消息队列MQ

一次Kafka内存泄露排查经过

本文主要是介绍一次Kafka内存泄露排查经过,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

现象:

 

 

2月11号数据:

 

 

2月14号数据:

 

2月15号数据:

 

 

可以看到newPartitionProducer持续增长,可定位到是kafka的问题。

最近增加的topic:ai_face_process_topic

 

 

2022.1.25上线到今天2022.2.15一共20天,只增长了701个视频,平均每天35个视频。

但这个topic有64个分区。

根据sarama客户端的API,给每个分区发消息时会判断这个分区的handler是否存在,不存在则创建。且创建后需要手动close,否则内存一直占用。

 

 

而sarama的partitioner是NewRandomPartitioner随机匹配,所以出现前几天新增分配二三十个handler,直到分配完64个handler。

关键代码:

handler := tp.handlers[msg.Partition]         if handler == nil {             handler = tp.parent.newPartitionProducer(msg.Topic, msg.Partition)             tp.handlers[msg.Partition] = handler         }

 

结论:

增长几天稳定后则不会继续增长。

 

其他分区数比较多的topic没有观察到内存持续增长情况是因为数据量比较大,服务启动没多久就分配完了每个分区的handler。

 

优化:

后面ai_face_process_topic考虑迁移到redis做消息中转。

 

参考链接:

sarama API

githup sarama memory leak问题

kafka memory leak问题

 

这篇关于一次Kafka内存泄露排查经过的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!