在Hadoop集群从1.0升级到2.0之后,我们一直在解决很多很多的问题。在今年8月初,我们检测到线上频繁有机器变成死亡结点,一段时间后自动恢复。进入死亡结点状态的DataNode将不能读写数据块。我们观察了一下日志,看到DataNode中打印出很多接受数据快传输的线
在Hadoop集群从1.0升级到2.0之后,我们一直在解决很多很多的问题。在今年8月初,我们检测到线上频繁有机器变成死亡结点,一段时间后自动恢复。进入死亡结点状态的DataNode将不能读写数据块。我们观察了一下日志,看到DataNode中打印出很多接受数据快传输的线程(DataXceiver),线程都是在Receiving的状态,而没有结束。估摸了一下在死亡结点发生的阶段大约有300个左右的线程积累下来。但是,没找到其它突破口。
由于,HDFS的Client会自动重试。如果一个结点进入死亡结点,只要另外的数据块的结点依然可读,Client还是可以读取到数据块的。所以,死亡结点的问题对线上业务没有造成影响。当时,还有其它优先级更高的事情,所以,问题转为观察状态。
然后终于在一次机房意外断电,集群重启之后,一个线上的作业报找不到数据块。经日志确认,产生的原因是拥有这个数据块副本的两个机器同时进入死亡结点! 于是,问题转入高优先级,优先解决。
现象总结
- 出现死亡结点的机器集中在磁盘数量较多的机器。
- 死亡结点跟机器的CPU,内存或者网络关系不大。
- 出现死亡结点的时候,DataNode有大量DataXceiver的线程积压。
- 虽然,总体上机器出现死亡结点的时间比较分散。但是,单一的DataNode上出现死亡结点的间隔必然是6小时或者6小时的整数倍。
攻坚
首先知道,DataNode进入死亡结点状态是因为NameNode长期接收不到DataNode的心跳包,就会把DataNode归入死亡结点。而DataNode的心跳线程是单独一个线程。
现象的最后一点,6小时的间隔,可谓是这个问题的突破点。在配置文件中找到6小时的间隔的工作有两种:
- DataNode和NameNode的6小时一次的心跳报告。用于更新NameNode上的Block信息。
- DataNode每6小时一次的磁盘扫描。用于更新内存中的信息和磁盘中信息的不一致。
根据两者打印的日志和死亡结点发生的时间进行精确对比,发现后者的时间基本吻合。 然后,我们在集中查看磁盘扫描(DirectoryScanner)的代码。
描述一下磁盘扫描的工作流程:
- 启动一个主线程和一个线程池。
- 主线程往线程池提交多个磁盘扫描的任务。任务是遍历整个数据目录记录所有的数据块的信息和对应的Meta信息
- 主线程等待线程池的任务返回,收集扫描结果。
- 将扫描结果和内存中的数据块进行对比,得到DiffRecord,算法复杂度O(n),数据块越多速度越慢。
- 根据DiffRecord修改对应的内存数据。
第一步,主线程和线程池的线程都是Daemon线程。Daemon线程的默认优先级比较低。
第二步,由于涉及到磁盘读写。如果,外部磁盘压力大的时候,会拖慢整个进度。但是,整个过程没有加锁。不可能对其它线程产生影响。
第四步,数据块对比过程,为了阻止对blockMap的修改,整个过程针对DataSet对象加锁(DataSet对象是DataNode中保存所有数据块信息的内存对象)。
那心跳进程为什么会使用DataSet的对象锁? 我们写了个小程序测试,在对DataSet加锁的情况下,启动心跳线程。发现心跳线程在获取磁盘的可用空间的时候,需要获得DataSet的锁。
于是,问题变得清晰了:在6小时一次的磁盘扫描中,由于DirectoryScanner长久占用了DataSet的锁,导致心跳线程不能发出心跳包。DataNode进入死亡结点状态。而问题频发在磁盘较多的机器是因为,数据块数量和对比的过程的耗时相关。那是什么原因导致DirectoryScanner长久占用了DataSet的锁呢?
我们观察了加锁部分的代码,没有找到磁盘操作。我们估摸了下,最多数据块的机器也才80W左右各数据块。如果是纯内存操作,不可能占用锁长达10分钟甚至30分钟之久。
然后我们将怀疑的地方锁定在主线程的Daemon属性。因为,Daemon属性的线程优先级较低,怀疑是主线程在多线程的情况下,分配不到CPU时间片。
于是,我们作出第一个修改:将主线程改为普通线程的优先级。
上线第二天,死亡结点现象还是出现,现象出现的时间相对来说是短了点,但还是不能解决问题。
于是,我们开了个大招:针对死亡结点频发的结点,加上一个每分钟打印一次DataNode的jstack的脚本。
终于我们捕获了在死亡结点发生时候的几个堆栈。经过对比分析,得出的结论是:
(呵呵)数据块对比过程中,有一个使用Java的File对象的获取文件长度的getlength方法。而这个方法是直接调用一个native方法,获取磁盘上文件的长度。
当初我们就猜想,加锁部分是否有磁盘的IO操作。因为IO操作的快慢,会受到当时的机器状态影响很大。不得不说,这个位置太隐蔽了。看了很久都没发现,还好有jstack截获出来。
总结
6小时一次的DirectoryScanner在数据块对比过程中,会对DataSet加锁。如果,机器的磁盘压力很高的情况下,对比过程中的磁盘操作十分耗时。导致DirectoryScanner长期持有DataSet的锁,阻塞心跳线程和所有的DataXceiver的线程。DataNode变成死亡结点。一段时间后,对比过程结束。DataSet锁释放,DataNode回归正常工作。
解决
知道问题了就好解决了。我们采取的方式是把getlength操作提取到第二步的线程池的异步磁盘扫描中进行。
部署到线上后,数据对比时间降低到2秒左右。至此,死亡结点问题解决!
后续我们把Patch提交到Hadoop社区HDFS-5341,其中蹩脚的英语语法请大家无视。
原文地址:解决HDFS磁盘扫描导致死亡结点的问题, 感谢原作者分享。

MySQL menggunakan lesen GPL. 1) Lesen GPL membolehkan penggunaan percuma, pengubahsuaian dan pengedaran MySQL, tetapi taburan yang diubah suai mesti mematuhi GPL. 2) Lesen komersial boleh mengelakkan pengubahsuaian awam dan sesuai untuk aplikasi komersil yang memerlukan kerahsiaan.

Keadaan ketika memilih innoDB dan bukannya myisam termasuk: 1) sokongan transaksi, 2) persekitaran konkurensi tinggi, 3) konsistensi data yang tinggi; Sebaliknya, keadaan apabila memilih myisam termasuk: 1) terutamanya membaca operasi, 2) Tiada sokongan transaksi diperlukan. InnoDB sesuai untuk aplikasi yang memerlukan konsistensi data yang tinggi dan pemprosesan urus niaga, seperti platform e-dagang, manakala MyISAM sesuai untuk aplikasi bacaan dan bebas transaksi seperti sistem blog.

Di MySQL, fungsi kunci asing adalah untuk mewujudkan hubungan antara jadual dan memastikan konsistensi dan integriti data. Kekunci asing mengekalkan keberkesanan data melalui pemeriksaan integriti rujukan dan operasi cascading. Perhatikan pengoptimuman prestasi dan elakkan kesilapan biasa apabila menggunakannya.

Terdapat empat jenis indeks utama dalam MySQL: Indeks B-Tree, Indeks Hash, Indeks Teks Penuh dan Indeks Spatial. 1. B-Tree Index sesuai untuk pertanyaan, penyortiran dan pengelompokan, dan sesuai untuk penciptaan pada lajur Nama Jadual Pekerja. 2. Indeks hash sesuai untuk pertanyaan yang setara dan sesuai untuk penciptaan pada lajur ID jadual hash_table enjin penyimpanan memori. 3. Indeks teks penuh digunakan untuk carian teks, sesuai untuk penciptaan pada lajur kandungan jadual artikel. 4. Indeks spatial digunakan untuk pertanyaan geospatial, sesuai untuk penciptaan pada lajur geom jadual lokasi.

TOCREATEANINDEXINMYSQL, USETHECreateIndexStatement.1) forasingLecolumn, gunakan "createIndexidx_lastNameonemployees (lastName);" 2) foracompositeIndex, gunakan "createindexidx_nameonemployees (lastName, firstName)

Perbezaan utama antara MySQL dan SQLite adalah konsep reka bentuk dan senario penggunaan: 1. MySQL sesuai untuk aplikasi besar dan penyelesaian peringkat perusahaan, menyokong prestasi tinggi dan kesesuaian yang tinggi; 2. SQLITE sesuai untuk aplikasi mudah alih dan perisian desktop, ringan dan mudah dibenamkan.

Indeks dalam MySQL adalah struktur yang diperintahkan satu atau lebih lajur dalam jadual pangkalan data, yang digunakan untuk mempercepat pengambilan data. 1) Indeks meningkatkan kelajuan pertanyaan dengan mengurangkan jumlah data yang diimbas. 2) Indeks B-Tree menggunakan struktur pokok yang seimbang, yang sesuai untuk pertanyaan dan penyortiran pelbagai. 3) Gunakan pernyataan createIndex untuk membuat indeks, seperti createIndexidx_customer_idonorders (customer_id). 4) Indeks komposit boleh mengoptimumkan pertanyaan berbilang lajur, seperti createIndexidx_customer_orderonorders (customer_id, order_date). 5) Gunakan Jelaskan untuk menganalisis rancangan pertanyaan dan elakkan

Menggunakan transaksi dalam MySQL memastikan konsistensi data. 1) Mulakan transaksi melalui starttransaction, dan kemudian laksanakan operasi SQL dan serahkannya dengan komit atau rollback. 2) Gunakan SavePoint untuk menetapkan titik simpan untuk membolehkan rollback separa. 3) Cadangan Pengoptimuman Prestasi termasuk memendekkan masa urus niaga, mengelakkan pertanyaan berskala besar dan menggunakan tahap pengasingan yang munasabah.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft
