20、深入解析Storm集群资源争用问题及解决方案

深入解析Storm集群资源争用问题及解决方案

1. JVM内存争用问题

在使用Storm时,JVM内存争用是一个常见问题。当spouts和/或bolts尝试消耗的内存超过JVM分配的内存时,会导致OOM错误和/或长时间的GC暂停。以下是具体的问题、解决方案及相关讨论。

1.1 问题描述

spouts和/或bolts消耗的内存超过JVM分配的内存,引发OOM错误和长时间GC暂停。

1.2 解决方案
  • 增加拓扑使用的工作进程数量 :通过为拓扑添加工作进程,可以降低该拓扑所有工作进程的平均负载,从而减少每个工作进程(JVM)的内存占用,有望消除JVM内存争用。
  • 增加JVM(工作进程)的大小 :不过,增加JVM大小可能需要更改运行它们的机器/VM的大小,因此如果可以,建议优先选择“增加工作进程”的解决方案。
1.3 讨论

不同的拓扑有不同的内存使用模式。随着时间的推移,我们从每个工作节点使用四个500MB内存的工作进程,转变为每个工作节点使用两个1GB内存的工作进程。在调整JVM内存大小时要谨慎,因为当跨越某些关键点(如500MB、1GB、2GB和4GB)时,垃圾回收时间可能会显著增加。

2. 工作节点内存争用问题

工作节点整体也有有限的可用内存,除了运行Storm工作进程(JVM)所需的内存外,还需要内存来运行Supervisor进程和其他进程,否则可能会发生内存争用,导致节点交换内存。

2.1 问题描述
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值