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这是 Flink 相关工作中最常出现的问题#xff0c;值得大家搞明白。
1. 先找到超时的subtask序号
图有点问题#xff0c;因为都是成功没失败的#xff0c;尴尬了。 借图#xff1a; 2. 找到对应的机器和任务
方法很多#xff0c;这里看自己习惯和公司提供…分析回答
这是 Flink 相关工作中最常出现的问题值得大家搞明白。
1. 先找到超时的subtask序号
图有点问题因为都是成功没失败的尴尬了。 借图 2. 找到对应的机器和任务
方法很多这里看自己习惯和公司提供的系统。
3. 根据日志排查问题
netstat -nap| grep 端口号 就找到对应的pid了然后ps aux | grep pid 就找到任务目录和日志了。
比如下一种情况
接着去jobmanager上查看这个checkpoint的一些延迟信息根据这些失败的task的id去查询这些任务落在哪一个taskmanager上经过排查发现是同一台机器通过ui看到该机器流入的数据明显比别的流入量大因此是因为数据倾斜导致了这个问题追根溯源还是下游消费能力不足的问题
反思扩展
Flink Checkpoint 失败有很多种原因常见的失败原因如下
用户代码逻辑没有对于异常处理让其直接在运行中抛出。比如解析 Json 异常没有捕获导致 Checkpoint失败或者调用 Dubbo 超时异常等等。依赖外部存储系统在进行数据交互时出错异常没有处理。比如输出数据到 Kafka、Redis、HBase等客户端抛出了超时异常没有进行捕获Flink 任务容错机制会再次重启。内存不足频繁GC超出了 GC 负载的限制。比如 OOM 异常网络问题、机器不可用问题等等。
Checkout 在 Flink 中非常重要其他指标大家也需要多关注。 喵呜面试助手一站式解决面试问题你可以搜索微信小程序 [喵呜面试助手] 或关注 [喵呜刷题] - 面试助手 免费刷题。如有好的面试知识或技巧期待您的共享
