雖說kafka是個高吞吐的消息中間件，有著削峰填谷的作用。

但是當consumer消費速度過慢時，大量的數據堆積，造成系統的異常。

所以以下給出幾種解決方案。

1、提高了partition的數量，從而提高了consumer的并行能力，從而提高數據的消費能力，也就是我們說的多線程消費，既然一個線程消費不過來，那么就多開線程，開十個線程，消費能力就提高了10倍。但前提是，要消費的topic的partition數也要相應的提高到10（partition數的大小決定最大消費線程數）。

2、批量發(fā)送消息的大小是否過大，發(fā)送的間隙是否過小。因為一次消費一批數據，然后在封裝處理，總比一次消費一條數據來得快，但要注意，處理這一批數據的時間可能比處理一條數據的時間來的久，如果處理時間太久，超過了kafka的認定時間，kafka就會認為這個消費者掛了，從而踢掉重新分配一個消費者。所以處理方式可以是：1，一次不拉過多的數據。2，kafka認定消費者掛了的時間設置久點。
3、當延遲較大時，可以觀察一下服務器的硬件使用參數，如果沒有沒有到達瓶頸，應該還是kafka參數設置的問題。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的kafka消费速度跟不上生产速度的解决方案！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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