Kafka消费者常用超时时间配置

桃扇骨 2024-05-02 20:20 71阅读 0赞

[https://blog.csdn.net/BHSZZY/article/details/126757295][https_blog.csdn.net_BHSZZY_article_details_126757295]

//心跳超时时间（session超时时间）增加成25秒（之前项目设置了15秒）

spring.kafka.properties.session.timeout.ms = 25000

//每次拉取的消息减少为20（之前是默认值500）

spring.kafka.consumer.max-poll-records=20

//消息消费超时时间增加为10分钟

spring.kafka.properties.max.poll.interval.ms=600000

spring设置kafka超时时间没有生效的解决方法(解决rebalancing问题)

追逐梦想永不停

于 2022-09-08 17:58:41 发布

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文章标签： kafka spring java

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一、前言

最近生产kafka遇到一个问题，总是隔几分钟就rebalancing，导致没有消费者、消息堆积；

平衡好后，正常消费消息几分钟后，就又开始rebalancing，消息再次堆积，一直循环。

登录kafka服务器，用命令查看kafka组：

//组名是commonGroup，java里设置的

./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 10.123.123.123:9092 --group commonGroup --describe

就会发现报错：

warning: Consumer group 'commonGroup' is rebalancing.

此时组里的所有topic都会没有消费者。

再查看消费者（java后台）的日志，会发现大量的rebalancing语句，与重新加入分组的语句：

//这个是心跳发送失败报错的日志，因为此时在rebalancing

2022-08-25 17:55:41.801 \[org.springframework.kafka.KafkaListenerEndpointContainer\#2-0-C-1\] INFO o.a.k.c.consumer.internals.AbstractCoordinator - \[Consumer clientId=consumer-2, groupId=commonGroup\] Attempt to heartbeat failed since group is rebalancing

//这个是重新加入分组的日志，重新加入了commonGroup组里的topic为examTake的第13个分区(生产topic分了14个区)

2022-08-30 16:29:27.434 \[org.springframework.kafka.KafkaListenerEndpointContainer\#1-0-C-1\] INFO o.s.kafka.listener.KafkaMessageListenerContainer - partitions assigned: \[examTake-13\]

这个现象会导致消息堆积2-3分钟，然后消息会统一被消费一波，然后继续堆积2-3分钟消息；

因为kafka不知道为什么总是rebalancing，每次平衡需要2-3分钟时间，此时没有消费者；

平衡好后，消息被消费者消费一波，就又开始rebalancing。

用户明显感觉到系统变慢，需要想办法解决这个问题。

二、可能的原因

百度发现，kafka rebalancing发生的情况，主要有这几种：

1.有消费者新增/减少

如果启动了新的java程序，增加了消费者、或者有消费者挂了，kafka就会重新平衡；

但是排查后发现，所有消费者日志打印正常，没有挂掉的，也没有新增消费者，所以不是这个问题。

2.有消费者在规定时间内未发送心跳包

spring里可以配置kafka的session超时时间(默认10秒)：

spring.kafka.properties.session.timeout.ms = 10000

以及心跳包发送时间间隔(默认隔3秒发送一次)：

spring.kafka.properties.heartbeat.interval.ms = 3000

如果有消费者在session规定时间内没有发送心跳包，kafka就会认为该消费者不可用，开始rebalancing。

但是排查后发现，项目里配置的超时时间是15秒，心跳包间隔时间没有配置（默认3秒），感觉不应该有消费者15秒内一次心跳包也发不出去（消费者日志打印正常，没有挂掉的），所以不确定是不是这个问题。

3.有消费者在规定时间内没有处理完消息

spring里可以配置消费者一次拉取的消息数(默认500，低版本kafka好像不支持修改)：

spring.kafka.consumer.max-poll-records=500

以及消费消息的超时时间(默认5分钟)：

spring.kafka.properties.max.poll.interval.ms=300000

如果有消费者在规定时间内没有处理完消息，那么也会引起kafka的rebalancing。

但是排查后发现，kafka里的待消费消息数很低时(几条-几十条)，仍然会隔几分钟就rebalancing一次，然后消费者会很快把消息全部消费完，就算是这样kafka后续还是会rebalancing。这样看来也不是这个问题。

三、设置kafka超时时间没有生效的解决方法

1.问题描述

虽然感觉不像是这几个原因导致kafka反复重新平衡的，但是还是得尝试解决。

因此，按照网上的方法，在spring项目里的application.properties中进行了配置，增加了超时时间：

//心跳超时时间（session超时时间）增加成25秒（之前项目设置了15秒）

spring.kafka.properties.session.timeout.ms = 25000

//每次拉取的消息减少为20（之前是默认值500）

spring.kafka.consumer.max-poll-records=20

//消息消费超时时间增加为10分钟

spring.kafka.properties.max.poll.interval.ms=600000

但是配置了之后，启动项目，发现这些配置都没有生效，kafka打印的参数还是之前的：

max.poll.interval.ms = 300000

max.poll.records = 500

session.timeout.ms = 15000

尤其是max.poll.records参数，这个都可以点进jar包里了，不应该不生效的：

2.解决方法

(1)百度发现，低版本kafka好像不支持修改max.poll.records；不过目前项目中不是低版本kafka，应该是可以设置的；而且其它参数总是可以设置的，问题是不知道为什么没有生效。

(2)找了半天，发现项目中有一个KafkaConfig.java，其中部分配置为：

@Value("$\{kafka.session.timeout.ms:15000\}")

private String sessionTimeout;

@Value("$\{kafka.consumer.max.poll.records:500\}")

private String maxPollRecords;

@Value("$\{kafka.max.poll.interval.ms:300000\}")

private String maxPollIntervalMs;

@Value("$\{kafka.group.id:commonGroup\}")

private String groupId;

private Map<String, Object> consumerConfigs() \{

Map<String, Object> props = new HashMap<>();

props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP\_SERVERS\_CONFIG, bootstrapServers);

//这个是组id

props.put(ConsumerConfig.GROUP\_ID\_CONFIG, groupId);

props.put(ConsumerConfig.ENABLE\_AUTO\_COMMIT\_CONFIG, true);

props.put(ConsumerConfig.AUTO\_COMMIT\_INTERVAL\_MS\_CONFIG, autoCommitInterval);

//这个是心跳（session）超时时间

props.put(ConsumerConfig.SESSION\_TIMEOUT\_MS\_CONFIG, sessionTimeout);

//这个是每次拉取的消息数量

props.put(ConsumerConfig.MAX\_POLL\_RECORDS\_CONFIG, maxPollRecords);

//这个是消费消息的超时时间

props.put(ConsumerConfig.MAX\_POLL\_INTERVAL\_MS\_CONFIG, maxPollIntervalMs);

props.put(ConsumerConfig.KEY\_DESERIALIZER\_CLASS\_CONFIG, KafkaIntegerDeserializer.class);

props.put(ConsumerConfig.VALUE\_DESERIALIZER\_CLASS\_CONFIG, StringDeserializer.class);

return props;

(3)这下application.properties中配置了kafka参数没有生效的原因找到了，看来是java与application.properties中同时配置了kafka参数的话，会以java中配置的为准。

3.结果

修改java中的kafka配置后，启动日志显示配置生效了：

max.poll.interval.ms = 600000

max.poll.records = 20

session.timeout.ms = 25000

然而，项目用这个配置启动后，kafka反复rebalancing的状况还是没有好，并且rebalancing需要的时间更长了，从2-3分钟延长到了5-10分钟，消息积压时间延长、用户体验更差了。

四、kafka反复rebalancing最终解决方法

1.排查过程

反复排查了整个项目，情况如下：

(1)生产环境最近只发版了一个很小的功能，这个功能不会造成kafka反复rebalancing。

(2)生产环境发版后，有2天时间日志是正常的，kafka没有反复rebalancing，说明之前的kafka配置基本没有问题。

(3)第3天下午开始kafka出现了反复rebalancing问题，但是期间并没有发版，也不是用户访问量突然增多导致的。

(4)尝试调大kafka超时时间，但是没有作用。

(5)重启了kafka，也重启了所有消费者，但是反复rebalancing问题并没有好转。

2.最终解决方法

1.kafka重新平衡是按group的，具体来说就是commonGroup不知道哪里除了问题：

warning: Consumer group 'commonGroup' is rebalancing.

2.因此，决定把这个组里比较重要的几个topic移动出去，换到其它组(java里只需要改一行)：

//这里没有显式配置组，用的是上方KafkaConfig.java里的commonGroup组

//@KafkaListener(topics = "$\{kafka.topic.commit\}")

//改为了显式配置组，把这个topic移动到新组 commitGroup

@KafkaListener(topics = "$\{kafka.topic.commit\}", groupId = "commitGroup")

3.把重要的topic移动出去、分到新组后，发现，新组里的topic工作正常，没有反复重新平衡；

旧组commonGroup依然有问题，隔一段时间就会rebalancing。

4.由于旧组里的topic不太重要，因此消费堆积2-3分钟的问题勉强可以接受；

由于旧组里的topic还有很多，因此暂时还没有排查出是哪个topic及其消费者有问题。

5.最后，这个问题就勉强算解决了，后续有时间后再继续研究为什么kafka会反复rebalancing。

五、备注

1.spring设置kafka参数session超时时间时，要小于请求超时时间与处理超时时间，例如：

request.timeout.ms = 30000 session.timeout.ms = 15000 max.poll.interval.ms = 300000

session.timeout.ms < request.timeout.ms

session.timeout.ms < max.poll.interval.ms

2.kafka的topic的分区，最好是有几个消费者、就创建几个分区，这样可以一一对应，一个消费者对应一个分区。

3.kafka的rebalancing是按group的，遇到rebalancing问题，可以把重要的topic移动到其它group里，试试能不能行；最好是一个topic一个group，这样可以快速定位是哪个topic出了问题。

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原文链接：[https://blog.csdn.net/BHSZZY/article/details/126757295][https_blog.csdn.net_BHSZZY_article_details_126757295]

参考文档

[https://blog.csdn.net/sgc1310715652/article/details/117621939][https_blog.csdn.net_sgc1310715652_article_details_117621939]

[https://blog.csdn.net/BHSZZY/article/details/126757295][https_blog.csdn.net_BHSZZY_article_details_126757295]

[https_blog.csdn.net_BHSZZY_article_details_126757295]: https://blog.csdn.net/BHSZZY/article/details/126757295
[https_blog.csdn.net_sgc1310715652_article_details_117621939]: https://blog.csdn.net/sgc1310715652/article/details/117621939