zookeeper-监控与优化-《每日五分钟搞定大数据》

时间：2024-01-21 22:26:27

本文的命令和配置都是基于zookeeper-3.4.6版本。优化很多时候都是基于监控的，所以把这两个内容写在了一起，慢慢消化。

监控

简单地说，监控无非就是获取服务的一些指标，再根据实际业务情况给这些指标设定一个合适的阈值，然后进行告警的一个过程。

如何获取这些指标？

ZooKeeper 提供了四字命令(The Four Letter Words)，用来获取 ZooKeeper 服务的当前状态及相关信息。

有哪些命令可以使用？

ZooKeeper四字命令 功能描述
conf 打印配置
cons 列出所有连接到这台服务器的客户端全部连接/会话详细信息。包括"接受/发送"的包数量、会话id、操作延迟、最后的操作执行等等信息。
crst 重置所有连接的连接和会话统计信息。
dump 列出那些比较重要的会话和临时节点。这个命令只能在leader节点上有用。
envi 打印出服务环境的详细信息。
reqs 列出未经处理的请求
ruok 即"Are you ok"，测试服务是否处于正确状态。如果确实如此，那么服务返回"imok"，否则不做任何相应。
stat 输出关于性能和连接的客户端的列表。
srst 重置服务器的统计。
srvr 列出连接服务器的详细信息
wchs 列出服务器watch的详细信息。
wchc 通过session列出服务器watch的详细信息，它的输出是一个与watch相关的会话的列表。
wchp 通过路径列出服务器watch的详细信息。它输出一个与session相关的路径。
mntr 输出可用于检测集群健康状态的变量列表

如何使用四字命令？

可以在客户端可以通过 telnet 或 nc 向 ZooKeeper 提交相应的命令。举个最常用的栗子：

echo mntr | nc ip 2181
指标名 解释
zk_version 版本
zk_avg_latency 平均 响应延迟
zk_max_latency 最大 响应延迟
zk_min_latency 最小 响应延迟
zk_packets_received 收包数
zk_packets_sent 发包数
zk_num_alive_connections 活跃连接数
zk_outstanding_requests 堆积请求数
zk_server_state 主从状态
zk_znode_count znode 数
zk_watch_count watch 数
zk_ephemerals_count 临时节点数
zk_approximate_data_size 近似数据总和大小
zk_open_file_descriptor_count 打开 文件描述符 数
zk_max_file_descriptor_count 最大 文件描述符 数
leader才有的指标
zk_followers Follower 数
zk_synced_followers 已同步的 Follower 数
zk_pending_syncs 阻塞中的 sync 操作

优化方案

1.日志

快照目录 dataDir 和 事务日志目录 dataLogDir 分离

写事务日志的目录，需要保证目录空间足够大，并挂载到单独的磁盘上

为了保证数据的一致性，Zookeeper 默认 forceSync 配置为 yes ，

即在返回客户端事务请求响应之前，要将此次请求对应的事务日志刷入到磁盘中，所以事务日志的写入速度，直接决定了 Zookeeper 的吞吐率

Log4j日志优化

调整为 DaliyRollingFileAppender，每天滚动创建新的日志文件

vim $ZOOKEEPER_HOME/conf/log4j.properties

  zookeeper.root.logger=INFO, CONSOLE
  zookeeper.console.threshold=INFO
  zookeeper.log.dir=.
  zookeeper.log.file=zookeeper.log
  zookeeper.log.threshold=DEBUG
  zookeeper.tracelog.dir=.
  zookeeper.tracelog.file=zookeeper_trace.log
  log4j.appender.ROLLINGFILE=org.apache.log4j.RollingFileAppender
  log4j.appender.ROLLINGFILE.Threshold=${zookeeper.log.threshold}
  log4j.appender.ROLLINGFILE.File=${zookeeper.log.dir}/${zookeeper.log.file}
  log4j.appender.ROLLINGFILE.DatePattern='.'yyyy-MM-dd

增加 ZOO_LOG_DIR 配置

vim bin/zkServer.sh


  ZOO_LOG_DIR=$ZOOBINDIR/../log4j

CONSOLE改为ROLLINGFILE

vim bin/zkEnv.sh


  # if [ "x${ZOO_LOG4J_PROP}" = "x" ]
  # then
  #     ZOO_LOG4J_PROP="INFO,CONSOLE"
  # fi
  if [ "x${ZOO_LOG4J_PROP}" = "x" ]
  then
      ZOO_LOG4J_PROP="INFO,ROLLINGFILE"
  fi

2.zoo.cfg配置

  • globalOutstandingLimit=100000

客户端连接过多，限制客户端请求，避免OOM

  • preAllocSize=64M 日志文件预分配大小; snapCount=100,000 多少次写事务，生成一个快照如果快照生成频繁可适当调大该参数。

一般zk的应用提倡读大于写，性能较好（10:1），存储元数据用来协调分布式数据最终一致。写过于频繁使用缓存更好

  • 日志文件自动清除
autopurge.snapRetainCount=3 # 要在dataDir中保留的快照数
autopurge.purgeInterval=24 # 设置日志清除时间间隔；设置为“0”以禁用自动清除功能

谨慎修改：

  • skipACL=yes

忽略ACL验证，可以减少权限验证的相关操作，提升一点性能。

  • forceSync=no

在不追求强一致性的情况下可以把这个设为no，对写请求的性能提升很有帮助。

forceSync指每次写请求都强制从pagecache固化到磁盘上，才算是写成功返回。

当写请求数量到达一定程度的时候，后续写请求会等待前面写请求的forceSync操作，造成一定延时。

如果追求低延时的写请求，配置forceSync=no，数据写到pagecache后就返回。

但是机器断电的时候，pagecache中的数据有可能丢失。

  • forceSync=yes；fsync.warningthresholdms=50

若为强一致性场景，可以再设置个fsync.warningthresholdms=50， 数据固化到磁盘的操作fsync超过50ms的时候，将会在zookeeper.out中输出一条warn日志（forceSync=yes有效）。

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