spring kafka的问题集锦

问题3：

===2023-12-03 09:50:00.839 INFO [org.springframework.kafka.KafkaListenerEndpointContainer#0-0-C-1] org.apache.kafka.clients.FetchSessionHandler Line:481 - [Consumer clientId=consumer-test-consumer-group-1, groupId=test-consumer-group] Error sending fetch request (sessionId=576945944, epoch=INITIAL) to node 0: {}.

org.apache.kafka.common.errors.DisconnectException: null

这条日志信息表示Kafka消费者（consumer-test-consumer-group-1）在尝试向节点0发送获取数据的请求时遇到了问题。具体地，它遇到了一个DisconnectException，这意味着消费者与Kafka集群的节点0之间的连接丢失了。

FetchSessionHandler是Kafka消费者客户端中负责处理数据获取请求的部分。当消费者需要从Kafka集群的某个分区获取数据时，它会创建一个fetch会话，并通过FetchSessionHandler来管理这个会话。然而，在这个特定的日志记录中，会话（sessionId=576945944, epoch=INITIAL）在向节点0发送fetch请求时失败了，因为连接已经断开。

这个问题可能是由以下原因导致的：

网络问题：消费者与Kafka集群之间的网络连接可能不稳定或存在中断。

Kafka集群问题：Kafka集群的节点0可能由于某种原因（如崩溃、重启或配置错误）无法处理请求。

消费者配置问题：消费者的配置可能不正确，导致它无法正确与Kafka集群建立或维持连接。

版本不兼容：消费者客户端与Kafka集群的版本可能不兼容，导致通信问题。

为了解决这个问题，你可以尝试以下步骤：

检查网络连接：确保消费者所在的服务器与Kafka集群之间的网络连接是稳定的。

检查Kafka集群状态：查看Kafka集群的节点状态，特别是节点0的状态，确保它正在运行并且健康。

检查消费者配置：验证消费者的配置是否正确，特别是与Kafka集群连接相关的配置，如bootstrap.servers。

查看更详细的日志：启用更详细的日志记录，以便获取更多关于断开连接原因的信息。

更新版本：如果消费者客户端或Kafka集群版本较旧，考虑升级到更稳定的版本。

联系Kafka管理员：如果问题依然存在，联系负责维护Kafka集群的管理员，以获取更多帮助。

最后，确保在排查和解决问题时遵循最佳实践，并考虑到可能的生产环境影响。

问题4：

===2023-11-27 17:33:09.950 INFO [org.springframework.kafka.KafkaListenerEndpointContainer#0-0-C-1] org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer Line:1602 - [Consumer clientId=consumer-test-consumer-group-1, groupId=test-consumer-group] Seeking to offset 63990 for partition MessageCentor001-0

问题5：

===2024-02-27 15:06:36.648

Commit cannot be completed since the group has already rebalanced and assigned the partitions to another member. This means that the time between subsequent calls to poll() was longer than the configured max.poll.interval.ms, which typically implies that the poll loop is spending too much time message processing. You can address this either by increasing the session timeout or by reducing the maximum size of batches returned in poll() with max.poll.records.

===2024-02-27 15:06:36.648 INFO [kafka-coordinator-heartbeat-thread | test-consumer-group] org.apache.kafka.clients.consumer.internals.AbstractCoordinator Line:979 - [Consumer clientId=consumer-test-consumer-group-1, groupId=test-consumer-group] Member consumer-test-consumer-group-1-9e01d96d-5dc4-4c6b-a30c-81df570f4aa8 sending LeaveGroup request to coordinator 152.168.0.151:9092 (id: 2147483647 rack: null) due to consumer poll timeout has expired. This means the time between subsequent calls to poll() was longer than the configured max.poll.interval.ms, which typically implies that the poll loop is spending too much time processing messages. You can address this either by increasing max.poll.interval.ms or by reducing the maximum size of batches returned in poll() with max.poll.records.

===2024-03-11 16:24:03.004 INFO [kafka-coordinator-heartbeat-thread | test-consumer-group] org.apache.kafka.clients.consumer.internals.AbstractCoordinator Line:979 - [Consumer clientId=consumer-test-consumer-group-1, groupId=test-consumer-group] Member consumer-test-consumer-group-1-d5101f74-9db8-4ada-8855-539e80b41df9 sending LeaveGroup request to coordinator 152.168.0.151:9092 (id: 2147483647 rack: null) due to consumer poll timeout has expired. This means the time between subsequent calls to poll() was longer than the configured max.poll.interval.ms, which typically implies that the poll loop is spending too much time processing messages. You can address this either by increasing max.poll.interval.ms or by reducing the maximum size of batches returned in poll() with max.poll.records.

分析：

这段日志来自 Apache Kafka 的消费者客户端，记录了消费者组（consumer group）中的一个消费者实例在发送“LeaveGroup”请求时的信息。

日志的详细信息解释如下：

时间戳：2024-03-11 16:24:03.004 表示这条日志记录的时间。
日志级别：INFO 表示这是一条信息性日志，通常用于记录系统正常运行时的状态或事件。
线程名：kafka-coordinator-heartbeat-thread | test-consumer-group 表示这条日志来自 Kafka 消费者协调器的心跳线程，该线程负责处理消费者组中的心跳和协调任务。
类和方法：org.apache.kafka.clients.consumer.internals.AbstractCoordinator Line:979 指出日志来自 Kafka 客户端库中的 AbstractCoordinator 类，位于源代码的第 979 行。
客户端和组信息：Consumer clientId=consumer-test-consumer-group-1, groupId=test-consumer-group 提供了消费者的客户端 ID 和所属的消费者组名称。
成员和协调器信息：Member consumer-test-consumer-group-1-d5101f74-9db8-4ada-8855-539e80b41df9 是消费者的成员 ID，sending LeaveGroup request to coordinator 152.168.0.151:9092 (id: 2147483647 rack: null) 表示消费者正在向协调器（位于 IP 地址 152.168.0.151 的端口 9092）发送“LeaveGroup”请求。
日志的核心内容是：

消费者实例因为 poll 超时（即两次连续调用 poll() 方法之间的时间超过了配置的 max.poll.interval.ms）而正在发送“LeaveGroup”请求。这通常意味着 poll 循环在处理消息上花费了太多时间。为了解决这个问题，你可以考虑增加 max.poll.interval.ms 的值，或者通过减小 max.poll.records 来减少每次 poll() 调用返回的消息批次的最大大小。

修改配置如下

spring.kafka.consumer.max-poll-records=500
spring.kafka.properties.max.poll.interval.ms=600000

参数解释：

session.timeout.ms、max.poll.interval.ms 和 max.poll.records 是 Apache Kafka 消费者（Consumer）配置中非常重要的三个参数。下面我将逐一解释它们的作用和含义：

session.timeout.ms

作用：

session.timeout.ms 参数定义了消费者与协调者（coordinator）之间会话超时的时间。如果在这段时间内消费者没有发送心跳给协调者，协调者就会认为消费者已经死亡，并可能触发消费者组的再平衡（rebalance）。

默认值：

通常默认为 10000 毫秒（即 10 秒）。

注意：

如果 session.timeout.ms 设置得太小，可能会导致频繁的消费者组再平衡，从而影响性能。

如果设置得太大，消费者长时间无响应也不会触发再平衡，可能导致消息处理延迟或消费者死锁。

max.poll.interval.ms

作用：

max.poll.interval.ms 参数定义了消费者两次调用 poll() 方法之间的最大间隔。如果两次调用之间的时间超过了这个值，协调者会认为消费者已经停止工作，并可能触发消费者组的再平衡。

默认值：

通常默认为 300000 毫秒（即 5 分钟）。

注意：

max.poll.interval.ms 的设置应该根据消费者处理消息所需的实际时间来确定。如果处理消息的逻辑复杂或者涉及外部系统调用，可能需要增加这个值。

如果设置得太小，可能会因为消费者处理消息的速度跟不上而导致频繁的再平衡。

max.poll.records

作用：

max.poll.records 参数用于限制每次调用 poll() 方法时返回的最大记录数。这有助于控制消费者每次轮询时处理的消息量，从而防止消费者在单次轮询中花费过多的时间。

默认值：

通常默认为 500 条记录。

注意：

增加 max.poll.records 的值可以提高消费者的吞吐量，但如果处理每条消息的时间不变，也会增加每次 poll() 调用的总处理时间。

如果处理每条消息的时间较长，减少 max.poll.records 的值可以帮助减少 max.poll.interval.ms 超时的风险。

在配置 Kafka 消费者时，需要根据实际的应用场景和需求来合理调整这些参数的值，以达到最佳的性能和稳定性。

问题6

===2024-03-12 10:50:10.661 ERROR [com.alibaba.nacos.client.Worker.longPolling.fixed-152.168.0.151_8849] com.alibaba.nacos.client.config.impl.ClientWorker Line:664 - longPolling error :

java.net.ConnectException: no available server, currentServerAddr : http://152.168.0.151:8849

at com.alibaba.nacos.client.config.http.ServerHttpAgent.httpPost(ServerHttpAgent.java:189)

at com.alibaba.nacos.client.config.http.MetricsHttpAgent.httpPost(MetricsHttpAgent.java:68)

at com.alibaba.nacos.client.config.impl.ClientWorker.checkUpdateConfigStr(ClientWorker.java:465)

at com.alibaba.nacos.client.config.impl.ClientWorker.checkUpdateDataIds(ClientWorker.java:432)

at com.alibaba.nacos.client.config.impl.ClientWorkerL o n g P o l l i n g R u n n a b l e . r u n ( C l i e n t W o r k e r . j a v a : 620 ) a t j a v a . u t i l . c o n c u r r e n t . E x e c u t o r s LongPollingRunnable.run(ClientWorker.java:620) at java.util.concurrent.ExecutorsLongPollingRunnable.run(ClientWorker.java:620)atjava.util.concurrent.ExecutorsRunnableAdapter.call(Executors.java:511)

at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266)

at java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor$ScheduledFutureTask.access201 ( S c h e d u l e d T h r e a d P o o l E x e c u t o r . j a v a : 180 ) a t j a v a . u t i l . c o n c u r r e n t . S c h e d u l e d T h r e a d P o o l E x e c u t o r 201(ScheduledThreadPoolExecutor.java:180) at java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor201(ScheduledThreadPoolExecutor.java:180)atjava.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutorScheduledFutureTask.run(ScheduledThreadPoolExecutor.java:293)

at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142)

at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617)

at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)

这条日志来自使用了阿里巴巴的 Nacos 配置中心的 Java 客户端。日志记录了一个 ERROR 级别的错误，表明在尝试进行长轮询（longPolling）时遇到了问题。

错误的具体内容是 java.net.ConnectException: no available server, currentServerAddr : http://192.168.1.116:8849，这表示客户端试图连接到 Nacos 服务器的地址 http://192.168.1.116:8849 时失败了，因为没有可用的服务器。

下面是针对此错误的一些可能的解决方案：

检查 Nacos 服务器状态：
确保 Nacos 服务器正在运行，并且可以接受来自客户端的连接。可以尝试通过浏览器或其他工具访问 http://192.168.1.116:8849/nacos 来检查服务器是否正常运行。

检查网络连接：
确保客户端机器可以访问 192.168.1.116 这个 IP 地址。你可以使用 ping 命令或 telnet 命令来测试网络连接。

检查防火墙和安全组设置：
确保没有任何防火墙或安全组规则阻止客户端访问 Nacos 服务器的端口 8849。

检查 Nacos 客户端配置：
确认你的 Nacos 客户端配置中的服务器地址和端口是正确的。检查 application.properties 或其他配置文件中关于 Nacos 的设置。

查看 Nacos 服务器的日志：
查看 Nacos 服务器的日志，看是否有关于客户端连接尝试的记录，或者是否有其他错误信息可以帮助诊断问题。

检查 Nacos 集群状态：
如果你的 Nacos 是集群部署，检查集群的状态是否正常，所有节点是否都在运行，并且集群配置是否正确。

重启 Nacos 客户端和服务端：
有时候，简单的重启操作可以解决一些临时性的问题。

更新 Nacos 客户端版本：
如果你使用的是较旧的 Nacos 客户端版本，考虑更新到最新版本，因为新版本可能已经修复了与连接相关的问题。

最后，如果这个错误是偶尔发生的，可能和网络波动有关；但如果它是持续发生的，那么就需要深入调查并采取相应的解决措施。