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Kafka Connect + Streams 用到极致从 CDC 到流处理的一套落地方案

news 2025/9/2 6:39:56

在这里插入图片描述

关键目标：

  • 零丢失：端到端 Exactly Once（Source 端事务 + Streams exactly_once_v2 + Sink DLQ）。
  • 低延迟：Producer 端批量压缩 + Streams 缓存 + 合理 poll/commit 间隔。
  • 可恢复：Connect/Streams 的 rebootstrap、backoff、standby、副本与快照。

二、把“数据源”和“数据去向”都交给它

2.1 Worker（Connect 集群）怎么配？

  • 集群标识与元数据存储

    • group.id：多个 worker 同属一个 Connect 集群（比如 connect-realtime）。
    • config.storage.topic / offset.storage.topic / status.storage.topic：存配置、偏移、状态的 Topic。生产建议 RF=3、分区数默认即可。

  • 连接 Kafka

    • bootstrap.servers：至少写 2~3 台，提升可达性。
    • metadata.recovery.strategy=rebootstrap：断联后自动重引导，配合 reconnect.backoff.*。

  • 端到端一致性

    • exactly.once.source.support：新集群直接设 enabled；老集群先 preparing，滚动升级后再 enabled。

  • REST & 插件

    • listeners=http://:8083（或加 admin.listeners 做隔离）
    • plugin.path：放 Debezium / 目标 Sink 的插件目录。
    • plugin.discovery=hybrid_warn：启动时能发现异常但不至于直接失败（生产逐步转 service_load）。

这些就是必须动的，其余如 CORS、metrics、SSL/SASL、backoff、Ciphers 等保持默认即可，文末完整清单可对照。

一份 Worker 示例（最小可用）：

group.id=connect-realtime
bootstrap.servers=broker-a:9092,broker-b:9092,broker-c:9092config.storage.topic=_connect_configs
offset.storage.topic=_connect_offsets
status.storage.topic=_connect_status
config.storage.replication.factor=3
offset.storage.replication.factor=3
status.storage.replication.factor=3listeners=http://:8083
plugin.path=/opt/connectors,/usr/local/share/kafka/plugins
exactly.once.source.support=enabledmetadata.recovery.strategy=rebootstrap
reconnect.backoff.ms=100
reconnect.backoff.max.ms=1000
request.timeout.ms=40000

2.2 把订单/库存 CDC推入 Kafka

必填三件套：

  • name：debezium-orders-src
  • connector.class：io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector
  • tasks.max：按库/表分片、数据库负载与 MySQL binlog 速率评估（如 2~4）

转换/容错：

  • transforms / predicates：常用 SMT（去字段、展平、补全业务时间）。
  • errors.*：生产建议 errors.tolerance=all + DLQ（Source 没有 DLQ？那就坚持 fail-fast或在 SMT 封装补偿逻辑）。
  • EOS 检查：exactly.once.support=required（若 Connector 未宣称支持则可 requested，但要读清文档）。

Topic 创建：

  • topic.creation.groups：用 Connect 的 AdminClient 在禁 Broker 自动建 Topic时创建 orders.cdc / inventory.cdc 等，指定 RF/分区/清理策略。

其余如 config.action.reload（外部密钥轮转自动重启）、header.converter、offsets.storage.topic（单独 offsets 主题）等，视规范决定。所有字段详见文末 Source 完整表。

2.3 把处理结果发去 ES/CK/缓存，并兜底 DLQ

必填：

  • name / connector.class / tasks.max
  • topics 或 topics.regex（二选一）。我们常用 .regex 订阅一类结果主题（如 ^orders\.result\..+）。

强烈建议打开 DLQ：

  • errors.deadletterqueue.topic.name=_dlq.orders.sink
  • errors.deadletterqueue.topic.replication.factor=3
  • errors.deadletterqueue.context.headers.enable=true（带上上下文，更好排障）

重试与容忍：

  • errors.retry.timeout=-1（无限重试，或业务接受的时间窗）
  • errors.retry.delay.max.ms=60000
  • errors.tolerance=all（不让单条脏数据拖垮任务）

三、把“订单 + 行为 + 库存”流在一起

目标作业：

  • 以 orders.cdc、inventory.cdc、user.behavior 为输入；
  • 滚动聚合 5 分钟销量窗口、Join 出“超卖风险”，并实时写出 orders.result.picklist、orders.result.alert。

3.1 可靠性与并发

  • processing.guarantee=exactly_once_v2：端到端事务（要求 Broker ≥ 2.5，生产建议三节点以上）。
  • replication.factor=3：内部 changelog / repartition topic 的 RF。
  • num.stream.threads=2~4：按分区数与主机核数定。
  • num.standby.replicas=1 + max.warmup.replicas=2 + probing.rebalance.interval.ms=600000：热备与平滑迁移，缩短 failover 暂停时间。

3.2 性能与乱序

  • 缓存：cache.max.bytes.buffering（如 128MB）+ statestore.cache.max.bytes（默认 10MB，可上调）。
  • 乱序控制：max.task.idle.ms=0（默认不等生产者）。如果你跨多流 Join 严格按时间输出，可以给一点 idle（>0）等待其它分区追上；极限低延迟就设 -1 不等。
  • 提交节奏：commit.interval.ms=100（在 exactly_once_v2 下默认就是 100ms）。

3.3 状态存储与可观测

  • state.dir=/var/lib/kafka-streams/orders-etl（每实例唯一）。
  • default.dsl.store=rocksDB（默认）+ 可自定义 rocksdb.config.setter 做压缩/并发。
  • 指标：enable.metrics.push=true + metric.reporters（接入你的监控栈）。
  • 运维：metadata.recovery.strategy=rebootstrap，配合 reconnect.backoff.*；log.summary.interval.ms=120000。

一份 Streams 示例：

application.id=orders-etl
bootstrap.servers=broker-a:9092,broker-b:9092,broker-c:9092processing.guarantee=exactly_once_v2
replication.factor=3
num.stream.threads=3
num.standby.replicas=1
max.warmup.replicas=2
probing.rebalance.interval.ms=600000cache.max.bytes.buffering=134217728
statestore.cache.max.bytes=33554432
state.dir=/var/lib/kafka-streams/orders-etlcommit.interval.ms=100
topology.optimization=all
max.task.idle.ms=0metadata.recovery.strategy=rebootstrap
reconnect.backoff.ms=50
reconnect.backoff.max.ms=1000
request.timeout.ms=40000

四、把配置联到“可交付”的工单

  • SLA：端到端 P95 ≤ 2s；可用性 99.9%；恢复时间 ≤ 1 分钟。

  • Topic 规划：

    • orders.cdc（compact+delete，7 天），inventory.cdc（同上），user.behavior（delete，3 天）。
    • Repartition/Changelog 由 Streams 代管，RF=3。

  • Connect 工单：

    • Worker：上面示例即可，插件路径、EOS 开启；
    • Source（Debezium）：库账号只读、binlog 参数校验、分库/表白名单；
    • Sink：目标端地址、批量/并发、DLQ 主题与保留策略；

  • Streams 工单：

    • 副本与 standby、EXACTLY_ONCE_V2、状态目录与清理、监控看板与告警（commit 延时 / 处理速率 / record-lag-max）。

五、完整参数速查表

下面是逐项列名 + 含义/类型/默认值/取值范围的压缩清单，与上文场景选择一一对应；你可以直接用于代码审查或 CMDB 入库。
为避免刷屏，每个条目只保留“最重要的语义”，字段一个不落：

5.1 Kafka Connect — Worker 级（3.5）

High：
config.storage.topic（存 connector 配置的 Topic）｜group.id（Connect 集群 ID）｜key.converter（键格式转换）｜offset.storage.topic（Source 偏移存储）｜status.storage.topic（状态存储）｜value.converter（值格式转换）｜bootstrap.servers（引导）｜exactly.once.source.support（Source 端 EOS：disabled/preparing/enabled）｜heartbeat.interval.ms｜rebalance.timeout.ms｜session.timeout.ms｜一组 ssl.*（key/trust/keystore/password/location/type/provider/…）

Medium：
client.dns.lookup｜connections.max.idle.ms｜connector.client.config.override.policy(All/None/Principal)｜receive.buffer.bytes｜request.timeout.ms｜sasl.client.callback.handler.class｜sasl.jaas.config｜sasl.kerberos.service.name｜sasl.login.callback.handler.class｜sasl.login.class｜sasl.mechanism｜sasl.oauthbearer.jwks.endpoint.url｜sasl.oauthbearer.token.endpoint.url｜security.protocol｜send.buffer.bytes｜ssl.enabled.protocols｜ssl.keystore.type(JKS/PKCS12/PEM)｜ssl.protocol(TLSv1.3)｜ssl.provider｜ssl.truststore.type｜worker.sync.timeout.ms｜worker.unsync.backoff.ms

Low：
access.control.allow.methods｜access.control.allow.origin｜admin.listeners｜client.id｜config.providers｜config.storage.replication.factor｜connect.protocol(eager/compatible/sessioned)｜header.converter(SimpleHeaderConverter)｜inter.worker.key.generation.algorithm(HmacSHA256)｜inter.worker.key.size｜inter.worker.key.ttl.ms｜inter.worker.signature.algorithm(HmacSHA256)｜inter.worker.verification.algorithms｜listeners｜metadata.max.age.ms｜metadata.recovery.rebootstrap.trigger.ms｜metadata.recovery.strategy(rebootstrap/none)｜metric.reporters(JmxReporter)｜metrics.num.samples｜metrics.recording.level(INFO/DEBUG)｜metrics.sample.window.ms｜offset.flush.interval.ms｜offset.flush.timeout.ms｜offset.storage.partitions(25)｜offset.storage.replication.factor(3)｜plugin.discovery(only_scan/hybrid_warn/hybrid_fail/service_load)｜plugin.path｜reconnect.backoff.max.ms｜reconnect.backoff.ms｜response.http.headers.config｜rest.advertised.host.name｜rest.advertised.listener｜rest.advertised.port｜rest.extension.classes｜retry.backoff.max.ms｜retry.backoff.ms｜sasl.kerberos.kinit.cmd｜sasl.kerberos.min.time.before.relogin｜sasl.kerberos.ticket.renew.jitter｜sasl.kerberos.ticket.renew.window.factor｜sasl.login.connect.timeout.ms｜sasl.login.read.timeout.ms｜sasl.login.refresh.buffer.seconds｜sasl.login.refresh.min.period.seconds｜sasl.login.refresh.window.factor｜sasl.login.refresh.window.jitter｜sasl.login.retry.backoff.max.ms｜sasl.login.retry.backoff.ms｜sasl.oauthbearer.clock.skew.seconds｜sasl.oauthbearer.expected.audience｜sasl.oauthbearer.expected.issuer｜sasl.oauthbearer.header.urlencode｜sasl.oauthbearer.jwks.endpoint.refresh.ms｜sasl.oauthbearer.jwks.endpoint.retry.backoff.max.ms｜sasl.oauthbearer.jwks.endpoint.retry.backoff.ms｜sasl.oauthbearer.scope.claim.name｜sasl.oauthbearer.sub.claim.name｜scheduled.rebalance.max.delay.ms｜socket.connection.setup.timeout.max.ms｜socket.connection.setup.timeout.ms｜ssl.cipher.suites｜ssl.client.auth(required/requested/none)｜ssl.endpoint.identification.algorithm(https)｜ssl.engine.factory.class｜ssl.keymanager.algorithm｜ssl.secure.random.implementation｜ssl.trustmanager.algorithm｜status.storage.partitions(5)｜status.storage.replication.factor(3)｜task.shutdown.graceful.timeout.ms｜topic.creation.enable｜topic.tracking.allow.reset｜topic.tracking.enable

5.2 Kafka Connect — Source Connector

High：
name｜connector.class｜tasks.max

Low/Medium（全部列出）：
tasks.max.enforce(deprecated)｜key.converter｜value.converter｜header.converter｜config.action.reload(none/restart)｜transforms｜predicates｜errors.retry.timeout｜errors.retry.delay.max.ms｜errors.tolerance(none/all)｜errors.log.enable｜errors.log.include.messages｜topic.creation.groups｜exactly.once.support(requested/required)｜transaction.boundary(poll/interval/connector)｜transaction.boundary.interval.ms｜offsets.storage.topic

5.3 Kafka Connect — Sink Connector

High：
name｜connector.class｜tasks.max｜topics｜topics.regex

Medium/Low（全部列出）：
tasks.max.enforce(deprecated)｜key.converter｜value.converter｜header.converter｜config.action.reload(none/restart)｜transforms｜predicates｜errors.retry.timeout｜errors.retry.delay.max.ms｜errors.tolerance｜errors.log.enable｜errors.log.include.messages｜errors.deadletterqueue.topic.name｜errors.deadletterqueue.topic.replication.factor｜errors.deadletterqueue.context.headers.enable

5.4 Kafka Streams

High：
application.id｜bootstrap.servers｜num.standby.replicas｜state.dir

Medium（全部列出）：
acceptable.recovery.lag｜cache.max.bytes.buffering｜client.id｜default.deserialization.exception.handler｜default.key.serde｜default.list.key.serde.inner｜default.list.key.serde.type｜default.list.value.serde.inner｜default.list.value.serde.type｜default.production.exception.handler｜default.timestamp.extractor｜default.value.serde｜deserialization.exception.handler｜max.task.idle.ms｜max.warmup.replicas｜num.stream.threads｜processing.exception.handler｜processing.guarantee(at_least_once/exactly_once_v2)｜production.exception.handler｜replication.factor｜security.protocol｜statestore.cache.max.bytes｜task.assignor.class｜task.timeout.ms｜topology.optimization(all/none/reuse.ktable.source.topics/merge.repartition.topics/single.store.self.join)

Low（全部列出）：
application.server｜buffered.records.per.partition｜built.in.metrics.version(latest)｜commit.interval.ms｜connections.max.idle.ms｜default.client.supplier｜default.dsl.store(rocksDB/in_memory)｜dsl.store.suppliers.class｜enable.metrics.push｜log.summary.interval.ms｜metadata.max.age.ms｜metadata.recovery.rebootstrap.trigger.ms｜metadata.recovery.strategy(rebootstrap/none)｜metric.reporters｜metrics.num.samples｜metrics.recording.level(INFO/DEBUG/TRACE)｜metrics.sample.window.ms｜poll.ms｜probing.rebalance.interval.ms｜processor.wrapper.class｜rack.aware.assignment.non_overlap_cost｜rack.aware.assignment.strategy(none/min_traffic/balance_subtopology)｜rack.aware.assignment.tags｜rack.aware.assignment.traffic_cost｜receive.buffer.bytes｜reconnect.backoff.max.ms｜reconnect.backoff.ms｜repartition.purge.interval.ms｜request.timeout.ms｜retry.backoff.ms｜rocksdb.config.setter｜send.buffer.bytes｜state.cleanup.delay.ms｜upgrade.from(列出所有允许的历史版本或 null)｜window.size.ms｜windowed.inner.class.serde（仅供普通Consumer）｜windowstore.changelog.additional.retention.ms

六、落地建议（把“可读配置”固化到模板）

  • 把上面 Worker/Source/Sink/Streams 的“示例 + 速查表”做成你们仓库的标准模板（*.properties + 注释）。
  • CMDB 建模：把所有键值录入，强校验 RF/分区/安全参数与 “二选一/必填/默认值” 规则。
  • 一次压测：把 Streams 的 cache.max.bytes.buffering、num.stream.threads、max.task.idle.ms、commit.interval.ms 作为四个旋钮做 222*2 组合测试，确定延迟/吞吐拐点。
  • 观测面：给 Connect & Streams 拉一套固定看板（rebalance 次数、lag、commit latency、DLQ TPS、task error rate）。
http://www.xdnf.cn/news/1418311.html

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