云原生期间 Kafka 深度实践：03进阶特性与最佳实践

3.1 数据可靠性与一致性

Producer 端可靠性策略

Kafka 通过acks参数控制消息确认机制，不同设置实用于不同场景：

• acks=0：Producer 发送消息后不等待 Broker 确认，立即返回。这种模式吞吐量最高，但大概丢失消息（如网络故障导致消息未到达 Broker）。实用于对可靠性要求不高的场景，如日志收集。
  
• acks=1（默认）：Producer 发送消息后，等待 Leader 副本接收乐成即返回。若 Follower 副本未同步时 Leader 宕机，大概导致消息丢失。实用于对可靠性有一定要求，但可接受少量数据丢失的场景。
  
• acks=all：Producer 发送消息后，等待 ISR 集合中所有副本都接收乐成才返回。这种模式保证消息不丢失，但耽误较高。实用于对可靠性要求极高的场景，如金融生意业务。
  

幂等性生产者

开启幂等性（enable.idempotence=true）可制止消息重复发送：

2. props.put(ProducerConfig.ENABLE_IDEMPOTENCE_CONFIG, "true");

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幂等性生产者通过为每个消息分配唯一 ID（PID）和序列号（Sequence Number），确保 Broker 不会重复写入雷同消息。
Consumer 端 Exactly-Once 语义

Kafka 提供三种消费语义：

• At-Most-Once（最多一次）：消费失败后不重试，大概导致消息丢失。
  
• At-Least-Once（至少一次）：消费失败后重试，大概导致消息重复消费。
  
• Exactly-Once（精确一次）：通过事务或幂等性保证每条消息仅被消费一次。
  

实现 Exactly-Once 语义的关键是将消息消费与 Offset 提交作为原子操作：

2. // 配置事务
3. props.put(ProducerConfig.TRANSACTIONAL_ID_CONFIG, "my-transactional-id");
4. producer.initTransactions();
6. try {
7.     producer.beginTransaction();
8.     // 消费消息
9.     ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
10.     for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
11.         // 处理消息
12.         process(record);
13.         // 发送结果到输出Topic
14.         producer.send(new ProducerRecord<>("output_topic", record.key(), processResult));
15.     }
16.     // 提交消费位移和生产的消息
17.     producer.sendOffsetsToTransaction(currentOffsets, "test_group");
18.     producer.commitTransaction();
19. } catch (Exception e) {
20.     producer.abortTransaction();
21. }

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3.2 分区分配与负载平衡

Consumer Group 分区分配策略

Kafka 提供三种内置分区分配策略：

• RangeAssignor（默认）：按 Topic 的分区 ID 排序，依次分配给 Consumer。例如，Topic 有 5 个分区，Consumer Group 有 2 个 Consumer，则 Consumer1 分配分区 0-2，Consumer2 分配分区 3-4。大概导致分配不均。
  
• RoundRobin：将所有 Topic 的所有分区按顺序轮询分配给 Consumer。实用于消费多个 Topic 的场景，分配更均匀。
  
• StickyAssignor：在 Rebalance 时只管保持原有分配关系，减少分区移动。例如，新增 Consumer 时，仅将部分分区从其他 Consumer 转移给新 Consumer。
  

通过partition.assignment.strategy参数配置分配策略：

2. props.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG,
3.           Collections.singletonList(StickyAssignor.class.getName()));

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动态 Rebalance 机制

当 Consumer 加入或退出 Group、Topic 分区数变更时，会触发 Rebalance：
Coordinator 选举：Group 中第一个启动的 Consumer 向任意 Broker 发送哀求，获取 Group Coordinator（负责管理该 Group 的 Broker）。

• 成员注册：所有 Consumer 向 Coordinator 注册，Coordinator 收集所有成员信息。
  
• 分区分配：Coordinator 选择一种分配策略，盘算每个 Consumer 应分配的分区。
  
• 分配结果通知：Coordinator 将分配结果发送给所有 Consumer。
  

自定义分区分配策略

实现org.apache.kafka.clients.consumer.PartitionAssignor接口，可根据业务需求自定义分区分配逻辑。例如，按消息类型将特定分区分配给指定 Consumer：

2. public class CustomPartitionAssignor implements PartitionAssignor {
3.     @Override
4.     public Subscription subscription(Set<String> topics) {
5.         return new Subscription(new ArrayList<>(), Collections.singletonMap("custom_config", "value"));
6.     }
8.     @Override
9.     public Map<String, Assignment> assign(Cluster metadata, Map<String, Subscription> subscriptions) {
10.         // 自定义分区分配逻辑
11.     }
12.    
13.     // 其他接口方法实现
14. }

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3.3 监控与运维

内置监控指标

Kafka 通过 JMX（Java Management Extensions）暴露大量监控指标，重要分为三类：

• Broker 级别：如MessagesInPerSec（每秒接收消息数）、BytesInPerSec（每秒接收字节数）、FailedProduceRequestsPerSec（每秒失败的生产哀求数）。
  
• Topic 级别：如PartitionCount（分区数）、UnderReplicatedPartitions（欠复制分区数）。
  
• Consumer 级别：如ConsumerLag（消费滞后量）、RecordsConsumedPerSec（每秒消费记录数）。
  

常用监控工具

2. # prometheus.yml配置示例
3. scrape_configs:
4.   - job_name: 'kafka'
5.     static_configs:
6.       - targets: ['kafka-broker-1:9100', 'kafka-broker-2:9100']  # JMX Exporter端口

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• Kafka Manager：开源的 Kafka 集群管理工具，支持 Topic 创建、分区管理、集群状态监控等功能。
  
• Prometheus + Grafana：企业级监控方案，通过 Prometheus 收罗 Kafka 指标，Grafana 可视化展示。需配置 JMX Exporter 作为中央件：
  
• Confluent Control Center：Confluent 提供的贸易监控工具，支持 Kafka 集群、Schema Registry、Kafka Connect 等组件的全方位监控。
  

运维下令与故障排查

     1.查看 Consumer Group 消费滞后量：

2. /opt/kafka/bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092 \
3.     --describe --group test_group

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     2.手动重置消费位移：

2. /opt/kafka/bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092 \
3.     --group test_group --topic test_topic --reset-offsets --to-earliest --execute

复制代码

     3.修复副本同步问题：

2. /opt/kafka/bin/kafka-replica-verification.sh --bootstrap-server localhost:9092 \
3.     --topic test_topic --include-offline-partitions

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      4.常见故障排查： 

• 生产者无法毗连 Broker：检查网络连通性、防火墙配置、bootstrap.servers参数。
  
• 消费者消费滞后：检查 Consumer 性能、Topic 分区数、消息处置惩罚逻辑。
  
• Broker 磁盘空间不足：清理逾期日志、增长磁盘容量、调解log.retention.hours参数。
  

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