Hvordan håndterer du feil og mislykkede meldinger i Kafka?

Question

Accepted Answer

Håndtering av **feil og mislykkede meldinger** er viktig for pålitelige Kafka-konsumenter — å bestemme hva som skal gjøres når behandlingen av en melding mislykkes (retry, hoppe over, eller rute til en **dead letter queue**). Riktig feilhåndtering forhindrer datatap og hengefaste konsumenter.

## Problemet: behandlingsfeil

```text
When a consumer fails to PROCESS a message (bad data, downstream failure, bug):
  → BLOCKING retry forever → the consumer gets STUCK on a "poison" message (can't progress)
  → skipping silently → data LOSS (the message is lost)
  → crashing → consumer restarts, reprocesses, may get stuck again
→ need a deliberate error-handling strategy.
```

## Feilhåndteringsstrategier

```text
✓ RETRY (with limits) → retry transient failures (with backoff); but LIMIT retries (don't
  retry forever on a permanent failure)
✓ DEAD LETTER QUEUE (DLQ) → after retries fail, send the message to a separate DLQ TOPIC →
  the consumer moves on (not stuck); the DLQ is inspected/reprocessed later
  → the standard way to handle messages that can't be processed (avoids blocking + loss)
✓ Distinguish TRANSIENT (retry) vs PERMANENT (DLQ/skip) failures
✓ IDEMPOTENT processing → safe retries/reprocessing (at-least-once → duplicates)
```

## Praktiske hensyn

```text
✓ Don't let one bad message BLOCK the partition (move it aside via DLQ → keep progressing)
✓ LOG/ALERT on errors and DLQ messages (visibility — don't lose track of failures)
✓ Manual offset commit → control exactly what's marked processed
✓ Monitor DLQ → failed messages need attention (a growing DLQ signals problems)
```

## Hvorfor det har betydning

Å forstå hvordan man håndterer feil og mislykkede meldinger er verdifullt fordi **riktig feilhåndtering er essensielt for pålitelige Kafka-konsumenter**, så det er viktig praktisk kunnskap.

Når en konsument mislykkes i å behandle en melding, naiv håndtering forårsaker problemer: blocking retries for alltid får konsumenten **stranddet på en "poison" melding** (ute av stand til å gjøre fremgang), stille omgåelse forårsaker **datatap**, og krasj fører til rebehandling og å bli stranddet igjen — så en bevisst feilhåndtelingsstrategi er nødvendig.

Å forstå **strategiene** — **retry med grenser** (å prøve igjen transiente feil med backoff men å begrense retries for å unngå å prøve igjen for alltid på permanente feil), mønsteret **dead letter queue (DLQ)** (etter at retries mislykkes, sender man meldingen til et eget DLQ-emne slik at konsumenten kan fortsette i stedet for å bli stranddet, med DLQ inspeksjon og rebehandling senere — standardmåten å håndtere ubehandlbare meldinger på, unngår både blocking og tap), å skille mellom transiente (retry) og permanente (DLQ) feil, og idempotent behandling (for sikre retries) — er den viktige praktiske kunnskapen for å bygge pålitelige konsumenter.

Mønsteret **DLQ** spesielt er standardløsningen på poison-message-problemet, som lar konsumenter fortsette å gjøre fremgang mens mislykkede meldinger bevares for senere håndtering.

Å forstå de **praktiske hensynene** — å ikke la en dårlig melding blokkere partisjonen (bruke DLQ for å fortsette fremgangen), logging og alerting på feil og DLQ-meldinger (synlighet), manuelle offset commits for kontroll, og overvåking av DLQ (siden en voksende DLQ signaliserer problemer) — reflekterer robust feilhåndtering.

Riktig feilhåndtering forhindrer de reelle problemene med hengefaste konsumenter (blocking) og datatap (stille omgåelse) som naiv håndtering forårsaker.

Fordi riktig feilhåndtering (retries med grenser, dead letter queues, å skille mellom feiltyper, idempotens) er essensielt for pålitelige Kafka-konsumenter — som forhindrer hengefaste konsumenter og datatap — og DLQ-mønsteret er standardløsningen, og fordi å forstå disse strategiene er viktig praktisk kunnskap, er å forstå hvordan du håndterer feil og mislykkede meldinger i Kafka verdifullt, praktisk relevant kunnskap — essensielt for pålitelige konsumenter, sentrert omkring dead-letter-queue-mønsteret for håndtering av ubehandlbare meldinger uten å blokkere eller tape data, og viktig for å bygge robuste Kafka-konsumenter som håndterer de uunngåelige behandlingsfeilene på en elegant måte.