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大数据开发之如何处理Kafka集群消息积压问题

【大数据开发之如何处理Kafka集群消息积压问题】通常情况下，企业中会采取轮询或者随机的方式，通过Kafka的producer向Kafka集群生产数据，来尽可能保证Kafk分区之间的数据是均匀分布的。
在分区数据均匀分布的前提下，如果我们针对要处理的topic数据量等因素，设计出合理的Kafka分区数量。大数据培训对于一些实时任务，比如Spark Streaming/Structured-Streaming、Flink和Kafka集成的应用，消费端不存在长时间"挂掉"的情况即数据一直在持续被消费，那么一般不会产生Kafka数据积压的情况。
大数据开发之如何处理Kafka集群消息积压问题
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但是这些都是有前提的，当一些意外或者不合理的分区数设置情况的发生，积压问题就不可避免。
Kafka消息积压的典型场景：
1.实时/消费任务挂掉
比如，我们写的实时应用因为某种原因挂掉了，并且这个任务没有被监控程序监控发现通知相关负责人，负责人又没有写自动拉起任务的脚本进行重启。
那么在我们重新启动这个实时应用进行消费之前，这段时间的消息就会被滞后处理，如果数据量很大，可就不是简单重启应用直接消费就能解决的。
2.Kafka分区数设置的不合理（太少）和消费者"消费能力"不足
Kafka单分区生产消息的速度qps通常很高，如果消费者因为某些原因（比如受业务逻辑复杂度影响，消费时间会有所不同），就会出现消费滞后的情况。
此外，Kafka分区数是Kafka并行度调优的最小单元，如果Kafka分区数设置的太少，会影响Kafka consumer消费的吞吐量。
3.Kafka消息的key不均匀，导致分区间数据不均衡
在使用Kafka producer消息时，可以为消息指定key，但是要求key要均匀，否则会出现Kafka分区间数据不均衡。
那么，针对上述的情况，有什么好的办法处理数据积压呢？
一般情况下，针对性的解决办法有以下几种：
1.实时/消费任务挂掉导致的消费滞后
a.任务重新启动后直接消费最新的消息，对于"滞后"的历史数据采用离线程序进行"补漏"。
此外，建议将任务纳入监控体系，当任务出现问题时，及时通知相关负责人处理。当然任务重启脚本也是要有的，还要求实时框架异常处理能力要强，避免数据不规范导致的不能重新拉起任务。
b.任务启动从上次提交offset处开始消费处理
如果积压的数据量很大，需要增加任务的处理能力，比如增加资源，让任务能尽可能的快速消费处理，并赶上消费最新的消息
2.Kafka分区少了
如果数据量很大，合理的增加Kafka分区数是关键。如果利用的是Spark流和Kafka direct approach方式，也可以对KafkaRDD进行repartition重分区，增加并行度处理。
3.由于Kafka消息key设置的不合理，导致分区数据不均衡
可以在Kafka producer处，给key加随机后缀，使其均衡。

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