1. topic狀態詳解

① topic名稱

② topic分區總數

③ topic副本總數

④ topic配置，包含老化時間、老化大小、分段大小配置。topic分區是以分段文件大小去老化，一段文件的消息時間滿足老化時間或老化的大小，則該該段文件老化。

⑤ topic分區，分區以0開始

⑥ topic 分區的leader id，leader id從isr中選取，leader為none時表示，topic分區無leader，topic不可用。

⑦ topic分區的副本列表，數量等于副本總數

⑧ topic分區的isr 列表，isr為leader的候選列表，數量小于等于副本列表數量，isr代表副本已經完成從leader到其他副本間的數據同步，可以作為leader的候選列表。

2. 消費組狀態詳解

① 消費組名稱

② 訂閱的topic名稱

③ PARTITION 表示topic 分區id

④ CURRENT-OFFSET 代表消費者已消費該topic-分區的進度。消費者poll消息，并commit才會刷新該值。

⑤ LOG-END-OFFSET 代表該topic-分區消息的高水位。表示該topic-分區已有的消息數量。

⑥ LAG 消費擠壓。表示消費者對該topic-分區的消費積壓情況，還剩多少條未消費。LAG = LOG-END-OFFSET - CURRENT-OFFSET， LAG為0，表示該topic-分區無積壓。

⑦ CONSUMER-ID。消費者id，唯一id對應一個消費者，一般對應業務的一個消費線程。通常情況下，業務的消費線程不斷的循環poll消息，消費者id也一直在組里。

⑧ CONSUMER-ID 為 “-”。CONSUMER-ID 為 “-” 為異常場景，可理解為消費者已經離開消費組。一般情況下，為業務消費線程已不再消費，此時業務應該排查自己的消費線程是否不再拉取消息，甚至是否線程已跑飛。

3.生產的消息狀態詳解

? 業務經常會有消息有沒有生產成功的疑問，從業務日志上看，業務充分捕獲異常消息，生產消息未發生異常，消息一般生產成功。如還有疑問可以進行如下步驟進行確認。

3.1 查看topic-分區的文件信息

① log文件為testtopic1的分區2的數據文件。

? 業務可根據log文件的最后修改時間判斷是否生產成功，與業務生產消息時間一致，即生產成功。

② kafka topic數據的目錄

3.2 利用腳本解析數據文件，查看具體消息體內容。解析topic文件，查看解析內容。

① 解析消息命令

② offset: 具體某條生產成功的消息的offset

③ CreateTime：該條消息的落盤時間

④ compressType：壓縮算法

⑤ headerKeys：消息頭

⑥ payload ：生產的消息內容。業務直接關心的消息內容