【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
我不会起名字3221 小时前
Kafka 分区数到底设几个:吞吐量、顺序性与 rebalance 代价的取舍
kafka·消息队列·调优·分区
Smoothcloud润云2 小时前
GPU算力平台推荐:新手租GPU时,镜像环境和显存应该怎么选?
大数据·人工智能·pytorch·分布式·深度学习·gpu算力
程序员大阳4 小时前
副队长大数据教程(6)--四节点分布式集群搭建
大数据·分布式·集群·搭建·四节点
马六六i4 小时前
目前知名的分布式Ai数智共享商城哪家好
人工智能·分布式
大鹏说大话5 小时前
分布式事务怎么选型?2PC、TCC、SAGA、本地消息表一次讲清
分布式
Eloudy6 小时前
ASTRA-sim 3.0:通过高保真GPU和基础设施建模进行下一级分布式机器学习模拟
人工智能·分布式·机器学习
泡海椒7 小时前
JQuick-SQL 模块架构:从 SQL AST 到分布式执行
分布式·sql·架构
starzy19907 小时前
深度拆解 Kafka 源码:Producer 构造器装配了哪些核心组件
分布式·kafka
我不会起名字3228 小时前
Go 写 Kafka 消费者:sarama 的 3 个坑与优雅退出写法
kafka·消息队列·go·sarama
程序员大阳8 小时前
副队长大数据教程(7)--Hadoop 集群角色配置逻辑详解
大数据·hadoop·分布式·集群·配置·角色·逻辑