Mūsu komponentu mijiedarbības shēma: Pieņemsim, ka tās ir pakalpojumi, kas paredzēti notikumu izveidei un pārvaldībai cilvēkresursu vadītājiem. Mēs nosūtām ziņojumu uz Service 1, (kas izvietots Kubernetes) lai iegūtu vai rediģētu datus, izmantojot REST API. Service 1 apstrādā datus un pēc tam tos nosūta uz Kafka. Service 2 (arī izvietots Kubernetes) lasa ziņojumus no Kafka un pārvērš visu saņemto informāciju citā formātā, pēc tam to saglabā datu bāzē. Kā lietotājs, mēs nosūtījām pieprasījumu REST veidā izveidot notikumu uz Service 1, un pēc tam pārbaudījām, vai šis notikums ir datu bāzē ar SELECT vaicājumu. Bet šis notikums datu bāzē nav atrasts. Mēs sākām izpētīt problēmu un atklājām, ka ziņojums ir iestrēdzis Kafka līmenī: tas vienkārši netika izlasīts no Service 2. Kā mēs varam lokalizēt, kāpēc ziņojums netika izlasīts?

Для локализации проблемы с тем, что сообщение застряло в Kafka и не было вычитано Сервисом 2, следует выполнить следующие шаги:

1. Проверить логи Сервиса 1, чтобы убедиться, что сообщение действительно отправлено в Kafka без ошибок.
2. Проверить состояние Kafka: есть ли сообщение в нужном топике, не застряло ли оно в очереди.
3. Проверить логи Сервиса 2 на предмет ошибок подключения к Kafka или обработки сообщений.
4. Убедиться, что Сервис 2 подписан на правильный топик и использует корректные настройки потребителя (consumer group, offset, auto commit).
5. Проверить сетевые настройки и доступность Kafka для Сервиса 2.
6. При необходимости использовать инструменты мониторинга Kafka (например, Kafka Manager или kafka-consumer-groups.sh) для диагностики потребителей.

Такой системный подход позволит выявить, на каком этапе происходит сбой — отправка, хранение или потребление сообщения.