【甘道夫】HBase随机宕机事件处理 & JVM GC回顾

本文探讨了HBase随机宕机的事件,并深入分析了JVM的垃圾回收机制,包括伊甸园、幸存者空间和老年代的角色,以及Serial、Parallel、Parallel Old和CMS、G1等不同GC策略的工作流程。

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一、引言
本文记录了困扰团队两周的HBase随机宕机事件的解决方案,并回顾了JVM GC调优基础知识,供各位参考。

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http://blog.youkuaiyun.com/u010967382/article/details/42394031



二、实验环境
16台虚拟机,每台4G内存,1核CPU,400G硬盘
Ubuntu 14.04 LTS (GNU/Linux 3.13.0-29-generic x86_64)
CDH5.2.0套装(包括相应版本的Hadoop,HIVE,Hbase,Mahout,Sqoop,Zookeeper等)
Java  1.7.0_60   64-Bit Server



三、异常现场
在以上实验环境中执行计算任务,计算任务涉及HIVE、Mahout、Hbase bulkload、MapReduce,工作流驱动通过Shell脚本控制,整个任务执行过程涉及基础行为数据160万条,业务数据40万条。

多次执行任务过程中反复随机出现以下各类异常,仅用文字描述,就不拷贝异常现场了,大家各自对号入座:
1.Hbase的Regionserver进程随机挂掉(该异常几乎每次都发生,只是挂掉的Regionser节点不同)
2.HMaster进程随机挂掉
3.主备Namenode节点随机挂掉
4.Zookeeper节点随机挂掉
5.Zookeeper连接超时
6.JVM GC睡眠时间过长
7.datanode写入超时
等等

通过调研分析和调试,发现问题解决需从以下几个方面着手:
1.Hbase的ZK连接超时相关参数调优:默认的ZK超时设置太短,一旦发生FULL GC,极其容易导致ZK连接超时;
2.Hbase的JVM GC相关参数调优:可以通过GC调优获得更好的GC性能,减少单次GC的时间和FULL GC频率;
3.ZK Server调优:这里指的是ZK的服务端调优,ZK客户端(比如Hbase的客户端)的ZK超时参数必须在服务端超时参数的范围内,否则ZK客户端设置的超时参数起不到效果;
4.HDFS读写数据相关参数需调优;
5.YARN针对各个节点分配资源参数调整:YARN需根据真实节点配置分配资源,之前的YARN配置为每个节点分配的资源都远大于真实虚拟机的硬件资源;
6.集群规划需优化:之前的集群规划中,为了充分利用虚拟机资源,NameNode、NodeManager、DataNode,RegionServer会混用同一个节点,这样会导致这些关键的枢纽节点通信和内存压力过大,从而在计算压力较大时容易发生异常。正确的做法是将枢纽节点(NameNode,ResourceManager,HMaster)和数据+计算节点分开。



四、为了解决该问题而实施的各类配置及集群调整


HBase


hbase-site.xml
<property>
        <name>zookeeper.session.timeout</name>
        <value>300000</value>
</property>

<property>
        <name>hbase.zookeeper.property.tickTime</name>
        <value>60000</value>
</property>

<property>
        <name>hbase.hregion.memstroe.mslab.enable</name>
        <value>true</value>
</property>

<property>
        <name>hbase.zookeeper.property.maxClientCnxns</name>
        <value>10000</value>
</property>

<property>
<name>hbase.client.scanner.timeout.period</name>
<value>240000</value>
### 甘道夫 AI 的技术背景 甘道夫 AI 是一种虚构的技术名称,在实际应用中可能指代某些高级人工智能系统,这些系统通常具备强大的自然语言处理能力以及图像生成或修复功能。例如,类似于 Meta 发布的 Llama 系列模型[^3],这类大模型能够通过大量数据训练实现复杂的任务,如文本生成、对话理解甚至是艺术创作。 如果我们将&ldquo;甘道夫 AI&rdquo;视为一个假设性的项目,则可以推测其核心技术可能涉及以下几个方面: #### 自然语言理解和生成 甘道夫 AI 可能采用了先进的 Transformer 架构来支持自然语言的理解与生成。这种架构允许模型学习上下文关系并生成连贯的内容。例如,《魔戒》中的角色分析可以通过 Python 和 Watson 工具完成,这表明现代 NLP 技术已经能够在一定程度上捕捉文学作品中人物的心理特质和行为模式[^4]。 以下是利用 Hugging Face Transformers 库加载预训练模型的一个简单例子: ```python from transformers import pipeline nlp = pipeline(&quot;text-generation&quot;, model=&quot;gpt2&quot;) result = nlp(&quot;很久以前,一个人类带着一个名叫甘道夫的人工智能让我们分享一些东西吧!&quot;) print(result) ``` 此代码片段展示了如何调用 GPT-2 模型生成后续文本,尽管具体效果取决于所选的基础模型及其微调程度。 #### 图像生成与修复 根据引用材料提到的艺术领域案例[^1][^3],我们可以推断甘道夫 AI 还应具有出色的多媒体处理技能。特别是针对模糊图片进行高质量重建的能力,这是当前许多研究热点之一,比如 DALL&middot;E 或 Stable Diffusion 都展现了非凡的表现力。 下面是一个使用 PyTorch 实现基本卷积神经网络(CNN)来进行超分辨率放大的简化版本: ```python import torch.nn as nn class SuperResolutionNet(nn.Module): def __init__(self, upscale_factor=3): super(SuperResolutionNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=5, stride=1, padding=2) # 更多层定义... model = SuperResolutionNet() input_img = ... # 假设这里有一个输入张量代表低清图像 output_img = model(input_img) ``` 需要注意的是,以上仅为示意框架结构;真实世界里的解决方案往往更加复杂且优化充分。 --- ###
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