定义

消息堆积顾名思义就是Kafka中消息太多，在Kafka中准确来说是日志太多，但其实我认为日志堆积主要想说明的是日志没有被及时消费，而且Kafka中日志本来就一直被保存，除非被日志清理策略清理掉。

原因

核心原因是：生产者生产消息的速度大于消费者的消费速度

具体来说，有下面几种原因：

1. 消费者消费速度慢
2. 消费者宕机 

造成的问题

1. 消息丢失

因为Kafka会设置日志清理策略，例如：按照时间清理或按照日志大小清理，所以如果消费者来不及消费，日志就会被清理掉，造成数据丢失。

下面是我测试日志清理策略的过程：

我自己测试的配置文件内容如下：

# 代表某个Topic的某个分区的日志保存大小是2048KB，超过该大小，日志就会被清理（删除或压缩）

log.retention.bytes=2048

# 代表每个日志段的大小，大于该大小就会新创建一个日志文件

log.segment.bytes=1024

接着，我用Kafka工具：kafka-producer-perf-test.bat想主题发送消息，命令如下：

.\kafka-producer-perf-test.bat --topic test  --num-records 5 --throughput 1 --record-size 500 --producer-props bootstrap.servers=localhost:9092

发现旧的日志会被删除，只会保存4个日志文件，总大小和2048KB差不多，日志文件如下：

# 其中每个日志文件大小约570KB

00000000000000000031.log

00000000000000000032.log

00000000000000000033.log

00000000000000000034.log

实验结果和想象中一致。所以如果消费者来不及消费，日志就会被清理掉，造成数据丢失。

解决方案

1. 生产者：一般生产者生产消息速度不好控制，只能从其他部分解决。
2. Broker：增加集群数量，增大存储空间，防止数据丢失。
3. 消费者：增加消费速度，例如：增加消费者实例，并行消费；消费者多线程处理，增加消费速度；消费者端可以异步处理，接收到消息就提交，但容易造成消息丢失，例如提交后消费者宕机，这是另一个话题了，也有对应的解决方案，例如消费完后记录提交偏移量到数据库，如果消费者提交偏移量到Broker但是宕机，下次启动从数据库中获取真正的偏移量，再从该偏移量重新消费消息。