【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
佛祖让我来巡山3 小时前
消息中间件进阶:RocketMQ 消息的消费(三)
幂等性·重复消费·rocketmq消息消费·消息积压
csdn2015_4 小时前
kafka如何保证消息的顺序
分布式·kafka
csdn2015_7 小时前
kafka如何确保消息不丢失
数据库·分布式·kafka
952367 小时前
RabbitMQ - 高级特性
java·spring boot·分布式·后端·rabbitmq
Database_Cool_8 小时前
阿里云 PolarDB-X vs TiDB 分布式数据库选型指南
数据库·分布式·阿里云·tidb
数据库小学妹8 小时前
分布式数据库架构怎么选?三种路线对比+迁移避坑指南
数据库·分布式·分布式数据库·数据库架构·数据迁移·数据库选型
大师兄66688 小时前
HarmonyOS7 分布式流转:手机到平板无缝接续案例
分布式·跨设备·harmonyos7·分布式流转
一只积极向上的小咸鱼8 小时前
多机Docker + InfiniBand 分布式运行实操手册
分布式·docker·容器
AndrewHZ8 小时前
【LLM技术全景】混合精度与分布式训练:训练大模型的工程奥秘
人工智能·分布式·深度学习·算法·ai·语言模型·llm
ffqws_17 小时前
Redis 分布式锁:基于 Redisson 的实现与面试高频问答
redis·分布式·面试