python消费kafka数据很慢，python kafka flush

kafka架构详解

kafka集群包括一个或多个节点，每个节点就叫做Broker。

Kafka 附带一个命令行客户端，它将从文件或标准输入中获取输入，并将其作为消息发送到 Kafka 集群。默认情况下，每行将作为单独的消息发送。运行生产者，然后在控制台中键入一些消息以发送到服务器。

如上图所示、kafka 中消息是以主题 topic 为基本单位进行归类的，这里的 topic 是逻辑上的概念，实际上在磁盘存储是根据分区存储的，每个主题可以分为多个分区、分区的数量可以在主题创建的时候进行指定。

相关问答

Q1: Kafka数据消费

1、①、kafka的顺序消息仅仅是通过partitionKey，将某类消息写入同一个partition，一个partition只能对应一个消费线程，以保证数据有序。②、除了发送消息需要指定partitionKey外，producer和consumer实例化无区别。

2、个人尝试在kafka处理业务远程插入两条数据，第一条错误，第二条正确，try catch中第一条自定发到死信，第二条会正确入库。

3、Kafka中的消息消费是基于拉模式。 Kafka每次拉取一组消息，每条消息的格式如下： 在每次拉取方法时，它返回的是还没有被消费过的消息集。

4、消费会报错(比如场景一：一个consumer group消费某topic，当consumer group间隔几天不消费，Kafka内部数据会自动清除之前的数据，程序再次启动时，会找之前消费到的offset进行消费，此时，若Kafka已经删除此offset值，就会产生此报错。

5、默认的线程池是什么？执行：ListenerConsumer实现了Runnable，所以最终由run方法调用的poll()来拉取消息。

6、针对这一点，Kafka 的消费者在消费数据时会传入一个时长参数 timeout，如果当前没有 数据可供消费，consumer 会等待一段时间之后再返回，这段时长即为 timeout。分区中的所有副本统称为 AR（Assigned Replicas）。

Q2: filebeat利用kafka进行日志实时传输

编辑filebeat安装目录下 filebeat.yml 文件：配置Filebeat inputs：上面 /opt/test/*.log 是我要传输的日志，根据实际情况改成你自己的值。

由于我的预期目标是将filebeat收集的日志发送到kafka，所以配置output就选择了kafka。读者可根据自己的使用场景，配置output。例子中的配置将对/var/log目录下所有以.log结尾的文件进行采集。

kafka中收集到日志如下格式：只有message中才为写入到，其余字段为filebeat携带的元数据。我们在处理filebeat消息时，往往只关注message信息，为了让信息更加简洁化，我们可以在filebeat中进行设置processors。

大数据处理：Kafka在大数据处理方面具备很强的能力，可以对大量的数据进行传输和存储。实时日志处理：Kafka可以用来实现实时的日志处理，支持高并发写入和读取操作。

经过沟通，发现用户的使用姿势是filebeat+kafka+logstash+elasticsearch， 当前已经在kafka中存储了有10天的日志数据，启动了20台logstash进行消费，logstash的batch size也调到了5000，性能瓶颈是在ES这一侧。

Filebeat是本地文件的日志数据采集器。 作为服务器上的代理安装，Filebeat监视日志目录或特定日志文件，tail file，并将它们转发给Elasticsearch或Logstash进行索引、kafka 等。Filebeat由两个主要组件组成：prospector 和harvester。

Q3: kafka之消费超时死循环

1、该属性意思为kafka消费者在每一轮poll()调用之间的最大延迟，消费者在获取更多记录之前可以空闲的时间量的上限。

2、消费会报错(比如场景一：一个consumer group消费某topic，当consumer group间隔几天不消费，Kafka内部数据会自动清除之前的数据，程序再次启动时，会找之前消费到的offset进行消费，此时，若Kafka已经删除此offset值，就会产生此报错。

3、pull 模式不足之处是，如果 kafka 没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直返回空数 据。

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