我的编程空间,编程开发者的网络收藏夹
学习永远不晚

kafka消费不到数据的排查过程

短信预约 -IT技能 免费直播动态提醒
省份

北京

  • 北京
  • 上海
  • 天津
  • 重庆
  • 河北
  • 山东
  • 辽宁
  • 黑龙江
  • 吉林
  • 甘肃
  • 青海
  • 河南
  • 江苏
  • 湖北
  • 湖南
  • 江西
  • 浙江
  • 广东
  • 云南
  • 福建
  • 海南
  • 山西
  • 四川
  • 陕西
  • 贵州
  • 安徽
  • 广西
  • 内蒙
  • 西藏
  • 新疆
  • 宁夏
  • 兵团
手机号立即预约

请填写图片验证码后获取短信验证码

看不清楚,换张图片

免费获取短信验证码

kafka消费不到数据的排查过程

kafka消费不到数据的排查

集群上新安装并启动了3个kafka Broker,代码打包上传至集群,运行后发现一直消费不到数据,

本地idea中debug后发现,程序一直阻塞在如下程序中,陷入了死循环。

  
    public void ensureCoordinatorReady() {
        while (coordinatorUnknown()) {//无法获取GroupCoordinator
            RequestFuture<Void> future = sendGroupCoordinatorRequest();//发送请求
            client.poll(future);//同步等待异步调用的结果
            if (future.failed()) {
                if (future.isRetriable())
                    client.awaitMetadataUpdate();
                else
                    throw future.exception();
            } else if (coordinator != null && client.connectionFailed(coordinator)) {
                // we found the coordinator, but the connection has failed, so mark
                // it dead and backoff before retrying discovery
                coordinatorDead();
                time.sleep(retryBackoffMs);//等待一段时间,然后重试
            }

        }
    }

流程大概说就是

  • consumer会从集群中选取一个broker作为coordinator
  • 然后group中的consumer会向coordinator发请求申请成为consumergroup中的leader
  • 最后有1个consumer会成为consumerLeader ,其他consumer成为follower
  • consumerLeader做分区分配任务,同步给coordinator
  • consumerFollower从coordinator同步分区分配数据

问题出现在第一步,意思就是说Consumer和服务端的GroupCoordinator无法取得连接,所以程序一直在等待状态。

看了下__consumer_offsets 这个topic情况,50个分区全在broker id为152的broker上

bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2182 --topic __consumer_offsets
Topic:__consumer_offsets    PartitionCount:50    ReplicationFactor:1    Configs:segment.bytes=104857600,cleanup.policy=compact,compression.type=producer
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 0    Leader: 152    Replicas: 152   Isr:152
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 1    Leader: 152    Replicas: 152   Isr:152
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 2    Leader: 152    Replicas: 152   Isr:152
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 3    Leader: 152   
......

但是集群上并没有broker id为152的节点,想到该集群kafka节点曾经添加删除过节点,初步断定152是之前的kafka节点,后来该节点去掉后又加入新的节点但是zookeeper中的数据并没有更新。

所以就关闭broker,进入zookeeper客户端,将brokers节点下的topics节点下的__consumer_offsets删除,然后重启broker,注意,此时zookeeper上__consumer_offsets还并没有生成,要开启消费者之后才会生成.

然后再观察__consumer_offsets,分区已经均匀分布在三个broker上面了

 bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2182 --describe --topic __consumer_offsets
Topic:__consumer_offsets    PartitionCount:50    ReplicationFactor:3    Configs:segment.bytes=104857600,cleanup.policy=compact,compression.type=producer
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 0    Leader: 420    Replicas: 420,421,422    Isr: 420,422,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 1    Leader: 421    Replicas: 421,422,420    Isr: 422,420,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 2    Leader: 422    Replicas: 422,420,421    Isr: 422,420,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 3    Leader: 420    Replicas: 420,422,421    Isr: 420,422,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 4    Leader: 421    Replicas: 421,420,422    Isr: 420,422,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 5    Leader: 422    Replicas: 422,421,420    Isr: 422,420,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 6    Leader: 420    Replicas: 420,421,422    Isr: 420,422,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 7    Leader: 421    Replicas: 421,422,420    Isr: 422,420,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 8    Leader: 422    Replicas: 422,420,421    Isr: 422,420,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 9    Leader: 420    Replicas: 420,422,421    Isr: 420,422,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 10    Leader: 421    Replicas: 421,420,422    Isr: 420,422,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 11    Leader: 422    Replicas: 422,421,420    Isr: 422,420,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 12    Leader: 420    Replicas: 420,421,422    Isr: 420,422,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 13    Leader: 421    Replicas: 421,422,420    Isr: 422,420,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 14    Leader: 422    Replicas: 422,420,421    Isr: 422,420,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 15    Leader: 420    Replicas: 420,422,421    Isr: 420,422,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 16    Leader: 421    Replicas: 421,420,422    Isr: 420,422,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 17    Leader: 422    Replicas: 422,421,420    Isr: 422,420,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 18    Leader: 420    Replicas: 420,421,422    Isr: 420,422,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 19    Leader: 421    Replicas: 421,422,420    Isr: 422,420,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 20    Leader: 422    Replicas: 422,420,421    Isr: 422,420,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 21    Leader: 420    Replicas: 420,422,421    Isr: 420,422,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 22    Leader: 421    Replicas: 421,420,422    Isr: 420,422,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 23    Leader: 422    Replicas: 422,421,420    Isr: 422,420,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 24    Leader: 420    Replicas: 420,421,422    Isr: 420,422,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 25    Leader: 421    Replicas: 421,422,420    Isr: 422,420,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 26    Leader: 422    Replicas: 422,420,421    Isr: 422,420,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 27    Leader: 420    Replicas: 420,422,421    Isr: 420,422,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 28    Leader: 421    Replicas: 421,420,422    Isr: 420,422,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 29    Leader: 422    Replicas: 422,421,420    Isr: 422,420,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 30    Leader: 420    Replicas: 420,421,422    Isr: 420,422,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 31    Leader: 421    Replicas: 421,422,420    Isr: 422,420,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 32    Leader: 422    Replicas: 422,420,421    Isr: 422,420,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 33    Leader: 420    Replicas: 420,422,421    Isr: 420,422,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 34    Leader: 421    Replicas: 421,420,422    Isr: 420,422,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 35    Leader: 422    Replicas: 422,421,420    Isr: 422,420,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 36    Leader: 420    Replicas: 420,421,422    Isr: 420,422,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 37    Leader: 421    Replicas: 421,422,420    Isr: 422,420,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 38    Leader: 422    Replicas: 422,420,421    Isr: 422,420,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 39    Leader: 420    Replicas: 420,422,421    Isr: 420,422,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 40    Leader: 421    Replicas: 421,420,422    Isr: 420,422,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 41    Leader: 422    Replicas: 422,421,420    Isr: 422,420,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 42    Leader: 420    Replicas: 420,421,422    Isr: 420,422,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 43    Leader: 421    Replicas: 421,422,420    Isr: 422,420,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 44    Leader: 422    Replicas: 422,420,421    Isr: 422,420,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 45    Leader: 420    Replicas: 420,422,421    Isr: 420,422,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 46    Leader: 421    Replicas: 421,420,422    Isr: 420,422,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 47    Leader: 422    Replicas: 422,421,420    Isr: 422,420,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 48    Leader: 420    Replicas: 420,421,422    Isr: 420,422,421
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 49    Leader: 421    Replicas: 421,422,420    Isr: 422,420,421

这个时候重启程序,发现已经可以正常消费了,问题解决。

参考资料:

  • https://stackoverflow.com/questions/42362911/kafka-high-level-consumer-error-code-15

总结

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持编程网。

免责声明:

① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。

② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341

kafka消费不到数据的排查过程

下载Word文档到电脑,方便收藏和打印~

下载Word文档

猜你喜欢

kafka消费不到数据的排查过程

这篇文章主要介绍了kafka消费不到数据的排查过程,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
2023-02-08

kafka消费不到数据问题

出问题现象 最近项目使用到了kafka,别的系统作为生产者,我们系统作为消费者,但是经常出现消费者消费一段时间就不消费了,根本就触发不了kafkaListener的拉取动作。换一个消费者组,从最新的位置消费又可以消费的到,但是消费一段时间就
2023-08-16

kafka消费者kafka-console-consumer接收不到数据的解决

这篇文章主要介绍了kafka消费者kafka-console-consumer接收不到数据的问题及解决方案,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
2023-03-07

kafka消费者kafka-console-consumer接收不到数据如何解决

这篇“kafka消费者kafka-console-consumer接收不到数据如何解决”文章的知识点大部分人都不太理解,所以小编给大家总结了以下内容,内容详细,步骤清晰,具有一定的借鉴价值,希望大家阅读完这篇文章能有所收获,下面我们一起来看
2023-07-05

怎么解决kafka消费不到远程bootstrap-server数据的问题

这篇文章主要介绍“怎么解决kafka消费不到远程bootstrap-server数据的问题”,在日常操作中,相信很多人在怎么解决kafka消费不到远程bootstrap-server数据的问题问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好
2023-06-21

MyBatis-Plus查询不到数据但使用SQL可以查询到数据的问题排查解决

目录前言js一、问题描述示例代码二、排查步骤1. 检查数据源配置2. 检查实体类与数据库表结构3. 检查 Mapper 接口4. 检查 MyBATis-Plus 配置5. 排查查询条件6. 检查日志输出7. 检查数据库连接问题8. 检查全局
MyBatis-Plus查询不到数据但使用SQL可以查询到数据的问题排查解决
2024-09-20
SQLServer 错误 7988 系统表预检查:对象 ID O_ID。 在 P_ID 处检测到数据链中存在循环。 由于不可修复的错误,Check 语句已终止。 故障 处理 修复 支持远程
2023-11-05
SQLServer 错误 21879 无法查询重定向服务器“%s”以找到原始发布服务器“%s”和发布服务器数据库“%s”来确定远程服务器的名称;错误 %d,错误消息“%s”。 故障 处理 修复 支持远
2023-11-05

编程热搜

  • Python 学习之路 - Python
    一、安装Python34Windows在Python官网(https://www.python.org/downloads/)下载安装包并安装。Python的默认安装路径是:C:\Python34配置环境变量:【右键计算机】--》【属性】-
    Python 学习之路 - Python
  • chatgpt的中文全称是什么
    chatgpt的中文全称是生成型预训练变换模型。ChatGPT是什么ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,并协助人类完成一系列
    chatgpt的中文全称是什么
  • C/C++中extern函数使用详解
  • C/C++可变参数的使用
    可变参数的使用方法远远不止以下几种,不过在C,C++中使用可变参数时要小心,在使用printf()等函数时传入的参数个数一定不能比前面的格式化字符串中的’%’符号个数少,否则会产生访问越界,运气不好的话还会导致程序崩溃
    C/C++可变参数的使用
  • css样式文件该放在哪里
  • php中数组下标必须是连续的吗
  • Python 3 教程
    Python 3 教程 Python 的 3.0 版本,常被称为 Python 3000,或简称 Py3k。相对于 Python 的早期版本,这是一个较大的升级。为了不带入过多的累赘,Python 3.0 在设计的时候没有考虑向下兼容。 Python
    Python 3 教程
  • Python pip包管理
    一、前言    在Python中, 安装第三方模块是通过 setuptools 这个工具完成的。 Python有两个封装了 setuptools的包管理工具: easy_install  和  pip , 目前官方推荐使用 pip。    
    Python pip包管理
  • ubuntu如何重新编译内核
  • 改善Java代码之慎用java动态编译

目录