【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
杭州领祺科技3 小时前
分布式光伏『四可』接入改造:绿电直连场景下的二次系统通信与安全架构(27 号令 4 区落位 + 7 产品边界)
分布式·安全·安全架构·光伏·电力·绿电直连·二次系统
SparklingTheo3 小时前
【Zookeeper】源码阅读
分布式·zookeeper·云原生
棣廷4 小时前
初识Hadoop
大数据·hadoop·分布式
2603_954708316 小时前
如何进一步优化微能网协调控制箱的架构优势
大数据·数据库·人工智能·分布式·架构
一条大祥脚18 小时前
【CS336】lecture7 多卡|通信架构|集合通信|NCCL|通信原语|torch.distributed
分布式·架构·nccl·多机多卡·集合通信
程序员梅雨20 小时前
ZooKeeper面经总结
java·大数据·linux·分布式·后端·zookeeper·中间件
我是人✓20 小时前
Git入门:从零开始掌握分布式版本控制
分布式·git
guo_wen_qiang1 天前
redis持久化
数据库·redis·分布式
buligbulig1 天前
Hadoop正在失败?不,它正在壮大
大数据·hadoop·分布式
十年Java程序媛1 天前
Redis 分布式锁 + GZIP 压缩缓存踩坑|高并发缓存真实线上复盘
java·开发语言·spring boot·redis·分布式·缓存·面试