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更新时间：2024-09-05 GMT+08:00
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ALM-45643 RocksDB的MemTable大小持续超过阈值

本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。

告警解释

系统以用户配置的告警周期（metrics.reporter.alarm.job.alarm.rocksdb.metrics.duration，默认180s）检查作业RocksDB监控数据，如果作业RocksDB的MemTable大小持续超过用户配置的阈值（metrics.reporter.alarm.job.alarm.rocksdb.get.micros.threshold，默认50000微秒），则发送告警。当作业RocksDB的MemTable大小小于或等于用户配置的阈值，则告警恢复。

告警属性

告警ID

告警级别

是否可自动清除

45643

次要

是

告警参数

参数名称

参数含义

来源

产生告警的集群名称。

服务名

产生告警的服务名称。

应用名

产生告警的应用名称。

角色名

产生告警的角色名称。

任务名

产生告警的作业名称。

对系统的影响

Flink作业RocksDB的MemTable大小持续超过阈值，主要反应的是Flink作业的CheckPoint的性能，对FlinkServer本身没有影响。

可能原因

RocksDB的写压力较大。

处理步骤

在TaskManager日志检查是否RocksDB的写压力较大并收集日志

  1. 使用具有FlinkServer管理操作权限的用户登录FusionInsight Manager。
  2. 选择“运维 > 告警 > 告警 > ALM-45643 RocksDB的MemTable大小持续超过阈值”，检查该告警的“定位信息”，查看并记录告警上报的任务名。
  3. 选择“集群 > 服务 > Yarn”，单击“ResourceManager WebUI”后的链接进入Yarn原生页面。
  1. 根据告警“定位信息”中的任务名找到异常任务，查找并记录作业的“application ID”，是否可以在Yarn页面上查看到作业日志。

    图1 作业的“application ID”
    • 是，执行5。
    • 否，执行6。

  2. 单击失败作业application ID进入作业界面。

    1. 单击作业“Logs”列的“Logs”，查看并保存Jobmanager日志。
      图2 单击“Logs”
    2. 单击“Attempt ID”列的ID，单击“Logs”列的“Logs”，查看并保存Taskmanager日志，执行7。
      图3 单击“Attempt ID”列的ID
      图4 单击“Logs”

      使用具有当前Flink作业的管理操作权限的用户登录Manager，选择“集群 > 服务 > Flink”，单击“Flink WebUI”后的链接，单击“作业管理”，在作业的“操作”列选择“更多 > 作业详情”也可查看Taskmanager日志。

若无法在Yarn页面上查看日志，可通过HDFS下载日志。

  1. 返回Manager，选择“集群 > 服务 > HDFS”，单击“NameNode WebUI”后的链接进入HDFS页面，选择“Utilities > Browse the file system”，在“/tmp/logs/用户名/bucket-logs-tfile/任务application ID的后4位/任务的application ID”目录下载日志。

检查是否RocksDB的写压力较大

  1. 查看作业TaskManager监控日志（搜索标识：RocksDBMetricPrint）中参数“rocksdb.size-all-mem-tables”的值（单位字节）是否大于或等于write buffer的总大小（write buffer的总大小=write_buffer_size*max_write_buffer_number）。

    • 是：在Flink WebUI的作业开发界面，调整如下自定义参数的值并保存后执行8。
      表1 调整自定义参数

      参数名称

      默认值

      说明

      state.backend.rocksdb.writebuffer.count
      • 2
      • 4：开启SPINNING_DISK_OPTIMIZED_HIGH_MEM
      • buffer数量
      • 推荐2-10，根据业务情况调整

      state.backend.rocksdb.writebuffer.size

      64MB
      • buffer大小
      • 推荐64MB-256MB

      state.backend.rocksdb.thread.num
      • 2
      • 4：开启SPINNING_DISK_OPTIMIZED_HIGH_MEM
      • Flush线程数，增加线程数以快速将内存数据落盘
      • 增加线程数的同时，需增加vcore的数量
      • 推荐2-10
    • 否：执行9。

  2. 重启作业，检查该告警是否恢复。

    • 是，处理完毕。
    • 否，执行9。

  3. 联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。

告警清除

此告警修复后，系统会自动清除此告警，无需手工清除。

参考信息

不涉及。

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