【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
樱花落木兰31 分钟前
Redisson 可重入分布式锁底层原理详解
分布式
龙腾-虎跃1 小时前
Docker 一键启动服务合集:Redis、MySQL、Kafka、MinIO、Prometheus 等(网盘转存防失效)
redis·mysql·docker·kafka·prometheus·小龙虾·miniio
此时不提桶,更待何时17 小时前
06-12-A-Kafka存储深水区与源码解析详解
分布式·kafka·linq
此时不提桶,更待何时21 小时前
06-15-A-Kafka生态集成与流处理详解
分布式·kafka
做个文艺程序员1 天前
MinIO第05篇:MinIO事件通知机制与Kafka集成——构建SaaS平台的异步文件处理管道
kafka·消息队列·springboot·minio·事件驱动·异步处理
天空鸟_时光不老1 天前
07-检查点与状态持久化
java·人工智能·spring boot·spring·spring cloud·kafka·maven
此时不提桶,更待何时1 天前
06-13-A-Kafka客户端与协议深入详解
分布式·kafka
程序猿乐锅1 天前
从0-1一文详解RabbitMQ
java·分布式·后端·中间件·rabbitmq·ruby
初见月2 天前
ISR机制保障数据一致性
kafka
老陈说编程2 天前
1. 鸿蒙 (HarmonyOS) 2012 至 2026 年的发展历程
分布式·华为·个人开发·harmonyos·鸿蒙·鸿蒙系统·程序员创富