问题描述
2018年xx月xx日 下午4点20分左右 xxx无意中看到xxx正在排查线上Kafka集群遇到的问题，随后问明情况，有一台机器上Kafka进程挂了，当时他正在lark平台上查看错误日志信息，随后我一起加入排查问题。
事故起止时间：2018年xx月xx日 16时30分~2018年9月13日 17时25分
业务影响：理论上无影响，业务自动容错，生产和消费读写失败重试路由到其他Kafka节点上。
参与处理人：xxx、xxx
处理过程
2018年xx月xx日 16时42分 xxx查看lark日志，分析错误日志
2018年xx月xx日 16时48分 xxx登录Kafka机器10.136.40.2 查看系统参数
2018年xx月xx日 16时55分 xxx整理系统优化参数列表
2018年xx月xx日 17时12分 xxx修改系统参数
2018年xx月xx日 17时25分 xxx通过开源cloudera平台重启Kafka服务，观察日志，启动正常
定位过程
1.查看lark错误日志
看到 more Caused by: java.lang.OutOfMemoryError: Map failed at sun.nio.ch.FileChannelImpl.map0(Native Method) 错误
登录上机器(ssh 10.136.40.2)查看：
如上图不是jvm heap OutofMemoryError报错，是新创建索引文件做mmap内存映射时报错，通过判断分析，很可能是max_map_count数量不足导致的。
google搜索问题原因：https://stackoverflow.com/questions/43042144/kafka-server-failed-to-start-java-io-ioexception-map-failed
基本确定是max_map_count配置过低导致的
查看系统参数配置
[[email protected] kafka]$ sudo sysctl -a | grep "max_map_count"
vm.max_map_count = 65530
通过Kafka系统参数配置，想到了elastic search启动前强制配置系统参数，否则启动报错
es中vm.max_map_count参数配置
es启动强制优化的做法，值得借鉴
为什么会出现此次故障
- 1.缺乏完善监控报警系统，无法做到及时预警
- 2.我们对Kafka集群线上运行情况不掌握，不了解
- 3.centos系统未做参数优化
为什么缺乏监控报警系统
- 因为我们的Kafka生态圈处于建设中
为什么Kafka集群线上运行情况不掌握，不了解
- 因为之前对Kafka了解甚少，缺乏对Kafka整体把控和认识
为什么系统未做参数优化
- 因为系统是运维安装的，我们就直接用了，没有注意到会有如此影响，对Kafka运行环境要求理解不深刻
max_map_count作用分析
名词解释：进程中虚拟内存映射区域的最大数量。
官方解释：https://www.oschina.net/translate/understanding-virtual-memory?print
max_map_count文件包含限制一个进程可以拥有的VMA(虚拟内存区域)的数量。虚拟内存区域是一个连续的虚拟地址空间区域。在进程的生命周期中，每当程序尝试在内存中映射文件，链接到共享内存段，或者分配堆空间的时候，这些区域将被创建。调优这个值将限制进程可拥有VMA的数量。限制一个进程拥有VMA的总数可能导致应用程序出错，因为当进程达到了VMA上线但又只能释放少量的内存给其他的内核进程使用时，操作系统会抛出内存不足的错误。如果你的操作系统在NORMAL区域仅占用少量的内存，那么调低这个值可以帮助释放内存给内核用。
百度质量部分析参考：http://www.10tiao.com/html/473/201606/2651473114/1.html
程序底层调研malloc、直接调用mmap和mprotect和加载共享库时、java中类FileChannel.map方法都会产生内存映射区域。
Kafka服务使用scala语言开发，运行与jvm平台上，因为jvm heap是预分配的内存，所以占用虚拟虚拟内存区域很少。在Kafka程序中占用最大是做文件映射(调用mmap函数)，Kafka中存储分为数据文件和索引文件，数据文件直接读写不进行mmap映射，而索引文件为了加快读写速度就实现了mmap映射机制，每创建一个索引文件做一次虚拟内存映射，map_count数量就加1，直到当前map_count > 系统 max_map_count，就会抛出OutofMemoryError，接着java进程退出了。下面是索引文件做映射的代码
后续工作
Kafka集群面临的风险
如果其他节点不进行系统参数优化，Kafka节点可能因为请求高峰或数据倾斜，也有挡掉的风险，所以Kafka集群所有的节点都要进行调整，防患于未然。下面TODO工作。
梳理系统参数列表 列出所有系统优化参数 xxx xx月xx日 DONE
编写脚本上线执行 提交工单，运维负责执行 xxx xx月xx日 DONE
博客地址引用：https://www.cnblogs.com/lizherui/p/12650254.html
原文地址：https://www.cnblogs.com/lizherui/p/12650254.html