【发布时间】:2018-05-31 11:52:32
【问题描述】:
我们的拓扑使用KafkaSpout 从 kafka 主题中获取消息。我们有约 150 个主题,约 12 个分区、8 个风暴执行器和 2 个风暴节点上的任务。
Storm 版本 1.0.5,Kafka 代理版本 10.0.2,Kafka 客户端版本 0.9.0.1。我们不会删除 Kafka 主题。
在某个时刻,我在 worker.log 中观察到大量重复的 WARN 消息
2018-05-29 14:36:57.928 o.a.s.k.KafkaUtils Thread-15-kafka-spout-executor[18 18] [WARN] 分区{host1:9092, topic=topic_1, partition=10} 获取偏移量超出的获取请求 范围:[9248]
2018-05-29 14:36:57.929 o.a.s.k.KafkaUtils Thread-23-kafka-spout-executor[16 16] [警告] 分区{host=host2:9092, topic=topic_2, partition=0} 获取 偏移量超出范围的请求:[22650006]
2018-05-29 14:36:57.930 o.a.s.k.KafkaUtils Thread-23-kafka-spout-executor[16 16] [警告] 分区{host=host3:9092, topic=topic_3, partition=4} 获取 偏移量超出范围的请求:[1011584]
2018-05-29 14:36:57.932 o.a.s.k.KafkaUtils Thread-7-kafka-spout-executor[12 12] [WARN] 分区{host1:9092, topic=topic4, partition=4} 获取偏移量超出的获取请求 范围:[9266]
2018-05-29 14:36:57.933 o.a.s.k.KafkaUtils Thread-7-kafka-spout-executor[12 12] [WARN] 分区{host=host2:9092, topic=topic5, partition=4} 获取偏移量超出范围的请求: [9266]
2018-05-29 14:36:57.935 o.a.s.k.KafkaUtils Thread-23-kafka-spout-executor[16 16] [WARN] 分区{host1:9092, topic=topic6, partition=4} 获取偏移量超出范围的请求: [1011584]
2018-05-29 14:36:57.936 o.a.s.k.KafkaUtils Thread-15-kafka-spout-executor[18 18] [警告] 分区{host=host2:9092, topic=topic6, partition=10} 获取 偏移量超出范围的请求:[9248]
由于某种原因,相同的常量偏移值被用于不同主题的相同分区。
我启用了 DEBUG 模式并更准确地观察了日志文件。
2018-05-29 14:37:03.573 o.a.s.k.PartitionManager Thread-7-kafka-spout-executor[12 12] [DEBUG] 写到最后完成 对于分区 {host=host3:9092, topic=topic1, 偏移 (1572936) 到 ZK, partition=8} 用于拓扑:topology1
2018-05-29 14:37:03.577 o.a.s.k.PartitionManager Thread-7-kafka-spout-executor[12 12] [DEBUG] 写到最后完成 对于分区 {host=host1:9092, topic=topic2, 偏移 (1572936) 到 ZK, partition=8} 用于拓扑:topology1
2018-05-29 14:37:03.578 o.a.s.k.PartitionManager Thread-7-kafka-spout-executor[12 12] [DEBUG] 写到最后完成 对于分区 {host=host2:9092, topic=topic3, 偏移 (1572936) 到 ZK, partition=8} 用于拓扑:topology1
2018-05-29 14:38:07.581 o.a.s.k.PartitionManager Thread-23-kafka-spout-executor[16 16] [DEBUG] 写到最后完成 对于分区 {host=host1:9092, topic=topic4, 偏移 (61292573) 到 ZK, partition=8} 用于拓扑:topology1
2018-05-29 14:38:07.582 o.a.s.k.PartitionManager Thread-23-kafka-spout-executor[16 16] [DEBUG] 写到最后完成 对于分区 {host=host2:9092, topic=topic5, 到 ZK 的偏移量 (61292573) partition=8} 用于拓扑:topology1
2018-05-29 14:38:07.584 o.a.s.k.PartitionManager Thread-23-kafka-spout-executor[16 16] [DEBUG] 写到最后完成 分区的偏移量(61292573)到 ZK {host=host3:9092, topic=topic6, partition=8} 用于拓扑:topology1
我注意到所有主题的某些部分被分成两个独立的组。每组由 31 个主题组成。每个组中的所有主题都对每个分区使用相同的偏移值。然而,该值不是恒定的,而是在 8 个不同的值之间变化。对于小组中的特定主题,这 8 个值中的每一个都是正确的。此外,这些值中的每一个都随着时间的推移而增长,并且所有主题都会同步更新它。 每个组的大多数主题(62 个中的 55 个)都有相应的“偏移量或范围”警告消息,但具有恒定值。其他 7 个主题在没有警告消息的情况下继续正常工作,但它们的偏移值也在发生变化。
我浏览了storm-kafka 的源代码,发现useStartOffsetTimeIfOffsetOutOfRange 标志在我们的例子中不起作用,因为我们没有失败的元组并且kafka 偏移量小于_emittedToOffset。因此,同样的 WARN 消息被一次又一次地记录下来。
} catch (TopicOffsetOutOfRangeException e) {
offset = KafkaUtils.getOffset(_consumer, _partition.topic, _partition.partition, kafka.api.OffsetRequest.EarliestTime());
// fetch failed, so don't update the fetch metrics
//fix bug [STORM-643] : remove outdated failed offsets
if (!processingNewTuples) {
// For the case of EarliestTime it would be better to discard
// all the failed offsets, that are earlier than actual EarliestTime
// offset, since they are anyway not there.
// These calls to broker API will be then saved.
Set<Long> omitted = this._failedMsgRetryManager.clearOffsetsBefore(offset);
// Omitted messages have not been acked and may be lost
if (null != omitted) {
_lostMessageCount.incrBy(omitted.size());
}
_pending.headMap(offset).clear();
LOG.warn("Removing the failed offsets for {} that are out of range: {}", _partition, omitted);
}
if (offset > _emittedToOffset) {
_lostMessageCount.incrBy(offset - _emittedToOffset);
_emittedToOffset = offset;
LOG.warn("{} Using new offset: {}", _partition, _emittedToOffset);
}
return;
}
但是我不明白_emittedToOffset 怎么可能得到相同的值
针对不同的主题。您可能知道为什么会发生这种情况吗?
【问题讨论】:
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如果您使用一个分区创建两个唯一主题,则向每个主题发送一条消息。两个主题都在偏移量 1... 为什么主题不能具有相同的偏移值?
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他们可以,但在我们的例子中,所有主题都有不同的唯一偏移量。
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我的意思是不能保证。
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可能值得看看哪个代理是每个主题分区的领导者,但我发现有趣的是,在你的第二个引用中,它都是分区 8
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是的,我使用它的实用程序检查了 kafka 中的偏移量。这绝对是
KafkaSpout的错误行为。