kafka消费报错 UNKNOWN_TOPIC_OR_PARTITION

最新推荐文章于 2025-02-12 11:33:37 发布
最新推荐文章于 2025-02-12 11:33:37 发布
阅读量1.2w 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： kafka zookeeper 分布式
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38362455/article/details/124609159
在2022年5月6日13:50:38，一个Kafka生产者遇到了问题，尝试获取invoice-status-change-topic的元数据时返回了UNKNOWN_TOPIC_OR_PARTITION错误。检查后发现该主题的分区数量为1，同时存在多个消费服务。这可能影响了服务的正常运行。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

2022-05-06 13:50:38.624 [kafka-producer-network-thread | producer-1] LEVEL.WARN  [traceId:] o.apache.kafka.clients.NetworkClient.handleSuccessfulResponse(1070) - 
[Producer clientId=producer-1] 
Error while fetching metadata with correlation id 6823 : {invoice-status-change-topic=UNKNOWN_TOPIC_OR_PARTITION}

在这里插入图片描述

查看topic 发现分区数量为：1
我们是多个消费服务

小贼驴
关注
【Kafka】 WARN Error while fetching metadata with correlation id xx : {UNKNOWN_TOPIC_OR_PARTITION}
九师兄
07-04 1万+
这里明显可以看出来{这里是你写入的topic名称=UNKNOWN_TOPIC_OR_PARTITION} ，而本次报错topic名称是空，应该是用kafka API 写入的时候，传入的topic名称为空，而且，诶呦设置。当kafka 写入的时候topic名称后面一个空格的话，你又不知道，那么也会这样，比如已有一个topic名称。20230926 今日再现了这个问题，是这样的我的一个环境kafka正常，怎么看都正常但是就是无法生产。查看内置消费组topic和我的要发送的topic都是正常的。
【kakfa】kafka 2.x 控制台消费报错 UNKNOWN_TOPIC_OR_PARTITION、删除不存在、创建提示存在
最新发布
九师兄
05-07 267
然后他的kafka集群有5台机器，挂了2台，然后他们把kerberos都先关闭了，但是挂的怎么都无法重启成功。20231228日，我负责的一个现场环境，整个环境中病毒了，毒性很深，30多台机器全崩溃的，而且是kerberos认证的环境。而且这个环境有个神奇的地方，重新创建这个topic会报错，提示topic已经存在，但是你又查不到这个topic。因为上面原因，我们消费数据有问题，然后我们消费数据的时候出现问题，因此我就打算重建topic，步骤如下。后面运维手动处理了一下元数据，才呢个查出来。
[异常处理]class kafka.common.UnknownTopicOrPartitionException (kafka.server.ReplicaFetcherThread)...
weixin_30713953的博客
07-23 778
在kafka.out日志里出现大量ERROR [ReplicaFetcherThread-0-1], Error for partition [FLAG_DATA_SYC,1] to broker 1:class kafka.common.UnknownTopicOrPartitionException (kafka.server.ReplicaFetcherThread)这是因为删除topi...
kafka:UNKNOWN_TOPIC_OR_PARTITION
热门推荐
高矮
08-23 3万+
Error while fetching metadata with correlation id 11 : {xxxx=UNKNOWN_TOPIC_OR_PARTITION} 可能原因： topic不存在，切自动创建失败 设置： auto.create.topics.enable=true ...
kafka 异常：org.apache.kafka.common.errors.UnknownTopicOrPartitionException: This server does not host
hugo_lei的博客
05-06 1万+
org.apache.kafka.common.errors.UnknownTopicOrPartitionException: This server does not host this topic-partition。 producer 向一个之前不存在的 topic 写数据，因此时 topic 正在创建中 producer 就发送了数据，因此 topic 不存在。这是一个可重试异常，也既等一会再发送数据就可以了，因此 producer 需要加入重试 retry 逻辑。
【Kafka】kafka console received unknown topic or partition error listOffset request
九师兄
11-18 4269
UNKNOWN_TOPIC_OR_PARTITION(3, "This server does not host this topic-partition.", new ApiExceptionBuilder() { @Override public ApiException build(String message) { return new UnknownTopicOrPartitionExceptio...
Broker: Unknown topic or partition 问题解决
sunxunyong的博客
02-12 762
配置重试参数：在Kafka生产者的配置中，可以设置retries和retry.backoff.ms参数来启用重试机制。异常处理：在回调中对异常进行分类处理，对于可恢复的错误进行重试，对于不可恢复的错误进行日志记录或报警。错误处理：在处理消息时，对可能抛出的异常进行捕获和处理，根据异常类型决定是否重试。幂等性：确保生产者发送消息的逻辑是幂等的，即使消息被重复发送也不会影响系统状态。幂等性：确保消费者处理消息的逻辑是幂等的，即使消息被重复处理也不会影响系统状态。// 处理失败逻辑，消息将被重新消费。
【kafka】Flink 消费 kafka Received unknown topic topic/partition may not exist Describe access to it
九师兄
07-10 3703
flink 消费kafka ，然后消费代码没有改变，然后我们的服务升级，kafka版本没变，flink消费的代码没变。但是在有的环境升级不报错 ，有的报错，出现过2次。报错具体内容如下查看topic的时候如下看起来topic是正常的。然后重启一下就好了。
Kafka系列之：安装使用kafka_exporter详细步骤
zhengzaifeidelushang的博客
09-24 1000
【代码】Kafka系列之：安装使用kafka_exporter详细步骤。
【kafka】__consumer_offsets部分分区异常导致消费不到数据问题排查
一只皮皮熊
04-24 6766
部分消费组无法通过broker(new-consumer)正常消费数据,更改消费组名后恢复正常。
kafka-go 连接 阿里云版本kafka 报错 Unknown Topic Or Partition: the request is for 。。。。
weixin_45155046的博客
09-05 702
详细报错：Unknown Topic Or Partition: the request is for a topic or partition that does not exist on this broker。
kafka生产者报错：[org.apache.kafka.clients.NetworkClient:600] - Error while fetching metadata with corre
毅香雪海的博客
12-14 2989
在测试kafka写入数据的时候一直在报错： ... [org.apache.kafka.clients.NetworkClient:600] - Error while fetching metadata with correlation id 589: {TEST_RECEIVE_TOPIC=UNKNOWN_TOPIC_OR_PARTITION} [org.apache.kafka.clients.NetworkClient:600] - Error while fetching met...
15.kafka常见报错
z19861216的博客
02-04 585
15.kafka常见报错
30个Kafka常见错误小集合
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
08-05 1067
点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”面试“获取更多惊喜本文是一个Kafka使用过程中的常见错误的总结。希望对你有帮助。1、UnknownTopicOrPartitionExceptio...
常见Kafka错误整理
xinkuaile的专栏
11-11 1981
常见kafka错误整理
【Kafka】报错：Error while fetching metadata with correlation id 1 : {xxxtopic=LEADER_NOT_AVAILABLE}
程序人生
08-05 3272
通过java spring boot 访问kafka, 异常错误：Producer clientId=producer-1] Error while fetching metadata with correlation id 5 : {xxxxTopic=UNKNOWN_TOPIC_OR_PARTITION
Kafka生产调优&源码
厚积薄发
06-24 2138
配置、源码
消费topic下partition0的最后一个消息
03-21
<think>嗯，用户之前问过如何在C++中使用librdkafka获取Kafka Topic的最后一个消息，现在他们的问题更具体了，想消费特定分区（partition0）的最后一个消息。我需要先回顾一下之前的回答，确保这次的内容保持一致，同时针对partition0进行调整。 首先，用户可能已经了解如何获取整个Topic的最新消息，但现在需要针对单个分区。这种情况下，步骤可能会更简单，因为不需要遍历所有分区，而是直接处理partition0。不过，用户可能不太清楚如何定位到特定分区，或者如何调整之前的代码示例来适应单个分区的情况。 我需要确认用户是否了解Kafka分区的基本概念，比如每个分区都是独立的日志，每个分区的偏移量是独立管理的。但考虑到用户已经询问过相关问题，可能已经有一定基础，所以不需要详细解释分区概念，而是直接进入实现步骤。 接下来，我需要调整之前的步骤。原来的步骤包括获取元数据、遍历所有分区，但现在只需要处理partition0。所以，可以跳过元数据获取中遍历多个分区的部分，直接指定partition0。同时，水位偏移量的查询也应该只针对partition0。 另外，用户可能关心如何确保获取的是最后一个消息，也就是最新的偏移量。需要解释水位偏移量的概念，即high watermark代表最新的消息位置，而实际最后一个消息的偏移量是high-1。这里可能需要用数学表达式说明，比如high watermark是H，最后一个消息的偏移量是H-1，符合用户之前的示例。 代码示例方面，需要简化之前的代码，移除遍历分区的循环，直接处理partition0。同时，需要检查是否需要获取元数据来确认partition0的存在，或者是否可以跳过这一步，直接查询水位偏移。但为了稳健性，可能还是需要验证partition0是否存在，不过如果用户确定存在，可以省略这部分。 另外，异常处理部分需要强调检查rd_kafka_query_watermark_offsets的返回值，确保查询成功。如果partition0不存在或查询出错，应处理错误情况，比如返回空或抛出异常，但用户可能需要根据具体情况进行调整。 时间戳比较的部分，是否需要？在单个分区的情况下，最后一个消息的偏移量是确定的，但如果有多个消息在同一偏移量（虽然不太可能），或者需要根据时间戳确认最新消息，可能需要处理。不过通常，每个偏移量对应唯一消息，所以直接定位到high-1即可，无需比较时间戳。但用户之前的示例中比较了时间戳，可能因为跨分区的情况，但在单一分区中可能不需要，不过如果用户希望确保，可以保留这部分逻辑，但需要调整说明。 性能优化方面，因为只处理一个分区，可能不需要批量消费，但如果有多个消息需要处理，可能还是有用。但用户的问题是获取最后一个消息，所以consume一次即可，不需要批量。 注意事项部分，需要提醒用户关于时间戳类型的选择，比如使用生产者时间还是broker时间，确保比较的是正确的时间戳。另外，异常处理需要具体到partition0的情况，比如处理分区不存在的错误码，如RD_KAFKA_RESP_ERR__UNKNOWN_PARTITION。 最后，代码示例需要调整，移除遍历分区的循环，直接指定partition0，并获取其水位偏移，然后定位和消费。同时，需要确保正确销毁资源，比如在消费完消息后，释放相关资源，避免内存泄漏。 总结，我需要将之前的步骤简化，专注于partition0，确保代码示例正确，并解释关键点，如水位偏移、定位和消费消息，以及异常处理。同时，保持与之前回答一致的格式，使用步骤说明、代码示例和注意事项的结构。</think>\#\#\# 关键步骤说明 在C++中使用librdkafka库获取Kafka Topic **指定分区（partition 0）**的最后一个消息，实现步骤如下： --- #### 1. **初始化Consumer配置** - 设置`bootstrap.servers`指向Kafka集群地址 - 关闭自动提交偏移量：`enable.auto.commit=false` - 设置偏移重置策略为`latest`（`auto.offset.reset=latest`） #### 2. **查询分区水位偏移（Watermark Offsets）** - 通过`rd_kafka_query_watermark_offsets`获取分区的`high`水位偏移 - 最终有效偏移量为$\text{high} - 1$（因为`high`表示下一条待写入消息的位置） #### 3. **定位并消费消息** - 使用`rd_kafka_seek`将Consumer定位到$\text{high} - 1$偏移 - 调用`rd_kafka_consume`消费该偏移的消息 --- #### 代码示例（C++实现） ```cpp #include <librdkafka/rdkafkacpp.h> rd_kafka_message_t* getLastMessageOfPartition0(const std::string& topic) { // 1. 创建Consumer配置 rd_kafka_conf_t* conf = rd_kafka_conf_new(); rd_kafka_conf_set(conf, "bootstrap.servers", "localhost:9092", nullptr, 0); rd_kafka_conf_set(conf, "group.id", "partition0_consumer", nullptr, 0); rd_kafka_conf_set(conf, "enable.auto.commit", "false", nullptr, 0); rd_kafka_conf_set(conf, "auto.offset.reset", "latest", nullptr, 0); // 2. 创建Consumer实例 rd_kafka_t* consumer = rd_kafka_new(RD_KAFKA_CONSUMER, conf, nullptr, 0); // 3. 指定分区0 const int32_t partition = 0; // 4. 查询分区0的水位偏移 int64_t low, high; rd_kafka_resp_err_t err = rd_kafka_query_watermark_offsets( consumer, topic.c_str(), partition, &low, &high, 5000); if (err != RD_KAFKA_RESP_ERR_NO_ERROR) { rd_kafka_destroy(consumer); return nullptr; // 错误处理 } // 5. 计算有效偏移（high - 1） int64_t last_offset = (high > 0) ? high - 1 : 0; // 6. 定位到指定偏移 rd_kafka_topic_partition_t* partition_obj = rd_kafka_topic_partition_new( topic.c_str(), partition); err = rd_kafka_seek(partition_obj, last_offset, 5000); // 7. 消费消息 rd_kafka_message_t* msg = rd_kafka_consume(partition_obj, 5000); // 8. 清理资源 rd_kafka_topic_partition_destroy(partition_obj); rd_kafka_destroy(consumer); return msg; } ``` --- #### 注意事项 1. **偏移有效性检查** - 若$\text{high} = 0$，表示分区无消息，需处理空值情况 - 若返回`RD_KAFKA_RESP_ERR__UNKNOWN_PARTITION`错误，说明分区不存在 2. **时间戳验证** - 通过`msg->timestamp`可获取消息时间戳（生产者时间或Broker时间） - 时间戳类型通过`rd_kafka_message_timestamp`函数验证： ```cpp int64_t timestamp = rd_kafka_message_timestamp(msg, nullptr); ``` 3. **资源释放** - 必须调用`rd_kafka_message_destroy`释放消息内存 - 使用`rd_kafka_topic_partition_destroy`清理分区对象 --- #### 数学表达示例 - 水位偏移关系：设分区高水位为$H$，则最后一个消息的偏移为$\boxed{H-1}$ - 消息时间戳比较：若消息$M$的写入时间为$t$，则满足$t \leq T_{\text{current}}$（$T_{\text{current}}$为当前系统时间） 通过上述方法，可直接定位到分区0的最新消息，适用于需要精确控制分区消费的场景。
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值