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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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]
文章名称：一次Kafka内存泄露排查经过
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