kafka : Error UNKNOWN_MEMBER_ID occurred while committing offsets for group alert

博客详细记录了解决Kafka消费错误UNKNOWN_MEMBER_ID的过程。问题源于处理数据时的HTTP请求耗时过长,导致poll循环超时。通过调整消费者配置,如减小batch.size,增大session.timeout.ms和buffer.memory,以及将HTTP请求改为异步处理,成功解决了问题。此外,还探讨了错误可能是由于网络波动、其他服务如Redis的超时,以及消费者配置不当引起。

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2017-05-16最新:

经过2天的折腾,总算是解决了这个问题。
1.最开始遇到这个问题,总结为网络原因,可能确实是网络原因,但是需要解决。因此希望调大session.timeout,但是服务端没有设置,导致客户端无法调超过30s,所以没法调高超时时间等。而且感觉这个治标不治本!

2.尝试调低一次拉取的最大值,从而减少一次处理的条数。确实有收益,但是还需要继续!

3.尝试发现处理一条数据过程中耗时最久的一步,优化之。这次找到源头所在,处理逻辑中有一步是HTTP请求,这步有一些耗时25ms(batch commit?),当一次消费3W条数据(fetch size :5M),这步就非常耗时,并且某些时候可能会有网络原因导致阻塞?所以就导致了整个poll循环出现本文的问题。发现方法:注释掉sendKafka().解决方法:sendKafka()改为异步处理,send()只是put in memory BlockQueue。

这次基本算是解决了问题。另外中途遇到了:faild allocate memory within max.bolck.ms

解决:
batch.size 1024 -> 10240
max.block.ms 1000不变
buffer.memory 4096 -> 40960

总结:这个问题是必然报出来的,因为确实不该在poll循环里面做非常耗时的、不稳定的逻辑.一定要注意一切有关网络开销、数据库等的。

附.消费者配置

    <prop key="bootstrap.servers">${kafka.event.host}</prop>
    <prop key="retries">${metric.report.kafka.retries:3}</prop>
    <prop key="batch.size">${metric.report.kafka.batch.size:10240}</prop>
    <prop key="max.block.ms">${metric.report.kafka.max.block.ms:1000}</prop>
    <prop key="linger.ms">${metric.report.kafka.linger.ms:100}</prop>
    <prop key="buffer.memory">${metric.report.kafka.buffer.memory:40960}</prop>
    <prop key="key.serializer">org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer</prop>
    <prop key="value.serializer">org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer</prop>

本地跑消费kafka数据,发现ERROR,网上找到这个哥们的:
http://stackoverflow.com/questions/38394662/error-unknown-member-id-occurred-while-committing-offsets-for-group-xxx

https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/KIP-41%3A+KafkaConsumer+Max+Records

大概意思就是说消费不过来,数据太大。自动commit超时了。
解决:

  1. max.partition.fetch.bytes:一次拉取最大byte这个属性 小一点.默认1M
  2. session.timeout.ms:超时时间设置大一点

准备改的时候,想了一想,先看看我这程序能处理多少,结果一跑起来才发现,压根不是程序的锅。本地网络波动导致的!因为这个线程没用到redis,但是这个异常每次都和redis timeout一起报,
我设置的 poll(100 ms). max.partition.fetch.bytes没设置,默认1M,
然后打印了消费5000条数据情况下耗时,是1s。所以白担心了一场,不过也学到了一些东西。


总结:

遇到错不一定就是程序的锅。其他环境、引用都有可能导致ERROR!!!

kafka客户端性能优化参考:
http://www.jianshu.com/p/4e00dff97f39


2017-05-15

今天部署到服务器又报这个异常,

2017-05-12 11:17:07,553 [pool-1-thread-1] WARN org.apache.kafka.clients.consumer.internals.ConsumerCoordinator:445 - Auto offset commit failed:                                          
2017-05-12 11:17:07,554 [pool-1-thread-1] INFO org.apache.kafka.clients.consumer.internals.AbstractCoordinator:354 - Attempt to join group alert failed due to unknown member id, resetti
ng and retrying.                                                                                                                                                                         
2017-05-15 02:03:23,737 [pool-1-thread-1] INFO org.apache.kafka.clients.consumer.internals.AbstractCoordinator:623 - Attempt to heart beat failed since the group is rebalancing, try to 
re-join group.                                                                                                                                                                           
2017-05-15 02:03:49,150 [pool-1-thread-1] INFO org.apache.kafka.clients.consumer.internals.AbstractCoordinator:623 - Attempt to heart beat failed since the group is rebalancing, try to 
re-join group.                                                                                                                                                                           
2017-05-15 02:05:09,154 [pool-1-thread-1] INFO org.apache.kafka.clients.consumer.internals.AbstractCoordinator:623 - Attempt to heart beat failed since the group is rebalancing, try to 

看来确实在某些时刻,程序无法消费过来,调高一下心跳时间试试:

heartbeat.interval.ms 25000 》 60000

参考文章:
http://blog.youkuaiyun.com/xianzhen376/article/details/51802736

Kafka源码深度解析-序列7 -Consumer -coordinator协议与heartbeat实现原理
http://blog.youkuaiyun.com/chunlongyu/article/details/52791874

http://blog.youkuaiyun.com/stark_summer/article/details/50203133

<think>嗯,用户想了解在Docker中部署Kafka 3.6.2时配置的各项JVM和Kafka参数的作用与意义。用户特别提到了几个关键参数:KAFKA_HEAP_OPTS、KAFKA_JVM_PERFORMANCE_OPTS、KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME和KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT。 用户可能正在搭建Kafka集群环境,需要理解这些核心配置项的具体作用,以便根据实际硬件资源和网络环境进行调优。从问题表述的专业程度来看,用户应该具备一定的中间件部署经验,但对Kafka的JVM调优细节还不够熟悉。 让我仔细分析这些参数: 1. KAFKA_HEAP_OPTS是控制JVM堆内存的关键参数,用户示例中配置了"-Xmx2G -Xms2G",这表示初始堆和最大堆都设为2GB。这个值需要根据物理内存大小调整,生产环境通常建议8G以上。有趣的是用户示例中Xmx和Xms相同,这其实是个好习惯,可以避免运行时动态调整堆大小带来的性能波动。 2. KAFKA_JVM_PERFORMANCE_OPTS这个参数很有意思,它包含的-XX:+UseG1GC说明使用了G1垃圾收集器,这是目前Kafka推荐的选择。后面的几个-XX参数都是针对G1的优化,比如设置最大GC暂停时间目标为20毫秒,年轻代比例等。这些默认值在普通场景下够用,但如果用户有低延迟要求可能需要调整MaxGCPauseMillis。 3. 网络相关参数中,KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME特别重要且容易出错。它决定了其他客户端连接Kafka时使用的地址,在容器环境中必须设置为宿主机的公网IP或域名。用户提供的示例里用IP配置是正确的,如果配置错误会导致外部客户端无法连接。 4. KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT是基础配置,格式为"host1:port1,host2:port2"。值得提醒用户的是,当ZooKeeper集群节点变化时需要同步修改此处。另外引用[3]展示的k8s环境配置方式很专业,用到了kafka-0.kafka-service.ns-kafka.svc.cluster.local这样的内部域名,说明不同部署方式写法差异很大。 注意到用户提供的参考引用里,引用[1]和[2]展示了两种不同的端口映射方式:host模式与端口转发。这会影响KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS的配置,需要提醒用户注意对应关系。 最后生成的问题要覆盖用户可能延伸的需求:如何监控这些参数的实际效果?生产环境推荐值?以及容器特有的内存配置限制问题。特别要强调容器中配置JVM参数时,必须考虑cgroup内存限制这个坑点。</think>以下是Docker部署Kafka 3.6.2时核心参数的详细解释及配置建议: --- ### **1. `KAFKA_HEAP_OPTS`** **作用**:配置Kafka JVM堆内存大小。 **参数说明**: - `-Xms`:初始堆内存大小(如 `-Xms2G`) - `-Xmx`:最大堆内存大小(如 `-Xmx2G`) **建议**: - 生产环境中建议设置为物理内存的50%-70% - 示例:`KAFKA_HEAP_OPTS: "-Xms4G -Xmx4G"` --- ### **2. `KAFKA_JVM_PERFORMANCE_OPTS`** **作用**:优化JVM垃圾回收(GC)性能。 **典型默认值**: ```ini -server -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=20 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35 -XX:G1HeapRegionSize=16M ``` **参数解析**: - `-XX:+UseG1GC`:启用G1垃圾收集器(推荐) - `-XX:MaxGCPauseMillis=20`:目标GC暂停时间(毫秒) - `-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35`:触发GC的堆使用率阈值 --- ### **3. `KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS`** **作用**:客户端连接Kafka时使用的地址(**关键配置**)。 **格式**: `PLAINTEXT://<外部可访问IP或域名>:<端口>` **示例**: ```yaml KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://192.168.1.100:9092 ``` **注意**: - 必须与`KAFKA_LISTENERS`协议一致 - 在Docker中需使用宿主机IP或域名(非`localhost`)[^1][^2] --- ### **4. `KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT`** **作用**:指定ZooKeeper集群地址(Kafka依赖的元数据中心)。 **格式**: `<host1>:<port1>,<host2>:<port2>,...` **示例**: ```yaml KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: "zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181" ``` **说明**: - Kafka 3.0+ 仍需要ZooKeeper(KRaft模式可逐步替代) --- ### **其他关键参数补充** | **参数名** | **作用** | **示例值** | |-----------------------------|-----------------------------------|----------------------------------------| | `KAFKA_LISTENERS` | Broker监听地址(内部通信) | `PLAINTEXT://0.0.0.0:9092` | | `KAFKA_BROKER_ID` | Broker唯一ID(集群内不可重复) | `1` | | `KAFKA_LOG_DIRS` | Kafka数据存储目录 | `/kafka/data` | | `KAFKA_NUM_PARTITIONS` | 新建Topic的默认分区数 | `3` | --- ### **配置示例(docker-compose.yml)** ```yaml services: kafka: image: wurstmeister/kafka:3.6.2 environment: KAFKA_HEAP_OPTS: "-Xms2G -Xmx2G" # JVM堆内存 KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: "PLAINTEXT://kafka-host:9092" # 客户端访问地址 KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: "zookeeper:2181" # ZooKeeper集群地址 KAFKA_LOG_DIRS: "/kafka/data" # 数据目录 ``` --- ### **常见问题排查** 1. **客户端无法连接** - 检查`KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS`是否为客户端可访问的IP/域名 - 防火墙是否开放端口(默认9092) 2. **内存不足导致崩溃** - 调整`KAFKA_HEAP_OPTS`,确保不超过容器内存限制 - 监控GC日志:`-XX:+PrintGCDetails` 3. **ZooKeeper连接失败** - 验证ZooKeeper集群状态(`echo stat | nc zk-host 2181`) - 检查网络连通性(容器间DNS解析) ---
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