【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
StevenSurpass3 小时前
智能工厂场景:FastPrintAgent 分布式打印中间件落地应用方案
分布式·mqtt·http·中间件·打印·fastreport
江畔柳前堤18 小时前
具身智能全景深度指南(2026年9月版):从“会聊天的AI“到“能干活的机器“
大数据·javascript·图像处理·人工智能·分布式·智慧城市·原型模式
夕除19 小时前
redis--010
笔记·分布式·学习
寻求出路的程序媛1 天前
分布式 & 高性能 & 高可用 体系、学习重点、面试点
分布式·后端·面试·性能优化
东小黑1 天前
mac安装RabbitMQ
分布式·rabbitmq
zhougl9961 天前
从ZooKeeper到微服务生态:分布式协调核心原理
分布式·微服务·zookeeper
FakeOccupational1 天前
【p2p、分布式,区块链笔记 IPFS】网关+多地址+HTTP RPC API+kubo-rpc-client
分布式·区块链·p2p
bgy66661 天前
Ceph 分布式存储完整实战指南:架构、部署与全场景运维
分布式·ceph·架构
爱三盖浇饭1 天前
挑战从零开始学习Kafka2: Kafka 常见问题解决方案
学习·kafka
山鬼龙王2 天前
吃透 Kafka:一篇讲清楚核心原理和高频考点
kafka