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    解析Hadoop平臺(tái)運(yùn)維問題

    2020-12-30 07:49:42河南劉景云
    網(wǎng)絡(luò)安全和信息化 2020年2期
    關(guān)鍵詞:配置文件內(nèi)存分配

    ■河南 劉景云

    某單位Hadoop平臺(tái)最近在運(yùn)行一個(gè)數(shù)據(jù)量很大的計(jì)算任務(wù)時(shí),一些計(jì)算節(jié)點(diǎn)主機(jī)出現(xiàn)運(yùn)行異常故障,無法提供計(jì)算服務(wù)。

    該Hadoop集群由30多個(gè)節(jié)點(diǎn)組成,可以提供HDFS分布式存儲(chǔ)和YARN分布式計(jì)算服務(wù)。節(jié)點(diǎn)主機(jī)配置了兩顆八核CPU以及64GB的內(nèi)存,硬件配置是沒有問題的,進(jìn)入Hadoop的日志目錄,執(zhí)行“more yarn-hadoopnodemanager-master.log”命令,查看NodeMagager的日志信息,發(fā)現(xiàn)“WARN org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.launcher.Container Launch:Failed to launch container.”“java.lang.OutOfMemoryError:GC overheadlimit exceeded”等警告信息。

    故障排查

    這些節(jié)點(diǎn)的操作系統(tǒng)為CentOS 7.X,采用的JDK為Oracle JDK 1.8版本,因?yàn)槌霈F(xiàn)故障的節(jié)點(diǎn)已經(jīng)無法為外界提供服務(wù),所以Hadoop將其移出分布式計(jì)算集群,使其進(jìn)入黑名單中,執(zhí)行“jps”命令,發(fā)現(xiàn)NodeManager進(jìn)程消失了,這說明NodeManager服務(wù)已經(jīng)退出,這自然無法為外界提供計(jì)算服務(wù)。

    所有的故障節(jié)點(diǎn)都是同樣的問題,當(dāng)出現(xiàn)內(nèi)存溢出后,NodeManager進(jìn)程自動(dòng)關(guān)閉,之后被HadoopHadoop放置到黑名單中。

    要想處理此類故障,必須深入了解JVM內(nèi)存分配機(jī)制。對(duì)于Eden Space來說,當(dāng)對(duì)象被創(chuàng)建時(shí)會(huì)先被放入到該區(qū)域,進(jìn)行垃圾回收后,無法回收的對(duì)象會(huì)被放入空的Survivor Sapce。Eden Space和Survivior Space屬于新生代,在其中進(jìn)行垃圾回收的話,性能消耗較小。Old Gen主要用來存放新生代中經(jīng)過多次垃圾回收依然存活的對(duì)象。

    當(dāng)Old Gen中堆滿不能收回的對(duì)象后,如果默認(rèn)堆空間使用率達(dá)到80%,Major GC會(huì)對(duì)整個(gè)堆進(jìn)行掃描和回收,其效能是很慢的。非堆內(nèi)存是Java虛擬機(jī)管理堆之外的內(nèi)存。對(duì)于JDK8來說,PermGen Space已被元空間MetaSpace取代,主要用來存放編譯器編譯后的代碼等數(shù)據(jù)。兩者最大的區(qū)別在于Metaspace并不存在于虛擬機(jī)中,使用的是本地內(nèi)存。Code Cache主要用來存放JIT所編譯的本地代碼。

    JVM Stack描述的是Java方法執(zhí)行的內(nèi)存模型,當(dāng)Java虛擬機(jī)運(yùn)行程序程序時(shí),每當(dāng)創(chuàng)建新的線程時(shí),Java虛擬機(jī)都會(huì)分配一個(gè)虛擬機(jī)棧。Local Method Stack是為虛擬機(jī)使用到Native方法服務(wù)。整個(gè)堆內(nèi)存為新生代大小和老年代大小之和,JVM 初始分配的堆內(nèi)存默認(rèn)為物理內(nèi)存的1/64,最大分配的堆內(nèi)存默認(rèn)為物理內(nèi)存的1/4。當(dāng)默認(rèn)空閑內(nèi)存小于40%,JVM 就會(huì)增大堆直到最大內(nèi)存限制。如果默認(rèn)空閑堆內(nèi)存大于70%,JVM 就會(huì)減小堆直到最小內(nèi)存限制。

    如果最大分配的堆內(nèi)存過大或過小,就很容易出現(xiàn)“Java.lang.OutOfMemory”的內(nèi)存溢出錯(cuò)誤。當(dāng)然,對(duì)于非堆內(nèi)存來說,如果最大非堆內(nèi)存設(shè)置過小,也會(huì)出現(xiàn)相同的故障,其默認(rèn)為物理內(nèi)存的1/4。根據(jù)以上分析,JVM 的內(nèi)存包含堆內(nèi)存和非堆內(nèi)存,JVM 的最大內(nèi)存取決于物理內(nèi)存和操作系統(tǒng)化的類型,如果在JVM 的參數(shù)設(shè)置中,初始分配的堆內(nèi)存大于最大分配的堆內(nèi)存,或永久代區(qū)初始值大于永久代區(qū)最大值,那么就會(huì)出現(xiàn)問題。如果堆內(nèi)存最大分配的堆內(nèi)存和永久代區(qū)最大值之和大于物理內(nèi)存的話,程序是無法啟動(dòng)的。

    故障解決

    對(duì)于本例中出現(xiàn)的“GC overheadlimit exceeded”錯(cuò)誤信息,其實(shí)說明了在垃圾回收上存在問題,即執(zhí)行垃圾回收的時(shí)間比例太大,而有效的運(yùn)算量太小。在默認(rèn)情況下,如果GC 花費(fèi)的時(shí)間超過98%,且GC 回收的內(nèi)存小于2%,就會(huì)引發(fā)該錯(cuò)誤。如果該錯(cuò)誤不出現(xiàn),GC 回收的清理的內(nèi)存就會(huì)被再次填滿,GC 就會(huì)不斷的重復(fù)執(zhí)行,造成CPU 占用率過高。要想關(guān)閉該提示,可在JVM 參數(shù)配置文件中的“JAVA_OPTS=”行添加“-XX:-UseGCOverheadLimit”。

    但是,這樣配置并不能有效解決內(nèi)存不足問題,當(dāng)經(jīng)過一段時(shí)間后,會(huì)出現(xiàn)“java.lang.OutOfMemoryError:Java heap space”的警告信息。打開YARN 的“yarnenv.sh”配置文件,在其中查看“YARN_NODEMANAGER_HEAPSIZE”參數(shù),該參數(shù)的作用是JVM 運(yùn)行的堆內(nèi)存參數(shù)的,其默認(rèn)值為1000MB,可以使用的堆內(nèi)存為1000MB,但是此處卻沒有配置。這就說明JVM 使用了默認(rèn)的堆內(nèi)存配置信息,但默認(rèn)的堆內(nèi)存是比較小的,只能應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)量較小的計(jì)算場(chǎng)景,如果處理巨量的數(shù)據(jù)的話,就顯得不足了。

    該問題毫無疑問是因?yàn)閿?shù)據(jù)量過大導(dǎo)致的內(nèi)存溢出。當(dāng)某個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上的NodeManager 失效,Hadoop 會(huì)自動(dòng)請(qǐng)求下一個(gè)NodeManager節(jié)點(diǎn),該節(jié)點(diǎn)也會(huì)因堆內(nèi)存不夠自動(dòng)關(guān)閉。按照這樣的順序,很可能會(huì)導(dǎo)致整個(gè)Hadoop集群徹底無法正常運(yùn)作。

    根據(jù)以上分析,在默認(rèn)情況下,每個(gè)NodeManager 節(jié)點(diǎn)只能得到大約1GB 的堆內(nèi)存,這應(yīng)對(duì)一般的計(jì)算還可以,如果面對(duì)巨量的運(yùn)算場(chǎng)景肯定會(huì)出現(xiàn)問題。

    解決方法只能給JVM 增加堆內(nèi)存。在上述“yarn-env.sh”配置文件中添加“export YARN_NODEMANAGER_OPTS="-Xms4096m -Xmx4096m"”行,其中的“-Xms”指的是JVM 的初始分配堆內(nèi)存值,“-Xmx”參數(shù)值的是JVM 的最大分配堆內(nèi)存值,這里將其均設(shè)為4096MB。在所有的NodeManager 節(jié)點(diǎn)上都進(jìn)行這樣的配置操作。執(zhí)行“bin/yarn-daemons.sh start nodemanager”之類的命令,重啟NodeManager 服務(wù),讓Hadoop 集群恢復(fù)正常運(yùn)作。當(dāng)然,除了增加最大堆內(nèi)存,還可以從Job 任務(wù)代碼等方面進(jìn)行優(yōu)化,來有效的避免上述問題。

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