NATS服务器JetStream集群中"No responders"错误分析与解决
2025-05-13 11:03:03作者:龚格成
问题背景
在使用NATS服务器的JetStream功能时,用户报告在集群环境中偶尔会遇到"No responders are available for the request"错误。该问题主要出现在新创建的NATS集群环境中,当生产者尝试向KeyValue存储或内存流发布消息时发生。
环境配置
- NATS服务器版本:2.10.17
- 客户端库:NATS.Client 1.0.4和NATS.Net 2.2.3
- 部署环境:AWS Fargate容器
- 集群规模:3节点集群
- 存储配置:同时使用了KeyValue存储和内存流
问题现象
当创建新的部署环境时,生产者服务尝试发布消息会遇到以下典型错误:
No responders are available for the request
错误会持续出现,即使经过多次重试(约15分钟)也无法自动恢复。有趣的是,简单地重启集群中的一个非领导节点就能解决问题,而重启生产者或消费者服务则无效。
技术分析
JetStream集群工作原理
JetStream的集群功能基于NATS RAFT层(NRG)实现,它负责在集群节点间同步流状态和数据。当流被创建并配置了副本数后,系统会自动在集群节点间建立数据复制关系。
可能的原因
- 集群状态不稳定:在集群初始形成阶段,节点间的通信可能尚未完全稳定
- 副本数动态调整:用户在创建流后立即调整副本数,可能导致短暂的协调期
- 流删除操作干扰:同时进行的流删除操作可能干扰了新流的创建过程
- 领导选举过渡期:当流领导节点发生切换时,主题订阅会从一个节点转移到另一个节点
解决方案
经过深入分析,确定了以下有效的解决方案:
- 避免动态调整副本数:在创建流时直接设置最终所需的副本数,而不是先创建再调整
- 增加初始化延迟:在流创建完成后,添加适当的延迟等待集群完全稳定
- 避免并发操作:确保不会在流创建期间同时执行其他可能干扰的操作(如删除旧流)
- 监控NRG层稳定性:使用
nats traffic命令监控NATS RAFT层的稳定性
最佳实践建议
-
生产环境部署:
- 在创建流时一次性配置所有参数,包括最终所需的副本数
- 为集群初始化预留足够的时间(建议至少30秒)
-
错误处理:
- 实现适当的重试机制,但要注意重试间隔应指数级退避
- 记录完整的错误上下文,包括时间戳和操作详情
-
监控与告警:
- 监控集群节点的健康状态
- 设置针对NRG层异常的告警
总结
NATS JetStream的集群功能虽然强大,但在初始化阶段需要特别注意配置顺序和时序。通过遵循上述解决方案和最佳实践,可以显著减少"No responders"错误的发生,确保消息系统的稳定运行。对于关键业务系统,建议在开发环境中充分测试集群初始化流程,并建立完善的监控机制。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C037
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0115
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
433
3.29 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
352
Ascend Extension for PyTorch
Python
237
271
暂无简介
Dart
690
162
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
143
881
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
211
115
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869