125.Spark大型电商项目-Spark Streaming+Kafka调试之Kafka errors NotLeaderForPartitionException, TimeoutExceptio

最新推荐文章于 2025-05-14 08:29:55 发布

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#Kafka #NotLeaderForPartitionException #TimeoutException #Spark大型电商项目

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解决问题：Kafka errors NotLeaderForPartitionException, TimeoutException: Batch containing * record(s) expired

转载地址：https://blog.youkuaiyun.com/jiecxy/article/details/53369173

1. 错误描述

kafka Producer在运行期间，出现大量以下错误：

# 第一种
org.apache.kafka.common.errors.NotLeaderForPartitionException: This server is not the leader for that topic-partition.

# 第二种
org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException: Batch containing * record(s) expired due to timeout while requesting metadata from brokers for test-*

注：在Kafka 0.10.0.1后，报错方式为：
Expiring * record(s) for test-* due to *
org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException: Expiring * record(s) for test-0: 30941 ms has passed since last append

但是系统在一定时间后系统会恢复正常
导致错误的原因有很多，笔者只记录自己所遇到的问题及解决方法

2. 导致错误运行的脚本及系统状态

broker三节点：CPU:24Core 32G内存 1T硬盘
Kafka 版本： 0.10.0.1
Zookeeper 版本： 3.4.9 / 3.4.6
每个节点挂载盘数：1
Broker重要配置（均为默认值）：
    num.network.threads=3
    num.io.threads=8

Topic：
bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper hw168:2181 --replication-factor 3 --partitions 6 --topic test

同时在两个节点上运行测试脚本(对应参数如下)：
bin/kafka-run-class.sh org.apache.kafka.tools.ProducerPerformance --topic test --num-records 500000000 --record-size 100 --throughput -1 --producer-props bootstrap.servers=yourhostname:9092 buffer.memory=67108864 batch.size=8192 acks=1

3. 错误分析

3.1 org.apache.kafka.common.errors.NotLeaderForPartitionException

分析 server.log 日志：其中一台Broker会出现与Zookeeper的 session timed out 连接超时，接着导致 Controller挂掉重新选举，导致获取元数据不正确，挂掉的Broker所持有的partition就会出现NotLeaderForPartitionException，具体日志如下：

注：在后续的代码Debug中，发现Broker在与Zookeeper客户端与服务器中，网络IO的 select 严重超时（可达二十秒），导致进程在此“假死“，进而造成 session 超时，心跳包超时，引发了后续（因此在最后的解决方案中，增大 Session timeout 时间本质上治标不治本）。

[2016-12-01 15:35:47,946] INFO Client session timed out, have not heard from server in 7500ms for sessionid 0x58b937e13d0001, closing socket connection and attempting reconnect (org.apache.zookeeper.ClientCnxn)
[2016-12-01 15:35:48,046] DEBUG Received event: WatchedEvent state:Disconnected type:None path:null (org.I0Itec.zkclient.ZkClient)[2016-12-01 15:35:48,047] INFO zookeeper state changed (Disconnected) (org.I0Itec.zkclient.ZkClient)
[2016-12-01 15:35:48,047] DEBUG Leaving process event (org.I0Itec.zkclient.ZkClient)
[2016-12-01 15:35:48,391] INFO Opening socket connection to server 172.18.11.169/172.18.11.169:2181. Will not attempt to authenticate using SASL (unknown error) (org.apache.zookeeper.ClientCnxn)[2016-12-01 15:35:48,391] INFO Socket connection established to 172.18.11.169/172.18.11.169:2181, initiating session (org.apache.zookeeper.ClientCnxn)

[2016-11-27 22:20:39,802] INFO Creating /controller (is it secure? false) (kafka.utils.ZKCheckedEphemeral)
[2016-11-27 22:20:39,806] INFO Result of znode creation is: OK (kafka.utils.ZKCheckedEphemeral)
[2016-11-27 22:20:39,806] INFO 0 successfully elected as leader (kafka.server.ZookeeperLeaderElector)

[2016-11-27 22:20:05,918] INFO re-registering broker info in ZK for broker 2 (kafka.server.KafkaHealthcheck$SessionExpireListen
er)
[2016-11-27 22:20:05,919] INFO Creating /brokers/ids/2 (is it secure? false) (kafka.utils.ZKCheckedEphemeral)
[2016-11-27 22:20:05,972] INFO Result of znode creation is: OK (kafka.utils.ZKCheckedEphemeral)
[2016-11-27 22:20:05,972] INFO Registered broker 2 at path /brokers/ids/2 with addresses: PLAINTEXT -> EndPoint(172.18.11.169,9
092,PLAINTEXT) (kafka.utils.ZkUtils)
[2016-11-27 22:20:05,973] INFO done re-registering broker (kafka.server.KafkaHealthcheck$SessionExpireListener)
[2016-11-27 22:20:05,973] INFO Subscribing to /brokers/topics path to watch for new topics (kafka.server.KafkaHealthcheck$Sessi
onExpireListener)
[2016-11-27 22:20:05,981] INFO New leader is 1 (kafka.server.ZookeeperLeaderElector$LeaderChangeListener)

分析 Zookeeper 日志
发现在报错前，即系统”假死“后，Zookeeper 服务端由于超时关闭了与kafka的连接，因此，该Broker超时挂掉，但很快就重新连接上了，因此总体上系统又看似恢复了

2016-12-01 15:27:06,222 [myid:0] - INFO  [NIOServerCxn.Factory:0.0.0.0/0.0.0.0:2181:ZooKeeperServer@868] - Client attempting to establish new session at /172.18.11.169:39879
2016-12-01 15:27:06,239 [myid:0] - INFO  [CommitProcessor:0:ZooKeeperServer@617] - Established session 0x58b937e13d0001 with negotiated timeout 6000 for client /172.18.11.169:39879
2016-12-01 15:35:48,586 [myid:0] - WARN  [NIOServerCxn.Factory:0.0.0.0/0.0.0.0:2181:NIOServerCnxn@357] - caught end of stream exception
EndOfStreamException: Unable to read additional data from client sessionid 0x58b937e13d0001, likely client has closed socket
    at org.apache.zookeeper.server.NIOServerCnxn.doIO(NIOServerCnxn.java:228)
    at org.apache.zookeeper.server.NIOServerCnxnFactory.run(NIOServerCnxnFactory.java:208)
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)
2016-12-01 15:35:48,591 [myid:0] - INFO  [NIOServerCxn.Factory:0.0.0.0/0.0.0.0:2181:NIOServerCnxn@1007] - Closed socket connection for client /172.18.11.169:39879 which had sessionid 0x58b937e13d0001

分析 kafkaServer-gc.log 日志

没有出现 Full GC 状况，GC均为正常，因此排除GC原因

分析系统资源使用情况

每台Broker的网卡出入流量大概在80MB/s，内存被耗尽剩200多MB。而磁盘上，iowait时间在35%左右，可以达到40%，await 远大于 svctm，说明磁盘的IO压力挺大

3.2 org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException

分析 Producer源码
可以从源码 Sender 的 run 方法中看出，线程每次会查看RecordAccumulator中超时的Batch，具体报错地点在RecordBatch的maybeExpire方法中，其根本原因在于Sender线程不能在有效时间内将积存的消息发出去，导致超时。
本实验中buffer.memory为64MB，远大于8KB的batch.size，根据topic，一个ProduceRequest有6个Batch，即48KB（不考虑Batch是否满），因此持续不断的数据请求BufferMemory可以积攒64*1024/48=1365个request，而若Broker处理不过来时（可能由于网络、磁盘瓶颈等原因），导致IO阻塞，缓存的数据不能及时发出，最终报错。

4. 错误解决方案

4.1 org.apache.kafka.common.errors.NotLeaderForPartitionException

增大session的timeout时间
可有效缓解（但系统依旧”卡顿“，影响性能），将初始值更改为30s，在 server.properties 中：

zookeeper.session.timeout.ms=30000

增加磁盘IO处理线程数（具体数值请根据实际情况）
在 server.properties 中：

num.io.threads=12

增加 log 数据盘数（具体数值请根据实际情况）
在每台机器上多挂载几个盘，更改 kafka 的 server.properties 参数：

log.dirs=/mnt/datadir1/kafka-logs-0,/mnt/datadir2/kafka-logs-0,/mnt/datadir3/kafka-logs-0

4.2 org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException

增大 batch.size 或减少 buffer.memory
更改Producer参数（具体数值请根据实际情况）

batch.size=65536

或者

buffer.memory=524288

注：简单做了下实验，在我的机器上，buffer.memory为batch.size的64倍左右性能最好，但是倍数一定，随着batch.size增大，时延也会相应增大，因此需要自己先测试一下选择可接受的时延大小。值得一提的是，buffer.memory过大(相比batch.size)会导致非常高的时延，batch.size也要比record.size大，才能批处理。另外，注意设置linger.ms，否则默认linger.ms=0每次发送的Batch是不会积满才发出去的，也就不能提高吞吐率。

增加broker处理网络请求的线程数（具体数值请根据实际情况）
更改Broker的配置文件server.properties （具体数值请根据实际情况）

# The number of threads handling network requests, default = 3
num.network.threads=8