重启ceph的错误health HEALTH_ERR [56 pgs are stuck inactive for more than 300 seconds]

文章详细介绍了在Ceph集群管理中遇到的问题:在配置主管理节点时,因未在所有节点添加UDEV规则而导致vdb1和vdb2设备重启后权限归属错误。通过在每个节点的/uve/rules.d目录下创建并编辑90-cephdisk.rules文件,添加了相应的UDEV规则,从而解决了设备权限归属问题。操作步骤包括编辑规则文件、重启主机以应用更改。

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重启ceph的时候,在配置主管理节点查看ceph的状态的时候报错。


报错原因是忘记在node2,node3节点加UDEV规则,使得vdb1vdb2重启后,属主属组仍然是ceph,在配置的ceph的三个节点加入以下的规则,在重启三台主机。

[root@node1~]# vim /etc/udev/rules.d/90-cephdisk.rules

ACTION=="add",KERNEL=="vdb[12]", OWNER="ceph", GROUP="ceph"

[root@node1~]# vim /etc/udev/rules.d/90-cephdisk.rules

ACTION=="add",KERNEL=="vdb[12]", OWNER="ceph", GROUP="ceph"

[root@node2~]# vim /etc/udev/rules.d/90-cephdisk.rules

ACTION=="add",KERNEL=="vdb[12]", OWNER="ceph", GROUP="ceph"

[root@node3~]# vim /etc/udev/rules.d/90-cephdisk.rules

ACTION=="add",KERNEL=="vdb[12]", OWNER="ceph", GROUP="ceph"



<think>好的,我现在需要处理用户的问题:“请使用中文回答我或者给我介绍一下: ceph_osd_perf_apply_latency_seconds * 1000 > 500”。首先,用户之前询问过关于Ceph RBD读取延迟的PromQL表达式,现在这个问题也是关于Ceph监控指标的,但这次是OSD的应用延迟。我需要先理解这个表达式的含义,以及用户可能的意图。 首先,用户给出的表达式是“ceph_osd_perf_apply_latency_seconds * 1000 > 500”。看起来这是一个PromQL查询,用于监控Ceph OSD的应用延迟是否超过500毫秒。用户可能希望了解这个表达式的用途、结构以及背后的监控逻辑。 接下来,我需要拆解这个表达式。ceph_osd_perf_apply_latency_seconds应该是Ceph OSD处理写入请求的延迟时间,单位是秒。乘以1000是为了将单位转换为毫秒,然后检查是否大于500。所以整个表达式的作用是筛选出应用延迟超过500毫秒的OSD实例。 用户可能在使用Prometheus监控Ceph集群,特别是OSD的性能。他们可能遇到了延迟问题,或者想设置警报,当延迟超过一定阈值时触发。因此,用户需要确认这个表达式的正确性,以及背后的指标含义,确保监控的有效性。 我需要考虑用户可能的背景。他们可能是运维人员或开发人员,负责维护Ceph集群,需要监控OSD的性能指标。之前的提问关于RBD读取延迟,现在转向OSD的应用延迟,说明他们在全面监控Ceph的不同组件,关注性能问题。 接下来,我需要验证这个PromQL的正确性。首先,确认指标名称是否正确。Ceph的监控指标通常通过ceph-exporter或类似的工具导出,不同的版本可能有不同的指标命名习惯。例如,是否存在ceph_osd_perf_apply_latency_seconds这个指标,或者是否有类似名称的指标,比如ceph_osd_apply_latency_seconds。如果用户写错了指标名称,可能会导致查询结果不准确。 其次,应用延迟的具体含义是什么?Apply latency通常指OSD处理写操作的时间,包括将数据写入日志和最终落盘的时间。用户需要了解这个指标反映的是OSD处理请求的效率,高延迟可能意味着磁盘性能问题、网络延迟或OSD过载。 然后,检查单位转换是否正确。原指标单位是秒,乘以1000转换为毫秒是合理的,但需要确认指标的实际单位是否确实是秒,避免误解。比如,有些指标可能以毫秒为单位,这时候转换就会出错。 此外,比较运算符“> 500”是否正确?用户可能想筛选延迟超过500毫秒的情况,但需要结合实际情况判断这个阈值是否合理。500毫秒对于存储系统来说可能已经很高,但具体取决于集群的配置和性能要求。用户可能需要根据历史数据调整阈值。 另外,PromQL的语法是否正确?表达式是否合法?比如,乘法运算符的使用是否正确,是否需要使用函数如rate或irate来处理计数器指标。这里可能存在误区,因为通常延迟指标可能是直方图或Summary类型,而不是简单的Gauge。如果ceph_osd_perf_apply_latency_seconds是一个直方图,那么可能需要使用rate函数来计算一段时间内的平均延迟,而不是直接使用该指标的值。 例如,正确的处理方式可能是:rate(ceph_osd_perf_apply_latency_seconds_sum[5m]) / rate(ceph_osd_perf_apply_latency_seconds_count[5m]) * 1000 > 500,这样计算的是平均延迟。如果用户直接使用该指标而没有考虑rate或irate,可能会得到错误的结果,因为累积值会不断增长,无法直接反映当前延迟。 因此,用户当前的表达式可能存在问题,需要进一步确认指标类型和正确的查询方式。如果用户直接使用了一个Gauge类型的指标,那么表达式是有效的,但如果是计数器类型,就需要使用rate或irate来处理。 另外,用户可能没有考虑到多个标签的情况,比如不同的OSD、集群、主机等。表达式是否需要按某些标签进行分组或聚合?例如,按OSD实例分组,以便查看每个OSD的延迟情况,而不是整体的情况。如果用户希望每个OSD单独判断,可能需要使用by (instance)或者其他相关标签。 此外,用户可能希望设置警报规则,当有任意OSD的延迟超过阈值时触发警报。这时候,PromQL需要正确返回所有超过阈值的实例,以便警报能够准确触发。 总结下来,我需要向用户解释以下几点: 1. 表达式的目的:监控Ceph OSD的应用延迟是否超过500毫秒。 2. 指标的含义:ceph_osd_perf_apply_latency_seconds的定义和单位。 3. 可能的语法问题:是否正确处理了指标类型(Gauge还是Counter),是否需要使用rate/irate函数。 4. 单位转换是否正确,阈值是否合理。 5. 是否需要聚合或分组,以正确显示各个OSD的情况。 6. 使用该表达式时的注意事项,比如指标是否存在、时间窗口的选择等。 同时,用户可能存在的深层需求是有效监控OSD性能,及时发现问题,并设置合理的警报。因此,除了解释当前表达式,还需要提供优化建议,比如正确的PromQL写法、阈值调整、结合其他指标分析等,帮助用户更好地实现监控目标。 最后,确保回答清晰易懂,结构合理,涵盖用户可能关心的问题点,并指出潜在的问题和解决方案,避免用户在使用过程中遇到问题。</think>以下是对 `ceph_osd_perf_apply_latency_seconds * 1000 > 500` 的详细解释和分析: --- ### **表达式的目的** 该 PromQL 表达式用于 **监控 Ceph OSD(Object Storage Daemon)的写入应用延迟**,并筛选出延迟超过 **500 毫秒** 的 OSD 实例。核心目标是识别性能异常的 OSD,帮助运维人员快速定位存储集群中的高延迟问题。 --- ### **指标拆解** #### 1. **指标含义** - **`ceph_osd_perf_apply_latency_seconds`** 表示 Ceph OSD 处理写入请求的 *应用延迟*(Apply Latency),即从 OSD 接收到写入请求到数据成功写入磁盘的总时间。 - 单位:**秒**(通过 `* 1000` 转换为毫秒)。 - 标签:通常包含 `ceph_cluster`(集群名称)、`osd`(OSD 编号)、`instance`(主机实例)等维度。 #### 2. **表达式逻辑** - **`ceph_osd_perf_apply_latency_seconds * 1000`** 将延迟单位从秒转换为毫秒,便于更直观的监控(例如,`0.5秒` → `500毫秒`)。 - **`> 500`** 筛选出应用延迟超过 **500 毫秒** 的 OSD 实例。 --- ### **适用场景** 1. **性能告警** 当 OSD 的写入延迟持续高于阈值(500ms)时,触发告警,提示可能存在磁盘性能问题或网络瓶颈。 2. **根因分析** 结合其他指标(如 CPU、磁盘 IO、网络流量),定位高延迟的具体原因(例如慢盘、硬件故障、负载过高等)。 3. **横向对比** 比较不同 OSD、主机或集群的延迟表现,识别性能瓶颈的分布。 --- ### **潜在问题与改进建议** #### 1. **指标类型需确认** - **假设验证**: 需要确认 `ceph_osd_perf_apply_latency_seconds` 是否为 **直方图(Histogram)** 或 **Summary 类型** 的指标(通常存储延迟类指标是这类类型)。 - **问题**: 如果该指标是 Counter 类型(累计值),直接查询其瞬时值无意义,需改用 `rate()` 或 `irate()` 计算单位时间增量。 - **改进建议**: 如果是直方图/Summary 类型,更规范的写法是: ```promql (sum(rate(ceph_osd_perf_apply_latency_seconds_sum[2m])) by (osd, instance)) / (sum(rate(ceph_osd_perf_apply_latency_seconds_count[2m])) by (osd, instance)) * 1000 > 500 ``` 这会计算过去 2 分钟内 OSD 的平均应用延迟。 #### 2. **阈值合理性** - **500 毫秒的适用性**: Ceph 的 OSD 延迟通常要求更低(例如,SSD 环境下建议小于 50ms)。500ms 可能过高,需根据实际硬件性能调整阈值。 - **建议**: 结合历史数据(P99/P95 分位数)设置动态阈值,或分场景定义: ```promql # 普通 HDD 环境 ceph_osd_perf_apply_latency_seconds * 1000 > 200 # 高性能 SSD 环境 ceph_osd_perf_apply_latency_seconds * 1000 > 50 ``` #### 3. **单位转换优化** - **显式标注单位**: 建议在查询结果中注明单位,避免歧义: ```promql (ceph_osd_perf_apply_latency_seconds * 1000) > 500 # 结果展示为 "apply_latency_ms" ``` #### 4. **关联分析** - **结合其他指标**: 高延迟可能由多种因素引起,需综合以下指标分析: ```promql # 磁盘 IO 延迟 node_disk_io_time_seconds{device="osd_disk"} # 网络延迟 rate(ceph_osd_ping_latency_seconds[5m]) # CPU 使用率 rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m]) ``` --- ### **示例输出** 假设查询结果返回: ``` {ceph_cluster="prod-cluster", osd="osd.1", instance="10.0.0.1:9283"} 623 {ceph_cluster="prod-cluster", osd="osd.3", instance="10.0.0.2:9283"} 810 ``` 表示 OSD.1 和 OSD.3 的应用延迟分别为 623ms 和 810ms,需要进一步排查这些节点的磁盘、网络或负载情况。 --- ### **总结** - **核心作用**:监控 OSD 写入延迟,识别性能瓶颈。 - **关键改进点**: - 确认指标类型,必要时修正为基于 `rate()` 的计算。 - 根据实际环境调整阈值。 - 结合多维指标进行根因分析。 如果有更多上下文(如 Ceph 版本、监控工具类型),可进一步优化表达式!
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