NATS服务器JetStream集群中"No responders"错误分析与解决
2025-05-13 02:45:55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
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
194
212
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++
650
271
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
296
111
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
384
3.7 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
633
143