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zookeeper-监控与优化-《每日五分钟搞定大数据》

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_countznode 数
zk_watch_countwatch 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_followersFollower 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)。