使用mongoshake进行同步oplog到卡夫卡中时有个现象是运行一个小时就会卡住。要怎么解决啊？

根据您描述的现象，MongoShake在同步oplog到Kafka过程中一小时后便停止进展，且无明显错误日志，这可能是由多种因素导致的。结合提供的参考资料，以下是一些可能的原因分析与解决建议：

1. 资源限制：

   • 确认服务器资源（CPU、内存、磁盘I/O）是否达到瓶颈。长时间运行可能导致资源耗尽，特别是当MongoShake处理大量数据时。
   • 检查步骤：使用系统监控工具（如top、vmstat或云服务提供商的监控面板）观察资源使用情况。

2. 网络问题：

   • 网络延迟或不稳定可能导致数据传输中断。尤其是如果MongoShake配置了与Kafka之间的网络隧道(tunnel)，需确保网络连接稳定。
   • 检查步骤：监控网络流量和延迟，确认是否有丢包或高延迟现象。

3. Kafka配置不当：

   • Kafka生产者的缓冲区大小、批次大小等配置可能影响写入效率。若配置过小，可能导致频繁的网络交互而降低效率；过大则可能占用过多内存。
   • 调整建议：检查并适当调整Kafka生产者的配置参数，如batch.size、linger.ms、buffer.memory等，以平衡吞吐量与资源消耗。

4. MongoShake内部队列积压：

   • 日志中提到的worker_consume, worker_apply等指标显示数据处理正常进行，但tps=0表明实际写入速率降为零，这可能意味着MongoShake到Kafka的数据传递环节出现问题。
   • 排查方向：检查MongoShake的内部队列设置，如incr_sync.worker.batch_queue_size，确保其足够大以应对突发的数据流，同时避免无限增长导致内存溢出。

5. MongoShake版本兼容性与bug：

   • 确保使用的MongoShake版本与MongoDB及Kafka版本兼容，并查看官方文档或社区是否有类似问题报告及修复版本。
   • 升级或反馈：考虑升级MongoShake至最新稳定版，或在相关社区论坛报告此问题寻求帮助。

6. Checkpoint机制问题：

   • 日志中的ckpt_times表示Checkpoint更新次数，如果这个值长时间不变，可能说明Checkpoint更新失败或阻塞。
   • 解决方案：检查MongoShake配置中的Checkpoint相关设置，如磁盘空间是否充足，以及Checkpoint目录权限是否正确。

7. 目标端处理能力：

   • Kafka集群或其所在服务器的处理能力也是关键因素。如果Kafka无法及时处理写入请求，MongoShake将等待响应，从而出现停滞。
   • 优化建议：评估并提升Kafka集群的处理能力，包括增加分区数量、优化副本策略等。

综上所述，需要从资源监控、网络状况、中间件配置、软件版本等多个维度综合排查问题。逐一检查并调整上述方面，通常可以定位并解决问题。如果所有常规检查均未发现明显异常，建议直接联系技术支持或在MongoShake的官方社区寻求帮助，提供详细的日志信息以便获得更专业的指导。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。