Kafka 常见故障及解决方案
1. Broker 无法启动
[*]原因：
[*]端口被占用（默认 9092）或配置错误（如 server.properties 路径不可写）。
[*]ZooKeeper 连接失败（地址配置错误或 ZooKeeper 服务未启动）。
[*]解决：
[*]检查端口占用：使用 netstat -tuln | grep 9092 或 lsof -i :9092 终止占用进程或修改监听端口。
[*]验证配置文件 server.properties，确保 log.dirs 和 listeners 路径有效。
[*]检查 ZooKeeper 状态：确认 zookeeper.connect 地址正确且服务正常。
2. 客户端无法连接 Broker
[*]原因：
[*]网络隔离（跨网段未配置 advertised.listeners）或防火墙限制。
[*]客户端配置的 Broker IP 或端口错误。
[*]解决：
[*]配置 advertised.listeners 为客户端可访问的 IP 或域名（如外网 IP）。
[*]开放防火墙端口（默认 9092）或检查网络链路。
3. 消息延迟高或丢失
[*]原因：
[*]生产者未开启确认机制（如 acks=0），导致消息未持久化。
[*]消费者处理速度慢或未及时提交 Offset，触发重复消费。
[*]解决：
[*]生产者设置 acks=all 确保消息写入所有副本。
[*]优化消费者逻辑（如异步处理），调整 max.poll.interval.ms 避免超时。
4. 主题数据堆积（消息积压）
[*]原因：
[*]生产者写入速率远超消费者处理能力。
[*]分区数不足导致单分区消费瓶颈。
[*]解决：
[*]增加分区数（kafka-topics --alter）或提升消费者并发度。
#增加分区：kafka-topics.sh --bootstrap-server--topic--alter --partitions
# 查看分区数修改结果：kafka-topics.sh --bootstrap-server--topic--describe
[*]限流生产者或启用压缩（compression.type=snappy）减少数据体积。
5. Leader 分区不可用
[*]原因：
[*]Leader 分区所在 Broker 宕机或网络隔离。
[*]ISR（In-Sync Replicas）收缩导致副本不足。ISR机制是确保数据一致性和高可用性的关键，
[*]解决：
[*]检查 Broker 存活状态并重启故障节点。
[*]调整 min.insync.replicas 确保副本数充足，避免 ISR 频繁收缩。
[*]理解ISR机制：
[*]在Kafka中，每个分区都有一个或多个副本，这些副本被组织成一个队列。
[*]ISR是指与Leader副本保持同步的所有跟随者副本的集合。
[*]当一个副本落后Leader超过一定阈值（由replica.lag.time.max.ms配置项指定）时，它将被从ISR中移除。
[*]配置ISR：
[*]确定ISR的大小：默认情况下，Kafka会根据分区的大小和复制因子自动计算ISR的大小。然而，您可以通过设置min.insync.replicas配置项来显式指定每个分区所需的最小同步副本数。例如，如果您希望每个分区至少有两个同步副本，可以将此值设置为2。min.insync.replicas=2
[*]调整滞后阈值：默认情况下，Kafka使用replica.lag.time.max.ms来检测副本是否落后。您可以调整此值以改变判断副本是否落后的时间窗口。例如，将其设置为10秒：replica.lag.time.max.ms=10000
[*]配置副本淘汰策略：当ISR中的副本数量低于min.insync.replicas时，Kafka会开始淘汰副本。您可以通过设置unclean.leader.election.enable来禁用脏读，并确保只有同步副本才能被选举为Leader。但是，请注意，禁用脏读可能会降低数据的安全性。unclean.leader.election.enable=false
6. 频繁 Full GC 或高 CPU 占用
[*]原因：
[*]JVM 堆内存不足或 GC 策略不合理。
[*]大量消息堆积触发频繁压缩（Compaction）或索引重建。
[*]解决：
[*]调整 JVM 参数（如 -Xmx 和 -XX:+UseG1GC）优化垃圾回收。
[*]监控堆外内存使用（如 kafka.log.LogCleaner），避免内存泄漏。
7. 消费者组频繁重平衡（Rebalance）
[*]原因：
[*]消费者心跳超时（session.timeout.ms 过短）或处理逻辑阻塞。
[*]消费者实例异常退出（如 OOM 或崩溃）。
[*]解决：
[*]增大 session.timeout.ms 和 max.poll.interval.ms 避免误判。
[*]监控消费者健康状态，优化代码逻辑（如减少单次 Poll 数据量）。
Kafka 消费者组的重平衡（Rebalance）是指当消费者组中的成员发生变化时，Kafka 会重新分配分区给消费者的过程。重平衡是 Kafka 消费者组实现高可用性和动态扩展的重要机制。
触发重平衡的场景
以下情况会触发消费者组的重平衡：
消费者加入消费者组：当一个新的消费者加入消费者组时，Kafka 会重新分配分区，以便新消费者可以分担消息的消费。
消费者离开消费者组：当一个消费者因为故障、关闭或网络问题离开消费者组时，Kafka 会重新分配该消费者负责的分区给其他消费者。
订阅的主题发生变化：如果消费者组订阅的主题发生变化（例如新增或删除主题），也会触发重平衡。
分区数量发生变化：如果某个主题的分区数量发生变化（例如扩展分区），Kafka 也会触发重平衡。
重平衡的过程
消费者协调器（Group Coordinator）：
每个消费者组都有一个协调器（Group Coordinator），它是 Kafka 集群中的一个 Broker，负责管理消费者组的成员和分区分配。
当消费者组发生变化时，协调器会通知所有消费者进行重平衡。
分区分配策略：
Kafka 使用分区分配策略（Partition Assignment Strategy）来决定如何将分区分配给消费者。
常见的分配策略包括：
Range：按分区范围分配。
RoundRobin：按轮询方式分配。
Sticky：尽量保持分区分配的稳定性，减少分区迁移。
消费者重新分配分区：
协调器根据分配策略生成新的分区分配方案，并通知消费者。
消费者根据新的分配方案开始消费对应的分区。
重平衡的影响
短暂的消费中断：
在重平衡期间，消费者会停止消费消息，直到新的分区分配完成。这可能导致短暂的消费中断。
性能影响：
频繁的重平衡会影响消费者组的性能，增加延迟。
分区迁移成本：
分区重新分配可能导致分区状态的迁移（例如偏移量的重新加载），增加系统开销。
如何优化重平衡
减少消费者组成员的频繁变动：
避免频繁地启动或关闭消费者。
使用 Sticky 分配策略：
Sticky 策略可以减少分区迁移，保持分配的稳定性。
调整心跳间隔和会话超时时间：
增大 session.timeout.ms 和 heartbeat.interval.ms 的值，减少因网络抖动导致的消费者离组。
合理规划分区数量：
确保分区数量与消费者数量匹配，避免分区分配过于复杂。
示例
假设有一个主题 test-topic，有 6 个分区，消费者组 group1 有 3 个消费者（C1、C2、C3）。分区分配可能如下：
初始分配：
C1：分区 0、1
C2：分区 2、3
C3：分区 4、5
如果 C3 离开消费者组，重平衡后分区可能重新分配为：
C1：分区 0、1、4
C2：分区 2、3、5
原文链接：https://blog.csdn.net/Dongguabai/article/details/146248671
8. 跨机房同步问题
[*]原因：
[*]网络延迟高或带宽不足导致同步延迟。
[*]未配置 MirrorMaker 或跨集群路由规则。
[*]解决：
[*]使用专线或优化网络带宽。
[*]部署 MirrorMaker 2.0 并配置 replication.factor 提升可靠性
[*]
运维建议
监控工具：
[*]使用 Kafka Manager 或 Prometheus + Grafana 监控集群健康状态。日志分析：
[*]
[*]关注 kafkaController.log 和 server.log，定位 Leader 选举或副本同步问题。
[*]参数调优示例：
[*]# 增大分区数（避免单分区瓶颈）
bin/kafka-topics --alter --topic test --partitions 12
# 优化生产者确认机制
acks=all
retries=10
本文来自博客园，作者：业余砖家，转载请注明原文链接：https://www.cnblogs.com/yeyuzhuanjia/p/18781175
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