【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
小江的记录本19 小时前
【Kafka核心】架构模型:Producer、Broker、Consumer、Consumer Group、Topic、Partition、Replica
java·数据库·分布式·后端·搜索引擎·架构·kafka
身如柳絮随风扬1 天前
多数据源切换实战:从业务场景到3种实现方案全解析
java·分布式·微服务
AIMath~1 天前
雪花算法+ZooKeeper解决方案+RPC是什么
分布式·zookeeper·云原生
KmSH8umpK1 天前
Redis分布式锁从原生手写到Redisson高阶落地,附线上死锁复盘优化方案进阶第六篇
数据库·redis·分布式
空中海1 天前
Kafka :存储、复制与可靠性
分布式·kafka·linq
渣渣盟1 天前
构建企业级实时数据管道:Kafka + Flink 最佳实践
分布式·flink·kafka
KmSH8umpK1 天前
Redis分布式锁从原生手写到Redisson高阶落地,附线上死锁复盘优化方案进阶第四篇
数据库·redis·分布式
KmSH8umpK1 天前
Redis分布式锁从原生手写到Redisson高阶落地,附线上死锁复盘优化方案进阶第五篇
数据库·redis·分布式
卧室小白1 天前
ceph-分布式存储
分布式
aXin_ya1 天前
微服务第九天 分布式缓存(Redis)
分布式·缓存·微服务