【Kafka】记录一次Kafka消费者重复消费问题

文章目录

现象

用户反馈消费者出现消息积压,并且通过日志看,一直重复消费,且没有报错日志。

业务背景

  1. 用户的消费者是一个将文件做Embedding的任务,(由于AI技术的兴起,大量文档需要做RAG);
  2. Embedding是一个比较耗时的过程,如果文件大,耗时会更长;
  3. 消费者使用的是push模式、手动提交offset的方式;
  4. 由于耗时比较长,将提交offset的超时时间改成了2小时;
  5. 服务运行一段时间,QPS不高(个位数),压力不大。

排查过程

  1. 从监控中看,消费者有了100多条积压,并且持续了很长时间;
  2. 从业务上,有一个用户同一时间上传了大量大文件;
  3. 只有一个消费者,服务端瞬间产生大量消息,同一时间推送给了消费者;
  4. 消费者处理Embedding任务超过两小时,导致这一批消息提交offset超时;
  5. 服务端认为客户端处理消息失败,一直进行重新推送,所以造成了没报错,但是一直重复消费的情况。

Push与Pull

MQ的消费模式可以大致分为两种,一种是推Push,一种是拉Pull。

  • Push是服务端主动推送消息给客户端,优点是及时性较好,但如果客户端没有做好流控,一旦服务端推送大量消息到客户端时,就会导致客户端消息堆积甚至崩溃。
  • Pull是客户端需要主动到服务端取数据,优点是客户端可以依据自己的消费能力进行消费,但拉取的频率也需要用户自己控制,拉取频繁容易造成服务端和客户端的压力,拉取间隔长又容易造成消费不及时。
相关推荐
starzy199019 分钟前
KafkaProducer 加载元数据:一条 MetadataRequest 的完整旅程
大数据·kafka
PingCAP2 小时前
善战者无赫赫之功:消费金融核心系统的数据库选型与升级路径
数据库·分布式·架构
库库的数据库笔记3 小时前
金融核心交易系统的数据库国产信创改造该如何做?
大数据·数据库·分布式·mysql·oracle·金融·数据库架构
RobinXYuan7 小时前
【Kafka 源码手记】04 客户端如何找到 Broker
kafka·源码阅读
爱吃火鸡面呀8 小时前
深入理解 Spark RDD:五大特性与实战解析
大数据·分布式·spark
Linux实战笔记10 小时前
记一次消息队列选型对比线上排查:Kafka/RabbitMQ/Pulsar 技术选型
kafka·rabbitmq·高并发·pulsar·消息队列选型
Norris Huang10 小时前
Kafka Connect 与 Flink CDC 写入 Iceberg:Upsert 的代价,以及 S3 Tables 的真正价值
分布式·flink·kafka
张彦峰ZYF11 小时前
一条消息的丢与重:Kafka 与 RabbitMQ 可靠投递的确认、位点、死信与幂等全链路
后端·kafka·消息队列·rabbitmq·isr·解耦与削峰·丢失与重复
我就是不信11 小时前
集群高并发环境下如何保证分布式唯一全局ID生成?
分布式
黄俊懿1 天前
【架构师从入门到进阶】第六章:服务集群优化——第八节:线程数公式
java·服务器·数据库·分布式·性能优化·架构·系统架构