Una línea de código que devoró 12 GB en 5 minutos del Conector Kafka de SeaTunnel fue el despertar de una lección clásica sobre memoria y backpressure en integraciones en tiempo real. Un despliegue en producción empezó a generar OutOfMemoryError poco después de iniciar el conector, y en cuestión de minutos la JVM consumió aproximadamente 12 GB de heap acumulando registros sin control.
El síntoma principal fue sencillo pero contundente: tasas de ingestión desde Kafka mayores que la capacidad del sink, combinado con un buffer en memoria sin límites. En muchos conectores la lógica que acumula records en una cola interna o que concatena mensajes en un buffer puede crecer indefinidamente si no hay un mecanismo de pausa, compensación o límite de tamaño. El resultado fue que la aplicación siguió recibiendo lotes mientras la entrega hacia el destino se retrasaba, produciendo una ampliación exponencial del heap hasta el OutOfMemoryError.
El diagnóstico pasó por pasos clásicos de análisis: examinar logs de GC, generar heap dump con jmap y analizarlo con herramientas como Eclipse MAT para identificar objetos dominantes, revisar thread dumps para ver si había hilos bloqueados, y reproducir la carga en un entorno de staging. El equipo detectó que una estructura interna mantenía referencias a los records procesados hasta completar un lote demasiado grande, y que no se aplicaba pause/resume del consumidor de Kafka cuando el sink estaba saturado.
La solución aplicada incluyó varias medidas: introducir límites en el buffer de entrada, implementar control de backpressure con pause y resume del consumidor, limitar el tamaño de los lotes y usar procesamiento por streaming en lugar de mantener grandes colecciones en memoria. También se ajustaron parámetros de Kafka como fetch.max.bytes y max.partition.fetch.bytes y se mejoró el manejo de confirmación de offsets para evitar reintentos innecesarios que volvían a rellenar la memoria.
Para proyectos críticos recomendamos además políticas de observabilidad: métricas de uso de memoria por conector, alertas de GC y latencias, y pruebas de carga que simulen picos de mensajes. Con estas prácticas se evita que una sola línea de código desprotegida acabe consumiendo gigabytes y deteniendo servicios.
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