hbase 运维故障案例分析

在实际运维 HBase 集群时，各位小伙伴总会遇到 RegionServer 异常宕机、业务写入延迟增大甚至无法写入等类似问题。本章结合笔者的经验、列举真实生产线环境常见的几个问题，并介绍这些地问题的基本排查思路。同时，重点对 HBase 系统中的日志进行梳理介绍，最后对如何通过监控、日志等工具进行问题排查进行总结，形成问题排查套路，方便读者进行实践。

regionserver 宕机

案例一: 长时间 GC 导致 Regionserver 宕机

长时间 FullGC 是 RegionServer 宕机最常见的原因.分析这类问题,可以遵循如下排错过程:

现象：收到 Regionserver 进程退出的报警。

1. 宕机原因定位

步骤 1: 通常在监控上看不出，需要到事发的 RegionServer 日志直接搜索 2 类关键字---a long garbage collecting pause 或 ABORTING region server。对于长时间 Full GC 的场景，搜索第一个关键字会检索到:

     2019-06-14T17:22:02.054 WARN [JvmPauseMonitor] util.JvmPauseMonitor: Detected pause in JVM or host machine (eg GC): pause of approximately 20542ms     GC pool 'ParNew' had collection(s): count=1 time=0ms     GC pool 'ConcurrentMarkSweep' had collection(s): count=2 time=20898ms     2019-06-14T WARN [regionserver60020.periodicFlusher] util.Sleeper: We slept 20936ms instead of 100ms, this is likely due to a long garbage collecting pause and it's usually bad, see http://hbase.apache.org/book.html#trouble.rs.runtime.zkexpired    

步骤 2: 通常 CMS GC 策略会在 2 种场景下产生严重的 Full GC ，1. Concurrent Mode Failure 2. Promotion Failure。

   2017-06-14T17:22:02.054+0800:21039.790[FulGC20172017-06-14T17:22:020544+0800:21039.790: [CMS2017-06-14T17:22:02.0544+0800:21041.477: [CMS-concurrent-mark:1767/1782 sec][Times: user=14.01 sys=0.00 real=1.79 secs](concurrent mode fallure): 25165780K->25165777K(25165824K), 18.4242160 secs] 26109489K->26056746K(26109568K), [CMS Perm: 48563K-48534K(262144K), 18.4244700s secs][Times: user=28.77 sys=0.00 real=18.42. secs]]   2017-06-14T17:22:20:47340800:21058.215:Totalime for which appll cation threads were stopped:184270530 seconds

现在基本可以确认是由于 concurrent mode failure 模式的 CMS GC 导致长时间应用程序暂停。

2. 宕机原因分析

故障因果分析: JVM 触发的 concurrent mode failure 模式的 CMS GC 会产生长时间的 stop the world,上层应用因此长时间暂停。进一步导致 RegionServer 与 Zookeeper 之间建立的 session 超时。session 一旦超时，Zookeeper 就会通知 Master 将此宕机 RegionServer 踢出集群。

什么是 concurrent mode failure 模式的 GC？为什么会造成长时间暂停？假设 HBase 系统正在执行 CMS 回收老年代空间，在回收的过程中恰好从年轻代晋升了一批对象进来，不巧的是，老年代此时已经没有空间再容纳这些对象了。这种场景下，CMS 收集器会停止工作，系统进入 stop-the-world 模式，并且回收算法会退化为单线程复制算法，重新分配整个堆内存的存活对象到 SO 中，释放所有其他空间。很显然，整个过程会比较漫长。

3. 解决方案

既然是老年代来不及 GC 导致的问题，那只需要让 CMS 收集器更早一点回收就可以大概率避免这种情况发生。

JVM 提供了参数 XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=N 来设置 CMS 回收的时机, N 表示当前老年代已使用内存占年轻代总内存的比例, 可以将值改得更小使回收更早进行，比如 60

另外建议在处理时关注下系统 BlockCache 是否开启了 offheap 模式，还有 JVM 启动参数是否合理，JVM 堆内存管理是否未合理使用堆外内存。

案例二: 系统严重 Bug 导致 Regionserver 宕机

大字段 scan 导致 RegionServer 宕机

现象： RegionServer 进程退出

1. 宕机原因定位

步骤 1: 日志。先检查 GC 相关，如果没有再继续搜索关键字“abort”，查到可疑日志“java.lang.OutOfMemoryError: Requested array exceeds VM limit"

步骤 2: 源码确认。看到带堆栈的 FALTAL 级别日志，定位到源码或者根据在关键字在网上搜索，确认该异常发生在 scan 结果数据在回传给客户端时，由于数据量太大导致申请的 array 大小超过 JVM 规定的最大值(Interge.Max_Value-2)

2. 故障因果分析

因为 HBase 系统自身的 bug，在某些场景下 scan 结果数据太大导致 JVM 在申请 array 时抛出 OutOfMemoryError，造成 RegionServer 宕机

3. 本质原因分析

造成这个问题可以认为是 HBase 的 bug，不应该申请超过 JVM 规定阈值的 array。另一方面，也可以认为是业务方用法不当。

• 表列太宽，并且对 scan 结果没有做列数据限制，导致一行数据就可能因为包含大量列而超过 array 阈值

• KeyValue 太大，并且没有对 scan 的返回做限制，导致返回数据结果大小超过 array 阈值。

4. 解决方案

可以在服务端做限制 hbase.server.scanner.max.result.size 大小也可以在客户端访问的时候对返回结果大小做限制(scan.setMaxResultSize)

hbase 写入异常

案例：HDFS 缩容导致部分写入异常

现象：业务反馈部分写入请求超时异常。此时 HBase 在执行 HDFS 集群多台 DataNode 退役操作。

1. 写入异常原因定位

步骤 1: 理论上平滑退役不会造成上层业务感知

步骤 2: 排查 HBase 节点集群监控， 发现退役操作期间节点 IO 负载较高

初步判断写入异常和退服期间 IO 负载较高有一定关系。

步骤 3:在相关时间点查看 RegionServer 日志，搜索“Exception”，得到关键的 2 行:

 2020-04-24 13:03:16,685 WARN [ResponseProcessor for block BP-1655660372-10.x.x.x-1505892014043:blk_1093094354_19353580] hdfs.DFSClient: DFSOutputStream ResponseProcessor exception for block BP-1655660374-10.x.x.x-1505892014043:blk_1093094354_19353580 java.io.IOException: Bad response ERROR for block BP-1655660372-10.x.x.x-1505892014043:blk_1093094354_19353580 from datanode 10.x.x.x:50010 at org.apache.hadoop.hdfs.DFSOutputStream$DataStreamer$ResponseProcessor.run(DFSOutputStream.java:828) 2020-04-24 13:03:16,700 INFO [sync.0] wal.FSHLog: Slow sync cost: 13924 ms, current pipelin: [10.x.x.x:50010, 10.x.x.x:50010]

HLog 执行 sync 花费时间太长(13924ms), 写入响应阻塞。

步骤 4: 进一步查看了 DataNode 日志发现刷盘很慢，有异常信息

 2020-04-24 13:03:16,686 ERROR org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: newsrec-hbase10.dg.163.org:50010:DataXceiver error processing WRITE_BLOCK operation src: /10.x.x.x:55637 dst:10.x.x.x:50010

2. 写入异常原因分析

• 多台 DataNode 同时退役，过程中 copy 大量数据块会导致集群所有节点的带宽和 IO 压力陡增。

• 节点 IO 负载很高导致 DataNode 执行数据块落盘很慢，进而导致 HBase 中 HLog 刷盘超时异常，在集群写入压力较大的场景下会引起写入堆积超时

3. 解决方案

• 运维应在业务低峰期执行 DataNode 退役操作

• 不能同时退役多台 DataNode，以免造成短时间 IO 压力急剧增大，改成依次退役。

hbase 运维时问题分析思路

生产线问题是系统运维工程师的导师。之所以这样说，是因为对问题的分析可以让我们积累更多的问题定位手段，并且让我们对系统的工作原理有更加深入的理解，甚至接触到很多之前不可能接触到的知识领域。就像去一个 未知的世界探索一个未知的问题，越往里面走，就越能看到别人看不到的世界。所以生产线上的问题发生了，一定要抓住机会，追根溯源。毫不夸张地说，技术人员的核心能力很大部分表现在定位并解决问题的能力上。

实际上，解决问题只是一个结果。从收到报警看到问题的那一刻到最终解决问题，必然会经历三个阶段： 问题定位，问题分析，问题修复。 问题定位是从问题出发通过一定的技术手段找到触发问题的本质，问题分析是从原理上对整个流程脉络梳理清楚，问题解决依赖于问题分析，根据问题分析的结果对问题进行针对性修复或全局修复。

1. 问题定位

定位问题的触发原因是解决问题的关键。问题定位的基本流程如图：

• 指标监控分析。很多问题都可以直接在监控界面上直观地找到答案。比如业务反馈在某一时刻后读延迟变得非常高。第一反应是去查看系统 IO、CPU 或者带宽是不是有任何异常，如果看到 IO 利用率在对应时间点变得异常高，就基本可以确认读性能下降就是由此导致。虽说 IO 利用率不是本质原因，但这是问题链上的 重要一环，接下来探究为什么 IO 利用率在对应时间点异常。

对问题定位有用的监控指标非常多，宏观上看可以分为系统基础指标和业务相关指标两大类。系统基础指标包括系统 IO 利用率、CPU 负载、带宽等；业务相关指标包括 RegionServer 级别读写 TPS、读写平均延迟、请求队列长度/Compaction 队列长度、MemStore 内存变化、BlockCache 命中率等。

• 日志分析。对于系统性能问题，监控指标或许可以帮忙，但对于系统异常类型的问题，监控指标可能看不到端倪。这个时候 HBase 系统相关日志最核心的有 RegionServer 日志和 Master 日志，另外 GC 日志、HDFS 相关日志(NameNode 日志和 DataNode 日志)以及 Zookeeper 日志在特定场景下对分析问题都有帮助。

对于日志分析并不需要将日志从头到尾读一遍，可以直接搜索类似于“Exception”，“ERROR”，甚至“WARN”关键字，再结合时间段对日志进行分析。

• 网络求助。经过监控指标分析和日志分析后，运维人员通常都会有收获。也有部分情况下，我们能看到了"Exception"，但不明白具体含义。此时需要去网络上求助。首先在搜索引擎上根据相关日志查找，大多数情况下都能找到相关的文章说明，因为你遇到的问题很大概率别人也会遇到。如果没有线索，接着去各个专业论坛查找请教，比如 stackoverflow、hbase-help.com 以及各种 HBase 相关交流群组。最后，还可以发邮件到社区请教社区技术人员。

• 源码分析。在问题解决之后，建议通过源码对问题进行再次确认

2. 问题分析

解决未知问题就像一次探索未知世界的旅程。定位问题的过程就是向未知世界走去，走得越远，看到的东西越多，见识到的世面越大。然而眼花缭乱的景色如果不仔细捋一捊，一旦别人问起那个地方怎么样，必然会无言以对。

问题分析是问题定位的一个逆过程。从问题的最本质原因出发，结合系统的工作原理，不断推演，最终推演出系统的异常行为。要把这个过程分析的清清楚楚，不仅仅需要监控信息、异常日志，更需要结合系统工作原理进行分析。所以回过头来看，只有把系统的原理理解清楚，才能把问题分析清楚。

3. 问题修复

如果能够把问题的来龙去脉解释清楚，相信就能够轻而易举地给出针对性解决方案。这应该是整个问题探索中最轻松的一个环节。没有解决不了的问题，如果有，那就是没有把问题分析清楚。

参考: 《HBase 原理与实践》

作者：许佳宾｜Growing 运维实施工程师

专注于平台实施、sla 管理/工具建设、Devops 开发