Products
GG网络技术分享 2026-04-17 06:41 0
太坑了。 测试可用性：访问生产者和消费者，测试连接。
差不多得了... 目前业界并没有公认的解决方案，各家都有各自的监控之道。
要确保Kafka在使用过程中的稳定性，需要从kafka在业务中的使用周期进行依次保障。主要可以分为：事先防范、运行时监控、故障时解决这三阶段，功力不足。。
根据具体场景区分kafka topic，避免挤占或阻塞实时业务消息的处理。
还有啊， 如果需要对于Kafka的一些基础知识进行补充、学习，可以参考这篇文章：https:///developer/article/2026555
太顶了。 还有啊，不平衡集群还面临一个风险：在一个 broker 出故障后出现更高的 MTTR，以及更高的数据丢失风险。
将数据库中的多个字段联合， 创建一个唯一约束， 挖野菜。 即使多次操作也能保证表里至多存在一条记录。
| 参数 | 推荐值 | 说明 |
|---|---|---|
| 容量 | 增加参数值，比如设置成1KB或更大 | |
| acks | 设置=lz4或zstd | 压缩在 Kafka 中并不新鲜 |
| retries | 设置=0 | |
| 批量大小 | 适当增加参数值,但不超过CPU核数 | 减少网络传输次数。 |
消息写入、 消费速率、集群网络进出；
一般会对当前服务自身的kafka集群做告警配置，但是如果是依赖自身消息的下游服务出现消费问题，我们是感知不到了；而且针对消费端服务不共用同一个集群的情况，出现消息重复发送的问题，服务自身是很难发现的。
需要重新评估你的实例类型决策：你的集群是否饱和？在什么情况下饱和？是否存在其他实例类型，可能比你第一次创建集群时选择的类型更合适？EBS 优化实例与 GP2/3 或 IO2 驱动器的混合是否真的比 i3 或 i3en 机器有更好的性价比，我惊呆了。？
但有调整时不会主动通知，但我们可以通过配置告警感知磁盘容量的变化，不忍直视。。
我们一起... 事先防范即以及一些针对紧急情况的临时开关功能。
| 功能/指标 | 详情 |
|---|---|
| 总存储空间、 已用存储空间、最大分区使用、集群资源、分区数量、主题数量； | 机器、存储和网络挂载文件系统时禁掉atime更新；选择ext4或XFS文件系统；swap空间的设置；页缓存大小。 |
| 流量 | 适当增加参数值,比如从默认的16KB增加到512KB或1MB。 |
| 延迟 | 消息写入、 消费耗时、主题消费延迟量。 |
| 调优类型 | 建议 |
|---|---|
| JVM | |
| 操作系统 | |
| 压缩 |
| 监控 | 操作 | 预期 |
|---|---|---|
| 检查实例 | ||
| 黑盒监控 |
| Kafka Monitor 优势： |
|---|
| 设计思路: |
|---|
方案:根因分析;消息补推;修改配置,重启服务;各种建立的消费组;事前检查是否有多个服务共用一个消费的情况，完善一下。。
Demand feedback
