【kafka】Kafka consumer处理大消息数据过大导致消费停止问题

不念不忘少年蓝@ 2022-08-30 04:03 297阅读 0赞

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIxMzgzNDM1_size_16_color_FFFFFF_t_70]

# 1.概述 #

转载：[https://www.cnblogs.com/wynjauu/articles/9409686.html][https_www.cnblogs.com_wynjauu_articles_9409686.html]

昨天线上发现一个现象：kafka一个topic有数据生产，但是没有消费了，各种排查es集群、内存使用情况等都正常，但是就是消费线程死了一样，重启jboss也没有用，最后发现是因为消费该topic的kafka八的partition因为遇到了大数据超过1M而都被堵塞（我们是四台机器每个机器两个partation消费）。

下面是网上看到到一个解释博客：

# 2.案例分析 #

处理kafka consumer的程序的时候，发现如下错误：

ERROR [2017-01-12 07:16:02,466] com.flow.kafka.consumer.main.KafkaConsumer: Unexpected Error Occurred
    ! kafka.common.MessageSizeTooLargeException: Found a message larger than the maximum fetch size of this consumer on topic codeTopic partition 3 at fetch offset 94. Increase the fetch size, or decrease the maximum message size the broker will allow.
    ! at kafka.consumer.ConsumerIterator.makeNext(ConsumerIterator.scala:91) ~[pip-kafka-consumer.jar:na]
    ! at kafka.consumer.ConsumerIterator.makeNext(ConsumerIterator.scala:33) ~[pip-kafka-consumer.jar:na]
    ! at kafka.utils.IteratorTemplate.maybeComputeNext(IteratorTemplate.scala:66) ~[pip-kafka-consumer.jar:na]
    ! at kafka.utils.IteratorTemplate.hasNext(IteratorTemplate.scala:58) ~[pip-kafka-consumer.jar:na]
    ! at com.flow.kafka.consumer.main.KafkaConsumer$KafkaRiverFetcher.run(KafkaConsumer.java:291) ~[original-pip-kafka-consumer.jar:na]
    ! at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1145) [na:1.7.0_51]
    ! at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:615) [na:1.7.0_51]
    ! at java.lang.Thread.run(Thread.java:744) [na:1.7.0_51]

如上log可以看出，问题就是有一个较大的消息数据在codeTopic的partition 3上，然后consumer未能消费，提示我可以减小broker允许进入的消息数据的大小，或者增大consumer程序消费数据的大小。

从log上来看一目了然，如果要解决当前问题的话，

*  减小broker消息体大小(设置message.max.bytes参数)；
 *  增大consumer获取数据信息大小(设置`fetch.message.max.bytes`参数)。默认broker消息体大小为1000000字节即为1M大小。

`消费者方面:fetch.message.max.bytes——>这将决定消费者可以获取的数据大小。`

`broker方面:replica.fetch.max.bytes——>这将允许broker的副本发送消息在集群并确保消息被正确地复制。如果这是太小,则消息不会被复制,因此,消费者永远不会看到的消息,因为消息永远不会承诺(完全复制)。`

`broker方面:message.max.bytes——>可以接受数据生产者最大消息数据大小。`

由我的场景来看较大的消息体已经进入到了kafka，我这里要解决这个问题，只需要增加consumer的fetch.message.max.bytes数值就好。我单独把那条数据消费出来，写到一个文件中发现那条消息大小为1.5M左右，为了避免再次发生这种问题我把consumer程序的fetch.message.max.bytes参数调节为了3072000即为3M，重启consumer程序，查看log一切正常，解决这个消费错误到此结束，下面介绍一下kafka针对大数据处理的思考。

# 3.kafka的设计初衷 #

Kafka设计的初衷是迅速处理小量的消息，一般10K大小的消息吞吐性能最好（可参见LinkedIn的kafka性能测试）。但有时候，我们需要处理更大的消息，比如XML文档或JSON内容，一个消息差不多有10-100M，这种情况下，Kakfa应该如何处理？

**针对这个问题，可以参考如下建议：**

*  最好的方法是不直接传送这些大的数据。如果有共享存储，如NAS, HDFS, S3等，可以把这些大的文件存放到共享存储，然后使用Kafka来传送文件的位置信息。
 *  第二个方法是，将大的消息数据切片或切块，在生产端将数据切片为10K大小，使用分区主键确保一个大消息的所有部分会被发送到同一个kafka分区（这样每一部分的拆分顺序得以保留），如此以来，当消费端使用时会将这些部分重新还原为原始的消息。
 *  第三，Kafka的生产端可以压缩消息，如果原始消息是XML，当通过压缩之后，消息可能会变得不那么大。在生产端的配置参数中使用compression.codec和commpressed.topics可以开启压缩功能，压缩算法可以使用GZip或Snappy。

不过如果上述方法都不是你需要的，而你最终还是希望传送大的消息，那么，则可以在kafka中设置下面一些参数：

## 3.1 broker 配置 ##

*  `message.max.bytes` (默认:1000000) – broker能接收消息的最大字节数，这个值应该比消费端的fetch.message.max.bytes更小才对，否则broker就会因为消费端无法使用这个消息而挂起。
 *  `log.segment.bytes` (默认: 1GB) – kafka数据文件的大小，确保这个数值大于一个消息的长度。一般说来使用默认值即可（一般一个消息很难大于1G，因为这是一个消息系统，而不是文件系统）。
 *  `replica.fetch.max.bytes` (默认: 1MB) – broker可复制的消息的最大字节数。这个值应该比message.max.bytes大，否则broker会接收此消息，但无法将此消息复制出去，从而造成数据丢失。

## 3.2 Consumer 配置 ##

*  `fetch.message.max.bytes` (默认 1MB) – 消费者能读取的最大消息。这个值应该大于或等于message.max.bytes。所以，如果你一定要选择kafka来传送大的消息，还有些事项需要考虑。要传送大的消息，不是当出现问题之后再来考虑如何解决，而是在一开始设计的时候，就要考虑到大消息对集群和主题的影响。

性能: 根据前面提到的性能测试，kafka在消息为10K时吞吐量达到最大，更大的消息会降低吞吐量，在设计集群的容量时，尤其要考虑这点。

可用的内存和分区数：Brokers会为每个分区分配`replica.fetch.max.bytes`参数指定的内存空间，假设`replica.fetch.max.bytes=1M`，且有1000个分区，则需要差不多1G的内存，确保 分区数最大的消息不会超过服务器的内存，否则会报OOM错误。

同样地，消费端的`fetch.message.max.bytes`指定了最大消息需要的内存空间，同样，分区数最大需要内存空间 不能超过服务器的内存。所以，如果你有大的消息要传送，则在内存一定的情况下，只能使用较少的分区数或者使用更大内存的服务器。

垃圾回收：到现在为止，我在kafka的使用中还没发现过此问题，但这应该是一个需要考虑的潜在问题。更大的消息会让GC的时间更长（因为broker需要分配更大的块），随时关注GC的日志和服务器的日志信息。如果长时间的GC导致kafka丢失了zookeeper的会话，则需要配置zookeeper.session.timeout.ms参数为更大的超时时间。

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIxMzgzNDM1_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220829/c3c2a1f51a4c4cb6b07f31d02f87dd93.png
[https_www.cnblogs.com_wynjauu_articles_9409686.html]: https://www.cnblogs.com/wynjauu/articles/9409686.html