深入了解MySQL扩展的方法,推荐这本书给DBA阅读。
MySQL数据库问题排查指南.pdf
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原因分析: 消费者消费速度低于生产者生产速度,可能由于消费者处理消息耗时过长、消费者数量不足、分区分配不均等原因。
解决方案: 优化消费者程序、增加消费者数量、调整分区分配策略等。
2. 消息积压
原因分析: 消费者消费速度低于生产者生产速度,或消费者出现故障导致无法消费消息。
解决方案: 优化消费者程序、增加消费者数量、修复消费者故障等。
3. 消息丢失
原因分析: 生产者发送消息失败、消费者消费消息后未及时提交位移、Kafka 服务器故障等。
解决方案: 配置生产者重试机制、确保消费者及时提交位移、配置 Kafka 数据持久化等。
4. Leader 选举异常
原因分析: Zookeeper 故障、Kafka 节点故障、网络问题等。
解决方案: 检查 Zookeeper 和 Kafka 节点状态、排查网络问题等。
5. 磁盘空间不足
原因分析: Kafka 消息堆积过多、日志清理策略配置不合理等。
解决方案: 清理过期消息、调整日志清理策略等。
6. 网络异常
原因分析: 网络配置错误、网络设备故障等。
解决方案: 检查网络配置、排查网络设备故障等。
排查工具:
Kafka 自带命令行工具
Kafka Manager 等监控工具
预防措施:
合理配置 Kafka 集群参数
做好监控和告警
定期进行故障演练
希望以上内容能帮助您更好地排查 Kafka 线上问题。
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