实时计算 Flink版操作报错合集之在编译源码时遇到报错:无法访问,该如何处理

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,1000CU*H 3个月
简介: 在使用实时计算Flink版过程中,可能会遇到各种错误,了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题,查看Flink的日志是关键,它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪,有助于定位问题。此外,Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。

问题一:Flink的线上环境不行了,什么原因?

Flink的线上环境不行了,什么原因?https://vvp.console.aliyun.com/web/d4ba9691eabe45/zh/#/workspaces/d4ba9691eabe45/namespaces/online-dm-default/operations/stream/184b2ee0-8a2b-49a7-9071-d98d2f344117/overview



参考答案:

这个表的流写入出错了 ,

您看一下jar包里面的相关的代码是不是有什么限制之类的



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https://developer.aliyun.com/ask/649385



问题二:Flink从状态恢复后,不消费数据了,怎么回事?

Flink从状态恢复后,不消费数据了,怎么回事?



参考答案:

Flink作业从状态恢复后不消费数据,可能由以下几个原因导致:

  1. Checkpoint不完整或损坏:如果Flink在恢复时依赖的checkpoint数据不完整或损坏,可能导致作业虽然重启但无法正确地继续消费数据。检查最近的checkpoint状态,确认其完整性。
  2. 消费组偏移量问题:在使用Kafka等消息队列时,如果Flink作业的消费组配置不当,或者在恢复时未能正确地设置偏移量(如从最新的偏移量开始消费而非保存的偏移量),可能导致看起来像是不消费数据。检查消费组配置和offset管理策略。
  3. 状态后遗症:如果Flink作业在崩溃前处于某种异常状态,且该状态被保存至checkpoint,恢复后可能会继续维持这一异常状态,从而阻止了数据的正常处理。检查是否有异常状态被保存,并考虑如何清理或忽略这些状态。
  4. 资源或权限问题:作业恢复后,如果遇到资源不足(如CPU、内存或磁盘空间)、网络问题或权限问题,可能会导致无法正常消费数据。检查作业的运行环境,确保所有必要的资源和权限都已正确配置。
  5. 水源标记(Watermark)问题:在处理事件时间窗口或基于时间的聚合时,不正确的水源标记处理可能导致消费停滞。检查水源标记逻辑,确保它们正确生成并推进。
  6. 算子逻辑错误:作业代码中可能存在的逻辑错误,在状态恢复后仍然存在,导致数据处理逻辑中断。审查代码逻辑,特别是那些处理状态恢复的地方。
  7. 配置错误:检查Flink配置,确保所有与状态恢复、容错、以及数据源相关的设置都正确无误。例如,确认restart-strategy配置是否合理,以及数据源的连接参数是否正确。

解决这类问题的步骤通常包括:

  • 查看日志:仔细检查Flink作业的运行日志,寻找错误信息或警告,这些通常能提供问题的直接线索。
  • 状态检查:利用Flink的Web UI检查作业的状态,特别是作业管理器和任务管理器的指标,以及状态后端的状态。
  • 资源与配置复核:确认所有的资源配置和配置项都符合预期。
  • 测试与调试:在隔离环境中重现问题,并逐步调试以定位具体原因。



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https://developer.aliyun.com/ask/649393



问题三:Flink从手动检查点恢复,会丢失数据吗?

806到807,开启'table.optimizer.source-merge.enabled' = 'true';Flink从手动检查点恢复,会丢失数据吗?



参考答案:

正常来讲,应该不会的



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https://developer.aliyun.com/ask/649391



问题四:flink程序遇到了一个问题:在不改变版本的情况下,有什么解决的方法吗?

程序遇到了一个问题:

org.apache.flink.runtime.io.network.netty.exception.LocalTransportException: Sending the partition request to 'xx-dn03/10.4.222.22:33330 (#0)' failed.

查资料反馈可能是:FLINK-22643, FLINK-28695 : Task 之间复用 TCP 连接(1.15) 问题,

按上述解释设置taskmanager.network.max-num-tcp-connections参数仍会复现该问题,在不改变版本的情况下,有什么解决的方法吗?



参考答案:

根据问题描述和提供的JIRA链接(FLINK-28695),该问题发生在Apache Flink 1.15.1版本中,主要表现为在Kubernetes集群环境下,当TaskManager(TM)因某种原因(如OOM)重启后,尽管保留了相同的IP地址,JobManager尝试向重启后的TaskManager发送分区请求时,由于之前的连接可能未正确关闭或未被有效管理,导致发送请求失败。

尽管调整taskmanager.network.max-num-tcp-connections参数被提及作为一种解决方法,但似乎在某些情况下该方法并未彻底解决问题。在不改变Flink版本的前提下,以下是一些可能的解决策略:

  1. 增加重试逻辑:如果是因为瞬时的网络问题或连接管理问题导致请求失败,可以在应用层面增加重试机制,尝试重新发送分区请求。这可以通过自定义Source或Sink函数实现,对网络操作增加一定的重试逻辑和退避策略。
  2. 优化网络配置:检查并优化Kubernetes网络插件配置,确保网络通信的稳定性。有时候网络插件的配置不当也会引起类似的连接问题。
  3. 资源限制与监控:确保TaskManager有足够的资源避免频繁的OOM错误。使用资源限制(如CPU、内存限制)并实施严格的资源监控,可以在资源耗尽前采取行动,减少不必要的重启。
  4. 排查并解决根本原因:深入分析导致TaskManager失败的具体原因(如频繁的OOM),并针对性地解决。这可能涉及代码优化、资源分配调整或是依赖库的更新。
  5. 利用Kubernetes事件和生命周期钩子:在Kubernetes中,可以利用预停止(preStop)钩子清理TaskManager在终止前的资源,或者利用就绪探针(readinessProbe)确保服务真正准备好接收请求后再暴露给JobManager。
  6. 社区和补丁:考虑查阅Flink社区论坛或邮件列表,了解是否有其他用户遇到相似问题并分享了临时解决方案或补丁。有时候,即使官方没有发布新版本修复问题,社区成员间也可能有共享的解决办法。
  7. 调整TaskManager的网络参数:除了max-num-tcp-connections外,还可以探索其他网络相关配置,如taskmanager.network.request-backoff-initial, taskmanager.network.request-backoff-max等,调整连接请求的退避策略,看是否能缓解问题。

如果以上措施均无法有效解决问题,且升级Flink版本不可行,考虑与Flink社区积极互动,提交详细的错误报告或参与讨论,寻求更深层次的技术支持或潜在的非正式补丁。



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问题五:Flink编译源码的时候报错:无法访问,怎么办?

Flink编译源码的时候报错:无法访问org.apache.kafka.common.Configurable,这个类是我手动down下来安装到本地仓库的,有大佬遇到过吗?



参考答案:

旧的构建文件或缓存可能会导致依赖解析问题。尝试清理你的构建环境并重新构建项目:

  • 使用 Maven可以运行:
mvn clean install -U
  • 使用Gradle,可以运行:
./gradlew clean build --refresh-dependencies



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