单元节点*concurrency=分区数量

1、先在kafka消息中创建

对应分区数目的topic（testtopic2，testtopic3）testtopic1由代码创建

./kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.25.128:2181 --replication-factor 1 --partitions 2 --topic testtopic2

2、添加配置文件application.properties

kafka.test.topic1=testtopic1
kafka.test.topic2=testtopic2
kafka.test.topic3=testtopic3
kafka.broker=192.168.25.128:9092
auto.commit.interval.time=60000
#kafka.test.group=customer-test
kafka.test.group1=testgroup1
kafka.test.group2=testgroup2
kafka.test.group3=testgroup3
kafka.offset=earliest
kafka.auto.commit=false

session.timeout.time=10000
kafka.concurrency=2

3、创建kafka工厂

package com.yin.customer.config;
import org.apache.kafka.clients.consumer.consumerconfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.stringdeserializer;
import org.springframework.beans.factory.annotation.value;
import org.springframework.context.annotation.bean;
import org.springframework.context.annotation.configuration;
import org.springframework.kafka.config.concurrentkafkalistenercontainerfactory;
import org.springframework.kafka.config.kafkalistenercontainerfactory;
import org.springframework.kafka.core.consumerfactory;
import org.springframework.kafka.core.defaultkafkaconsumerfactory;
import org.springframework.kafka.listener.abstractmessagelistenercontainer;
import org.springframework.kafka.listener.concurrentmessagelistenercontainer;
import org.springframework.kafka.listener.containerproperties;
import org.springframework.stereotype.component;
import java.util.hashmap;
import java.util.map;

/**
 * @author yin
 * @date 2019/11/24 15:54
 * @method
 */
@configuration
@component
public class kafkaconfig {
    @value("${kafka.broker}")
    private string broker;
    @value("${kafka.auto.commit}")
    private string autocommit;

   // @value("${kafka.test.group}")
    //private string testgroup;

    @value("${session.timeout.time}")
    private string sessionouttime;

    @value("${auto.commit.interval.time}")
    private string autocommittime;

    @value("${kafka.offset}")
    private string offset;
    @value("${kafka.concurrency}")
    private integer concurrency;

   @bean
    kafkalistenercontainerfactory<concurrentmessagelistenercontainer<string, string>> kafkalistenercontainerfactory(){
        concurrentkafkalistenercontainerfactory<string, string> factory = new concurrentkafkalistenercontainerfactory<>();
        factory.setconsumerfactory(consumerfactory());
        //监听设置两个个分区
        factory.setconcurrency(concurrency);
        //打开批量拉取数据
        factory.setbatchlistener(true);
        //这里设置的是心跳时间也是拉的时间，也就说每间隔max.poll.interval.ms我们就调用一次poll,kafka默认是300s,心跳只能在poll的时候发出，如果连续两次poll的时候超过
        //max.poll.interval.ms 值就会导致rebalance
        //心跳导致groupcoordinator以为本地consumer节点挂掉了，引发了partition在consumergroup里的rebalance。
        // 当rebalance后，之前该consumer拥有的分区和offset信息就失效了，同时导致不断的报auto offset commit failed。
        factory.getcontainerproperties().setpolltimeout(3000);
        factory.getcontainerproperties().setackmode(containerproperties.ackmode.manual_immediate);
        return factory;
    }

    private consumerfactory<string,string> consumerfactory() {
        return new defaultkafkaconsumerfactory<string, string>(consumerconfigs());
    }

   @bean
    public map<string, object> consumerconfigs() {
        map<string, object> propsmap = new hashmap<>();
        //kafka的地址
        propsmap.put(consumerconfig.bootstrap_servers_config, broker);
        //是否自动提交 offset
        propsmap.put(consumerconfig.enable_auto_commit_config, autocommit);
        // enable.auto.commit 设置成 false，那么 auto.commit.interval.ms 也就不被再考虑
        //默认5秒钟，一个 consumer 将会提交它的 offset 给 kafka
        propsmap.put(consumerconfig.auto_commit_interval_ms_config,  5000);

        //这个值必须设置在broker configuration中的group.min.session.timeout.ms 与 group.max.session.timeout.ms之间。
        //zookeeper.session.timeout.ms 默认值：6000
        //zookeeper的session的超时时间，如果在这段时间内没有收到zk的心跳，则会被认为该kafka server挂掉了。
        // 如果把这个值设置得过低可能被误认为挂掉，如果设置得过高，如果真的挂了，则需要很长时间才能被server得知。
        propsmap.put(consumerconfig.session_timeout_ms_config, sessionouttime);
        propsmap.put(consumerconfig.key_deserializer_class_config, stringdeserializer.class);
        propsmap.put(consumerconfig.value_deserializer_class_config, stringdeserializer.class);
        //组与组间的消费者是没有关系的。
        //topic中已有分组消费数据，新建其他分组id的消费者时，之前分组提交的offset对新建的分组消费不起作用。
        //propsmap.put(consumerconfig.group_id_config, testgroup);

        //当创建一个新分组的消费者时，auto.offset.reset值为latest时，
        // 表示消费新的数据（从consumer创建开始，后生产的数据），之前产生的数据不消费。
        // https://blog.csdn.net/u012129558/article/details/80427016

        //earliest 当分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消费。
       // latest 当分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，消费新产生的该分区下的数据。

        propsmap.put(consumerconfig.auto_offset_reset_config, offset);
        //不是指每次都拉50条数据，而是一次最多拉50条数据()
        propsmap.put(consumerconfig.max_poll_records_config, 5);
        return propsmap;
    }
}

4、展示kafka消费者

@component
public class kafkaconsumer {
    private static final logger logger = loggerfactory.getlogger(kafkaconsumer.class);

    @kafkalistener(topics = "${kafka.test.topic1}",groupid = "${kafka.test.group1}",containerfactory = "kafkalistenercontainerfactory")
    public void listenpartition1(list<consumerrecord<?, ?>> records,acknowledgment ack) {
        logger.info("testtopic1 recevice a message size :{}" , records.size());

        try {
            for (consumerrecord<?, ?> record : records) {
                optional<?> kafkamessage = optional.ofnullable(record.value());
                logger.info("received:{} " , record);
                if (kafkamessage.ispresent()) {
                    object message = record.value();
                    string topic = record.topic();
                    thread.sleep(300);
                    logger.info("p1 topic is:{} received message={}",topic, message);
                }
            }
        } catch (exception e) {
            e.printstacktrace();
        } finally {
            ack.acknowledge();
        }
    }

    @kafkalistener(topics = "${kafka.test.topic2}",groupid = "${kafka.test.group2}",containerfactory = "kafkalistenercontainerfactory")
    public void listenpartition2(list<consumerrecord<?, ?>> records,acknowledgment ack) {
        logger.info("testtopic2 recevice a message size :{}" , records.size());

        try {
            for (consumerrecord<?, ?> record : records) {
                optional<?> kafkamessage = optional.ofnullable(record.value());
                logger.info("received:{} " , record);
                if (kafkamessage.ispresent()) {
                    object message = record.value();
                    string topic = record.topic();
                    thread.sleep(300);
                    logger.info("p2 topic :{},received message={}",topic, message);
                }
            }
        } catch (exception e) {
            e.printstacktrace();
        } finally {
            ack.acknowledge();
        }
    }

    @kafkalistener(topics = "${kafka.test.topic3}",groupid = "${kafka.test.group3}",containerfactory = "kafkalistenercontainerfactory")
    public void listenpartition3(list<consumerrecord<?, ?>> records, acknowledgment ack) {
        logger.info("testtopic3 recevice a message size :{}" , records.size());

        try {
            for (consumerrecord<?, ?> record : records) {
                optional<?> kafkamessage = optional.ofnullable(record.value());
                logger.info("received:{} " , record);
                if (kafkamessage.ispresent()) {
                    object message = record.value();
                    string topic = record.topic();
                    logger.info("p3 topic :{},received message={}",topic, message);
                    thread.sleep(300);
                }
            }
        } catch (exception e) {
            e.printstacktrace();
        } finally {
            ack.acknowledge();
        }
    }
}

查看分区消费情况：

kafka出现若干分区不消费的现象

近日，有用户反馈kafka有topic出现某个消费组消费的时候，有几个分区一直不消费消息，消息一直积压（图1）。除了一直积压外，还有一个现象就是消费组一直在重均衡，大约每5分钟就会重均衡一次。具体表现为消费分区的owner一直在改变（图2）。

（图1）

（图2）

定位过程

业务侧没有报错，同时kafka服务端日志也一切正常，同事先将消费组的机器滚动重启，仍然还是那几个分区没有消费，之后将这几个不消费的分区迁移至别的broker上，依然没有消费。

还有一个奇怪的地方，就是每次重均衡后，不消费的那几个分区的消费owner所在机器的网络都有流量变化。按理说不消费应该就是拉取不到分区不会有流量的。于是让运维去拉了下不消费的consumer的jstack日志。一看果然发现了问题所在。

从堆栈看，consumer已经拉取到消息，然后就一直卡在处理消息的业务逻辑上。这说明kafka是没有问题的，用户的业务逻辑有问题。

consumer在拉取完一批消息后，就一直在处理这批消息，但是这批消息中有若干条消息无法处理，而业务又没有超时操作或者异常处理导致进程一直处于消费中，无法去poll下一批数据。

又由于业务采用的是autocommit的offset提交方式，而根据源码可知，consumer只有在下一次poll中才会自动提交上次poll的offset，所以业务一直在拉取同一批消息而无法更新offset。反映的现象就是该consumer对应的分区的offset一直没有变，所以有积压的现象。

至于为什么会一直在重均衡消费组的原因也很明了了，就是因为有消费者一直卡在处理消息的业务逻辑上，超过了max.poll.interval.ms（默认5min），消费组就会将该消费者踢出消费组，从而发生重均衡。

验证

让业务方去查证业务日志，验证了积压的这几个分区，总是在循环的拉取同一批消息。

解决方法

临时解决方法就是跳过有问题的消息，将offset重置到有问题的消息之后。本质上还是要业务侧修改业务逻辑，增加超时或者异常处理机制，最好不要采用自动提交offset的方式，可以手动管理。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。