Hiveserver2 性能优化与GC优化

一、问题描述

开发者利用jdbc连接hiveserver2(或者利用jdbc连接 spark HiveThriftServer2,由于两者都是提供jdbc连接到hive,因此,后面都统一称为利用jdbc连接hiveserver2),执行简单查询、复杂分析、超复杂分析等不同的sql任务,session并发量还很高(五六百甚至上千的并发),本质上要求大数据平台同时具备oltp的高并发与olap的高分析能力。对于hiveserver2这一类基于hadoop平台的jdbc server而言,非常不适合这种高并发的应用。

最近发现hiveserver2(本质上是提供jdbc连接的driver进程)经常发生严重卡死故障。而且卡死分成两种现象:

故障现象1:

通过jdbc无法正常连接到hiveserver2;

故障现象2:

能够很顺利通过jdbc连接到hiveserver2,但是无法执行任何sql任务。

每次jdbc连接hiveserver2出现卡死,就必须重启hiveserver2才能解决。无休无止的重启,在生产环境是非常致命的糟糕体验。

二、问题分析

找到hiveserver2卡死的真正原因,才能够彻底解决该问题。经过与公司内熟悉hiveserver2和spark HiveThriftServer2的同事沟通,之前在公司内部环境也经常遇到卡死的情况,定位原因主要是两类:

(1)主要是由于jdbc连接hiveserver2的并发量非常高,而且某些sql任务会严重消耗hiveserver2的内存,导致hiveserver2压力巨大,比如:reducetask获取mapOutputStatus的时候。这种情况是由于hiveserver2自身的复杂压力大,内存损耗严重,严重GC进而导致hiveserver2故障。这种故障对应于上面介绍的“故障现象1”,通过jdbc无法正常连接到hiveserver2。为了解决该故障,可以通过优化内存GC可以缓解hiveserver2的GC卡死问题。

(2)由于执行某个大型sql任务,把资源池资源消耗殆尽,且长时间不释放,导致所有通过hiveserver2提交的sql任务都无法执行。这种故障对应于上面介绍的“故障现象2”,能够很顺利通过jdbc连接到hiveserver2,但是无法执行任何sql任务。为了解决此类故障,只能让开发者减少复杂任务执行,或者将不同类型的任务,提交到不同的资源队列执行。

三、复现问题

3.1 复现jdbc无法连接到hiveserver2故障

根据同事的指导,我们也首先从内存GC角度入手。通过jstat 命令,每隔10秒获取一次hiveserver2进程的GC情况,最终复现该问题。以下是hiveserver2发生卡死,jdbc无法连接到hiveserver2的时候,统计GC的结果:

可以看到,当hiveserver2发生严重卡死时,也就是hiveserver2 进程发生严重GC的时候。因此,可以通过优化hiveserver2的内存GC来优化hiveserver2,使之支持更高的并发、能够执行更复杂的sql任务。

3.2 复现通过hiveserver2提交sql任务无法执行故障

我们通过jdbc连接到hiveserver2,提交三个表之间的join复杂联合查询。三个表的数据量分别在 10亿、5亿和1亿,三个表做join查询。运行结果如下如所示:

可以看到,三个表之间做复杂的关联查询任务,sql执行最终会卡在reduce阶段,一直把资源占据。而后通过hiveserver2提交的其它任务sql任务,都会因为无法获取到资源被卡住无法执行。

这种情况,只能让开发者将大型任务提交到单独的资源队列,防止某个大型任务一直占据资源,使得其它任务无法执行。

四、问题解决

4.1 扩大hiveserver2启动的内存参数

既然出现了严重GC,首先需要做的就是将hiveserver2转移,重新部署到一台CPU和内存资源非常丰富的服务器。我们检测到原来部署hiveserver2的服务器上面还部署了HDFS nemanode、hbase master、zookeeper、yarn resourcemanager,资源严重不足。因此,将hiveserver2迁移到资源非常空闲的另外一台服务器。

4.2 采用优化GC机制和参数

之前hiveserver2进程的启动参数没有添加GC参数,也就是说采用系统默认的GC机制。这一次,我们结合公司内部的使用情况,采用cms GC机制。

同时为了更方便观察GC情况,我们在启动命令里面添加jconsle。具体的参数如下所示:

-Xms49152m 
-Xmx49152m 
-Djava.rmi.server.hostname=xxx.xxx.xxx.xxx 
-Dcom.sun.management.jmxremote.port=8999 
-Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false 
-Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false 
-XX:+UseParNewGC 
-XX:ParallelGCThreads=30 
-XX:MaxTenuringThreshold=10 
-XX:TargetSurvivorRatio=70 
-XX:+UseConcMarkSweepGC 
-XX:+CMSConcurrentMTEnabled 
-XX:ParallelCMSThreads=30 
-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly 
-XX:+CMSClassUnloadingEnabled 
-XX:+DisableExplicitGC 
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 
-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection 
-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=1 
-verbose:gc 
-XX:+PrintGCDetails 
-XX:+PrintGCDateStamps 
-XX:GCLogFileSize=512M 
-Xloggc:/data/log/tbds/spark/gc-sparkthrift.log-${timenow}

其中,有几个参数需要根据服务器的自身资源量来决定。

(1)-Xms49152m -Xmx49152m 这两个参数需要考虑服务器实际的可用内存资源来设定;

(2)-XX:ParallelGCThreads=30 和 -XX:ParallelCMSThreads=30 这两个参数需要考虑服务器实际的CPU核数来决定。切记不要超过CPU核数。

经过上面两种优化方法之后,hiveserver2目前非常稳定。当然基于hadoop平台的hiveserver2本身支持的jdbc并发连接数有限,不可能做到关系型数据库那样的oltp高并发性能。当hiveserver2 的 jdbc session连接数达到极端情况(超过上千的并发),还是可能发生严重GC。此时,需要重启hiveserver2,并且控制并发量。

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