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Kafka 是一个高吞吐量的分布式消息系统，但在实际应用中，用户经常会遇到一些性能问题和消息堆积的问题。本文将介绍 Kafka 中一些典型问题的原因和排查方法，帮助用户解决问题并优化 Kafka 集群的性能。

一、Topic 消息发送慢，并发性能低

问题描述：

某个或某几个 Topic 的消息并发发送性能低，具体表现为 Producer 的平均请求延迟大，平均生产吞吐量低。

可能原因：

1. 网络带宽不足，导致 IO 等待时间长。
2. 消息未压缩，导致网络流量超负荷。
3. 消息未批量发送或批量阈值配置不当，导致发送速率慢。
4. Topic 分区数量不足，导致 Broker 接收消息积压。
5. Broker 磁盘性能低，导致磁盘同步慢。
6. Broker 分区总量过多，导致碎片化，磁盘读写过载。

排查方法： 

1、确认网络带宽：

检查 Producer 的平均 IO 等待时间指标，判断 Producer 到 Broker 之间的网络带宽是否满足业务的流量要求。

在一个节点上作为服务器启动 iperf
iperf -s在另一个节点上作为客户端测试网络带宽
iperf -c 192.168.10.21

2、确认消息压缩：

检查 Producer 的平均压缩率指标，确保压缩率符合预期。

在 Producer 配置中启用消息压缩
compression.type=gzip

3、消息未批量发送或批量阈值配置不当

 检查 Producer 的批量发送配置 batch.size 和 linger.ms。

操作命令： 查看 Producer 配置文件或代码，确认 batch.size 和 linger.ms 设置。

优化方法： 调整 Producer 配置，增大批量发送大小和延迟时间：

batch.size=32768
linger.ms=10

4、增加 Topic 分区：

使用 Kafka 提供的命令行工具查看 Topic 分区数量

kafka-topics.sh --describe --topic <your_topic> --zookeeper <zookeeper_host>:2181

优化方法： 增加 Topic 的分区数量以提高并发处理能力：

kafka-topics.sh --alter --topic <your_topic> --partitions 10 --zookeeper <zookeeper_host>:2181

5、检查磁盘 IO 使用率：

确认 Broker 磁盘 IO 使用率是否在安全范围内，若使用率较高则考虑扩容 Broker 或增加 Topic 分区数。

 使用 iostat 或 dstat 命令查看磁盘 IO 使用率：

iostat -x 1 10
dstat -d 1

优化方法：

• 升级磁盘为 SSD，提高磁盘性能。
• 优化磁盘配置，确保磁盘 IO 性能最佳。

6、检查分区总量：

查看集群的总分区数和单个 Broker 的分区数量，确保在规划的容量范围内。

使用 Kafka 提供的命令行工具查看集群分区情况： 

kafka-topics.sh --describe --zookeeper <zookeeper_host>:2181

优化方法：

• 水平扩展 Broker，增加 Broker 数量以分散分区负载。
• 通过增加 Broker 节点来均衡分区分布，减少单个 Broker 的分区数量。

二、Topic 消息堆积

问题描述：
某个或某几个 Topic 的消息堆积持续增加，具体表现为 Group 消费延迟数量持续增加。

可能原因：

1. Producer 生产消息流量增大。
2. Consumer 由于业务变化导致消费延迟增加。
3. Consumer 数量不足。
4. Consumer 数量频繁变化，导致 Group 不断做再平衡（Rebalance）。
5. Broker 未收到 Consumer 的消息确认消息。

排查方法：

确认生产量：

检查 Producer 的消息生产量指标，判断是否明显增加。

确认消费量：

检查 Consumer 的消息流量指标，判断是否明显下降

检查 Consumer 数量：

通过 Kafka Broker 提供的命令，确认 Topic 对应的 Consumer 数量与实际的 Consumer 数量是否一致。如果不一致，说明某些 Consumer 未正确连接到 Broker，需要排查 Consumer 是否正常运行。

kafka-consumer-groups.sh --describe --group your_consumer_group --bootstrap-server broker_host:9092

观察 Consumer 变化：

观察 Consumer 的数量是否频繁变化而触发再平衡。由于网络或其他原因，可能导致 Consumer 与 Broker 之间的连接不稳定，Consumer 能持续消费消息，但 Broker 始终认为消息未确认，导致消费位点不变。此时可能需要确认 Consumer 与 Broker 之间的网络稳定性，甚至重启 Consumer。

三、优化 Kafka 生产性能

优化方法：

1、增大 Producer 发送消息的批量大小（batch.size）和批量发送等待时间（linger.ms）。

batch.size=32768
linger.ms=10

2、启用压缩

使用压缩算法减少网络带宽占用。

compression.type=gzip

3、增加分区数：

通过增加 Topic 的分区数，提高并发写入能力。

4、调整 Broker 配置

优化 Broker 的磁盘配置和 IO 设置，例如调整 log.segment.bytes 和 log.retention.hours。

四、优化 Kafka 消费性能

优化方法：

1、增大消费并发：

增加 Consumer 数量和分区数，提升并发消费能力。

2、优化消费逻辑：

确保 Consumer 的业务逻辑高效，减少单个消息处理时间。

3、平衡负载：

确保 Consumer Group 的每个 Consumer 都能均匀分配到分区。

五、Kafka 集群扩展与维护

扩展方法：

1、水平扩展 Broker：

增加 Broker 数量，均衡负载，提高集群容量。

（1）安装新Broker：

在新的服务器上安装Kafka，步骤与之前的安装步骤相同，确保Java已经安装。

（2）配置新 Broker：

编辑server.properties文件，设置新的broker.id 和log.dirs，确保 zookeeper.connect指向现有的 Zookeeper集群。

broker.id=3  # 新的 Broker ID
listeners=PLAINTEXT://:9092
log.dirs=/data/kafka-logs
zookeeper.connect=192.168.10.20:2181,192.168.10.21:2181,192.168.10.22:2181
num.partitions=3
default.replication.factor=3

（3）启动新Broker

sudo su - kafka
/usr/local/kafka/bin/kafka-server-start.sh -daemon /usr/local/kafka/config/server.properties

 （4）重新分配分区：

使用Kafka自带的工具将现有分区重新分配到新 Broker 上。

生成当前分区副本分配：

kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper 192.168.10.20:2181 --generate --topics-to-move-json-file topics.json --broker-list "0,1,2,3"

topics.json内容：

{"version": 1,"topics": [{"topic": "test-topic"}]
}

 执行分区重新分配：

kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper 192.168.10.20:2181 --execute --reassignment-json-file reassignment.json

2、动态扩展 Topic：

根据流量需求动态调整 Topic 的分区数。

 增加 Topic 的分区数量：

kafka-topics.sh --alter --topic test-topic --partitions 10 --zookeeper 192.168.10.20:2181

维护方法：

定期监控：

使用 Kafka 自带的工具或第三方监控工具（如 Prometheus + Grafana）定期监控集群状态。

检查集群状态： 

kafka-broker-api-versions.sh --bootstrap-server 192.168.10.20:9092

检查 Topic 信息： 

kafka-topics.sh --describe --topic test-topic --zookeeper 192.168.10.20:2181

定期优化：

定期检查并优化配置，清理过期数据，保持集群健康运行。

优化server.properties中的配置，根据实际使用情况调整参数，如调整日志段大小和保留时间：

log.segment.bytes=1073741824  # 1 GB
log.retention.hours=168       # 7 days

清理过期数据：

kafka-delete-records.sh --bootstrap-server 192.168.10.20:9092 --offset-json-file offsets.json