FLink Checkpoint中某个子任务耗时异常的DisconnectException异常

最新推荐文章于 2024-09-20 09:53:23 发布
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本文探讨了在Flink流处理中遇到的Checkpoint时子任务耗时异常问题，特别是DisconnectException。该异常通常指示连接中断或网络故障，影响数据交换和状态同步。通过示例代码解释了如何模拟和处理这种异常，并提出了解决方案，包括检查网络问题和增强应用的容错能力。监控和优化这些方面有助于确保Flink任务的稳定性和可靠性。

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FLink Checkpoint中某个子任务耗时异常的DisconnectException异常

FLink是一种流式计算引擎，用于处理大规模数据集，并提供容错机制来确保可靠性和一致性。在使用FLink进行流处理时，checkpoint是一种关键的机制，用于定期保存整个流处理应用程序的状态。然而，有时候我们可能会遇到某个子任务耗时异常的问题，其中常见的一种异常是DisconnectException。

DisconnectException异常通常表示连接中断或网络故障，导致FLink无法正确进行数据交换和状态同步。这种情况下，FLink会尝试重新连接以恢复正常运行，但如果问题持续存在，则可能需要进一步的排查和修复。

以下是一个示例代码，展示了如何在FLink中处理DisconnectException异常：

import org.apache.flink.api.common
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【Flink】FLink checkpoint 某个 subtask 特别耗时 DisconnectException: null
九师兄
12-30 2563
遇到有遇到过这种情况的么？某个subtask的ck时间总是比其他的subtask久很多，检查各个subtask的消费，也没有数据倾斜，好几次ck超时都是被这个subtask拖垮的日志开始报org.apache.kafka.common.errors.DisconnectException: null，调整request.timeout.ms后就不怎么报了。TM的PS_Scavenge次数较大，但是3个TM都较大，唯独每次都是同一个subtask的ck时间较突出。
Kafka : kafka errors.DisconnectException: null
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九师兄
01-20 1万+
文章目录1.美图2.场景12.1 概述3. 源码解析3.1 客户端分析3.2 服务端分析4.场景25.场景35.1 概述 1.美图 2.场景1 2.1 概述 kafka相关问题报错 kafka errors.DisconnectException: null 问题参考 参考：Error sending fetch request (sessionId=1175648978, epoch=189) to node 53: org.apache.kafka.common.errors.Disconnec
Flink Checkpoint中的某个子任务耗时异常：DisconnectException: null
BugCrusher的博客
09-02 294
DisconnectException是Flink中的一个异常类型，它表示与任务管理器或其他组件之间的连接中断。通过以上措施，我们可以更好地处理DisconnectException异常，并提高Flink任务的容错性和稳定性。通过验证网络连接和合理配置任务管理器的资源，我们可以减少DisconnectException的发生，并确保Flink任务的正常运行。调整任务管理器的资源配置：如果DisconnectException是由于资源不足导致的，我们可以考虑调整任务管理器的资源配置。函数中处理数据逻辑。
【Flink】Flink 消费 kafka报错 写入 es 死信队列 FetchSessionHandler DisconnectException、写入卡死
九师兄
01-26 1597
到现场排查也没有排查出来，因为流计算任务日志很大，使用yarn命令都无法下载日志，几百G的日志好像，这个问题是一周或者几周后出现的，所以当时一直没看到问题，后来老大去看的，才在后面发现了日志。这里出问题，就是上面的，出现超时异常或者其他异常，竟然又将数据放回队列了，然后平常情况下可能没事，一旦es有些问题一直超时，导致队列满了，会出现，看起来flink任务卡死了，然后监控source节点，发现不消费数据了，这里可以采取两个方案。这不是关键的，这个错误没怎么看，但是下面这个导致了大问题。
DB2异常com.ibm.db2.jcc.c.DisconnectException: encoding not supported的一种解决方法
a386139471的博客
11-01 3185
如果你的程序在运行的过程中抛出如下异常: org.apache.tomcat.dbcp.dbcp.SQLNestedException: Cannot create PoolableConnectionFactory (encoding not supported!!) at org.apache.tomcat.dbcp.dbcp.BasicDataSource.createDataSourc
Flink Checkpoint 详解
阳阳阳的博客
04-08 8788
Flink Checkpoint机制原理剖析与参数配置
皮皮鲁的AI星球
02-01 1468
在Flink状态管理详解这篇文章中，我们介绍了Flink的状态都是基于本地的，而Flink又是一个部署在多节点的分布式引擎，分布式系统经常出现进程被杀、节点宕机或网络中断等问题，那么本地的状态在遇到故障时如何保证不丢呢？Flink定期保存状态数据到存储上，故障发生后从之前的备份中恢复，整个被称为Checkpoint机制，它为Flink提供了Exactly-Once的投递保障。本文将介绍Flink的...
Flink 1.11 新特性详解:【非对齐】Unaligned Checkpoint 优化高反压
u013939918的博客
07-15 1111
问题导读 1.Barrier 对齐会造成什么问题？ 2.Barrier 对齐是否会造成反压？ 3.如何理解Unaligned Checkpoint ？ 作为 Flink 最基础也是最关键的容错机制，Checkpoint 快照机制很好地保证了 Flink 应用从异常状态恢复后的数据准确性。同时 Checkpoint 相关的 metrics 也是诊断 Flink 应用健康状态最为重要的指标，成功且耗时较短的 Checkpoint 表明作业运行状况良好，没有异常或反压。然而，由于 Checkpoint 与反压的耦
flink连接kafka报：org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException
群峰之巅的专栏
09-14 2835
KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS：负责发布外网地址，这个地址会发布到zookeeper中。2、修改kafka安装的配置，把kafka改成具体的ip。1、在本地的hosts中配置域名指向；所以最终会去访问kafka。
flink cdc 连接池不可用 异常问题排查解决
baidu_34810744的博客
05-16 1921
解决办法：修改连接池大小，重启集群。详细操作加微信：wxjffj。
往往排查很久的问题，最后发现都非常简单。。。
BASK2311的博客
03-29 978
之前线上发生了一个很诡异的异常，网上各种搜索、排查，都没有找到问题，给大家分享一下。大概在 2 月份的时候，我们的某个应用整合了中间件的 kafka 客户端，发布到灰度和蓝节点进行观察，然后就发现线上某个 Topic 发生了大量的，并且集中在灰度机器上。
【Kafka】测试集群中Broker故障对客户端的影响
浩瀚宇宙的一粒尘埃
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本文主要测试Partition的Leader所在Broker节点故障之后，对客户端的影响。 测试信息： Topic信息：3个副本，3个分区； Producer：多线程，100条/秒、10条/秒； Consumer：不间断poll消息； 测试客户端：原生的KafkaConsumer/KafkaProducer、Spring的KafkaTemplete； 测试场景：Producer和Consumer运行过程中，通过K8Sdashboard删除Partition所在Leader对应的Pod； 测试.
spring kafka的问题集锦
阿杰
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===2024-02-27 15:06:36.648 INFO [kafka-coordinator-heartbeat-thread | test-consumer-group] org.apache.kafka.clients.consumer.internals.AbstractCoordinator Line:979 - [Consumer clientId=consumer-test-consumer-group-1, groupId=test-consumer-group] Member c
（十）kafka常见问题汇总
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08-31 7924
1：kafka问题总结 1：消费者消费消息失败 查看topic的副本同步机制是否一致 kafka-topics.sh --describe --zookeeper hdp01:2181,hdp02:2181,hdp03:2181 --topic kafka_test HW俗称高水位，HighWatermark的缩写，取一个partition对应的ISR中最小的LEO作为HW，consumer最多只能消费到HW所在的位置。 另外每个replica都有HW,leader和follower各自负责更新自己的HW
Spring Boot 集成 Kafka 遇到问题
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06-02 4993
问题1：nested exception is org.apache.kafka.common.errors.RecordTooLargeException: 异常类: nested exception is org.apache.kafka.common.errors.RecordTooLargeException: 很明显，消息体目前过大。需要提高Kafka服务器能够接收的最大数据大小。 解决方法：提高Kafka服务器单条消息最大大小。配置参数 message.max.bytes 我的方法：生产环境大概
Flink 中 Checkpoint 的底层原理和机制
最新发布
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09-20 1388
Flink 的 Checkpoint 机制通过使用Barrier 同步算法状态后端分布式协调等底层组件来实现流式处理中的容错性。Flink 的 Checkpoint Coordinator 负责协调整个 Checkpoint 流程，Barrier 用于确保全局的一致性，而 State Backend 则负责存储各个算子的状态。在故障恢复时，Flink 能够通过最近一次的 Checkpoint 恢复状态，确保数据处理的正确性和一致性。
Flink Checkpoint 超时问题详解
weixin_51981189的博客
01-25 3547
等于说每来一条数据，都需要对用户近24小时内所有的行为事件进行分类汇总，求比例，再汇总，再求比例，而QPS是1500，24小时1.5亿的累积数据，逻辑处理的算子根本无法将接收到的数据在合适的时间内计算完毕，这里还有个有趣的现象，为了提高处理性能，我将并行度翻倍，结果checkpoint的时间反而更长了，原因是Source的并行度也增加后，读取源数据的速度更快了～所以和算法同学商议后，将实现逻辑进行修改，进行批流分开计算，比如离线数据每半个小时进行一次计算，而实时计算只需要计算最近半小时内的数据即可。
flink 大状态下做savepoint失败问题的排查
wppwpp1的专栏
04-16 6064
1、线上有一个任务状态比较大，做checkpoint的时候大约有100G左右，任务在做到10G左右的时候会报错 2、报错日志如下： 第二个错误日志： 2022-04-16 00:05:23 org.apache.flink.runtime.io.network.partition.consumer.PartitionConnectionException: Connection for partition 55780195e63c343e4a320329203bbb8a#13@83443ca
checkpoint
08-04
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