HDFS RPC 调度策略 DecayRpcScheduler 与 BackOff

优化HDFS NameNode RPC的服务质量

配置场景

数个成品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。

图6-5 基于FIFO调用队列的NameNode请求处理

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。

图6-6 基于FAIRCallQueue的NameNode请求处理

 

配置描述

  • 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:
    1. 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)。
    2. 多级队列(位于FairCallQueue内部)保持调用在内部按优先级排列。
    3. 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。

    在FusionInsight Manager系统中,选择“服务管理 > HDFS > 服务配置”,“参数类别”类型设置为“全部配置”。在搜索框中输入参数名称。

    表6-24 Fair调用队列参数

    参数

    描述

    默认值

    ipc.<port>.callqueue.impl

    队列的实现类。用户需要通过org.apache.hadoop.ipc.FairCallQueue启用QoS特性。

    java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue

  • 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,RCP服务器将抛出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。
    表6-25 RPC BackOff配置

    参数

    描述

    默认值

    ipc.<port>.backoff.enable

    启用Backoff配置参数。当前,如果应用程序中包含较多的用户调用,假设没有达到操作系统的连接限制,则RPC请求将处于阻塞状态。或者,当RPC或NameNode在重负载时,可以基于某些策略将一些明确定义的异常抛回给客户端,客户端将理解这种异常并进行指数回退,以此作为类RetryInvocationHandler的另一个实现。

    false

    ipc.<port>.decay-scheduler.backoff.responsetime.enable

    根据队列平均响应时间启用Backoff。

    false

    ipc.<port>.decay-scheduler.backoff.responsetime.thresholds

    配置每个队列的响应时间阈值。ResponseTime阈值必须与优先级数目(ipc.<port> .faircallqueue.priority-levels)相匹配。单位:毫秒。

    10000

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