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一次Kafka内存泄露排查经过

一、现象

服务部署后内存总体呈上升趋势

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二、排查过程

通过go tool pprof收集了三天内存数据

2月11号数据:

2月14号数据:

2月15号数据:

我们使用sarama客户端连接kafka,可以看到newPartitionProducer持续增长,可定位到是kafka的问题。而newPartitionProducer是分区生产者,因此查看分区相关的数据。

最近增加的topic:ai_face_process_topic,这个是AI换脸的,每生成一个视频都要通过Kafka中转消息到视频处理服务器。

查阅数据库看视频生成记录。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。这是因为视频生成过程比较耗时,当时考虑到需要提高并发量,所以需要分区数比较多。

查看sarama客户端的API代码,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。

sarama创建partition handler的关键代码:

     handler := tp.handlers[msg.Partition]
名称栏目:一次Kafka内存泄露排查经过
文章转载:http://cxhlcq.com/article/dsoisge.html

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