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Kafka → Elasticsearch 实时索引链路：我在生产环境踩过的十个坑，和填上的九个补丁

去年夏天，我们上线了一个面向全集团的统一日志平台。目标很朴素：容器日志从产生到 Kibana 可查，延迟 ≤ 1 秒；峰值写入能力 ≥ 80 万 EPS（events per second）；连续运行 90 天，零数据丢失、零 mapping 冲突、零 bulk 拒绝率飙升。

结果上线第三天凌晨两点，告警炸了：kafka_consumer_group_lag突增到 230 万条，ES 的bulk_queue_size堆到 1700+，Kibana 上最新日志停在 37 分钟前——而此时，上游 Filebeat 还在疯狂往 Kafka 里塞 JSON。

这不是理论推演，是血淋淋的故障现场。后来我们花了两周时间，把整条 Kafka → ES 链路从头捋了一遍：不是照着文档抄参数，而是拿 jstack、jstat、_cat/thread_pool、_cat/pending_tasks、Kafka offset log 一条条对齐时间线，最终定位到三个关键断点：Consumer 提交位移的时机、ES refresh 的节奏、以及 BulkProcessor 并发模型与 Kafka 拉取批次的隐式耦合。

下面这些内容，就是那两周里我们写进 Wiki 的核心笔记。它不讲“什么是 Kafka”，也不解释“ES 是怎么搜索的”。它只回答一个问题：当你手握一台 Kafka 集群和一套 ES 集群，想搭一条真正扛得住压、出得了问题、修得快的实时索引链路，到底该动哪些开关、盯哪些指标、信哪些配置、防哪些幻觉？

Kafka 不是消息队列，是“带时间戳的不可变日志”

很多团队第一次集成 Kafka 和 ES，下意识把它当成传统 MQ 来用：Producer 发，Consumer 收，收完就 commit。但 Kafka 的本质，是把磁盘当内存使——每个 Partition 就是一段 append-only 的文件，offset 就是字节偏移量。它不保证“消息被消费了”，只保证“某个 offset 之前的数据，已持久化”。

这就决定了两件事：

• Consumer 必须自己管理 offset。自动提交（enable.auto.commit=true）在真实场景中几乎等于埋雷。我们曾在线上看到：Consumer 正在处理一批 500 条日志，刚写完 300 条 ES，JVM 就因 OOM 被 kill；而 Kafka 已经把这 500 条的 offset 提交了。重启后，那 200 条永远消失了。
• “顺序”是有范围的。Kafka 只承诺单 Partition 内有序。如果你开了 16 个 Partition，又用 4 个 Consumer 实例并行拉取，那么全局事件时间序（比如按@timestamp排序）天然就被打乱了。别指望 ES 的_doc排序能救你——它排序的是写入时间，不是事件发生时间。

所以我们的第一道防线，是把 Consumer 的生命周期和 ES 的写入动作锁死：

// 关键：commitSync() 必须在 bulk 成功之后、且仅在成功之后执行 whi