【Flink】Flink 写入 kafka 报错 Failed to send data to Kafka: Expiring 4 record(s) for 20001 ms has passed

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于 2021-07-06 21:53:04 首次发布
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本文分析了Flink写入Kafka时遇到的'Expiring ... records for ... ms has passed'错误，指出该问题是由于消息发送速率超过发送能力导致的。建议检查并调整Flink和Kafka的相关配置，如request.timeout.ms，以解决批量发送超时的问题。此外，还讨论了producer配置acks的影响，并提供了源码解析和场景再现。

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1.场景1

1.1 概述

有一个flink 写入kafka的程序报错，如下

Failed to send data to Kafka: Expiring 4 record(s) for BM-DEV-STATUS-18-0:120001 ms has passed since batch creation

具体报错如下

from RUNNING to FAILED.
org.apache
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Flink Kafka报错：无法发送数据到Kafka：该服务器不是该主题的领导者-大数据
2301_79367634的博客
08-31 995
总结起来，当Flink报错"无法发送数据到Kafka：该服务器不是该主题的领导者"时，我们需要依次检查Kafka集群的健康状态、Flink与Kafka版本兼容性、Kafka主题的分区分配情况、Flink程序的代码逻辑和配置，以及尝试重启Flink和Kafka集群来解决问题。可以在Flink官方文档或Kafka官方文档中查找版本兼容性矩阵，以确定我们所使用的Flink版本和Kafka版本是否兼容。有时候，由于各种原因，Kafka节点和Flink任务的状态可能会不一致，导致无法正确发送数据。
Flink Kafka 报错：无法将数据发送到 Kafka：配置内无法分配内存
AlianBlank的博客
09-04 517
通过结合以上策略，您可以优化数据发送过程，减少内存使用量，从而解决 Failed to send data to Kafka: Failed to allocate memory within the config 错误。当 Flink 向 Kafka 的生产者发送数据时，数据会先存储在内存中，然后再发送到 Kafka 的分区中。当 Flink 向 Kafka 的生产者发送数据时，数据会先存储在内存中，然后再发送到 Kafka 的分区中。通过降低并发度，可以减少数据发送的压力，从而减少内存使用量。
Kafka常见问题之Kafka 报错：org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException: Topic topic not present in metad
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王多鱼的梦想
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错误通常由主题不存在、网络问题或配置不当引起。通过检查主题状态、优化客户端配置以及确保网络连通性，可以有效解决该问题。建议提前创建主题，并优化客户端和 Broker 配置，以减少此类错误的发生概率。该错误表明 Kafka 客户端（生产者或消费者）在尝试与 Kafka Broker 通信时，未能在指定时间内（默认 60 秒）获取到指定主题的元数据。元数据包含主题的分区、Leader 等信息。如果主题元数据不可用或不存在，该请求会超时并报出。
Failed to send data to Kafka: Expiring 89 record(s) ...30005 ms has passed since last append
Top5软件工程硕士，先后在京东、字节从事多年Java后端开发、实时和离线大数据开发
06-08 1万+
2021-06-08 02:05:37 java.lang.Exception: Failed to send data to Kafka: Expiring 89 record(s) for XXXXXXXXXXXXXX: 30005 ms has passed since last append at org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducerBase.checkErroneous(FlinkKafkaProducerBa
Flink 写入 Kafka 报错：收到响应之前服务器断开连接
TechWhiz的博客
08-28 908
通过检查网络连接、检查 Kafka 服务器配置、调整 Kafka 生产者参数和增加 Kafka 服务器资源，我们可以解决 “The server disconnected before a response was received” 的报错问题。在创建 Kafka 生产者时，我们使用了之前提到的一些常用的配置参数，并指定了要写入的 Kafka 主题。调整 Kafka 生产者的参数：对于 Flink 的 Kafka 生产者，可以通过调整一些参数来改善连接的稳定性。特别是，检查 Kafka 的。
Flink向Kafka写入数据时报错——在接收到响应之前服务器断开连接
2301_79367634的博客
08-12 1081
然而，在实际应用过程中，有时可能会遇到Flink向Kafka写入数据时出现服务器断开连接的错误。本文介绍了Flink向Kafka写入数据时出现服务器断开连接的问题，并提供了相应的解决方案。在实际应用过程中，合理配置Flink和Kafka的参数，以及仔细检查网络连接和服务器配置，都能够帮助我们解决这一问题。以上是解决Flink向Kafka写入数据时报错的一些常见方法，根据具体情况选择合适的解决方案，并进行正确配置。通过这些方法，我们可以解决大数据处理中遇到的服务器断开连接问题，保障数据流的顺利传输。
Flink 写入 Kafka 失败：无法发送数据到 Kafka：Expiring record for ms has passed 大数据
TechWhiz的博客
08-15 1191
综上所述，当遇到 “Flink 写入 Kafka 报错 Failed to send data to Kafka: Expiring record for ms has passed” 这样的错误时，我们可以首先检查 Kafka 的配置是否正确，并根据实际情况进行相应的调整。同时，我们还需要确保 Flink 任务的计算能力足够强大，可以根据实际情况进行并发度和资源分配的调整。Flink 任务压力过大：Flink 任务的计算或处理能力无法跟上数据输入的速度，导致 Kafka 生产者发送数据的速度跟不上。
【Kafka】Failed to send data to Kafka: Expiring 30 record(s) for xxx 732453 ms has passed since last
九师兄
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【Flink】flink Kafka报错 : Failed to send data to Kafka: This server is not the leader for that topic-pa
九师兄
09-06 2296
查看topic的时候如下后来删掉重建然后使用我们自己写的洗脚本建立的如下后来自己手动建立如下,看起来正确了最终启动成功。
【Kafka】Flink kafka 报错 Failed to send data to Kafka: Failed to allocate memory within the config
九师兄
09-06 1803
【代码】【Kafka】Flink kafka 报错 Failed to send data to Kafka: Failed to allocate memory within the config。
Failed to send data to Kafka
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kafka 异常
Caused by java.lang.Exception Failed to send data to Kafka Expiring
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07-01 2607
flink 写kafka，报错，作业挂掉 Caused by: java.lang.Exception: Failed to send data to Kafka: Expiring 89 record(s) for system_online_learning_test-1: 30001 ms has passed since last append Kafka Version : 0.10...
【Kafka】Failed to send data to Kafka: Failed to allocate memory within the configured max blocking
九师兄
07-03 2329
该错误通常发生在Flink 向 KatkaQ 发送数据时无法分配足够的内存。当 Flink 向 Katka 的生产者发送数据时，数据会先存储在内存中，然后再发送到 Kafka 的分区中。如果内存不足，就会触发该错误。这个应该是内存分配不足。
【Kafka】Failed to send data to Kafka: Failed to update metadata after 60000 ms
九师兄
07-03 3620
出现这个错误是因为 Flink Kafka Producer 在发送数据时无法更新 Kafka 的元数据。具体来说，由于连接超时，导致无法在60000毫秒内更新元数据。
kafka Failed to send data to Kafka: The request included a message larger than the max message siz
完颜振江
07-31 608
在生产端将大消息拆分成多个小片段，每个片段大小不超过Kafka的配置限制。：大消息可能会降低Kafka的吞吐量，设计集群容量时需要考虑这一点。同时，确保Broker和Consumer的内存足够处理大消息，避免出现内存溢出错误。：大消息可能会导致垃圾回收时间变长，需要关注GC日志和服务器日志，以避免因GC时间过长导致的会话丢失问题。：在生产端使用压缩算法（如GZip或Snappy）压缩消息，以减少消息的大小。根据您遇到的具体问题和场景，您可以选择上述的一种或几种方法来解决Kafka消息过大的问题。
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kafka报错：xx ms has passed since last append / xx ms has passed since batch creation plus linger time / ms has passed since last attempt plus backoff time
kafka Expiring 536 record(s) for ka1-0: 30009 ms has passed since last append
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kafka 大批量发送消息时报the producer has a error:Expiring 536 record(s) for ka1-0: 30009 ms has passed since last append Expiring 536 record(s) for ka1-0: 30009 ms has passed since last append有其他网友说可能是topic不是手...
Expiring 14 record(s) for test123-0: 30037 ms has passed since last append
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kafka record(s) for xxxxxx: 30043 ms has passed since last append异常
游荡边缘的博客
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在最近使用kafka过程中，有一部分的客户使用平台时会偶发出现以下错误 刚开始网上找到的答案是对应主题所在分区对应的宿主机处理出现异常导致，故而导致该异常，所以出问题时取查询时并没有发现kafka server有其他问题，后通过其他方式查询出现该问题的原因; 一个partition只会有队头的batch被发送，sender线程不会对发送中partition的其余batch检查过期，指向同一个broker的多个partition的batch能够合并成一个request发送。其中前两点是由Accumul
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