spring-kafka引起消费端oom的问题

Question

使用 spring-kafka 集成项目时出现的 oom 问题，kafka 版本是 2.5.0，服务启动时监听了指定的 Topic 消息，此时当前 Topic 下没有消息，但是 kafka 上堆积了大量消息（非当前服务监听的 Topic），导致消费服务启动异常，出现 oom 错误
线上环境，无法完整复现，本地服务启动时，发现 KafkaListenerEndpointContainer 线程的内存一直在增长，求指点迷津！

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

我可以为您提供一些解决这个问题的思路，但由于您没有提供具体的代码或配置信息，所以我只能给出一般性的建议。请参考下面的步骤：

步骤 1：检查 Kafka 集群 首先需要确保 Kafka 集群正常运行，并检查消息的生产者是否正常工作。可以使用 Kafka 命令行工具（kafka-console-producer）来向待监听的 Topic 发送消息，并确认消息是否成功发送到 Kafka 集群。

步骤 2：调整 Kafka 消息传递配置 在消费者端配置文件中，可以调整以下参数来控制消费者消费消息的速率： - max.poll.records：每次拉取请求返回的最大记录数。可以将其调小以减少一次拉取的负载。 - max.poll.interval.ms：定义了消费者处理消息的最大时间间隔。可以将其调小以提高消费速率。

步骤 3：调整消费者的并发度 如果消费者并发度设置过高，可能会导致 OOM 问题。可以通过调整消费者线程池大小（concurrency）来限制并发度。可以将其减小或者增加分区数量（partitions）。

步骤 4：检查消费者代码 检查您的消费者代码，确保您正确处理消息并及时提交偏移量。如果消费者在处理消息时发生异常，并没有提交偏移量，那么消费者将会不断重新拉取相同的消息，从而导致内存增长和 OOM 错误。

步骤 5：增加监控和日志 在消费者中增加适当的监控和日志，以便更好地跟踪消费者的运行状态和内存的增长情况。可以使用一些监控工具如 Micrometer 或者在代码中增加打印日志的语句。

希望以上步骤对您有所帮助。如果问题仍然存在，请提供更多的具体信息，以便我能够提供更准确的解决方案。

【相关推荐】

• 建议你看下这篇博客👉 ：踩坑 Kafka异常重试设置KafkaListenerContainerFactory不生效的问题, 同时源码查看kafka重试机制

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^