job_local697558965_0001 java.io.EOFException at java.io.DataInputStream.readInt(DataInputStream.jav

本文记录了一次在使用Hadoop进行数据处理时遇到的ReduceTask异常情况,具体表现为EOFException错误,详细展示了异常堆栈跟踪,并提供了部分作业运行状态及计数器信息。
今天遇到了如下异常
2017-12-14 03:01:08,481 WARN [org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner] - job_local697558965_0001
java.io.EOFException
	at java.io.DataInputStream.readInt(DataInputStream.java:375)
	at com.hadoop.tVPlayCount.TVPlayData.readFields(TVPlayData.java:81)
	at org.apache.hadoop.io.serializer.WritableSerialization$WritableDeserializer.deserialize(WritableSerialization.java:71)
	at org.apache.hadoop.io.serializer.WritableSerialization$WritableDeserializer.deserialize(WritableSerialization.java:42)
	at org.apache.hadoop.mapreduce.task.ReduceContextImpl.nextKeyValue(ReduceContextImpl.java:145)
	at org.apache.hadoop.mapreduce.task.ReduceContextImpl.nextKey(ReduceContextImpl.java:121)
	at org.apache.hadoop.mapreduce.lib.reduce.WrappedReducer$Context.nextKey(WrappedReducer.java:297)
	at org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.run(Reducer.java:170)
	at org.apache.hadoop.mapred.ReduceTask.runNewReducer(ReduceTask.java:645)
	at org.apache.hadoop.mapred.ReduceTask.run(ReduceTask.java:405)
	at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.run(LocalJobRunner.java:445)
2017-12-14 03:01:09,108 INFO [org.apache.hadoop.mapreduce.Job] - Job job_local697558965_0001 failed with state FAILED due to: NA
2017-12-14 03:01:09,118 INFO [org.apache.hadoop.mapreduce.Job] - Counters: 32
	File System Counters
		FILE: Number of bytes read=154
		FILE: Number of bytes written=8526651
		FILE: Number of read operations=0
		FILE: Number of large read operations=0
		FILE: Number of write operations=0
		HDFS: Number of bytes read=10833923
		HDFS: Number of bytes written=0
		HDFS: Number of read operations=6
		HDFS: Number of large read operations=0
		HDFS: Number of write operations=1
	Map-Reduce Framework
		Map input records=332865
		Map output records=332865
		Map output bytes=7659172
		Map output materialized bytes=8324908
		Input split bytes=103
		Combine input records=0
		Combine output records=0
		Reduce input groups=0
		Reduce shuffle bytes=0
		Reduce input records=0
		Reduce output records=0
		Spilled Records=332865
		Shuffled Maps =0
		Failed Shuffles=0
		Merged Map outputs=0
		GC time elapsed (ms)=20
		CPU time spent (ms)=0
		Physical memory (bytes) snapshot=0
		Virtual memory (bytes) snapshot=0
		Total committed heap usage (bytes)=334036992
	File Input Format Counters 
		Bytes Read=10833923
	File Output Format Counters 
		Bytes Written=0


原因如下:



更正为:




### 三级标题:`java.io.EOFException` 的常见原因及解决方案 `java.io.EOFException` 是 Java 中表示输入流或文件在读取过程中意外到达末尾的异常,通常发生在反序列化、网络通信或持久化数据恢复过程中。在 Spring Boot 应用中,该异常可能由多种原因引发,包括 Session 持久化恢复失败、MQTT 客户端连接中断、序列化版本不一致以及端口冲突等。 在 Spring Boot 启动过程中,若 Tomcat 非正常关闭,系统会尝试恢复持久化的 Session 数据。如果这些数据损坏或不完整,就会在读取时抛出 `java.io.EOFException`,尽管该异常通常不影响系统正常使用,但可能会影响启动日志的清晰度[^1]。 在 Spring Boot 整合 MQTT 的场景中,`java.io.EOFException` 也可能出现在客户端连接服务器后立即断开的情况。主要原因包括客户端 ID(clientId)重复、网络连接不稳定或服务器端主动断开连接。当两个客户端使用相同的 clientId 时,服务器会强制断开其中一个连接,从而导致异常抛出[^2]。 此外,在 Jenkins 自动部署过程中,若未正确关闭旧进程而直接启动新应用,可能导致新旧程序同时运行并共享部分内存数据。这种情况下,在反序列化对象时会因类版本不一致而抛出 `java.io.EOFException`。根本原因是旧程序未被完全终止,导致序列化流中包含不完整的对象信息[^4]。 为了解决这些问题,可以采取以下措施: - **Session 持久化问题**:清理 Tomcat 的 `work/Catalina/localhost` 目录下的 Session 文件,避免损坏的 Session 数据在重启时被加载。 - **MQTT 客户端冲突**:确保每个客户端使用唯一的 clientId,避免与第三方系统(如电控系统)冲突。可以在配置中动态生成 clientId,或在连接失败时自动重试并更换 clientId。 - **部署冲突问题**:在 Jenkins 部署脚本中使用更温和的关闭方式(如 `kill -15` 而非 `kill -9`),确保旧进程正常退出后再启动新服务。同时,可以在部署前检测端口占用情况,避免端口冲突导致的异常。 - **序列化一致性问题**:确保部署过程中使用一致的类版本,避免因类结构变化导致的反序列化失败。可以在部署前进行版本校验,或使用兼容的序列化机制(如 JSON 替代 Java 原生序列化)。 以下是一个使用唯一 clientId 的 MQTT 客户端配置示例: ```java @Bean public MqttClient mqttClient() throws MqttException { String clientId = "springboot-mqtt-" + UUID.randomUUID(); MqttClient client = new MqttClient("tcp://mqtt.broker:1883", clientId); MqttConnectOptions options = new MqttConnectOptions(); options.setAutomaticReconnect(true); client.connect(options); return client; } ``` 上述配置通过 UUID 生成唯一的 clientId,避免与其他系统冲突,从而减少因连接失败导致的 `java.io.EOFException` 异常。 ### 三级标题:优化建议与监控机制 为了进一步提升 Spring Boot 应用的稳定性,建议引入日志监控机制,捕获并分析 `java.io.EOFException` 的发生频率与上下文信息。可以通过 AOP 或日志框架(如 Logback、Log4j2)记录异常堆栈信息,并结合监控系统(如 Prometheus + Grafana)进行可视化展示。 同时,可以在关键操作(如反序列化、MQTT 连接、Session 恢复)中加入重试机制,避免因临时性故障导致的异常中断。例如,使用 Spring Retry 实现 MQTT 自动重连: ```java @Configuration @EnableRetry public class MqttConfig { // 配置重试策略 } ``` 在方法上添加 `@Retryable` 注解以实现自动重试: ```java @Retryable(maxAttempts = 3, backoff = @Backoff(delay = 2000)) public void reconnectMqtt() { try { mqttClient.connect(); } catch (MqttException e) { throw new RuntimeException("MQTT reconnect failed", e); } } ``` 通过上述方式,可以有效缓解因网络波动、配置冲突或临时性故障导致的 `java.io.EOFException` 问题。
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