我正在使用Java使用者来使用来自主题(kafka版本0.10.0.1)的消息,如果我在docker容器之外运行它们,它可以正常工作。但是,当我在docker容器中执行它们时,那些组被标记为dead并带有消息
Marking the coordinator local.kafka.com:9092 (id: 2147483647 rack: null) dead for group my-group
我的消费者配置如下: -
metadata.max.age.ms = 300000
partition.assignment.strategy =[org.apache.kafka.clients.consumer.RangeAssignor]
reconnect.backoff.ms = 50
sasl.kerberos.ticket.renew.window.factor = 0.8
max.partition.fetch.bytes = 1048576
bootstrap.servers = [192.168.115.128:9092, 192.168.115.128:9093]
ssl.keystore.type = JKS
enable.auto.commit = true
sasl.mechanism = GSSAPI
interceptor.classes = null
exclude.internal.topics = true
ssl.truststore.password = null
client.id = consumer-1
ssl.endpoint.identification.algorithm = null
max.poll.records = 2147483647
check.crcs = true
request.timeout.ms = 40000
heartbeat.interval.ms = 3000
auto.commit.interval.ms = 5000
receive.buffer.bytes = 65536
ssl.truststore.type = JKS
ssl.truststore.location = null
ssl.keystore.password = null
fetch.min.bytes = 1
send.buffer.bytes = 131072
value.deserializer = class org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
group.id = my-group
retry.backoff.ms = 100
sasl.kerberos.kinit.cmd = /usr/bin/kinit
sasl.kerberos.service.name = null
sasl.kerberos.ticket.renew.jitter = 0.05
ssl.trustmanager.algorithm = PKIX
ssl.key.password = null
fetch.max.wait.ms = 500
sasl.kerberos.min.time.before.relogin = 60000
connections.max.idle.ms = 540000
session.timeout.ms = 30000
metrics.num.samples = 2
key.deserializer = class org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
ssl.protocol = TLS
ssl.provider = null
ssl.enabled.protocols = [TLSv1.2, TLSv1.1, TLSv1]
ssl.keystore.location = null
ssl.cipher.suites = null
security.protocol = PLAINTEXT
ssl.keymanager.algorithm = SunX509
metrics.sample.window.ms = 30000
auto.offset.reset = earliest
auto.commit
属性设置为false
,poll.timeout
设置为10000
。有人可以指出我错在哪里吗?
答案 0 :(得分:2)
可能是您的advertised.listener(代理配置)或缺少在消费者的boostrap.servers第一次发现调用后返回消费者的错误URL。
这可能导致使用者对其余的RPC调用使用不正确的URL。
答案 1 :(得分:0)
简而言之,这意味着代理消费者之间的通信不活跃 - 在AbstractConsumer
连接终止。
在Spark流媒体中对我的实际实现的引用。
在应用程序中,我们的批次可能会持续长达五分钟,因此我们在这些设置下调整了Kafka属性:
"heartbeat.interval.ms" -> "30000"
"session.timeout.ms" -> "90000"
"request.timeout.ms" -> "120000"
对于间隔,这是原始默认值的五倍,在documentation中据说适合半分钟批次;注意你必须考虑极长的批次(那些滞后的那些)。
另外两个比这更大,因为卡夫卡要求如此。
相关配置是:
spark.streaming.kafka.consumer.poll.ms
关于这个,将它设置得相当小,比如10秒,可能是有意义的,理由是如果出现问题,那么设置有大量Spark任务重新尝试:
spark.task.maxFailures
将涵盖这一点。
我一直觉得KafkaSpark的配置非常令人生畏,特别是在卡夫卡方面。
经验法则始终是:使用默认值,仅在严格需要时才覆盖。
答案 2 :(得分:-1)
尝试将心跳间隔和会话超时设置为更高的数字。当您的消费者花费更长的时间发送心跳时,这将标志着协调员死亡。