宕机一台机器，结果一百多个 Flink 作业挂了

Posted 2021-12-12 zhisheng_blog

背景

因宕机了一台物理机器，实时集群不少作业发生 failover，其中大部分作业都能 failover 成功，某个部门的部分作业一直在 failover，始终未成功，到 WebUI 查看作业异常日志如下：

2021-11-09 16:01:11
java.util.concurrent.CompletionException: java.lang.reflect.UndeclaredThrowableException
 at java.util.concurrent.CompletableFuture.encodeThrowable(CompletableFuture.java:273)
 at java.util.concurrent.CompletableFuture.completeThrowable(CompletableFuture.java:280)
 at java.util.concurrent.CompletableFuture$AsyncSupply.run(CompletableFuture.java:1592)
 at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511)
 at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266)
 at java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor$ScheduledFutureTask.access$201(ScheduledThreadPoolExecutor.java:180)
 at java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor$ScheduledFutureTask.run(ScheduledThreadPoolExecutor.java:293)
 at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
 at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
 at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
Caused by: java.lang.reflect.UndeclaredThrowableException
 at com.sun.proxy.$Proxy54.submitTask(Unknown Source)
 at org.apache.flink.runtime.jobmaster.RpcTaskManagerGateway.submitTask(RpcTaskManagerGateway.java:72)
 at org.apache.flink.runtime.executiongraph.Execution.lambda$deploy$10(Execution.java:756)
 at java.util.concurrent.CompletableFuture$AsyncSupply.run(CompletableFuture.java:1590)
 ... 7 more
Caused by: java.io.IOException: The rpc invocation size 56424326 exceeds the maximum akka framesize.
 at org.apache.flink.runtime.rpc.akka.AkkaInvocationHandler.createRpcInvocationMessage(AkkaInvocationHandler.java:276)
 at org.apache.flink.runtime.rpc.akka.AkkaInvocationHandler.invokeRpc(AkkaInvocationHandler.java:205)
 at org.apache.flink.runtime.rpc.akka.AkkaInvocationHandler.invoke(AkkaInvocationHandler.java:134)
 ... 11 more

解决异常过程

从上面的异常日志中我们提取到关键信息：

Caused by: java.io.IOException: The rpc invocation size 56424326 exceeds the maximum akka framesize.

看起来是 RPC 的消息大小超过了默认的 akka framesize 的最大值了，所以我们来了解一下这个值的默认值，从 官网 我们可以看的到该值的默认大小为 "10485760b"，并且该参数的描述为：

Maximum size of messages which are sent between the JobManager and the TaskManagers. If Flink fails because messages exceed this limit, then you should increase it. The message size requires a size-unit specifier.

翻译过来的意思就是：这个参数是 JobManager 和 TaskManagers 之间通信允许的最大消息大小，如果 Flink 作业因为通信消息大小超过了该值，你可以通过增加该值的大小来解决，该参数需要指定一个单位。

分析原因

Flink 使用 Akka 作为组件（JobManager/TaskManager/ResourceManager）之间的 RPC 框架，在 JobManager 和 TaskManagers 之间发送的消息的最大大小默认为 10485760b，如果消息超过这个限制就会失败，报错。这个可以看下抛出异常处的源码：

protected RpcInvocation createRpcInvocationMessage(String methodName, Class<?>[] parameterTypes, Object[] args) throws IOException {
    Object rpcInvocation;
    if (this.isLocal) {
        rpcInvocation = new LocalRpcInvocation(methodName, parameterTypes, args);
    } else {
        try {
            RemoteRpcInvocation remoteRpcInvocation = new RemoteRpcInvocation(methodName, parameterTypes, args);
            if (remoteRpcInvocation.getSize() > this.maximumFramesize) {
                // 异常所在位置
                throw new IOException("The rpc invocation size exceeds the maximum akka framesize.");
            }

            rpcInvocation = remoteRpcInvocation;
        } catch (IOException var6) {
            LOG.warn("Could not create remote rpc invocation message. Failing rpc invocation because...", var6);
            throw var6;
        }
    }

    return (RpcInvocation)rpcInvocation;
}

至于为什么 JobManager 和 TaskManager 之间的 RPC 消息大小会如此之大，初步的解释是在 task 出现异常之后，它需要调用 updateTaskExecutionState(TaskExecutionState，taskExecutionState) 这个 RPC 接口去通知 Flink Jobmanager 去改变对应 task 的状态并且重启 task。但是呢，taskExecutionState 这个参数里面有个 error 属性，当我的 task 打出来的错误栈太多的时候，在序列化的之后超过了 rpc 接口要求的最大数据大小（也就是 maximum akka framesize），导致调用 updateTaskExecutionState 这个 rpc 接口失败，Jobmanager 无法获知这个 task 已经处于 fail 的状态，也无法重启，然后就导致了一系列连锁反应。

解决办法

任务停止，在 flink-conf.yaml 中加入 akka.framesize 参数，调大该值。

akka.framesize: "62914560b"

然后将任务重启，可以观察 Jobmanager Configration 看看参数是否生效。

end

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