实时计算 Flink版操作报错合集之遇到报错：“Lost leadership”和“Chk failure如何解决

问题一：Flink这个任务总是lost leadership 报这个错误之前 总有chk失败，怎么解决？

Flink这个任务 总是lost leadership 报这个错误之前 总有chk失败，怎么解决？失败的算子是 sql聚合运算

参考回答：

Flink 任务中出现 lost leadership 错误通常是由于 ZooKeeper 集群出现故障或网络问题等原因导致的任务管理节点选举失败引起的。这种情况下，Flink 无法正常执行任务，并会产生大量的 Checkpoint 失败消息。

为了排查这类问题，可以尝试以下几种解决方案：

1. 检查 ZooKeeper 集群的健康状况和网络连接情况，确保没有出现故障或延迟等情况。
2. 尝试重启 Flink 集群中的所有组件，包括 JobManager 和 TaskManager，以重新建立正确的网络连接和选举过程。
3. 检查并修改 ZooKeeper 的配置，确保它们符合 Flink 的要求。
4. 检查 Flink 集群的安全组规则和防火墙设置，确保允许必要的网络通信。

在上述方法都无法解决问题的情况下，可以考虑增加 ZooKeeper 集群的数量或改变网络拓扑结构以提高容错能力。

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问题二：Flink非常简单的kafka2kafka任务报这个错；这个错一般什么原因引起的？

Flink非常简单的kafka2kafka任务报这个错；这个错一般什么原因引起的？

参考回答：

这个错误通常是因为Kafka消费者组未能正确地处理数据，导致消费者被挂起。这可能是由于消费者组中的某个消费者未能正确地处理数据，导致其他消费者无法获取数据。也可能是由于Kafka服务器未能正确地处理消费者组中的消费者，导致消费者被挂起。这可能是由于Kafka服务器的配置问题，或者是Kafka服务器的性能问题。

关于本问题的更多回答可点击原文查看：https://developer.aliyun.com/ask/568569

问题三：在Flink当程序Direct buffer memory时，导致程序HANG死，这是BUG吗？

在Flink当程序Direct buffer memory 时，线程死锁。导致程序HANG死，这是BUG吗？log4j-core to the classpath. Using SimpleLogger to log to the console...

Exception in thread "I/O dispatcher 92" java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory

at java.nio.Bits.reserveMemory(Bits.java:693)

at java.nio.DirectByteBuffer.(DirectByteBuffer.java:123)

at java.nio.ByteBuffer.allocateDirect(ByteBuffer.java:311)

at sun.nio.ch.Util.getTemporaryDirectBuffer(Util.java:241)

at sun.nio.ch.IOUtil.write(IOUtil.java:58)

at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.write(SocketChannelImpl.java:471)

at org.apache.http.impl.nio.codecs.AbstractContentEncoder.doWriteChunk(AbstractContentEncoder.java:173)

at org.apache.http.impl.nio.codecs.AbstractContentEncoder.doWriteChunk(AbstractContentEncoder.java:166)

"Reference Handler" Id=2 WAITING on java.lang.ref.Reference$Lock@2fc6422f

at java.lang.Object.wait(Native Method)

• waiting on java.lang.ref.ReferenceLock@2fc6422fatjava.lang.Object.wait(Object.java:502)atjava.lang.ref.Reference.tryHandlePending(Reference.java:191)atjava.lang.ref.ReferenceLock@2fc6422fatjava.lang.Object.wait(Object.java:502)atjava.lang.ref.Reference.tryHandlePending(Reference.java:191)atjava.lang.ref.ReferenceLock@2fc6422f at java.lang.Object.wait(Object.java:502) at java.lang.ref.Reference.tryHandlePending(Reference.java:191) at java.lang.ref.ReferenceReferenceHandler.run(Reference.java:153)

参考回答：

这不一定是一个Flink中的bug，而更多的是您的程序分配和使用直接缓冲区内存的方式出现问题。

错误消息 java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory 表示您的程序已经耗尽了其可用的直接缓冲区内存，该内存用于堆外内存分配，并且对高性能I/O操作（如网络通信或磁盘访问）非常有用。

此问题有几种可能的原因：

• 您的程序可能会分配过多的直接缓冲区内存，超过了JVM可用的最大内存。
• 在您的程序中可能存在泄露或无效使用的直接缓冲区，随着时间的推移会积累并最终耗尽可用内存。
• 默认大小的直接缓冲池可能不足以满足您的工作负载需求，导致过度波动和碎片化。

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问题四：在Flink为什么遇到这个报错后，作业虽然RUNNING，但是却HANG死了？会有什么隐形的坑吗？

在Flink为什么遇到这个报错后，作业虽然RUNNING，但是却HANG死了？会有什么隐形的坑吗？我看报错是内存溢出、然后看Thread dump有线程死锁。

参考回答：

当 Flink 作业发生内存溢出或线程死锁时，可能会导致作业卡住无法继续运行。即使作业状态显示为 RUNNING，但实际上已经进入了非活动状态，表现为作业 HANG 死了。

一般来说，内存溢出的原因可能是 Flink 作业所消耗的总内存超过了 TaskManager 中分配给该作业的最大可用内存量，而线程死锁则是由于两个或更多个线程互相等待对方释放资源造成的。

以下是几种可能的隐形坑：

1. 配置不当：Flink 作业的并行度设置过高或 TaskManager 上分配给每个 slot 的内存不足，都可能导致内存溢出。另外，如果 TaskManager 和 JobManager 的配置不一致，也有可能引发各种问题。
   
2. 代码问题：您的应用程序可能存在代码逻辑错误，如循环引用对象造成内存泄漏或多个线程竞争同一资源造成死锁等。
   
3. 资源瓶颈：除了内存限制外，其他硬件资源（如 CPU 或磁盘 I/O）也可能成为瓶颈，从而导致作业 HANG 死。您应该监控作业的运行情况，找出是否存在此类问题。
   
4. 兼容性问题：不同的 Flink 版本与 Java 版本之间可能存在兼容性问题，也可能影响作业的正常运行。

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问题五：flink读取hive表数据（catalog形式）。怎么转换为会报错？

flink读取hive表数据（catalog形式）。怎么转换为会报错？启动命令是yarn-per-job

参考回答：

在 Flink 1.11 中，使用 yarn-per-job 模式运行读取 Hive 表数据的任务时可能会遇到一些问题。主要原因是 yarn-per-job 模式的执行方式与 Flink on YARN（cluster 模式）不同，YARN per job 模式实际上是一个独立的进程，无法像 Flink cluster 模式那样直接连接到 Hadoop 集群上的 Hive Metastore。

解决方法如下：

1. 尝试将 Flink 的模式更改为 standalone 或者 cluster 模式。在这种模式下，Flink 可以直接连接到 Hive Metastore 并获取表结构信息。
   
2. 如果必须要使用 yarn-per-job 模式，则需要单独启动 Hive Metastore 服务，并将其配置到 Flink 作业中。具体步骤如下：
   a. 在 YARN 集群上启动 Hive Metastore 服务。
   b. 在 Flink conf 中添加 hive.metastore.uris 参数，指向启动的 Hive Metastore 服务地址。
   c. 在代码中使用 catalog 方式读取 Hive 表。
   

请参考以下示例：

// 获取 Hive Catalog 实例
HiveCatalog hiveCatalog = new HiveCatalog(hiveMetastoreURI, "default");
// 创建 TableEnvironment 并注册 Hive Catalog
TableEnvironment tableEnv = ...;
tableEnv.registerCatalog("my_hive_catalog", hiveCatalog);
tableEnv.useCatalog("my_hive_catalog");
// 使用已注册的 Hive 表名
Table hiveTable = tableEnv.from("my_hive_table");

这里假设 Hive Metastore 地址为 hiveMetastoreURIhiveMetastoreURIhiveMetastoreURI，默认数据库名为 default。

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