重庆分公司
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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]
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