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Hadoop節點上負載過高的問題分析

發布時間:2020-05-31 01:17:01 來源:網絡 閱讀:2031 作者:aaabbbbttt 欄目:大數據

最近發現我們的hadoop集群的客戶端機器負載經常飆到幾百,導致機器反應很慢, 客戶反應無法提交job,或者job跑的很慢。

針對這種情況通常有幾個解決方案,一個是增加客戶端機器數量,把他們做到一個pool里面,根據系統負載情況來自動切換不同的客戶端機器,也叫負載均衡這個我們已經做到了;一個是找出負載高的根源,因為如此高的負載是很不尋常的表現,通常是因為系統參數不對或者應用程序有bug。

現象

用perf top觀察占用最多cpu time的程序,發現大部分是compaction.c這個程序造成的。

可以通過如下命令抓取一分鐘的記錄看下:

$ sudo perf record -a -g -F 1000 sleep 60

這里借用Brendan Gregg’s的工具 flame graph 分析下抓取的數據。

google查看后了解compaction.c 是與Transparent Huge Pages 相關的一個程序,簡稱THP,THP是Redhat6 以后出現的功能,目的有兩個,一個是整理物理內存的碎片,應用程序在請求內存的時候可以分到2MB的內存(正常是4KB);一個是應用程序分配到的內存不能被交換到swap。

這個特性當然用它的應用場景,但不是任何情況下都是好的,所以要視情況而決定要不要打開此功能。

很明顯在系統負載如此高的情況下,大部分cpu time都是在整理內存碎片,因此果斷取消此功能。

echo never > /sys/kernel/mm/redhat_transparent_hugepage/enabled

echo never > /sys/kernel/mm/redhat_transparent_hugepage/defrag


取消后過了一會就看到了效果,負載下來了,通過打開此功能后負載又上去了,如此問題徹底解決了。


下面介紹另外一種場景,需要打開THP功能的。

某日發現oracle機器的內存幾乎被用完,但正常情況下不是這樣的,通過cat /proc/meminfo 發現Pagetables 居然有5GB,太離譜了,pagetables 是映射虛擬內存和物理內存地址關系的tables,這些表太多了,通過開啟THP,結果pagetables降到了一百多MB的水平。

在實際場景下要看情況對待。


向AI問一下細節

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