spark通过kafka-appender指定日志输出到kafka引发的死

当Spark尝试通过Kafka的log4j appender将日志输出到Kafka时，却遭遇了一个意外的死锁问题。这个问题在特定的配置环境下稳定出现，使得提交到Yarn的任务始终无法从ACCEPTED状态过渡到RUNNING状态。尽管Yarn资源充足，但任务始终无法启动，且在重试两次后超时。

起初的配置看起来相当标准，通过log4j的Kafka appender将日志发送到Kafka。一旦启用这个appender，问题便随之而来。在排除了其他可能的因素后，问题似乎直接与日志输出到Kafka有关。尽管目标Kafka集群表现正常，但这个问题的出现仍然让人困惑。

具体来看，这个问题是在使用`.apache.kafka.log4jappender.KafkaLog4jAppender`时出现的。这个appender被设计用来将日志直接输出到Kafka，由Kafka官方维护，其稳定性应该是有保证的。但在实际应用中，却出现了意料之外的问题。

深入分析发现，移除输出到Kafka的规则后，问题便迎刃而解。这进一步确认了问题与日志输出到Kafka有关。查看Yarn的ResourceManager日志，可以看到一些任务超时的信息。这表明Yarn已经接收到了任务，但任务迟迟无法启动，导致最终失败。在Spark的环境下，这意味着只有Driver启动，而Executor没有启动。

为了解决这个问题，我们首先需要理解为什么启用Kafka appender会导致这个问题。可能的解释是，日志输出到Kafka时可能产生了某种形式的资源竞争或阻塞，导致其他任务无法启动。为了解决这个问题，我们可以尝试调整Kafka appender的配置参数，比如增加缓冲区大小、调整发送日志的频率等，以减轻资源竞争的情况。还可以考虑优化Spark任务的配置，以确保在资源有限的情况下能够更有效地利用资源。这个问题的解决需要我们深入Spark、Yarn和Kafka之间的交互方式，以确保它们能够协同工作，避免死锁问题的发生。在深入研究driver日志时，我发现日志输出在某一点突然停滞，不再继续。通过对比成功运行与卡住的情况，我发现日志在一条信息上停滞了。

这条信息是：

2020年5月7日 19:37:10.324 信息 SecurityManager：将视图访问控制列表更改为：yarn，root

紧接着的日志信息并未输出，尤其是那条由kafka-client生成的Metadata信息：“Cluster ID: 6iG6WHA2SoK7FfgGgWHt_A”。在卡住的情况下，只有SecurityManager的行被打印出来，而Metadata这行并未出现。

考虑到kafka-client 2.2.0版本中的代码，我找到了这个日志的输出位置：

在update方法中，当集群ID发生变化时，会打印出新的集群ID。由于这个方法使用了synchronized关键字，我开始怀疑是否存在死锁问题。为了验证这一点，我决定使用jstack进行分析。

在yarn上运行spark任务时，driver进程被称为ApplicationMaster，而executor进程被称为CoarseGrainedExecutorBackend。为了找到问题的根源，我尝试在复现过程中确定driver最终运行的节点，并快速使用jstack命令（带-F参数）打印堆栈信息。

果不其然，jstack不负众望，报告了一个死锁情况。

接下来，我们需要深入分析这个死锁问题。可能是多个线程在等待彼此释放资源，导致了日志输出的停滞。解决这个问题可能需要调整代码中的锁使用方式，或者优化日志输出的方式。我们还需要确保在解决这个问题的过程中，不会影响到其他正在运行的任务或者系统的稳定性。经过jstack分析，你的Apache Kafka和Spark应用程序遇到了死锁问题，导致程序运行停滞。在此情况下，你的Java应用程序中的某些线程在等待获取锁，而其他线程持有这些锁，导致它们无法继续执行。这通常发生在多线程应用程序中，当两个或更多线程永久地等待彼此释放资源时。

在你的具体情况中，有两个主要的线程（或线程组）陷入死锁：一个是Kafka生产者工作线程，另一个是Spark的SecurityManager线程。看起来，这两个线程都在尝试获取某些资源（可能是日志记录或资源访问权限），但由于某种原因无法获取。具体死锁的原因可能需要进一步的代码审查和调试来确定。

为了解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：

1. 检查并优化你的代码以确保线程安全。确保你正确地使用了同步块和锁，并且没有不必要地阻塞线程。

2. 重新组织你的代码以减少死锁的可能性。例如，你可以尝试重新安排你的任务顺序或使用不同的锁来避免冲突。

3. 考虑使用锁超时。设置合理的超时时间可以避免长时间的等待和死锁。这可能会导致其他问题，如频繁的重试和性能下降。必须谨慎使用。

4. 在你的Spark配置中启用死锁检测和解决策略。Spark提供了某些配置选项来检测和解决死锁问题。你可以查看你的Spark配置文档以了解如何启用这些功能。

5. 如果可能的话，尝试升级你的Kafka和Spark版本。有时，升级到一个更新的版本可以解决一些已知的问题和bug。

请注意，解决死锁问题可能需要一些时间和耐心。你可能需要进行多次尝试和代码审查才能找到问题的根本原因并解决它。在分析并理解了这个问题后，让我们以一种更为生动、流畅的方式重新描述这个问题。

我们遇到了一个关于Apache Spark和Kafka的日志输出问题。在尝试将Spark的日志通过Kafka的appender输出到Kafka时，我们遇到了死锁的情况。初步观察，问题似乎出在日志输出上。当我们只输出Apache Spark的日志时，程序可以正常运行。那么，问题的根源是什么呢？

从堆栈跟踪的结果来看，造成死锁的两个主要线程是：kafka-client内部的网络线程和主入口线程。这两个线程在尝试写入日志时卡住了，它们持有的对象是一个名为kafka-appender的log对象。这个log对象实际上关联到了kafka-client以及其内部的Metadata对象。Log4j为了确保线程安全，使用synchronized关键字修饰了日志写入方法doAppend。

那么，死锁是如何产生的呢？当主线程尝试写入日志，进入synchronized的doAppend方法时，它会获取kafka-appender的锁。然后，在kafka-appender内部，它需要调用kafka-client来发送日志到Kafka。这个过程最终会调用到Metadata对象的awaitUpdate方法，这是一个也是synchronized的方法。在这个方法的执行过程中，如果Kafka的生产者工作线程尝试打印日志并同样执行synchronized的doAppend方法，就会获取kafka-appender的锁。这时，就会产生冲突：主线程持有log对象锁并试图获取metadata对象锁，而Kafka的生产者工作线程持有metadata对象锁并试图获取log对象锁。这就导致了死锁。

这个问题关于如何通过指定日志输出到Kafka的Spark程序中出现的死锁情况就介绍到这里。对于更深入的解决方案和进一步的讨论，我们需要更深入地研究代码和具体的环境设置。但这个问题是由于多线程并发访问共享资源（在这里是日志对象和元数据对象）导致的死锁问题。希望这篇文章能帮助你更好地理解这个问题，并寻找可能的解决方案。对于更多关于Spark日志输出的内容，你可以搜索狼蚁SEO以前的文章或继续浏览狼蚁网站的SEO优化相关文章以获取更多支持。