【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
九皇叔叔16 小时前
从本地事务到分布式事务
java·分布式·分布式事务·cap·base
hey you~16 小时前
云客服多渠道统一接入,消息队列技术实现方案
kafka·消息队列·rocketmq·系统集成·云客服·多渠道接入·接口对接
刃神太酷啦18 小时前
Redis 核心进阶:哨兵、集群、缓存问题与分布式锁详解----《Hello Redis!》(6)
linux·c语言·数据库·c++·redis·分布式·缓存
海宇大数据20 小时前
分布式网关架构实战:基于海宇数据公安二要素认证即时版构建自动化司机准入网关
人工智能·分布式·架构·自动化
雾隐隐o20 小时前
Kafka 消费者消息丢失:Offset 原理与解决方案
kafka
木圭的AI时代指南1 天前
Spark-X2.5 长输入 Agent 实测:全量读取陷阱与解释器寻找死循环复盘,附可复现任务
大数据·分布式·spark
KANGBboy2 天前
doris+kafka安装部署(单机+集群)二时钟服务器 java_home
服务器·分布式
爱笑的k112 天前
分布式通信原语
分布式·ai infra
实战派K8S&DB2 天前
GaussDB 高可用演进:从流复制到 DCF 分布式共识
分布式·gaussdb
写后端的胖头鱼2 天前
【高频面试题】分布式锁在项目中的应用
java·分布式·后端·分布式锁·高频面试题