Kafka 数据倾斜:原因、影响与解决方案


Kafka:分布式消息系统的核心原理与安装部署-CSDN博客

自定义 Kafka 脚本 kf-use.sh 的解析与功能与应用示例-CSDN博客

Kafka 生产者全面解析:从基础原理到高级实践-CSDN博客

Kafka 生产者优化与数据处理经验-CSDN博客

Kafka 工作流程解析:从 Broker 工作原理、节点的服役、退役、副本的生成到数据存储与读写优化-CSDN博客

Kafka 消费者全面解析:原理、消费者 API 与Offset 位移-CSDN博客

Kafka 分区分配及再平衡策略深度解析与消费者事务和数据积压的简单介绍-CSDN博客

Kafka 数据倾斜:原因、影响与解决方案-CSDN博客

Kafka 核心要点解析_kafka mirrok-CSDN博客

Kafka 核心问题深度解析:全面理解分布式消息队列的关键要点_kafka队列日志-CSDN博客

目录

一、数据倾斜的概念

二、数据倾斜产生的原因

(一)生产者端原因

分区键(Partition Key)选择不当

消息发送不均匀

(二)消费者端原因

消费者处理能力差异

消费者数量与分区数量不匹配

三、数据倾斜带来的问题

(一)降低消费者处理效率

部分消费者过载

资源浪费

(二)影响数据准确性和完整性

数据处理不一致

数据丢失风险

四、数据倾斜的解决策略

(一)生产者端策略

优化分区键选择

自定义分区策略

(二)消费者端策略

动态调整消费者数量和分区分配

优化消费者处理逻辑

五、总结


        在大数据处理领域,Kafka 作为一款高性能的分布式消息队列系统,被广泛应用于数据传输、实时流处理等场景。然而,在使用 Kafka 的过程中,数据倾斜问题可能会悄然出现,影响系统的性能和数据处理的准确性。本文将深入探讨 Kafka 数据倾斜的概念、产生原因、带来的问题以及相应的解决策略,帮助读者更好地应对这一挑战。

一、数据倾斜的概念

        在 Kafka 环境中,数据倾斜是指数据在主题(Topic)的各个分区(Partition)之间分布不均匀的状况。理想情况下,分区设计期望数据能在各个分区均衡分布,如此一来,消费者组内的消费者便可均衡地从不同分区消费数据,从而充分利用系统资源实现高效并行处理。但当数据倾斜发生时,部分分区会承载大量数据,而其他分区的数据量则相对较少。

二、数据倾斜产生的原因

(一)生产者端原因

分区键(Partition Key)选择不当


        当生产者向 Kafka 发送消息时,若分区策略基于分区键的哈希值确定消息所属分区,而分区键选择不合理,就可能引发数据倾斜。例如在电商系统中,若以商品类别作为分区键,某热门商品类别(如智能手机)的订单消息远超其他类别,对应分区的数据量就会远大于其他分区。

消息发送不均匀


        生产者的业务逻辑可能导致消息发送不均匀。比如在数据采集系统中,某些数据源产生数据的频率远高于其他数据源,且未对数据进行合理分发处理,就会使数据集中发送到少数几个分区。

(二)消费者端原因

消费者处理能力差异


        消费者组内各消费者处理能力不同。若部分消费者处理消息速度慢,而 Kafka 的分配策略未及时调整,就可能导致数据在某些分区堆积,产生数据倾斜。例如在复杂数据处理场景中,某些消费者需进行复杂计算或外部服务调用,导致处理速度下降,而其他消费者能快速处理消息,使得分配给处理速度慢的消费者的分区数据堆积。

消费者数量与分区数量不匹配


        当消费者组内消费者数量与主题分区数量比例不合适时,也可能引发数据倾斜。比如消费者数量远少于分区数量,每个消费者可能分配到多个分区,若部分消费者因故障或性能问题无法正常消费分配的所有分区,就会导致这些分区的数据不能及时处理,出现数据倾斜。

三、数据倾斜带来的问题

(一)降低消费者处理效率

部分消费者过载


        当某些分区数据量过大时,负责消费这些分区的消费者会承受较大负载,可能导致处理速度跟不上消息生产速度,出现消息积压,影响整个系统的实时性。例如在实时流数据处理系统中,数据倾斜可能使部分消费者需处理大量数据,无法及时完成处理,导致后续数据分析和决策环节延迟。

资源浪费


        同时,其他消费者可能因分配到的数据量过少而处于空闲状态,造成系统资源浪费。例如在集群环境中,部分计算节点上的消费者因数据量少未充分利用计算资源,而其他节点上的消费者因数据过多性能下降。

(二)影响数据准确性和完整性

数据处理不一致

        数据倾斜可能导致不同消费者处理的数据量差异过大,影响数据处理的一致性。例如在机器学习模型训练系统中,数据倾斜可能使部分模型使用的数据量远多于其他模型,导致模型训练结果出现偏差,影响数据准确性。

数据丢失风险


        在极端情况下,当数据倾斜导致部分分区数据积压过多,而消费者又无法及时处理时,可能出现数据过期或被删除的情况,造成数据丢失,影响数据完整性。

四、数据倾斜的解决策略

(一)生产者端策略

优化分区键选择


        重新评估分区键的选择,确保分区键能使数据均匀分布。如在电商系统中,可考虑使用订单 ID 作为分区键,而非商品类别,这样可使订单消息更均匀地分布在各个分区,避免因热门商品类别导致的数据倾斜。

自定义分区策略


        除了默认分区策略,生产者可根据业务需求自定义分区策略。例如可根据数据的时间戳、地域等多种因素分配消息到不同分区,以实现数据的均衡分布。

(二)消费者端策略

动态调整消费者数量和分区分配


        根据消费者处理能力和分区数据量,动态调整消费者数量和分区分配。例如当发现部分分区数据积压时,可增加消费者数量分担这些分区的消费任务。同时可使用 Kafka 提供的分区分配策略(如 Round - RobinAssignor、StickyAssignor 等)并根据实际情况优化,确保数据在消费者之间均衡分配。

优化消费者处理逻辑


        对消费者处理逻辑进行优化,提高处理效率,减少因处理能力差异导致的数据倾斜。例如对处理速度较慢的消费者,可对其处理逻辑进行性能优化,如减少不必要的数据库查询、优化算法等,使其能更快地处理消息。

五、总结

        Kafka 数据倾斜是在实际应用中可能遇到的重要问题,它会对系统性能、数据准确性和完整性产生多方面的负面影响。通过深入理解数据倾斜产生的原因,我们能够有针对性地采取生产者端和消费者端的策略来解决这一问题。在实际的 Kafka 应用开发和运维过程中,持续监控数据分布情况,及时发现并处理数据倾斜问题,对于构建高效、稳定、准确的数据处理系统至关重要。希望本文能为广大 Kafka 用户在应对数据倾斜问题时提供有益的参考和指导,让大家能够更好地发挥 Kafka 在大数据处理中的强大作用。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/diannao/61659.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【信息系统项目管理师】第2章:信息技术发展 考点梳理

文章目录 2.1 信息技术及其发展2.1.1 计算机软硬件2.1.2 计算机网络2.1.3 存储和数据库2.1.4 信息安全2.1.5 信息技术的发展 2.2 新一代信息技术及应用2.2.1 物联网2.2.2 云计算2.2.3 大数据2.2.4 区块链2.2.5 人工智能2.2.6 虚拟现实 2.1 信息技术及其发展 2.1.1 计算机软硬件…

《现代制造技术与装备》是什么级别的期刊?是正规期刊吗?能评职称吗?

​问题解答 问:《现代制造技术与装备》是不是核心期刊? 答:不是,是知网收录的第二批认定学术期刊。 问:《现代制造技术与装备》级别? 答:省级。主管单位:齐鲁工业大学&#xff0…

QT:QListView实现table自定义代理

介绍 QListVIew有两种切换形式,QListView::IconMode和QListView::ListMode,通过setViewMode()进行设置切换。因为QListView可以像QTreeView一样显示树形结构,也可以分成多列。这次目标是将ListView的ListMode形态显示为table。使用代理&…

C 语言标准库 - <stdlib.h>

目录 1.类型别名和宏 2.abs(),labs(),llabs() 3.div(),ldiv(),lldiv() 4.字符串转成数值 4.1 a 系列函数 4.2 str 系列函数(浮点数转换) 4.3 str 系列函数(整数转换) 5.rand…

统计学常用的分析方法:T检验

T检验是一种用于比较数据集均值差异的统计方法,包括单样本t检验、配对样本t检验和独立样本t检验,可通过MATLAB、Python和R等工具实现t检验。如果数据不符合正态分布,可考虑使用非参数分析,多余两组数据时,可采用多重比…

STM32通过8位并口驱动TFT-1.8寸屏(ST7735)显示器

TFT1.8寸屏,搭配ST7735驱动芯片,是一种专为小型电子设备设计的彩色液晶显示解决方案。该屏幕采用薄膜晶体管(TFT)技术,能够实现高亮度、高对比度和丰富的色彩表现(即16位色彩深度),提…

win10中使用ffmpeg和MediaMTX 推流rtsp视频

在win10上测试下ffmpeg推流rtsp视频,需要同时用到流媒体服务器MediaMTX 。ffmpeg推流到流媒体服务器MediaMTX ,其他客户端从流媒体服务器拉流。 步骤如下: 1 下载MediaMTX github: Release v1.9.3 bluenviron/mediamtx GitHub​​​​​…

银河麒麟v10 二进制kubeadm+containerd搭建k8s集群(证书100年)—— 筑梦之路

环境说明 银河麒麟v10 x86架构,cgroup v2启用 系统内核:5.4.x 源码编译安装 kubeadm 1.31.2 自编译二进制文件,证书有效期100年 containerd 版本:2.0.0 IPHostnameOS VersionKernel VersionComment192.168.10.100k8s-master…

网络安全-web架构-nginx配置

1. nginx访问: 访问的是index.html, 访问ip访问的资源就是在/usr/share/nginx/html中; 当nginx不认识,浏览器认识的话,浏览器会自动渲染。 当nginx认识,浏览器不认识的话,浏览器会把它加载成…

Python + 深度学习从 0 到 1(00 / 99)

希望对你有帮助呀!!💜💜 如有更好理解的思路,欢迎大家留言补充 ~ 一起加油叭 💦 欢迎关注、订阅专栏 【深度学习从 0 到 1】谢谢你的支持! ⭐ 什么是深度学习? 人工智能、机器学习与…

使用Python 在Excel中创建和取消数据分组 - 详解

目录 使用工具 Python在Excel中创建行和列分组 Python在Excel中创建嵌套分组 Python获取Excel中的行和列的大纲级别 Python展开或折叠Excel中的分组 Python在Excel中创建分类汇总 Python取消Excel中的行和列分组 Excel中的分组是一种通过添加层级结构将相邻行或列组织在…

Chinese SimpleQA:包含3000个高质量问题,覆盖6个主要主题,每个主题下有99个细分主题,用来评估大型语言模型中文事实性能力的基准测试.

2024-11-12, 由阿里巴巴集团旗下的淘宝和天猫团队创建的Chinese SimpleQA数据集,是首个全面评估语言模型回答简短问题事实性能力的中文基准测试。该数据集的创建,为理解和提升大型语言模型在中文环境下的事实性回答能力提供了重要的工具和标准。 数据集…

Kafka 生产者优化与数据处理经验

Kafka:分布式消息系统的核心原理与安装部署-CSDN博客 自定义 Kafka 脚本 kf-use.sh 的解析与功能与应用示例-CSDN博客 Kafka 生产者全面解析:从基础原理到高级实践-CSDN博客 Kafka 生产者优化与数据处理经验-CSDN博客 Kafka 工作流程解析&#xff1a…

go的依赖注入究竟是毒药还是解药

go的依赖注入究竟是毒药还是解药?有人说go使用依赖注入属于是被JAVA洗脑无法自拔。它和java的Spring注解机制非常相像。 依赖注入是一种设计模式,它允许将一个对象的依赖项(例如服务或组件)从外部注入,而不是在对象内…

Python中Tushare(金融数据库)入门详解

文章目录 Python中Tushare(金融数据库)入门详解一、引言二、安装与注册1、安装Tushare2、注册与获取Token 三、Tushare基本使用1、设置Token2、获取数据2.1、获取股票基础信息2.2、获取交易日历2.3、获取A股日线行情2.4、获取沪股通和深股通成份股2.5、获…

Ubuntu安装Electron环境

前言 Electron官方文档 要开发 Electron 应用,您需要安装 Node.js 运行环境和它的包管理器 npm。 我们推荐安装最新的长期支持 (LTS) 版本。 安装nvm node.js的版本管理工具 curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.1/install.sh | bash安…

【Python爬虫之:使用 Funboost 分布式函数调度爬取视频】

使用 Funboost 分布式函数调度爬取视频 1. 安装依赖2. 使用 Funboost 配置分布式爬虫创建 Funboost 配置文件配置爬虫任务保存视频和图片启动爬虫 3. 处理并存储数据4. 免责声明 1. 安装依赖 首先,我们需要安装一些必要的依赖。你可以使用 pip 来安装它们&#xff…

ftdi_sio应用学习笔记 4 - I2C

目录 1. 查找设备 2. 打开设备 3. 写数据 4. 读数据 5. 设置频率 6 验证 6.1 遍历设备 6.2 开关设备 6.3 读写测试 I2C设备最多有6个(FT232H),其他为2个。和之前的设备一样,定义个I2C结构体记录找到的设备。 #define FT…

04 - 尚硅谷 - MQTT 客户端编程

1.在Java中使用MQTT 1.1 Eclipse Paho Java Client 具体步骤&#xff1a; 1、创建一个Spring Boot项目&#xff0c;添加如下依赖 <parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>…

shell第一次作业

要求&#xff1a; 通过shell脚本分析部署nginx网络服务 1.接收用户部署的服务名称 2.判断服务是否安装 ​ 已安装&#xff1b;自定义网站配置路径为/www&#xff1b;并创建共享目录和网页文件&#xff1b;重启服务 ​ 没有安装&#xff1b;安装对应的软件包 3.测试 判断服务是…