java.lang.NoSuchMethodError和kafka.common.OffsetOutOfRangeException(Spark)

本文探讨了在使用Spark和Kafka过程中常见的两种异常:java.lang.NoSuchMethodError和OffsetOutOfRangeException。详细分析了NoSuchMethodError产生的原因及解决方案,并针对OffsetOutOfRangeException提供了调整Kafka配置的方法。

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一、关于 java.lang.NoSuchMethodError这个异常类型,其实如果遇到次数比较多了,大概可以判断是什么样的情况:


如在有一次在自己电脑上放一个spark的测试环境的时候,报了如下的异常:

 java.lang.NoSuchMethodError:
org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf$ConfVars.getDefaultExpr()Ljava/lang/String;

遇到这种NoSuchMethodErro(没有这样的方法的异常),差不多就是如下的三种情况:

1、依赖包相互冲突,程序运行的时候不知道运行哪个类?


2、导错包,没有这样的方法?


3、maven项目jar包没下载全,可能由于网络不好等等原因(我就是这个原因,这个原因的可能性比较大)

因此重新刷新了下pom,重新下载了下jar包,就不报这个错了!

二、SparkStreaming报错
Caused by: kafka.common.OffsetOutOfRangeException

具体报错:

Caused by: kafka.common.OffsetOutOfRangeException
at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method)
at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance(NativeConstructorAccessorImpl.java:57)
at sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance(DelegatingConstructorAccessorImpl.java:45)
at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Constructor.java:526)
at java.lang.Class.newInstance(Class.java:374)
at kafka.common.ErrorMapping$.exceptionFor(ErrorMapping.scala:86)
或者:
Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: requirement failed: numRecords must not be negative
at scala.Predef$.require(Predef.scala:233)

第一个问题:

简单来看是因为streaming使用direct方式连接kafka,手动给定的偏移量超出范围,偏移量超出范围会有两种情况,要么是太大,要么是太小。

但是其实我是传入了0(也就是从头开始消费数据),居然还超出范围,应该不可能!后来我想到了,我使用的topic是测试topic,就是说我很久之前是用过的,然后偏移量为0的数据(存在本地磁盘)已经被自动删除掉了!所以当然就超出范围了,那么你可以把偏移量的值设置大点,大到能够够到你现在输入的数据(反正只是测试)

那么实际开发中如果遇到这样的问题,可以通过参数设置,让kafka储存数据时间增长

(1)、直接在配置文件 

kafka/config/server.properties 

log.retention.hours=24(定义保留日志的小时)

(2)、或者可以在不关闭kafka服务的情况下,直接更改kafka的topic服务的配置:

./kafka-topics.sh --zookeeper zk1:2181 -topic topicname --alter --config retention.ms=86400

(retention.ms该参数单位是毫秒,官网上默认是7days,修改的命令版本不同,可能会有所区别,请以官方为准)

官网地址:http://kafka.apache.org/082/documentation.html

修改完成后重启kafka。
使用zk shell 命令得到解析器所保存的zk_offset
停止spark streaming kafka DirectStream job
发送数据到kafka topic,等待一段时间(超过两分钟)
启动streaming job,复现该异常。


第二个问题:
numRecords must not be negative这个是说传入的偏移量是负数,但是其实我并没有传负数进去。。
不知道为什么,应该是做判断的时候这个数字取值的时候出了问题,所以。。。(有可能是默认值是-1的原因)

<think>好的,用户遇到了Java程序中KafkaProducer.close方法缺失导致的ArrayStoreExceptionNoSuchMethodError错误。首先,我需要回忆这两个异常通常的原因。 NoSuchMethodError通常是因为类路径中存在版本冲突,编译时用的库版本运行时不一致。比如用户可能在编译时使用了较高版本的Kafka客户端,而运行时环境中的版本较低,缺少close方法。而ArrayStoreException可能是在尝试将一个不兼容类型的对象存入数组时抛出,这可能与Kafka依赖中的某些类版本不匹配有关,比如scala库版本冲突。 接下来,我需要考虑用户的环境配置。比如是否使用构建工具如Maven或Gradle,是否有多个依赖引入了不同版本的Kafka客户端或相关库(如scala-library)。用户可能没有正确排除冲突的依赖,或者依赖树中存在旧版本覆盖新版本的情况。 然后,解决方案需要分步骤。首先检查依赖版本,确认kafka-clients的版本是否一致,排除冲突。然后检查Scala库的兼容性,因为Kafka客户端依赖Scala,版本不匹配可能导致问题。清理构建工具缓存,确保重新下载正确依赖。运行时类路径检查,避免旧版本库被优先加载。如果问题依然存在,可能需要升级Kafka客户端到更新的稳定版本,或者降级到兼容版本。 另外,用户提到的ArrayStoreException可能与scala.collection.mutable.WrappedArray在运行时类型不匹配有关,这可能是因为不同版本的Scala库混用,导致数组类型不一致。例如,如果某个依赖强制使用了较旧的Scala版本,而Kafka客户端需要较新的,就会引发此问题。 需要提醒用户使用Maven的依赖树分析工具(如mvn dependency:tree)或Gradle的依赖报告,查找冲突的库,并进行排除。同时,确保所有模块使用的KafkaScala版本一致。部署时,检查服务器上的lib目录是否有旧版本的jar包,这可能导致类加载时冲突。 最后,可能需要提供具体的命令示例,比如如何在Maven中排除依赖,或者如何强制指定Scala版本,帮助用户实际操作。同时,引用相关的参考资料,特别是关于NoSuchMethodError的处理方法,如确保依赖一致性清理构建缓存。</think>### 解决KafkaProducer.close方法缺失导致的ArrayStoreExceptionNoSuchMethodError #### 问题原因分析 1. **依赖版本冲突** `NoSuchMethodError`通常由依赖库版本不一致引起。例如: - 编译时使用了高版本的Kafka客户端(如3.5.0),但运行时加载了低版本(如2.8.0),导致`KafkaProducer.close()`方法不存在[^2][^3]。 - Kafka客户端依赖Scala运行时库,若Scala版本不兼容(如2.12与2.13),可能引发`ArrayStoreException`[^1]。 2. **类路径污染** 运行时环境中存在多个版本的Kafka客户端或Scala库,导致JVM加载了错误的类文件[^4]。 --- #### 分步解决方案 ##### 1. 检查并统一依赖版本 - **Maven项目**:在`pom.xml`中显式指定Kafka客户端版本,并排除冲突依赖: ```xml <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka-clients</artifactId> <version>3.5.0</version> <!--使用最新稳定版本--> <exclusions> <exclusion> <groupId>org.scala-lang</groupId> <artifactId>scala-library</artifactId> </exclusion> </exclusions> </dependency> ``` 运行`mvn dependency:tree`检查依赖树,确保所有模块使用同一版本。 - **Gradle项目**:在`build.gradle`中强制版本对齐: ```gradle configurations.all { resolutionStrategy { force 'org.apache.kafka:kafka-clients:3.5.0' force 'org.scala-lang:scala-library:2.13.10' // 与Kafka兼容的Scala版本 } } ``` ##### 2. 清理构建缓存 - 删除本地Maven仓库中的旧版本(路径:`~/.m2/repository/org/apache/kafka`)或Gradle缓存(`~/.gradle/caches`)。 ##### 3. 运行时环境检查 - 若部署到Tomcat等服务器,检查`WEB-INF/lib`或服务器全局库中是否存在旧版本JAR文件,移除冲突版本。 ##### 4. 验证Scala兼容性 Kafka客户端对Scala版本有严格依赖: - Kafka 3.0+ 需要Scala 2.13+ - Kafka 2.8.x 需要Scala 2.12 通过以下命令确认Scala版本: ```bash java -cp kafka-clients-3.5.0.jar org.scala-lang.Version ``` ##### 5. 代码适配(可选) 若仍需使用旧版本Kafka客户端,修改`close()`方法调用: ```java // Kafka 0.11.0以下版本使用close()无参数 producer.close(); // Kafka 0.11.0+ 支持超时参数 producer.close(Duration.ofSeconds(30)); ``` --- #### 示例修复后的代码 ```java import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer; import java.time.Duration; public class SafeKafkaProducer { public static void main(String[] args) { KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props); try { // 生产消息逻辑 } finally { producer.close(Duration.ofSeconds(30)); // 显式指定超时 } } } ``` --- #### 相关问题 1. **如何排查Maven依赖树中的版本冲突?** 2. **Kafka客户端与Spark集成时的兼容性如何保证?** 3. **为什么Scala版本会导致Java程序抛出ArrayStoreException?** --- #### 引用 [^1]: Spark运行中因Scala版本冲突导致`NoSuchMethodError`的解决方案。 : Java中`NoSuchMethodError`的通用处理方法。 [^3]: 依赖冲突引发`Base64.encodeBase64String`方法缺失的案例。 : Tomcat部署时类版本不一致导致的方法签名错误。
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