Kafka消息堆积在Ubuntu怎么解决

Kafka消息堆积在Ubuntu可按以下方法解决：

1. 消费者端优化

   • 增加消费并行度：增加消费者实例数量或单实例消费线程数，需确保消费者数≤分区数。
   • 优化消费逻辑：采用异步非阻塞处理、批量拉取消息（增大max.poll.records），减少单条消息处理时间。
   • 手动提交Offset：避免自动提交延迟，处理完消息后手动同步提交。

2. Kafka集群优化

   • 增加分区数：通过kafka-topics.sh --alter命令调整分区数，提升并行消费能力。
   • 调整分区分配策略：使用RoundRobinAssignor替代默认RangeAssignor，均衡负载。
   • 扩展Broker节点：增加集群节点，提升整体吞吐量。

3. 生产者端优化

   • 限流与批量发送：控制生产速率，启用批量发送（如batch.size参数）。
   • 合理设置ACK参数：acks=all确保消息可靠写入，配合retries重试机制。

4. 其他措施

   • 监控与告警：通过Kafka自带工具或第三方工具实时监控堆积情况，设置阈值预警。
   • 清理过期数据：若堆积数据可丢弃，使用kafka-delete-records.sh清理旧日志。

参考来源：