通常情況下，企業中會采取輪詢或者隨機的方式，通過Kafka的producer向Kafka集群生產數據，來盡可能保證Kafka分區之間的數據是均勻分布的。
在分區數據均勻分布的前提下，如果我們針對要處理的topic數據量等因素，設計出合理的Kafka分區數量。對於一些實時任務，比如Spark Streaming/Structured-Streaming、Flink和Kafka集成的應用，消費端不存在長時間"掛掉"的情況即數據一直在持續被消費，那么一般不會產生Kafka數據積壓的情況。
但是這些都是有前提的，當一些意外或者不合理的分區數設置情況的發生，積壓問題就不可避免。
Kafka消息積壓的典型場景：
1. 實時/消費任務掛掉
比如，我們寫的實時應用因為某種原因掛掉了，並且這個任務沒有被監控程序監控發現通知相關負責人，負責人又沒有寫自動拉起任務的腳本進行重啟。
那么在我們重新啟動這個實時應用進行消費之前，這段時間的消息就會被滯后處理，如果數據量很大，可就不是簡單重啟應用直接消費就能解決的。
2. Kafka分區數設置的不合理（太少）和消費者"消費能力"不足
Kafka單分區生產消息的速度qps通常很高，如果消費者因為某些原因（比如受業務邏輯復雜度影響，消費時間會有所不同），就會出現消費滯后的情況。
此外，Kafka分區數是Kafka並行度調優的最小單元，如果Kafka分區數設置的太少，會影響Kafka consumer消費的吞吐量。
3. Kafka消息的key不均勻，導致分區間數據不均衡
在使用Kafka producer消息時，可以為消息指定key，但是要求key要均勻，否則會出現Kafka分區間數據不均衡。
那么，針對上述的情況，有什么好的辦法處理數據積壓呢？
一般情況下，針對性的解決辦法有以下幾種：
1. 實時/消費任務掛掉導致的消費滯后
a. 任務重新啟動后直接消費最新的消息，對於"滯后"的歷史數據采用離線程序進行"補漏"。
此外，建議將任務納入監控體系，當任務出現問題時，及時通知相關負責人處理。當然任務重啟腳本也是要有的，還要求實時框架異常處理能力要強，避免數據不規范導致的不能重新拉起任務。
b. 任務啟動從上次提交offset處開始消費處理
如果積壓的數據量很大，需要增加任務的處理能力，比如增加資源，讓任務能盡可能的快速消費處理，並趕上消費最新的消息
2. Kafka分區少了
如果數據量很大，合理的增加Kafka分區數是關鍵。如果利用的是Spark流和Kafka direct approach方式，也可以對KafkaRDD進行repartition重分區，增加並行度處理。
3. 由於Kafka消息key設置的不合理，導致分區數據不均衡
可以在Kafka producer處，給key加隨機后綴，使其均衡。
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