优化HDFS NameNode RPC的服务质量
操作场景
如果多个Hadoop集群由于NameNode超负荷运行并失去响应而发生故障,这种阻塞现象是由于Hadoop的初始设计造成的。在Hadoop中,NameNode作为单独的机器,在其namespace内协调HDFS的各种操作,这些操作包括获取数据块位置、列出目录及创建文件。NameNode接受HDFS的操作,将其视作RPC调用并置入FIFO调用队列,供读取线程处理。虽然FIFO在先到先服务的情况下足够公平,但如果用户执行的I/O操作较多,相比I/O操作较少的用户,将获得更多的服务。在这种情况下,FIFO有失公平并且会导致延迟增加。
如果将FIFO队列替换为一种被称作FairCallQueue的新型队列,这种情况就能够得到改善。按照这种方法,FAIR队列会根据调用者的调用规模将传入的RPC调用分配至多个队列中。调度模块会跟踪最新的调用,并为调用量较小的用户分配更高的优先级。
约束与限制
本章节适用于MRS 3.x及后续版本。
操作步骤
- FairCallQueue通过在内部调整RPC调用的顺序确保服务质量。
该队列由以下三部分组成:
- 调度模块(DecayRpcScheduler)用于提供从0至N的优先值数字(0的优先级最高)。
- 多级队列(位于FairCallQueue内部)保持调用在内部按优先级排列。
- 多路转换器(提供有WeightedRoundRobinMultiplexer)为队列选择提供逻辑控制。
在对FairCallQueue进行配置后,由控制模块决定将收到的调用分配至哪个子队列。当前调度模块为DecayRpcScheduler,该模块仅持续对各类调用的优先级数字进行追踪,并周期性地对这些数字进行减小处理。
配置步骤如下:
- 登录FusionInsight Manager。
登录集群Manager具体操作,请参考访问MRS集群Manager。
- 选择“集群 > 服务 > HDFS > 配置 > 全部配置”。
- 搜索以下参数名称,并根据需要修改参数值。
表1 Fair调用队列参数 参数
描述
默认值
ipc.<port>.callqueue.impl
队列的实现类。
取值范围:
- java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue:使用FIFO的顺序处理需求。
- org.apache.hadoop.ipc.FairCallQueue:可通过该方法启用QoS特性。
- org.apache.hadoop.ipc.PriorityCallQueue:如果使用从NameNode,设置为该值时,则会更高效地处理msync请求,提高从NameNode的处理能力。
java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue
- 保存修改的配置。保存完成后请重新启动配置过期的服务或实例以使配置生效。
- RPC Backoff
Backoff是FairCallQueue的功能之一,要求客户端在一段时间后重试操作(如创建,删除,打开文件等)。当Backoff发生时,RPC服务器将发生RetriableException异常。FairCallQueue在以下两种情况时进行Backoff。
- 当队列已满,即队列中有许多客户端调用时。
- 当队列的响应时间大于配置的阈值(由参数“ipc.<port>.decay-scheduler.backoff.responsetime.thresholds”决定)时。
配置步骤如下:
- 登录FusionInsight Manager。
登录集群Manager具体操作,请参考访问MRS集群Manager。
- 选择“集群 > 服务 > HDFS > 配置 > 全部配置”。
- 搜索以下参数名称,并根据需要修改参数值。<port>表示在NameNode上配置的RPC端口。
- 保存修改的配置。保存完成后请重新启动配置过期的服务或实例以使配置生效。