实时计算 Flink版操作报错之Apache Flink中的SplitFetcher线程在读取数据时遇到了未预期的情况,该怎么解决

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实时计算 Flink 版,5000CU*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 CDC跑联表任务时候,程序的内存会慢慢增大,这个报错是因为什么呢?


Flink CDC跑联表任务时候,程序的内存会慢慢增大,达到4G左右的时候会突然降到300M,同时jobmanager日志里显示有报错ERROR org.apache.flink.runtime.rest.handler.taskmanager.TaskManagerStdoutFileHandler [] - Failed to transfer file from TaskExecutor 10.186.196.84:6122-16e4eb.

java.util.concurrent.CompletionException: org.apache.flink.util.FlinkException: The file STDOUT does not exist on the TaskExecutor.我使用的是rocksdb状态后端,taskmaner总内存8G,这个报错是因为什么呢?


参考回答:

这个报错是因为在Flink CDC任务执行过程中,TaskExecutor无法找到STDOUT文件。这可能是因为TaskExecutor的内存不足导致的。你可以尝试增加TaskExecutor的内存配置,以解决这个问题。

具体操作如下:

  1. 打开Flink配置文件flink-conf.yaml,找到taskmanager.memory.process.sizetaskmanager.memory.fraction这两个参数。
  2. taskmanager.memory.process.size设置为一个较大的值,例如8G或更高。这将为TaskExecutor分配更多的内存空间。
  3. taskmanager.memory.fraction设置为一个较小的值,例如0.4或更低。这将限制TaskExecutor可以使用的最大内存比例。
  4. 保存并关闭配置文件。
  5. 重新启动Flink集群以使更改生效。


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https://developer.aliyun.com/ask/577433



问题二:Flink CDC这个问题是啥原因导致的 经常出现 有没有解决办法?


Flink CDC这个问题是啥原因导致的 经常出现 有没有解决办法?


参考回答:

根据您提供的信息,问题似乎是由于Apache Flink中的SplitFetcher线程在读取数据时遇到了未预期的情况。这可能是由多种因素引起的,例如网络连接中断、磁盘I/O错误或数据库服务器故障等。

要解决此问题,请尝试以下步骤:

  1. 检查源端(如MySQL)是否正常运行,并且能够提供所需的数据。
  2. 确保网络连接稳定并且没有其他应用程序占用过多带宽。
  3. 如果使用的是Kafka作为消息队列,则检查Kafka集群的状态和配置以确保其可用性。
  4. 调整Flink任务并行度设置,可能需要增加更多的并发执行器来处理更大量的数据流。
  5. 使用日志分析工具对异常进行深入调查,找出具体的问题所在点。


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https://developer.aliyun.com/ask/577425



问题三:Flink CDC是想着测试一下mongocdc, 运行时报错?


Flink CDC是想着测试一下mongocdc, 运行时报错?maven目前导入的所有依赖,maven 依赖冲突检测


参考回答:

少个connector-base


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问题四:Flink CDCrest-api的stop接口触发后,TM报错?


Flink CDCrest-api的stop接口触发后,TM报错?

2023-12-07 02:51:31,529 WARN org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.internals.KafkaFetcher [] - Committing offsets to Kafka failed. This does not compromise Flink's checkpoints.

org.apache.flink.kafka.shaded.org.apache.kafka.clients.consumer.CommitFailedException: 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 max.poll.interval.ms or by reducing the maximum size of batches returned in poll() with max.poll.records.

at org.apache.flink.kafka.shaded.org.apache.kafka.clients.consumer.internals.ConsumerCoordinator$OffsetCommitResponseHandler.handle(ConsumerCoordinator.java:1433) ~[flink-sql-connector-kafka-1.17.1.jar:1.17.1]

at org.apache.flink.kafka.shaded.org.apache.kafka.clients.consumer.internals.ConsumerCoordinator$OffsetCommitResponseHandler.handle(ConsumerCoordinator.java:1333) ~[flink-sql-connector-kafka-1.17.1.jar:1.17.1]

这个有谁能看下吗


参考回答:

这个错误是由于Kafka消费者在提交偏移量时,发现消费者组已经重新分配了分区并分配给了另一个成员。这通常意味着在调用poll()之间的时间间隔超过了配置的max.poll.interval.ms,这通常意味着poll循环花费了太多时间处理消息。

要解决这个问题,你可以尝试以下方法:

  1. 增加max.poll.interval.ms的值。这将允许poll循环处理更多的消息,从而减少提交偏移量失败的可能性。
  2. 减少poll()返回的最大批次大小(max.poll.records)。这将限制poll循环一次处理的消息数量,从而减少处理时间。

具体操作如下:

  1. 修改Flink配置文件(flink-conf.yaml),增加或修改以下配置项:
taskmanager.network.memory.min: 64mb
taskmanager.network.memory.max: 1024mb
taskmanager.network.memory.fraction: 0.7
taskmanager.network.memory.min-heap-size: 64mb
taskmanager.network.memory.min-off-heap-size: 64mb
taskmanager.network.memory.off-heap-size: 1024mb
taskmanager.network.memory.off-heap-fraction: 0.5
  1. 重启Flink集群以使更改生效。
  2. 如果问题仍然存在,可以考虑调整Kafka消费者的配置,例如增加max.poll.interval.ms和max.poll.records的值。


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问题五:Flink CDC这个有什么影响吗?


Flink CDC这个有什么影响吗?想监听6个表,他们的主表外键是一个。我想监听到变更以后,把union成视图后关联主表同步出去,用的union 就提示Unable to register metrics as an old set with the same name exists这个?14:33:49,824 INFO org.apache.flink.runtime.checkpoint.CheckpointCoordinator [] - Completed checkpoint 2 for job 7a0969df757939e6aa25783f1e507a10 (2607 bytes, checkpointDuration=21 ms, finalizationTime=4 ms).

14:33:49,824 WARN com.ververica.cdc.debezium.DebeziumSourceFunction [] - Consumer subtask 0 received confirmation for unknown checkpoint id 2

14:33:49,825 WARN com.ververica.cdc.debezium.DebeziumSourceFunction [] - Consumer subtask 0 received confirmation for unknown checkpoint id 2

14:33:49,825 WARN com.ververica.cdc.debezium.DebeziumSourceFunction [] - Consumer subtask 0 received confirmation for unknown checkpoint id 2

14:33:53,985 WARN io.debezium.metrics.Metrics [] - Unable to register metrics as an old set with the same name exists, retrying in PT5S (attempt 4 out of 12)

14:33:53,985 WARN io.debezium.metrics.Metrics [] - Unable to register metrics as an old set with the same name exists, retrying in PT5S (attempt 4 out of 12)

14:33:53,985 WARN io.debezium.metrics.Metrics [] - Unable to register metrics as an old set with the same name exists, retrying in PT5S (attempt 4 out of 12)

14:33:55,825 INFO org.apache.flink.runtime.checkpoint.CheckpointCoordinator [] - Triggering checkpoint 3 (type=CheckpointType{name='Checkpoint', sharingFilesStrategy=FORWARD_BACKWARD}) @ 1701844435824 for job 7a0969df757939e6aa25783f1e507a10.

14:33:55,843 INFO org.apache.flink.runtime.checkpoint.CheckpointCoordinator [] - Completed checkpoint 3 for job 7a0969df757939e6aa25783f1e507a10 (2607 bytes, checkpointDuration=18 ms, finalizationTime=1 ms).

14:33:55,844 WARN com.ververica.cdc.debezium.DebeziumSourceFunction [] - Consumer subtask 0 received confirmation for unknown checkpoint id 3

14:33:55,845 WARN com.ververica.cdc.debezium.DebeziumSourceFunction [] - Consumer subtask 0 received confirmation for unknown checkpoint id 3

14:33:55,845 WARN com.ververica.cdc.debezium.DebeziumSourceFunction [] - Consumer subtask 0 received confirmation for unknown checkpoint id 3然后一直提示这个。


参考回答:

从日志中可以看出,Flink CDC 在尝试注册指标时遇到了问题。这可能是由于指标名称已经存在导致的。你可以尝试以下方法解决这个问题:

  1. 检查你的 Flink CDC 配置,确保没有重复的指标名称。如果有重复的名称,请修改其中一个以避免冲突。
  2. 如果问题仍然存在,你可以尝试重启 Flink CDC 和相关的 Flink 任务。这可能会解决由于指标名称冲突导致的问题。
  3. 如果以上方法都无法解决问题,你可以考虑使用其他指标系统(如 Prometheus)来收集 Flink CDC 的指标,而不是使用默认的指标系统。这样可以避免指标名称冲突的问题。


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