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    kafka并发写大消息TimeoutException排查记录

    异常详情如下: thread: kafka-producer-network-thread | producer-1 throwable: org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException...首先定位TimeoutException异常类,然后按住ctrl键,点击这个类,会出现如下图所有抛TimeoutException异常的点,然后根据异常message内容,寻找相匹配的点击进去就是抛异常的地方了...后面查找相关的错误日志,发现所有的TimeoutException集中在几乎同一时刻,经查明,是因为业务批量导入了数据到mysql中,造成binlog消息突然增加,高并发的往kafka写大消息导致Borker...处理不过来,造成的TimeoutException超时,所以真正解决问题也可以从两个方面入手: 服务端:增加Borker,并设置多个TopicPartition,平摊写入压力,这个是根本的解决问题 客户端...反观kafka client的这条TimeoutException就显的信息量有点过少了,如果能把相关的配置信息和排查的方向写明会更好。

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    利用LockSupport实现简单Future

    ExecutionException; V get(long var1, TimeUnit var3) throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException...ExecutionException V get(long var1, TimeUnit var3) throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException...; 该方法是个阻塞方法,线程阻塞一定时间等待任务完成,如果任务没完成将抛出TimeoutException, 如果等待的线程被Interrupt了会抛出InterruptedException异常,如果...单纯针对于Future接口来说,其中并没有指定set方法,所以Future实现中需要提供set()方法来描述任务的处理完成(可能是由于出现异常提前完成),而且Future中还需要维护是否被取消,是否完成等状态...名字描述的一样,FutureTask是一个拥有Future特性的task,该task是一个可执行的Runnable对象,所以FutureTask天然知道自己什么时候被处理完成(Runnable执行完成或者出现异常

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    聊聊canal的CanalAdapterWorker

    } } } CanalAdapterWorker的process方法使用了两层while循环,第一层先执行syncSwitch.get(canalDestination),若出现异常则在...finally里头执行connector.disconnect();第二层先执行syncSwitch.get(canalDestination, 1L, TimeUnit.MINUTES),若出现TimeoutException...次数的循环来执行connector.getWithoutAck(batchSize),然后调用writeOut(message),最后执行connector.ack(batchId),然后跳出循环;若出现异常...mutex.set(true) 小结 CanalAdapterWorker的process方法使用了两层while循环,第一层先执行syncSwitch.get(canalDestination),若出现异常则在...次数的循环来执行connector.getWithoutAck(batchSize),然后调用writeOut(message),最后执行connector.ack(batchId),然后跳出循环;若出现异常

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