1.前言
环境:Flink-1.16.1,部署模式:Flink On YARN,现象:Flink程序能正常提交到 YARN,Job状态是 RUNNING,而 Task状态一直处于 INITIALIZING ,如下图:
通过界面可以看到 flink任务一直没有执行,处于初始化状态,观察到初始化状态最长可持续 10几个小时。
补充:Flink On YARN模式如何打开 Flink任务监控页面。首先,打开 YARN任务管理界面(默认 8088端口),找到运行中的 flink任务,点击下图中的 ApplicationMaster即可。
2.通过大模型获取问题排查思路
笔者:Source: kafkaReader_3 -> router_4 -> (Sink: rdbWriter_6, Sink: kafkaWriter_8) 状态 INITIALIZING的原因
GPT:
在 Flink 中,INITIALIZING 状态表示作业的一个任务(task)正在初始化。具体到你提供的例子,Source: kafkaReader_3 -> router_4 -> (Sink: rdbWriter_6, Sink: kafkaWriter_8) 是一个任务链,包括一个 Kafka 数据源(kafkaReader_3)、一个数据处理算子(router_4),以及两个数据汇(Sink: rdbWriter_6 和 Sink: kafkaWriter_8)。
当任务启动时,它会经历一系列的状态转换,其中之一就是 INITIALIZING。这个状态表示任务正在进行初始化操作,例如创建连接、加载配置、准备资源等。在初始化完成后,任务会进入 RUNNING 状态,开始正常的数据处理和计算。
需要注意的是,INITIALIZING 状态只是任务的一个瞬时状态,表示任务正在初始化过程中。如果任务长时间停留在 INITIALIZING 状态,可能存在初始化过程出现问题的情况,例如资源不足、连接失败等。在正常情况下,任务应该尽快从 INITIALIZING 状态转移到 RUNNING 状态以继续执行数据处理逻辑。
因此,如果你的任务一直停留在 INITIALIZING 状态,建议检查相关的日志以了解初始化过程中是否发生了错误或异常。同时,还可以检查资源分配、网络连接等因素,以确保任务能够成功初始化并转移到 RUNNING 状态。
3.检查 YARN资源
打开 YARN任务监控页面,左侧 Nodes页面可以查看集群可用的计算节点个数,Scheduler页面可以看到队列资源占用情况,以及CPU和内存占用情况。
4.查看 JobManager和 TaskManager的日志
查看日志有两种方式:
-
通过 flink任务监控页面
-
通过 登录计算节点所在服务器
shellll /home/yarn_data/log/application_1708676775521_0024/container_e07_1708676775521_0024_01_000002 -rw-r--r-- 1 yarn ocdp 8907 Mar 7 11:41 directory.info -rw-r--r-- 1 yarn ocdp 18796 Mar 7 15:42 gc.log.0.current -rw-r----- 1 yarn ocdp 15772 Mar 7 11:41 launch_container.sh -rw-r--r-- 1 yarn ocdp 0 Mar 7 11:41 prelaunch.err -rw-r--r-- 1 yarn ocdp 100 Mar 7 11:41 prelaunch.out -rw-r--r-- 1 yarn ocdp 1270 Mar 7 11:41 taskmanager.err -rw-r--r-- 1 yarn ocdp 71955 Mar 7 11:46 taskmanager.log -rw-r--r-- 1 yarn ocdp 66686 Mar 7 11:46 taskmanager.out
5.查看 Flink程序堆栈信息
通过 flink任务监控页面查看 Thread Dump,如下图:
这里我把关键部分堆栈摘抄下来了:
json
{
"threadName": "Source: kafkaReader_3 -> router_4 -> (Sink: rdbWriter_6, Sink: kafkaWriter_8) (1/1)#0",
"stringifiedThreadInfo": "\"Source: kafkaReader_3 -> router_4 -> (Sink: rdbWriter_6, Sink: kafkaWriter_8) (1/1)#0\" Id=72 WAITING on java.util.concurrent.CountDownLatch$Sync@6792895f\n\tat sun.misc.Unsafe.park(Native Method)\n\t- waiting on java.util.concurrent.CountDownLatch$Sync@6792895f\n\tat java.util.concurrent.locks.LockSupport.park(LockSupport.java:175)\n\tat java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.parkAndCheckInterrupt(AbstractQueuedSynchronizer.java:836)\n\tat java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.doAcquireSharedInterruptibly(AbstractQueuedSynchronizer.java:997)\n\tat java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.acquireSharedInterruptibly(AbstractQueuedSynchronizer.java:1304)\n\tat java.util.concurrent.CountDownLatch.await(CountDownLatch.java:231)\n\tat org.apache.kafka.clients.producer.internals.TransactionalRequestResult.await(TransactionalRequestResult.java:50)\n\tat org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer.initTransactions(KafkaProducer.java:569)\n\t...\n\n"
}
这里主要就是看线程名称为 任务名称的,比如这里就是:
Source: kafkaReader_3 -> router_4 -> (Sink: rdbWriter_6, Sink: kafkaWriter_8)
可以看到笔者编写的 flink程序阻塞的原因是:initTransactions,在初始化事务。
6.总结
如果碰到了 flink程序长时间处于初始化状态,比较可行的排查思路是:检查YARN计算资源 ;查看 JobManager和 TaskManager的日志 ;查看 flink程序堆栈信息。另外,可以把问题的尽量描述清楚,让大模型来分析可能的原因,并提供排查思路。