Kafka 启动出现JVM内存不足异常解决方法

最新推荐文章于 2025-06-19 16:33:43 发布
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分类专栏： Kafka 文章标签： jvm 内存 异常 heap
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Thousa_Ho/article/details/78918283
本文介绍如何通过修改bin/kafka-server.start.sh文件中的KAFKA_HEAP_OPTS参数来调整Kafka的堆内存设置，将-Xmx1G-Xms1G更改为-Xmx256M-Xms128M。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

编辑bin/kafka-server.start.sh

修改 

export KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx1G -Xms1G"

为

    export KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx256M -Xms128M"

即可

JVM内存模型深度解读
我是一名热爱编程和分享知识的技术作者，在金融和教育领域有多年的研发管理经验，感谢您访问我的博客，一定会为您带来不一样的收货！
03-19 1573
JVM（Java Virtual Machine，Java虚拟机）对于Java开发者和运行 Java 应用程序而言至关重要。其重要性主要体现在跨平台性、内存管理和垃圾回收、性能优化、安全性和稳定性、故障排查与性能调优等方面。今天就下学习一下 JVM 的内存模型。
【JVM】JVM性能调优——JVM内存模型及垃圾收集算法、内存泄露及解决方法、性能调优
your_棒棒糖的博客
06-05 949
目录一、JVM内存模型及垃圾收集算法二、内存泄漏及解决方法三、性能调优JVM调优总结：JVM调优调优的基本概念什么是调优调优，从规划开始案例分析-Xmx1024m -Xms1024m -Xmn512m -Xss256k扩展参数说明： 一、JVM内存模型及垃圾收集算法 1.根据Java虚拟机规范，JVM将内存划分为： New（年轻代） Tenured（年老代） 永久代（Perm） 其中New和Tenured属于堆内存，堆内存会从JVM启动参数（-Xmx:3G）指定的内存中分配，Perm不属于堆内存，由虚拟
Kafka启动，显示内存不足
08-02 6850
常见命令： -Xmx    Java Heap最大值，默认值为物理内存的1/4，最佳设值应该视物理内存大小及计算机内其他内存开销而定； -Xms    java Heap初始值，Server端JVM最好将-Xms和-Xmx设为相同值，开发测试机JVM可以保留默认值； -Xmn    Java Heap Young区大小，不熟悉最好保留默认值； -Xss    每
Kafka 启动时报内存不足（error=‘Cannot allocate memory‘ (errno=12)）
theWeiRed的博客
09-26 535
1报错内容如下： 2修改kafka启动脚本 kafka-server-start.sh 调整内存大小，重新启动
Kafka性能调优全攻略：从JVM参数到系统优化
最新发布
qq_42773076的博客
06-19 863
平衡PageCache与JVM堆内存：Kafka对操作系统的PageCache依赖程度高，堆内存并非越大越好。需在PageCache和JVM堆内存之间找到平衡，官方建议堆内存设置在4 - 8GB较为稳妥。关注GC性能：若出现频繁的GC或长时间的GC暂停，可尝试适当调小堆内存、增加G1分区数量，或升级JVM版本，以提升GC性能。变更管理：每次进行参数变更时，务必做好回滚方案，并设置对照基线。通过监控数据持续评估变更效果，逐步优化参数配置。持续学习与实践：Kafka技术不断发展，性能调优也需要与时俱进。
kafka运行内存不足问题解决
ydeway的博客
06-27 9668
修改启动脚本（Linux环境下：kafkaDir/bin/kafka-server-start.sh） 修改：export KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx1G -Xms1G" 为：export KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx256M -Xms128M" #也可以改为其它合适的大小，这里将1G改为256M和128M ...
kafka java jvm 优化_kafka-jvm内存大小设置以及优化
weixin_31608325的博客
02-26 1982
[root@soa-prod-elasticsearch-010171107044 /usr/local/services/elasticsearch-5.1.2/bin] 21:34:31 0vim elasticsearch#!/bin/bash# CONTROLLING STARTUP:## This script relies on few environment variables to...
Kafka 宕机，调整内存设置
03-29 1071
突然发现 Flink 连接不上 Kafka 了，经检查 s1 服务器上的 Kafka 宕了，尝试用命令启动 Kafka：还是启动不了。
jvm-profiler,jvm分析器向kafka、控制台输出或自定义报告器发送度量.zip
09-26
当应用程序出现性能下降或异常时，堆栈跟踪可以帮助我们定位到问题发生的具体代码行，快速找出问题源头。这对于优化代码、减少无谓的计算和提高执行效率具有重大意义。 总的来说，"jvm-profiler"是一个强大的工具，...
减少Docker和Kubernetes中的JVM内存占用
WANXT1024的博客
07-07 1059
##前言 本文记录了如何在 Kubernetes[1] 上减小 JVM 应用容器占用的内存：哪些 JVM 标记更重要，如何正确设置以及如何测量参数对应用内存占用的影响。故事从一个工作中的问题开始。笔者为 Wix[2] 工作，作为数据流团队的一员负责所有的 Kafka[3] 基础设施。最近安排的任务是为 Node.js[4] 服务建立一个 Kafka 客户端代理。 0 问题：Kafka 客户端 sidecar 内存泄漏 笔者的想法是将所有与
Kafka消息发送致接口超时原因分析与解决
weixin_47095883的博客
11-22 1167
借助apm、gc监控等定位到发券接口超时由kafka发送超时引起，经过分析后引出两个疑问：A、apm为什么未能精准采集kafka发送耗时，此疑问通过skywalking中插件源码得以解释；B、kafka发送超时的原因。通过梳理kafka client端发送流程中可能存在的阻塞点，服务端性能会影响客户端。在服务端不可控的情况，因此提出要将ack设置成0，同时引入额外的重试机制保证数据的完整性。
kafka jvm参数介绍
walt_xu的专栏
06-05 5234
java -Xmx6G #设置JVM最大可用内存 -Xms1G #设置JVM初始可用内存 -server #Server模式 -XX:+UseG1GC #G1垃圾收集器，用于服务器端、大内存、多CPU情景的垃圾收集器 -XX:MaxGCPauseMillis=20 #设置最大GC停顿时间(GC pause time)指标(target). 这是一个软性指标(soft
Kafka JVM 监控
正在进行时
05-06 1252
除了主机监控之外，另一个重要的监控维度就是 JVM 监控。Kafka Broker 进程是一个普通的 Java 进程，所有关于 JVM 的监控手段在这里都是适用的。 监控 JVM 进程主要是为了让你全面地了解你的应用程序（Know Your Application）。具体到 Kafka 而言，就是全面了解 Broker 进程。比如，Broker 进程的堆大小（HeapSize）是多少、各自的新生...
Apache Kafka - 生产者内存优化注意事项
热门推荐
小工匠
05-13 1万+
如果生产者出现频繁 full GC 或接近 JVM 最大内存,并且消费端的消费能力仍然跟得上,表明生产者的内存和资源很有可能不足以支撑当前的消息负载。topic 的 partition 数量和分布也会影响每个生产者的负载。对 Kafka 集群进行升级和使用更强劲的硬件也可以提高其整体吞吐能力,間接减轻生产者的负载。一旦出现问题及时调优。如果一个生产者负载过大,可以增加更多生产者实例,分散负载,降低每个实例的内存压力。如果生产者负载较大,可以适当限制客户端的消息生产速率,降低生产者的负载压力。
kafka java jvm 优化_kafka优化–JVM参数配置优化
weixin_39700625的博客
02-26 861
主要是启动脚本和log4j基本参数的设置和优化，这些参数藏的比较深。1、JVM参数配置优化如果使用的CMS GC算法，建议JVM Heap不要太大，在4GB以内就可以。JVM太大，导致Major GC或者Full GC产生的“stop the world”时间过长，导致broker和zk之间的session超时，比如重新选举controller节点和提升follow replica为leader ...
Kafka之利用内存缓冲池设计来优化JVM GC问题解析
ailiandeziwei的专栏
04-23 425
大家都知道Kafka是一个高吞吐的消息队列，是大数据场景首选的消息队列，这种场景就意味着发送单位时间消息的量会特别的大，那么Kafka如何做到能支持能同时发送大量消息的呢？ 答案是Kafka通过批量压缩和发送做到的。 我们知道消息肯定是放在内存中的，大数据场景消息的不断发送，内存中不断存在大量的消息，很容易引起GC 频繁的GC特别是full gc是会造成“stop the world”，也就...
kafka启动报错，内存不够的解决方法
guodongtanghe的专栏
11-28 1070
解决方法：修改bin、kafka-server-start。sh 修改后其中两台节点可以成功启动，还有一台始终报错，看了下内存。。。看样子是无法解决了
kafka命令_ELK|Kafka命令操作困扰
weixin_39895684的博客
12-03 190
背景kafka是一个分布式消息订阅系统,我司一直用它来做日志中转队列,配合ELK,一直表现很出色.当然,基本每次和它打交道的时候都是遇到队列堆积的情况,基本一年一次,去年是双十一,今年也是.之所以要记录一下,是因为同样的错误一年遇到一次,每次都要重新学习一遍,好记性不如赖笔头.kafka安装首先说明一下背景,kafka是通过容器运行的.类似dockerrun-dt\ --rest...
Kafka推荐jvm配置
黑曼巴
11-09 7768
-Xmx6g -Xms6g -XX:MetaspaceSize=96m -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=20 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35 -XX:G1HeapRegionSize=16M -XX:MinMetaspaceFreeRatio=50 -XX:MaxMetaspaceFreeRatio=80 -XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent
windows kafka启动闪退
03-20
### Windows环境下Kafka启动失败的原因及解决方案 #### 1. 权限问题 如果 Kafka 在 Windows 下无法正常启动，可能是由于权限不足引起的。确保运行命令提示符或 PowerShell 的窗口是以管理员身份打开的。此外，在启动 Kafka 和 Zookeeper 进程之前，请确认数据目录和日志目录具有足够的读写权限[^1]。 #### 2. 配置文件中的堆内存设置不当 另一个常见的问题是 `kafka-server-start.bat` 文件中关于 JVM 堆内存参数的配置不正确。默认情况下，Kafka 使用 `-Xmx1G -Xms1G` 设置最大和最小堆内存大小。然而，在某些低配机器上，这种设置可能会导致进程崩溃。可以通过编辑 `bin/windows/kafka-server-start.bat` 文件来调整这些值。例如： ```batch set KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx512M -Xms128M" ``` 上述代码片段将堆的最大值设为 512MB，初始值设为 128MB。请注意，修改完成后保存文件时应避免手动换行，允许系统自动处理换行逻辑[^2]。 #### 3. 数据路径冲突 有时 Kafka 可能会因为指定的数据存储路径存在问题而导致启动失败。检查 `server.properties` 中定义的日志目录是否存在以及是否有权访问它。通常，默认路径位于 `/tmp/kafka-logs/` 或类似的临时位置。对于 Windows 用户来说，建议将其更改为本地磁盘上的固定路径，比如 `C:\kafka\logs` 并赋予完全控制权限给当前用户账户。 #### 4. Topic 删除残留元数据引发的问题 当尝试重新创建已被删除的主题 (Topic) 时，如果没有彻底清理旧主题的相关元数据，则可能出现启动异常的情况。这涉及到 Kafka Broker 对 topic 生命周期管理机制的理解偏差。可以参考相关文档了解具体操作方法以清除遗留信息[^3]。 #### 5. 消费者组偏移量滞后影响生产端稳定性 尽管此现象主要发生在消费者一侧，但如果存在大量未及时提交的消息累积或者频繁发生再平衡事件也可能间接干扰到整个集群的表现状态。针对这种情况下的优化措施包括但不限于增加分区数量、提升硬件资源配置水平以及合理规划消息分发策略等方面入手加以改进[^4]。 ```python from kafka import KafkaConsumer consumer = KafkaConsumer( 'my-topic', bootstrap_servers=['localhost:9092'], auto_offset_reset='earliest', # 如果需要从头开始消费则启用此项 enable_auto_commit=False # 手动控制offset commit行为更为安全可靠 ) for message in consumer: print(f"{message.topic}:{message.partition}::{message.offset}: key={message.key}, value={message.value}") # 显式调用commit同步更新进度条至broker侧 consumer.commit() ``` 以上脚本展示了如何通过 Python 客户端库连接到 Kafka 实例并实现基本功能的同时还演示了怎样精确掌控每批次接收到的内容及其对应的位置标记点位关系从而有效规避潜在风险隐患的发生几率达到预期目标效果最佳实践案例分享之一部分而已仅供参考学习用途并非唯一标准答案形式呈现出来供大家借鉴交流共同进步成长过程中不断积累经验教训总结规律形成体系化认知结构最终达成高效解决问题能力培养目的为止谢谢大家的支持配合共同努力奋斗前行吧！
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