【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
敖正炀3 小时前
生产者原理:分区策略、幂等与事务
kafka
麟听科技8 小时前
HarmonyOS 6.0+ 智能家电控制APP开发实战:分布式设备联动与场景化控制落地
分布式·华为·harmonyos
贺国亚8 小时前
Kafka 调优与运维实战
后端·kafka
Devin~Y9 小时前
大厂Java面试:Spring Boot + Redis/Kafka + Spring Cloud + JVM + RAG/向量检索(小Y翻车实录)
java·jvm·spring boot·redis·spring cloud·kafka·mybatis
czlczl2002092510 小时前
分布式数据库分片自动扩展
数据库·分布式
天微微蓝sunny10 小时前
存储系统知识全景:从一块磁盘到分布式块存储
分布式
铁皮哥10 小时前
【后端开发】RabbitMQ、RocketMQ、Kafka 怎么选?我从业务场景重新梳理了一遍
java·linux·数据库·分布式·kafka·rabbitmq·rocketmq
phltxy10 小时前
分布式链路追踪实战:Apache SkyWalking 从入门到精通
分布式·apache·skywalking
宇之广曜19 小时前
从 MQ 到 Celery:把异步任务、状态表、重试补偿和 Outbox 一次讲清楚
kafka·rabbitmq
苍煜19 小时前
Kafka消息零丢失核心全解:生产者acks机制+消费者offset机制
分布式·kafka