Kafka连接器深度解读之错误处理和死信队列

Stella981
• 阅读 1001

Kafka连接器是Kafka的一部分，是在Kafka和其它技术之间构建流式管道的一个强有力的框架。它可用于将数据从多个地方（包括数据库、消息队列和文本文件）流式注入到Kafka，以及从Kafka将数据流式传输到目标端（如文档存储、NoSQL、数据库、对象存储等）中。

现实世界并不完美，出错是难免的，因此在出错时Kafka的管道能尽可能优雅地处理是最好的。一个常见的场景是获取与特定序列化格式不匹配的主题的消息（比如预期为Avro时实际为JSON，反之亦然）。自从Kafka 2.0版本发布以来，Kafka连接器包含了错误处理选项，即将消息路由到_死信队列_的功能，这是构建数据管道的常用技术。

在本文中将介绍几种处理问题的常见模式，并说明如何实现。

失败后立即停止

有时可能希望在发生错误时立即停止处理，可能遇到质量差的数据是由于上游的原因导致的，必须由上游来解决，继续尝试处理其它的消息已经没有意义。

Kafka连接器深度解读之错误处理和死信队列

这是Kafka连接器的默认行为，也可以使用下面的配置项显式地指定：

errors.tolerance = none

在本示例中，该连接器配置为从主题中读取JSON格式数据，然后将其写入纯文本文件。注意这里为了演示使用的是FileStreamSinkConnector连接器，不建议在生产中使用。

curl -X POST http://localhost:8083/connectors -H "Content-Type: application/json" -d '{
        "name": "file_sink_01",
        "config": {
                "connector.class": "org.apache.kafka.connect.file.FileStreamSinkConnector",
                "topics":"test_topic_json",
                "value.converter":"org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter",
                "value.converter.schemas.enable": false,
                "key.converter":"org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter",
                "key.converter.schemas.enable": false,
                "file":"/data/file_sink_01.txt"
                }
        }'

主题中的某些JSON格式消息是无效的，连接器会立即终止，进入以下的FAILED状态：

$ curl -s "http://localhost:8083/connectors/file_sink_01/status"| \
    jq -c -M '[.name,.tasks[].state]'
["file_sink_01","FAILED"]

查看Kafka连接器工作节点的日志，可以看到错误已经记录并且任务已经终止：

org.apache.kafka.connect.errors.ConnectException: Tolerance exceeded in error handler
 at org.apache.kafka.connect.runtime.errors.RetryWithToleranceOperator.execAndHandleError(RetryWithToleranceOperator.java:178)
…
Caused by: org.apache.kafka.connect.errors.DataException: Converting byte[] to Kafka Connect data failed due to serialization error:
 at org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter.toConnectData(JsonConverter.java:334)
…
Caused by: org.apache.kafka.common.errors.SerializationException: com.fasterxml.jackson.core.JsonParseException: Unexpected character ('b' (code 98)): was expecting double-quote to start field name
 at [Source: (byte[])"{brokenjson-:"bar 1"}"; line: 1, column: 3]

要修复管道，需要解决源主题上的消息问题。除非事先指定，Kafka连接器是不会简单地“跳过”无效消息的。如果是配置错误（例如指定了错误的序列化转换器），那最好了，改正之后重新启动连接器即可。不过如果确实是该主题的无效消息，那么需要找到一种方式，即不要阻止所有其它有效消息的处理。

静默忽略无效的消息

如果只是希望处理一直持续下去：

errors.tolerance = all

Kafka连接器深度解读之错误处理和死信队列

在实际中大概如下：

curl -X POST http://localhost:8083/connectors -H "Content-Type: application/json" -d '{
        "name": "file_sink_05",
        "config": {
                "connector.class": "org.apache.kafka.connect.file.FileStreamSinkConnector",
                "topics":"test_topic_json",
                "value.converter":"org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter",
                "value.converter.schemas.enable": false,
                "key.converter":"org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter",
                "key.converter.schemas.enable": false,
                "file":"/data/file_sink_05.txt",
                "errors.tolerance": "all"
                }
        }'

启动连接器之后（还是原来的源主题，其中既有有效的，也有无效的消息），就可以持续地运行：

$ curl -s "http://localhost:8083/connectors/file_sink_05/status"| \
    jq -c -M '[.name,.tasks[].state]'
["file_sink_05","RUNNING"]

这时即使连接器读取的源主题上有无效的消息，也不会有错误写入Kafka连接器工作节点的输出，而有效的消息会按照预期写入输出文件：

$ head data/file_sink_05.txt
{foo=bar 1}
{foo=bar 2}
{foo=bar 3}
…

是否可以感知数据的丢失？

配置了errors.tolerance = all之后，Kafka连接器就会忽略掉无效的消息，并且默认也不会记录被丢弃的消息。如果确认配置errors.tolerance = all，那么就需要仔细考虑是否以及如何知道实际上发生的消息丢失。在实践中这意味着基于可用指标的监控/报警，和/或失败消息的记录。

确定是否有消息被丢弃的最简单方法，是将源主题上的消息数与写入目标端的数量进行对比：

$ kafkacat -b localhost:9092 -t test_topic_json -o beginning -C -e -q -X enable.partition.eof=true | wc -l
     150

$ wc -l data/file_sink_05.txt
     100 data/file_sink_05.txt

这个做法虽然不是很优雅，但是确实能看出发生了消息的丢失，并且因为日志中没有记录，所以用户仍然对此一无所知。

一个更加可靠的办法是，使用JMX指标来主动监控和报警错误消息率：

Kafka连接器深度解读之错误处理和死信队列

这时可以看到发生了错误，但是并不知道那些消息发生了错误，不过这是用户想要的。其实即使之后这些被丢弃的消息被写入了/dev/null，实际上也是可以知道的，这也正是死信队列概念出现的点。

将消息路由到死信队列

Kafka连接器可以配置为将无法处理的消息（例如上面提到的反序列化错误）发送到一个单独的Kafka主题，即死信队列。有效消息会正常处理，管道也会继续运行。然后可以从死信队列中检查无效消息，并根据需要忽略或修复并重新处理。

Kafka连接器深度解读之错误处理和死信队列

进行如下的配置可以启用死信队列：

errors.tolerance = all
errors.deadletterqueue.topic.name =

如果运行于单节点Kafka集群，还需要配置errors.deadletterqueue.topic.replication.factor = 1，其默认值为3。

具有此配置的连接器配置示例大致如下：

curl -X POST http://localhost:8083/connectors -H "Content-Type: application/json" -d '{
        "name": "file_sink_02",
        "config": {
                "connector.class": "org.apache.kafka.connect.file.FileStreamSinkConnector",
                "topics":"test_topic_json",
                "value.converter":"org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter",
                "value.converter.schemas.enable": false,
                "key.converter":"org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter",
                "key.converter.schemas.enable": false,
                "file": "/data/file_sink_02.txt",
                "errors.tolerance": "all",
                "errors.deadletterqueue.topic.name":"dlq_file_sink_02",
                "errors.deadletterqueue.topic.replication.factor": 1
                }
        }'

使用和之前相同的源主题，然后处理混合有有效和无效的JSON数据，会看到新的连接器可以稳定运行：

$ curl -s "http://localhost:8083/connectors/file_sink_02/status"| \
    jq -c -M '[.name,.tasks[].state]'
["file_sink_02","RUNNING"]

源主题中的有效记录将写入目标文件：

$ head data/file_sink_02.txt
{foo=bar 1}
{foo=bar 2}
{foo=bar 3}
[…]

这样管道可以继续正常运行，并且还有了死信队列主题中的数据，这可以从指标数据中看出：

Kafka连接器深度解读之错误处理和死信队列

检查主题本身也可以看出来：

ksql> LIST TOPICS;

 Kafka Topic            | Registered | Partitions | Partition Replicas | Consumers | ConsumerGroups
---------------------------------------------------------------------------------------------------
 dlq_file_sink_02       | false      | 1          | 1                  | 0         | 0
 test_topic_json        | false      | 1          | 1                  | 1         | 1
---------------------------------------------------------------------------------------------------

ksql> PRINT 'dlq_file_sink_02' FROM BEGINNING;
Format:STRING
1/24/19 5:16:03 PM UTC , NULL , {foo:"bar 1"}
1/24/19 5:16:03 PM UTC , NULL , {foo:"bar 2"}
1/24/19 5:16:03 PM UTC , NULL , {foo:"bar 3"}
…

从输出中可以看出，消息的时间戳为（1/24/19 5:16:03 PM UTC），键为（NULL），然后为值。这时可以看到值是无效的JSON格式{foo:"bar 1"}（foo也应加上引号），因此JsonConverter在处理时会抛出异常，因此最终会输出到死信主题。

但是只有看到消息才能知道它是无效的JSON，即便如此，也只能假设消息被拒绝的原因，要确定Kafka连接器将消息视为无效的实际原因，有两个方法：

  • 死信队列的消息头；
  • Kafka连接器的工作节点日志。

下面会分别介绍。

记录消息的失败原因：消息头

消息头是使用Kafka消息的键、值和时间戳存储的附加元数据，是在Kafka 0.11版本中引入的。Kafka连接器可以将有关消息拒绝原因的信息写入消息本身的消息头中。这个做法比写入日志文件更好，因为它将原因直接与消息联系起来。

配置如下的参数，可以在死信队列的消息头中包含拒绝原因：

errors.deadletterqueue.context.headers.enable = true

配置示例大致如下：

curl -X POST http://localhost:8083/connectors -H "Content-Type: application/json" -d '{
        "name": "file_sink_03",
        "config": {
                "connector.class": "org.apache.kafka.connect.file.FileStreamSinkConnector",
                "topics":"test_topic_json",
                "value.converter":"org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter",
                "value.converter.schemas.enable": false,
                "key.converter":"org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter",
                "key.converter.schemas.enable": false,
                "file": "/data/file_sink_03.txt",
                "errors.tolerance": "all",
                "errors.deadletterqueue.topic.name":"dlq_file_sink_03",
                "errors.deadletterqueue.topic.replication.factor": 1,
                "errors.deadletterqueue.context.headers.enable":true
                }
        }'

和之前一致，连接器可以正常运行（因为配置了errors.tolerance=all）。

$ curl -s "http://localhost:8083/connectors/file_sink_03/status"| \
    jq -c -M '[.name,.tasks[].state]'
["file_sink_03","RUNNING"]

源主题中的有效消息会正常写入目标文件：

$ head data/file_sink_03.txt
{foo=bar 1}
{foo=bar 2}
{foo=bar 3}
[…]

可以使用任何消费者工具来检查死信队列上的消息（之前使用了KSQL），不过这里会使用kafkacat，然后马上就会看到原因，最简单的操作大致如下：

kafkacat -b localhost:9092 -t dlq_file_sink_03
% Auto-selecting Consumer mode (use -P or -C to override)
{foo:"bar 1"}
{foo:"bar 2"}
…

不过kafkacat有更强大的功能，可以看到比消息本身更多的信息：

kafkacat -b localhost:9092 -t dlq_file_sink_03 -C -o-1 -c1 \
  -f '\nKey (%K bytes): %k
  Value (%S bytes): %s
  Timestamp: %T
  Partition: %p
  Offset: %o
  Headers: %h\n'

这个命令将获取最后一条消息（-o-1，针对偏移量，使用最后一条消息），只读取一条消息（-c1），并且通过-f参数对其进行格式化，以更易于理解：

Key (-1 bytes):
  Value (13 bytes): {foo:"bar 5"}
  Timestamp: 1548350164096
  Partition: 0
  Offset: 34
  Headers: __connect.errors.topic=test_topic_json,__connect.errors.partition=0,__connect.errors.offset=94,__connect.errors.connector.name=file_sink_03,__connect.errors.task.id=0,__connect.errors.stage=VALU
E_CONVERTER,__connect.errors.class.name=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter,__connect.errors.exception.class.name=org.apache.kafka.connect.errors.DataException,__connect.errors.exception.message=Co
nverting byte[] to Kafka Connect data failed due to serialization error: ,__connect.errors.exception.stacktrace=org.apache.kafka.connect.errors.DataException: Converting byte[] to Kafka Connect data failed
 due to serialization error:
[…]

也可以只显示消息头，并使用一些简单的技巧将其拆分，这样可以更清楚地看到该问题的更多信息：

$ kafkacat -b localhost:9092 -t dlq_file_sink_03 -C -o-1 -c1 -f '%h'|tr ',' '\n'
__connect.errors.topic=test_topic_json
__connect.errors.partition=0
__connect.errors.offset=94
__connect.errors.connector.name=file_sink_03
__connect.errors.task.id=0
__connect.errors.stage=VALUE_CONVERTER
__connect.errors.class.name=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
__connect.errors.exception.class.name=org.apache.kafka.connect.errors.DataException
__connect.errors.exception.message=Converting byte[] to Kafka Connect data failed due to serialization error:

Kafka连接器处理的每条消息都来自源主题和该主题中的特定点（偏移量），消息头已经准确地说明了这一点。因此可以使用它来回到原始主题并在需要时检查原始消息，由于死信队列已经有一个消息的副本，这个检查更像是一个保险的做法。

根据从上面的消息头中获取的详细信息，可以再检查一下源消息：

__connect.errors.topic=test_topic_json
__connect.errors.offset=94

将这些值分别插入到kafkacat的代表主题和偏移的-t和-o参数中，可以得到：

$ kafkacat -b localhost:9092 -C \
  -t test_topic_json -o94 \
  -f '\nKey (%K bytes): %k
  Value (%S bytes): %s
  Timestamp: %T
  Partition: %p
  Offset: %o
  Topic: %t\n'


Key (-1 bytes):
  Value (13 bytes): {foo:"bar 5"}
  Timestamp: 1548350164096
  Partition: 0
  Offset: 94
  Topic: test_topic_json

与死信队列中的上述消息相比，可以看到完全相同，甚至包括时间戳，唯一的区别是主题、偏移量和消息头。

记录消息的失败原因：日志

记录消息的拒绝原因的第二个选项是将其写入日志。根据安装方式不同，Kafka连接器会将其写入标准输出或日志文件。无论哪种方式都会为每个失败的消息生成一堆详细输出。进行如下配置可启用此功能：

errors.log.enable = true

通过配置errors.log.include.messages = true，还可以在输出中包含有关消息本身的元数据。此元数据中包括一些和上面提到的消息头中一样的项目，包括源消息的主题和偏移量。注意它不包括消息键或值本身。

这时的连接器配置如下：

curl -X POST http://localhost:8083/connectors -H "Content-Type: application/json" -d '{
        "name": "file_sink_04",
        "config": {
                "connector.class": "org.apache.kafka.connect.file.FileStreamSinkConnector",
                "topics":"test_topic_json",
                "value.converter":"org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter",
                "value.converter.schemas.enable": false,
                "key.converter":"org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter",
                "key.converter.schemas.enable": false,
                "file": "/data/file_sink_04.txt",
                "errors.tolerance": "all",
                "errors.log.enable":true,
                "errors.log.include.messages":true
                }
        }'

连接器是可以成功运行的：

$ curl -s "http://localhost:8083/connectors/file_sink_04/status"| \
    jq -c -M '[.name,.tasks[].state]'
["file_sink_04","RUNNING"]
Valid records from the source topic get written to the target file:
$ head data/file_sink_04.txt
{foo=bar 1}
{foo=bar 2}
{foo=bar 3}
[…]

这时去看Kafka连接器的工作节点日志，会发现每个失败的消息都有错误记录：

ERROR Error encountered in task file_sink_04-0. Executing stage 'VALUE_CONVERTER' with class 'org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter', where consumed record is {topic='test_topic_json', partition=0, offset=94, timestamp=1548350164096, timestampType=CreateTime}. (org.apache.kafka.connect.runtime.errors.LogReporter)
org.apache.kafka.connect.errors.DataException: Converting byte[] to Kafka Connect data failed due to serialization error:
 at org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter.toConnectData(JsonConverter.java:334)
[…]
Caused by: org.apache.kafka.common.errors.SerializationException: com.fasterxml.jackson.core.JsonParseException: Unexpected character ('f' (code 102)): was expecting double-quote to start field name
 at [Source: (byte[])"{foo:"bar 5"}"; line: 1, column: 3]

可以看到错误本身，还有就是和错误有关的信息：

{topic='test_topic_json', partition=0, offset=94, timestamp=1548350164096, timestampType=CreateTime}

如上所示，可以在kafkacat等工具中使用该主题和偏移量来检查源主题上的消息。根据抛出的异常也可能会看到记录的源消息：

Caused by: org.apache.kafka.common.errors.SerializationException:
…
at [Source: (byte[])"{foo:"bar 5"}"; line: 1, column: 3]

处理死信队列的消息

虽然设置了一个死信队列，但是如何处理那些“死信”呢？因为它只是一个Kafka主题，所以可以像使用任何其它主题一样使用标准的Kafka工具。上面已经看到了，比如可以使用kafkacat来检查消息头，并且对于消息的内容及其元数据的一般检查kafkacat也可以做。当然根据被拒绝的原因，也可以选择对消息进行重播。

一个场景是连接器正在使用Avro转换器，但是主题上的却是JSON格式消息（因此被写入死信队列）。可能由于遗留原因JSON和Avro格式的生产者都在写入源主题，这个问题得解决，但是目前只需要将管道流中的数据写入接收器即可。

首先，从初始的接收器读取源主题开始，使用Avro反序列化并路由到死信队列：

curl -X POST http://localhost:8083/connectors -H "Content-Type: application/json" -d '{
        "name": "file_sink_06__01-avro",
        "config": {
                "connector.class": "org.apache.kafka.connect.file.FileStreamSinkConnector",
                "topics":"test_topic_avro",
                "file":"/data/file_sink_06.txt",
                "key.converter": "io.confluent.connect.avro.AvroConverter",
                "key.converter.schema.registry.url": "http://schema-registry:8081",
                "value.converter": "io.confluent.connect.avro.AvroConverter",
                "value.converter.schema.registry.url": "http://schema-registry:8081",
                "errors.tolerance":"all",
                "errors.deadletterqueue.topic.name":"dlq_file_sink_06__01",
                "errors.deadletterqueue.topic.replication.factor":1,
                "errors.deadletterqueue.context.headers.enable":true,
                "errors.retry.delay.max.ms": 60000,
                "errors.retry.timeout": 300000
                }
        }'

另外再创建第二个接收器，将第一个接收器的死信队列作为源主题，并尝试将记录反序列化为JSON，在这里要更改的是value.converter、key.converter、源主题名和死信队列名（如果此连接器需要将任何消息路由到死信队列，要避免递归）。

Kafka连接器深度解读之错误处理和死信队列 

curl -X POST http://localhost:8083/connectors -H "Content-Type: application/json" -d '{
        "name": "file_sink_06__02-json",
        "config": {
                "connector.class": "org.apache.kafka.connect.file.FileStreamSinkConnector",
                "topics":"dlq_file_sink_06__01",
                "file":"/data/file_sink_06.txt",
                "value.converter":"org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter",
                "value.converter.schemas.enable": false,
                "key.converter":"org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter",
                "key.converter.schemas.enable": false,
                "errors.tolerance":"all",
                "errors.deadletterqueue.topic.name":"dlq_file_sink_06__02",
                "errors.deadletterqueue.topic.replication.factor":1,
                "errors.deadletterqueue.context.headers.enable":true,
                "errors.retry.delay.max.ms": 60000,
                "errors.retry.timeout": 300000
                }
        }'

现在可以验证一下。

首先，源主题收到20条Avro消息，之后可以看到20条消息被读取并被原始Avro接收器接收：

Kafka连接器深度解读之错误处理和死信队列

然后发送8条JSON消息，这时8条消息被发送到死信队列，然后被JSON接收器接收：

Kafka连接器深度解读之错误处理和死信队列

现在再发送5条格式错误的JSON消息，之后可以看到两者都有失败的消息，有2点可以确认：

  1. 从Avro接收器发送到死信队列的消息数与成功发送的JSON消息数之间有差异；
  2. 消息被发送到JSON接收器的死信队列。

Kafka连接器深度解读之错误处理和死信队列

通过KSQL监控死信队列

除了使用JMX监控死信队列之外，还可以利用KSQL的聚合能力编写一个简单的流应用来监控消息写入队列的速率：

-- 为每个死信队列主题注册流。
CREATE STREAM dlq_file_sink_06__01（MSG VARCHAR）WITH（KAFKA_TOPIC ='dlq_file_sink_06__01'，VALUE_FORMAT ='DELIMITED'）;
CREATE STREAM dlq_file_sink_06__02（MSG VARCHAR）WITH（KAFKA_TOPIC ='dlq_file_sink_06__02'，VALUE_FORMAT ='DELIMITED'）;

-- 从主题的开头消费数据
SET 'auto.offset.reset' = 'earliest';

-- 使用其它列创建监控流，可用于后续聚合查询
CREATE STREAM DLQ_MONITOR WITH (VALUE_FORMAT='AVRO') AS \
  SELECT 'dlq_file_sink_06__01' AS SINK_NAME, \
         'Records: ' AS GROUP_COL, \
         MSG \
    FROM dlq_file_sink_06__01;

-- 使用来自第二个死信队列的消息注入相同的监控流
INSERT INTO DLQ_MONITOR \
  SELECT 'dlq_file_sink_06__02' AS SINK_NAME, \
         'Records: ' AS GROUP_COL, \
         MSG \
    FROM dlq_file_sink_06__02;

-- 在每个死信队列每分钟的时间窗口内，创建消息的聚合视图
CREATE TABLE DLQ_MESSAGE_COUNT_PER_MIN AS \
  SELECT TIMESTAMPTOSTRING(WINDOWSTART(),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') AS START_TS, \
         SINK_NAME, \
         GROUP_COL, \
         COUNT(*) AS DLQ_MESSAGE_COUNT \
    FROM DLQ_MONITOR \
          WINDOW TUMBLING (SIZE 1 MINUTE) \
 GROUP BY SINK_NAME, \
          GROUP_COL;

这个聚合表可以以交互式的方式进行查询，下面显示了一分钟内每个死信队列中的消息数量：

ksql> SELECT START_TS, SINK_NAME, DLQ_MESSAGE_COUNT FROM DLQ_MESSAGE_COUNT_PER_MIN;
2019-02-01 02:56:00 | dlq_file_sink_06__01 | 9
2019-02-01 03:10:00 | dlq_file_sink_06__01 | 8
2019-02-01 03:12:00 | dlq_file_sink_06__01 | 5
2019-02-01 02:56:00 | dlq_file_sink_06__02 | 5
2019-02-01 03:12:00 | dlq_file_sink_06__02 | 5

因为这个表的下面是Kafka主题，所以可以将其路由到期望的任何监控仪表盘，还可以用于驱动告警。假定有几条错误消息是可以接受的，但是一分钟内超过5条消息就是个大问题需要关注：

CREATE TABLE DLQ_BREACH AS \
    SELECT START_TS, SINK_NAME, DLQ_MESSAGE_COUNT \
      FROM DLQ_MESSAGE_COUNT_PER_MIN \
     WHERE DLQ_MESSAGE_COUNT>5;

现在又有了一个报警服务可以订阅的DLQ_BREACH主题，当收到任何消息时，可以触发适当的操作（例如通知）。

ksql> SELECT START_TS, SINK_NAME, DLQ_MESSAGE_COUNT FROM DLQ_BREACH;
2019-02-01 02:56:00 | dlq_file_sink_06__01 | 9
2019-02-01 03:10:00 | dlq_file_sink_06__01 | 8

Kafka连接器哪里没有提供错误处理？

Kafka连接器的错误处理方式，如下表所示：

连接器生命周期阶段

描述

是否处理错误？

开始

首次启动连接器时，其将执行必要的初始化，例如连接到数据存储

无

拉取（针对源连接器）

从源数据存储读取消息

无

格式转换

从Kafka主题读写数据并对JSON/Avro格式进行序列化/反序列化

有

单消息转换

应用任何已配置的单消息转换

有

接收（针对接收连接器）

将消息写入目标数据存储

无

注意源连接器没有死信队列。

错误处理配置流程

关于连接器错误处理的配置，可以按照如下的流程一步步进阶：

Kafka连接器深度解读之错误处理和死信队列

总结

处理错误是任何稳定可靠的数据管道的重要组成部分，根据数据的使用方式，可以有两个选项。如果管道任何错误的消息都不能接受，表明上游存在严重的问题，那么就应该立即停止处理（这是Kafka连接器的默认行为）。

另一方面，如果只是想将数据流式传输到存储以进行分析或非关键性处理，那么只要不传播错误，保持管道稳定运行则更为重要。这时就可以定义错误的处理方式，推荐的方式是使用死信队列并密切监视来自Kafka连接器的可用JMX指标。

kafkacurltopictest消息队列科技新闻前端前端
点赞
收藏
评论区
推荐文章
blmius blmius
•
3年前
MySQL:[Err] 1292 - Incorrect datetime value: ‘0000-00-00 00:00:00‘ for column ‘CREATE_TIME‘ at row 1
文章目录问题用navicat导入数据时，报错：原因这是因为当前的MySQL不支持datetime为0的情况。解决修改sql\mode:sql\mode:SQLMode定义了MySQL应支持的SQL语法、数据校验等，这样可以更容易地在不同的环境中使用MySQL。全局s
4247
0
0
helloworld_34035044 helloworld_34035044
•
2年前
皕杰报表之UUID
​在我们用皕杰报表工具设计填报报表时，如何在新增行里自动增加id呢？能新增整数排序id吗？目前可以在新增行里自动增加id，但只能用uuid函数增加UUID编码，不能新增整数排序id。uuid函数说明：获取一个UUID，可以在填报表中用来创建数据ID语法：uuid()或uuid(sep)参数说明：sep布尔值，生成的uuid中是否包含分隔符''，缺省为
1211
0
0
待兔 待兔
•
5个月前
手写Java HashMap源码
HashMap的使用教程HashMap的使用教程HashMap的使用教程HashMap的使用教程HashMap的使用教程22
1137
0
0
Jacquelyn38 Jacquelyn38
•
3年前
2020年前端实用代码段，为你的工作保驾护航
有空的时候，自己总结了几个代码段，在开发中也经常使用，谢谢。1、使用解构获取json数据let jsonData  id: 1,status: "OK",data: 'a', 'b';let  id, status, data: number   jsonData;console.log(id, status, number )
2446
0
0
Stella981 Stella981
•
3年前
KVM调整cpu和内存
一.修改kvm虚拟机的配置1、virsheditcentos7找到“memory”和“vcpu”标签，将<namecentos7</name<uuid2220a6d1a36a4fbb8523e078b3dfe795</uuid
1377
0
0
Easter79 Easter79
•
3年前
Twitter的分布式自增ID算法snowflake (Java版)
概述分布式系统中，有一些需要使用全局唯一ID的场景，这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID，但是UUID有一些缺点，首先他相对比较长，另外UUID一般是无序的。有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID，并且希望ID能够按照时间有序生成。而twitter的snowflake解决了这种需求，最初Twitter把存储系统从MySQL迁移
1213
0
0
Wesley13 Wesley13
•
3年前
00：Java简单了解
浅谈Java之概述Java是SUN(StanfordUniversityNetwork)，斯坦福大学网络公司)1995年推出的一门高级编程语言。Java是一种面向Internet的编程语言。随着Java技术在web方面的不断成熟，已经成为Web应用程序的首选开发语言。Java是简单易学，完全面向对象，安全可靠，与平台无关的编程语言。
1315
0
0
Stella981 Stella981
•
3年前
Django中Admin中的一些参数配置
设置在列表中显示的字段，id为django模型默认的主键list_display('id','name','sex','profession','email','qq','phone','status','create_time')设置在列表可编辑字段list_editable
1235
0
0
Wesley13 Wesley13
•
3年前
MySQL部分从库上面因为大量的临时表tmp_table造成慢查询
背景描述Time:20190124T00:08:14.70572408:00User@Host:@Id:Schema:sentrymetaLast_errno:0Killed:0Query_time:0.315758Lock_
1586
0
0
Python进阶者 Python进阶者
•
11个月前
Excel中这日期老是出来00：00：00，怎么用Pandas把这个去除
大家好，我是皮皮。一、前言前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据筛选的问题。问题如下：这日期老是出来00：00：00，怎么把这个去除。二、实现过程后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一个思路和代码如下：pd.toexcel之前把这
559
0
0
Stella981
Stella981
Lv1
接天莲叶无穷碧，映日荷花别样红。
文章
1.7w
粉丝
42
获赞
28
热门文章
OpenVPN下载、安装、配置及使用详解
GitHub神器，一个可以白嫖全网无损音乐的神器
OpenWrt 路由器过滤广告的N种方法
Python—执行系统命令的四种方法（os.system、os.popen、commands、subprocess）
SS端加密以及obfs混淆