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HBase 线上问题排查 - 为什么读写这么少还会触发巨量 IO

2017-07-27  本文已影响419人  大数据之心

前言

之前的文章都是偏环境的部署、搭建、测试以及一些官文翻译，实在是没有什么硬货，现在部分业务开始上生产，那么稳定性就是首当其冲的。最近负责排查了一个线上关于 HBase 的问题，特别来分享下思路。

我湾使用的是 Cloudera Manager 来管理 CDH 相关组件，所以以下涉及的操作都是在 Cloudera Manager 里完成的，包括监控、参数调优等。因为项目涉密所以很多线上环境的截图我就不方便发了，但是会尽量阐述的易懂。

问题发现

我湾的报警是通过 nagios 周期回调脚本进行的，上周开始频繁收到类似如下报警：

HBASE_REGION_SERVERS_HEALTHY=CONCERNING（服务健康处于关注状态）。

不得不说 Cloudera Manager 报警抽象的不错，我们可以通过整体健康度去关注一个服务。然后我去线上看了看，发现是 flush queue size 达到 warning 阈值，默认是 10。这个监控项的意义在于，告诉运维人员，memstore 刷内存太猛了，queue 积压了。

问题分析

只要你理解 memstore 刷内存的触发机制（不清楚的可以去补补课、看看代码），就可以知道导致这个问题的原因大致如下：

反观线上生产监控，我发现 TPS（写入吞吐）非常小，也就 10 不到，QPS（读吞吐）也很小，不到100，吞吐量也都很小，那么就排除了 A 情况。查看生产日志（regionserver的日志），发现有很多类似如下的输出：

... because info has and old edit so flush to free WALs after random delay ...

这是很明显的写入量很小，因为周期性 flush 线程触发的行为，比如某 store 很久没更新了而最新的 edit 距今超过阈值（默认 1小时），那么就会 delay 一个 random 时间去执行刷新。我通过如下关键字去看历次触发的 flush 产生的文件大小：

grep 'org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HStore: Added hdfs' /home/admin/logs/hbase/hbase-cmf-hbase-REGIONSERVER-${FQDN_HOSTNAME}.log.out | awk -F 'filesize=' '{print$2}'

发现几乎每次刷出来的都是小文件，不到 100KB，由此可以排除情况 B。

好，接下来看看，是什么间接导致我们的 flush queue 积压呢？运维看监控有一个绝招是说，看对应时间点的指标趋势，我看到对应有高峰的时间点之前几分钟，都会来一波巨量的 compaction，同时做 compaction 的时候对应的日志里看到 flush 出来的文件的确有超过 100MB 的情况，并且是所有机器基本同时有这样的刷写（也就是基本达到了 hbase.hregion.memstore.flush.size，看起来个别 store 是符合情况 B的）。因为我们只有 3 个SATA 节点，所以 100MB 的刷写还是有点儿难受的，因为三份冗余，我们实际会产生 100MB 的读、300MB 的写，产生 400MB 的流量，每次触发高峰的时候都是 3 台机器基本同时 flush 出 100MB + 的文件，从而导致海量 compaction。

所以，问题的原因为：

多台机器同时刷出 100MB + 的 store file 文件 -> 多台机器同时因为文件数达到阈值(默认是 3 )触发 compaction -> 3份冗余产生 IO Storm -> flush queue 随之积压。

解决方案

知道问题的根源就好办事儿了，在这样的情况下，文件数量肯定不是问题（也就是不会影响读性能，或者说 QPS 这么少，担心啥呢？）我就简述一下我的方案，利用 PressureAwareCompactionThroughputController 限制业务高峰期(10:00-21:00)时的 compaction 流量，减少 IO 波峰，缓解 flush queue 积压。其中业务高峰期很好判断，查看 Cloudera 相关监控指标就知道，啥时候写入比较少了，我们的业务是在晚上21点后就基本没有流量了。

关于 PressureAwareCompactionThroughputController

相应的算法如下：

那么 compactionPressure 到底是怎么得到的？看了一下 Store.getCompactionPressure() 这个方法，是这么说的：

该值表述的是某个 store 需要做 compaction 的紧急程度。必须大于等于 0.0 ，也就是正数，任何大于 1.0 的数值表示我们有过多 store files。

  • 如果 getStorefilesCount <= getMinFilesToCompact 返回 0.0；
  • return (getStorefilesCount - getMinFilesToCompact) / (blockingFileCount - getMinFilesToCompact)；

对于 striped stores，我们必须根据各个 strip 分区的最大值得到最终全局最大的值。

有关 stripe compaction 可以参考这里。

getStorefilesCount() 返回的是某个 store 下的 store files 数量，getMinFilesToCompact() 返回的是 minor compaction 包含的文件数量下限，默认为 3；blockingFileCount 表示的是达到这个数值的话阻塞该 store 的写入直至 compaction 完成后文件数小余该数值，默认为 7。

看起来，某 store 只要文件数在 3 ~ 7 个的时候，就会触发限流，认为即使不做 compaction 或者慢慢做，都不会因为文件数过多，极大影响读性能。对于线上集群，getMinFilesToCompact 是 3、blockingFileCount 是 7，平均 store files 长期在 2.8 左右，可以考虑通过该方案 smooth compaction 流量。

方案测试

调整 HBase 配置，分为三组限流进行写入压力测试（测试工具是 HBase Load Test Tool），目标是查看不同的阈值对 compact rate、disk io、network io 的影响。

测试环境：

公司日常测试集群，配置为 6core 16GB 内存 SATA。

测试指令如下：

hbase ltt -tn TestTable -write 10:1000 -num_keys 1000000

配置大致如下：

<property>
    <name>hbase.regionserver.throughput.controller</name>
    <value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.compactions.PressureAwareCompactionThroughputController</value>
    <discription>使用压力感知compaction限流策略控制器</discription>
</property>
<property>
    <name>hbase.hstore.compaction.throughput.higher.bound</name>
    <value>${HIGHER_BOUND}</value>
    <discription>限流上限阈值</discription>
</property>
<property>
    <name>hbase.hstore.compaction.throughput.lower.bound</name>
    <value>${LOWER_BOUND}</value>
    <discription>限流下限阈值</discription>
</property>
<property>
    <name>hbase.hstore.compaction.throughput.offpeak</name>
    <value>9223372036854775807</value>
    <discription>非高峰期阈值,为Long.MAX即不限流</discription>
</property>
<property>
    <name>hbase.offpeak.start.hour</name>
    <value>21</value>
    <discription>非高峰期开始小时时刻</discription>
</property>
<property>
    <name>hbase.offpeak.end.hour</name>
    <value>8</value>
    <discription>非高峰期结束小时时刻</discription>
</property>
<property>
    <name>hbase.hstore.compaction.throughput.tune.period</name>
    <value>60000</value>
    <discription>限流调整周期,单位毫秒</discription>
</property>

对比组有三个：

我们比较三组的 compact rate、disk io、network io，分别如下：

compact rate(A B C 自上而下)：

compact_rate_1M_512KB compact_rate_10M_5M compact_rate_100M_50M

disk io(A B C 自上而下)：

disk_io_1M_512KB disk_io_10M_5M disk_io_100M_50M

network io(A B C 自上而下)：

network_io_1M_512KB network_io_10M_5M network_io_100M_50M

测试结论

在对读影响较小的（文件数不超过 blockingFileCount）情况下，PressureAwareCompactionThrottle 可以有效平滑 compaction 带来的流量、磁盘 IOPS 冲击。

测试的三组里，A、B 组 有部分情况下没有符合限流预期是因为局部 store 文件数过多导致，属于合理。B、C 组没有明显区别是因为三台虚拟机节点写入吞吐已经在 B 组基本达到瓶颈，所以有价值的比较是 A、B 两组。

小结

我坚持授人以渔，运维去解决线上问题的时候，必须要确定问题的根源对症下药，而非一知半解去看待，否则这个雷还在，只会越治理越乱。我们必须对开源产品要有足够的把控力，看源码、理解架构是非常有必要的，对自己的定位切记不能只是一个只会部署、重启的 ops，那最终只会被 devops 替代。同样的，我也不认为运维只有 devops 或者 SRE 一条路去走，只要熟悉生态，勤于学习不同的优秀架构和数据结构，一通则全通，甚至在开发工程师没有解决思路的时候提供有效解决方案，在架构设计的时候提出自己有效的建议，至少我会坚持在架构这条路上，当初选择放弃钻研代码，那么现在爬也会爬完（当然，读代码的能力是必须要有的）。

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