spark通过kafka-appender指定日志输出到kafka引发的死锁问题

问题描述：

在使用Spark通过Kafka Appender框架将日志输出到Kafka时，会出现死锁问题。 死锁问题是由于Spark任务读取Kafka Appender写入的Kafka主题时，发生了写锁争用导致的。

解决方案：

1. 通过分离处理流程解决死锁

遇到死锁问题的常见解决方案是将日志输出到不同的Kafka主题。在Spark Streaming任务中，将日志分为两个流：

• 流1：日志产生的流，将日志输出到一个Kafka主题中。
• 流2：指定消费流1的Kafka主题读取Kafka中的日志，将其处理并输出到另一个Kafka主题中。

这样，Spark Streaming任务在处理日志时就不会受到死锁的影响，因为处理过程已经分离。

示例：

val sparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkStream")
val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(10))

val kafkaParams = Map[String, Object](
  "bootstrap.servers" -> "kafka1:9092,kafka2:9092,kafka3:9092",
  "key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
  "value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
  "group.id" -> "group_id",
  "auto.offset.reset" -> "latest",
  "enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)
)

val topics = Array("topic_in", "topic_out")
val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
  ssc,
  PreferConsistent,
  Subscribe[String, String](topics, kafkaParams)
)

val kafkaConfig = Map(
  "metadata.broker.list" -> "kafka1:9092,kafka2:9092,kafka3:9092"
)

stream.foreachRDD { rdd =>
  // write raw logs to topic_in
  rdd.map(_.value()).saveToKafka(kafkaConfig, "topic_in")
  // read from topic_in, process some logic ...
  rdd.map(_.value()).map(processLogs).saveToKafka(kafkaConfig, "topic_out")
}

ssc.start()
ssc.awaitTermination()

1. 通过使用单个并发实例解决死锁

另一种解决死锁问题的方法是使用单个并发实例运行Spark Streaming任务和Kafka Appender服务。 这可以消除Kafka Appender和Spark任务之间的写锁竞争，从而可以避免死锁。

示例：

val kafkaParams = Map[String, Object](
  "bootstrap.servers" -> "kafka1:9092,kafka2:9092,kafka3:9092",
  "key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
  "value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
  "group.id" -> "group_id",
  "auto.offset.reset" -> "latest",
  "enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)
)

val topics = Array("topic_in")

val sparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkStream")
// use local[1] to designate the Executor as a single-instance
sparkConf.setMaster("local[1]")

val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(10))

val lines = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
  ssc,
  PreferConsistent,
  Subscribe[String, String](topics, kafkaParams)
).map(_.value())

lines.foreachRDD { rdd =>
  // use a KafkaProducer instance in a singleton object to work with Kafka
  KafkaProducer.getInstance().writeToKafka(rdd)
}

ssc.start()
ssc.awaitTermination()

注意，这种解决方案存在一个不足，即在并发请求过多的情况下，由于单个实例承载更多的负载，可能会出现性能问题。

总结：

以上两种解决死锁问题的方法都相对简单易用，可以保证Spark任务和Kafka Appender服务之间的正常运行，同时也可以避免在高负载条件下出现性能问题。 通过这样改进，就可以把注意力专注于应用本身的开发和改进，从而使应用能够更加完善、更加稳定。