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layout: post title: "一次 kafka 消息堆积问题排查" categories: Kafka tags: 消息堆积

author: 张乘辉

• content {:toc} 收到某业务组的小伙伴发来的反馈，具体问题如下：

项目中某 kafka 消息组消费特别慢，有时候在 kafka-manager 控制台看到有些消费者已被踢出消费组。

从服务端日志看到如下信息：

该消费组在短时间内重平衡了 600 多次。

从 cat 查看得知，每条消息处理都会有 4 次数据库的交互，经过一番沟通之后，发现每条消息的处理耗时大概率保持在 200ms 以上。

Kafka 发生重平衡的有以下几种情况：

1. 消费组成员发生变更，有新消费者加入或者离开，或者有消费者崩溃；
2. 消费组订阅的主题数量发生变更；
3. 消费组订阅的分区数发生变更。

在第 2、3 点都没有发生的情况下，那么就是由消费组成员发生了变化导致 Kafka 发生重平衡。

在查看 kafka 客户端日志，发现有很多如下日志：

日志的描述得知，消费者被被剔除的原因是调用 poll() 方法消费耗时太久了，其中有提到 max.poll.interval.ms 和 max.poll.records 两个参数，而且还会导致提交

max.poll.interval.ms 表示消费者处理消息逻辑的最大时间，对于某些业务来说，处理消息可能需要很长时间，比如需要 1 分钟，那么该参数就需要设置成大于 1分钟的值，否则就会被 Coordinator 剔除消息组然后重平衡， 默认值为 300000；

max.poll.records 表示每次默认拉取消息条数，默认值为 500。

我们来计算一下：

200 * 500 = 100000 < max.poll.interval.ms =300000，

前面我也讲了，当每条消息处理时间大概率会超过 200ms。

结论：

本次出现的问题是由于客户端的消息消费逻辑耗时太长，如果生产端出现消息发送增多，消费端每次都拉取了 500 条消息进行消费，这时就很容易导致消费时间过长，如果超过了 max.poll.interval.ms 所设置的时间，就会被消费组所在的 coordinator 剔除掉，从而导致重平衡，Kafka 重平衡过程中是不能消费的，会导致消费组处于类似 stop the world 的状态下，重平衡过程中也不能提交位移，这会导致消息重复消费从而使得消费组的消费速度下降，导致消息堆积。

解决办法：

根据业务逻辑调整 max.poll.records 与 max.poll.interval.ms 之间的平衡点，避免出现消费者被频繁踢出消费组导致重平衡。