Qué ocurrió en SeaTunnel
Una sola línea de código en Apache SeaTunnel versión 2.3.9 provocó un consumo de memoria descontrolado al usar el conector de Kafka, hasta agotar 12 GB en menos de 5 minutos. Al ejecutar un job de streaming Kafka a HDFS en un clúster SeaTunnel Engine de 8 núcleos y 12G de RAM, y aun con la limitación read_limit.rows_per_second=1 configurada, la memoria subió de 200 MB a 5 GB en 5 minutos, no se liberó al detener el job y al reanudar siguió creciendo hasta generar OOM y reinicios de los workers.
Causa raíz
La revisión de código identificó el problema en el método createReader de la clase KafkaSource donde elementsQueue se inicializaba como una cola sin límite utilizando LinkedBlockingQueue sin capacidad establecida. Esto generó dos fallos críticos: una cola ilimitada que podía crecer indefinidamente si el productor superaba al consumidor y una limitación de lectura inefectiva porque read_limit.rows_per_second se aplicaba al procesamiento aguas abajo y no al consumo desde Kafka, provocando acumulación de mensajes en memoria.
La solución aplicada
La comunidad resolvió el problema mediante la PR#9041 introduciendo una cola acotada y configurable. Las mejoras principales fueron reemplazar LinkedBlockingQueue por ArrayBlockingQueue con tamaño fijo, añadir el parámetro de configuración queue.size y establecer un valor por defecto seguro DEFAULT_QUEUE_SIZE igual a 1000. Con ello se limita la retención en memoria y se evita que un pico de entrada agote los recursos del nodo.
Buenas prácticas y recomendaciones
Actualizar versión Actualice SeaTunnel a la versión que incluye la corrección para evitar el riesgo de fuga de memoria. Configurar correctamente Ajuste queue.size según las necesidades de negocio y las características del flujo de datos. Monitorizar memoria Aunque la cola sea acotada, vigile el uso de memoria del sistema y dimensione buffers y workers. Entender la limitación de tasa Tenga en cuenta que read_limit.rows_per_second regula el procesamiento en la canalización, no el ritmo de consumo directo desde Kafka.
Impacto y beneficios
La corrección no solo mitigó el riesgo de OOM sino que mejoró la estabilidad y la capacidad de configuración del conector Kafka. Al introducir colas acotadas y parámetros ajustables, los equipos pueden gestionar mejor los recursos y prevenir acumulaciones de datos que provoquen fallos en producción.
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Resumen
Una mala elección de estructura de datos en un punto crítico puede causar pérdidas operativas importantes. La corrección en SeaTunnel demuestra la importancia de límites en las colas y de configuraciones claras. En Q2BSTUDIO acompañamos a las empresas en la prevención y solución de estos incidentes mediante desarrollo a medida, migraciones cloud, seguridad y proyectos de inteligencia artificial.