日志上报系统Kafka消息队列优化实践(下)

消费模块已经运行一段时间了,如何查看消费的状况呢?

KafkaOffsetMonitor

KafkaOffsetMonitor是一个可以用于监控Kafka的Topic及Consumer消费状况的工具。

  1. Visualizations选项卡 > Cluster Overview:查看当前Kafka集群的Broker情况;
  2. Topic List选项卡:查看当前Kafka集群上topic列表
有两个Consumer正在消费当前topic.png

点击进入Consumer可以查看该Consumer当前的消费状况。

  • 左上角显示了当前Topic的生产速率
  • 右上角显示了当前Consumer的消费速率。
  • 蓝色线条表示当前Topic中的Message数目
  • 灰色线条表示当前Consumer消费的offset位置;
  • 红色线条表示蓝色灰色的差值,即当前Consumer滞后于Producer的message数目。
image.png
image.png
  1. Consumer Groups项卡:查看各partition中的message消费情况
  • topic:创建时topic名称
  • partition:分区编号
  • offset:表示该parition已经消费了多少条message
  • logSize:表示该partition已经写了多少条message
  • Lag:表示有多少条message没有被消费。
  • Owner:表示消费者
  • Created:该partition创建时间
  • Last Seen:消费状态刷新最新时间。

当前有4个Partition,每个Partition中的message数目分布均匀。其各Partition的Lag(消息堆积)几乎为0,表示该消费者组的消费能力是可以的。刷新页面会发现Lag全变成0,说明消息很快就被消费掉了。


image.png
消息堆积严重情况.png

查看Kafka Topic流量 可以知道当前服务状态,上报数据量的具体情况。

image.png

image.png

总结

  1. 根据上述数据,生成速率和消费速率基本一致,目前状态一个消费者完全hold住;
    Q:如果消息堆积严重,消费速率远远低于生产速度,如何提升呢?
    在当前消费组中创建4个消费者,指定每个消费者消费其中一个分区的消息,在保证消息不会被重复消费的前提下提升消费速率。
  2. 生成时消息丢失:当重启服务的时候,服务会重新实例化会导致日志被清空,如果此时Flume没有上报会导致部分数据丢失。但Flume秒级别的延迟这种清空丢失的数据非常非常少。我们系统对数据有一定的容错率。
  3. 消费时消息丢失:初始化ConsumerGroup的时候我们设置 fromOffset值为 latest。
    默认情况下,当消费者拉取到了分区的某个消息之后,消费者会自动提交了 offset。设置为latest:当各分区下有已提交当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。
    🤔️ 如果消费者刚拿到这个消息准备进行真正消费的时候,突然挂掉了,消息实际上并没有被消费,但是 offset 却被自动提交了... 这怎么办呢?关闭闭自动提交 offset,每次在真正消费完消息之后之后再自己手动提交 offset 。
  4. 如何避免重复消费?同一主题的一条消息只能被同一个消费组下的某一个消费者消费

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如何保证Kafka不丢失消息

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