Apache Pulsar生产者和消费者间歇性阻塞问题分析
2025-05-15 06:49:52作者:房伟宁
问题现象
在Apache Pulsar 4.0.1/4.0.2版本中,用户报告了一个间歇性出现的生产者和消费者阻塞问题。具体表现为:
- 生产者发送消息时出现30秒超时异常
- 消费者无法从订阅中获取消息
- 问题间歇性出现,有时会自行恢复
- 主要出现在消息生产频率较低的场景下
环境配置
- Pulsar集群:3个broker节点,5个bookie节点,3个Zookeeper节点
- JVM版本:17.0.13
- 客户端:Pulsar Java客户端4.0.1/4.0.2,运行在Java 11环境
- 部署环境:AWS EC2虚拟机
- 主题配置:分区主题,启用了1MBps的发布速率和分发速率限制
问题分析
通过对问题现象的深入分析和技术团队的研究,发现问题的根源在于Pulsar的速率限制机制实现中存在几个关键问题:
-
速率限制器状态异常:当生产者负载较低时,速率限制器的令牌桶可能出现负值,导致生产者被错误地限制。
-
连接级流控问题:ServerCnx中的PendingBytesPerThreadTracker和ServerCnxThrottleTracker组件在特定条件下会错误地关闭自动读取(auto read),导致连接被阻塞。
-
死锁风险:在某些情况下,速率限制器的状态更新和消息处理路径可能形成死锁条件,特别是在低负载场景下。
技术细节
从堆转储分析中发现了以下关键证据:
- PublishRateLimiterImpl实例中,tokenBucketOnByte.tokens字段出现异常负值
- throttledProducersCount计数器显示有被限制的生产者
- ServerCnxThrottleTracker的autoReadEnabled状态被错误设置为false
- 未处理的限速队列(MpscUnboundedArrayQueue)中有积压元素
这些问题共同导致了生产者和消费者的间歇性阻塞现象。特别是在低负载场景下,由于消息间隔时间较长,速率限制器的状态更新不及时,更容易触发这些问题。
解决方案
Pulsar社区已经针对这些问题提交了修复:
- 修复了速率限制器令牌计算逻辑,防止出现负值情况
- 优化了连接级流控机制,避免错误的自动读取关闭
- 改进了速率限制器的状态同步机制,消除潜在的竞争条件
这些修复已经合并到主分支,并将在后续版本中发布。对于遇到类似问题的用户,建议:
- 升级到包含修复的Pulsar版本
- 临时解决方案可以尝试取消发布速率限制策略
- 在问题发生时,可以手动卸载并重新加载命名空间bundle
最佳实践
为了避免类似问题,建议用户:
- 在生产环境中使用经过充分测试的稳定版本
- 对于关键业务系统,实施全面的监控和告警机制
- 定期检查Pulsar的指标数据,特别是pulsar_publish_rate_limit_times等关键指标
- 在配置速率限制时,确保限制值与实际业务需求相匹配
通过理解这些底层机制和解决方案,用户可以更好地运维Pulsar集群,避免生产环境中的类似问题。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
671
156
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217