kafka有bug吗？

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怎么感觉kafka有bug呢，方法上使用了@KafkaListener注解，有时候不消费消息，很邪乎，你们有遇到过这种问题吗？
这里发10条消息，有3个消费者，A，B同一组，C单独一组，三者订阅同一个topic。我放三张图片，前两张是有问题的，第三张是正确的，可以对比下日志和电脑的时间，就能发现问题，第一张只有A消费了消息，C没有；第二张A，B，C都没有消费消息。这十条消息10s内就能消费吧，这么长时间不消费是有问题的。

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再贴一张图，这个过了两分钟，C都没消费。

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:
  • 你可以看下这个问题的回答https://ask.csdn.net/questions/7644601
  • 除此之外, 这篇博客: 【三】kafka体系架构之消费者客户端概述（分区分配策略、再均衡、偏移量）中的 三、消费端分区分配策略 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:

    Kafka 提供了消费者客户端参数 partition.assignment.strategy 来设置消费者与订阅主题之间的分区分配策略

  • 以下回答来自chatgpt:

    根据参考资料和问题描述，可以初步分析出以下原因：

    1. Kafka消费者组中的消费者个数太多，导致有空闲成员，消息处理不及时；
    2. 某些消息的处理时间可能过长，超过了5分钟，需要进行性能优化；
    3. 在使用@KafkaListener注解时，可能会出现消息未被消费的情况，需要进一步调试和排查。

    针对以上问题，可以采取以下解决方案：

    1. 对消费者组中的消费者数量进行优化，保证每个消费者都能得到均衡的消费任务。
    2. 优化代码逻辑，确保每条消息的处理时间控制在5分钟以内。
    3. 调试和排查@KafkaListener注解未消费消息的情况，可通过增加日志输出和时间戳来定位问题，并进一步优化配置和代码逻辑。

    下面是具体的解决方案：

    1. 优化消费者组中消费者的数量

    Kafka消费者负载均衡是Kafka集群中一个重要的机制，它通过消费分区来实现分布式消费，并保证每一个分区都会被消费者所处理。因此，如果消费者组中消费者的数量太多，就会出现空闲的成员，导致消息处理不及时。为了解决这个问题，我们需要对消费者组中的消费者数量进行优化，保证每个消费者都能得到均衡的消费任务。

    可以通过修改消费者的数量和规则来进行优化，具体优化方案如下：

    1.1 控制消费者的数量

    根据业务情况和实际需求，控制消费者的数量，保证每个消费者都能得到均衡的消费任务。可以根据不同的场景进行调整。例如，对于频繁发送消息的生产环境，应该尽可能地增加消费者的数量，以提高消息处理的速度和效率。

    1.2 设置消费者负载均衡策略

    Kafka消费者负载均衡策略可以通过调整相关参数来实现。例如，可以设置如下参数：

    partition.assignment.strategy=org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor

    表示采用轮询的方式来分配消费者任务。

    1.3 开启Kafka自动均衡负载

    Kafka也支持自动均衡消费者的负载，可以在消费者配置文件中设置相关参数：

    enable.auto.balance=true

    表示开启Kafka自动均衡负载功能。

    1. 优化代码逻辑

    针对某些消息的处理时间过长的情况，可以通过优化代码逻辑来进行解决。具体方案如下：

    2.1 分析业务代码逻辑

    首先，需要分析业务代码逻辑，找出可能耗时较长的环节，进行性能优化。可以采用一些工具来进行性能分析和优化，例如jprofiler、visualvm等。

    2.2 进行性能优化

    针对可能的性能问题，可以采用以下方法进行优化：

    • 缓存热点数据，避免重复计算；
    • 采用多线程并发处理，提高处理速度；
    • 采用异步处理方式，避免阻塞线程；

    • 采用内存数据库或者搜索引擎等技术，加速数据查询速度。

    • 调试和排查未消费消息问题

    如果出现使用@KafkaListener注解时，有些消息未被消费的情况，可以通过调试和排查来解决。具体方案如下：

    3.1 增加日志输出和时间戳

    在代码中增加日志输出和时间戳，以便于更好地追踪消息消费的情况。可以记录每个消费者得到的消息数量和每个消息的处理状态，以便于定位问题。

    3.2 优化配置和代码逻辑

    根据日志和时间戳的输出情况，进行适当的优化配置和代码逻辑。可以增加消费者的数量、修改消费者负载均衡策略、优化代码逻辑等。同时，也要考虑到Kafka集群的整体性能和效率，以便于提高消息消费的速度和效率。

    综上所述，解决Kafka消费消息方面的问题，可以通过优化消费者组中的消费者数量、优化代码逻辑和调试排查等方式来实现。具体的解决方案需要根据实际情况和需求来确定，可以结合以上参考资料和自身的知识和经验来进行实施。


如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^

这个问题，首先你要看写入kafka是不是配置了批量提交~ 没达到‘阈值’不会即时的提交到kafka。其次 多个消费者，同一个group-id的话，需要看你topic是否配置了多分片也就是partition。如果单个partition的话 只会被一个消费者消费。这样才能保证消费是有序的~