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flink云顶一段时间之后就挂了,找不到原因,请问一下谁能帮我看一下?

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真的很搞笑 2024-05-14 17:17:40 76 0
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  • 针对您提到的Flink作业在云端运行一段时间后挂掉并出现TimeoutException的问题,我们可以从几个方面进行排查和解决:

    1. 网络连通性检查

      • 确保Flink作业与Kafka集群间的网络畅通无阻。如果使用的是自建Apache Kafka集群,请确保Flink与Kafka之间的网络已打通,并且Kafka服务端配置正确,特别是listenersadvertised.listeners应正确设置以适应网络环境。可以通过Zookeeper命令行工具检查Kafka broker的元信息,确保Flink能够访问到正确的broker地址。
    2. 资源与内存管理

      • 检查JobManager和TaskManager是否有足够的内存资源。频繁的垃圾回收(GC)可能导致作业失败。如果发现存在高频GC或长时间GC,考虑增加JM和TM的内存配置
      • 对于大规模作业,评估是否需要增加JobManager的CPU和内存资源,并适当调整akka.ask.timeoutheartbeat.timeout参数值以避免心跳和RPC请求超时。
    3. 作业配置与优化

      • 若Task在退出时超时(Task did not exit gracefully),检查自定义函数实现,如close方法是否存在阻塞或计算逻辑长时间未返回的情况。可临时将task.cancellation.timeout设为0以进行调试,但注意此设置不适用于生产环境
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    4. Kafka Commit Offset

      • 确保Flink与Kafka集成时,Checkpoint机制正确配置且间隔合理。Flink在Checkpoint成功时向Kafka提交读取Offset,若Checkpoint间隔过大或未启用,可能导致Offset追踪问题,间接影响作业稳定性

    综上所述,解决TimeoutException的关键在于确保网络畅通、合理分配资源、优化作业配置及正确处理Kafka Offset提交。逐一排查上述方面,通常能定位到问题所在。如果问题依然存在,建议查看详细的错误日志和系统监控指标,以便获得更具体的故障线索。
    image.png

    相关链接
    消息队列Kafka 前提条件 https://help.aliyun.com/zh/flink/developer-reference/kafka-connector/

    2024-07-27 20:49:50
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  • image.png
    这个错误表明 Flink 的 JobManager 没有收到来自 TaskManager(工作节点)的定期心跳信号。这通常意味着网络连接问题、资源管理器的问题或者 TaskManager 进程崩溃。您可以尝试以下步骤:

    • 检查网络和防火墙设置:确保 JobManager 和 TaskManager 节点之间的网络通信没有被阻塞。
    • 查看 TaskManager 日志:检查 TaskManager 的日志文件以获取更多关于其状态的信息。
    • 调整心跳间隔和超时时间:如果您的集群很大或网络延迟较高,可以考虑增加心跳间隔和超时时间。可以在 conf/flink-conf.yaml 中修改以下配置项:
      image.png
    • 监控系统资源:确保所有节点都有足够的 CPU、内存和磁盘空间。资源不足可能导致进程崩溃。
    • 升级 Flink 版本:如果您当前使用的 Flink 版本较旧,可能存在已知的稳定性问题。尝试更新到最新版本可能会解决此问题。
    • 检查配置:确保所有节点上的配置文件都正确无误,并且与集群中的其他节点保持一致。
    • 排查硬件故障:如果上述步骤都无法解决问题,可能是硬件故障导致的。请检查服务器硬件是否正常运行。
    2024-07-26 15:42:21
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  • 阿里云大降价~

    使用Timed out waiting for a node assignment错误作为线索,检查Flink与Kafka集群间的网络配置,特别是listeners和advertised.listeners设置是否正确,确保客户端能正确解析broker地址并建立连接。

    2024-07-25 11:17:36
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  • 异常直接原因是 TaskManager 心跳超时,进一步原因可能有:

    • 进程已退出,可能自身发生错误,或者受到 YARN RM 或 NM 上抢占机制影响,需要进一步追查 TaskManager 日志或 YARN RM/NM 日志;
    • 进程仍在运行,集群网络问题造成失联,连接超时会自行退出,JobManager 在该异常后会 Failover 自行恢复(重新申请资源并启动新的 TaskManager);
    • 进程 GC 时间过长,可能是内存泄露或内存资源配置不合理造成,可以借助Grafana上的监控来看对应的JM/TM的GC时长。
      image.png

    ——参考链接

    2024-07-24 11:55:16
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  • 遇到TimeoutException通常表示Flink集群中的组件间通信出现了问题,可能是因为网络延迟、资源争抢、配置不当或硬件故障等原因。localhost:36073-18b674 timed out表明Flink的内部RPC调用在等待响应时超时了,这可能发生在JobManager和TaskManager之间,或者其他内部组件间的通信上。

    以下是一些排查和解决此类问题的步骤:

    检查网络:
    确保所有Flink组件(JobManager、TaskManager等)之间的网络连接正常。
    检查网络配置,确保防火墙规则允许所需的端口通信。
    检查是否存在网络拥塞或延迟。
    检查资源分配:
    确保Flink集群有足够的资源(CPU、内存、磁盘I/O)。
    检查资源管理器(如YARN、Kubernetes)的资源分配和调度策略。
    检查配置:
    确认Flink配置文件(flink-conf.yaml)中的网络端口和地址设置正确。
    检查taskmanager.network.memory.min和taskmanager.network.memory.max配置,确保网络缓冲区大小合适。
    调整jobmanager.rpc.address和jobmanager.rpc.port等配置,确保JobManager的RPC服务可达。

    2024-07-24 10:27:48
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