Hadoop3.x中一把锁毁灭的大数据集群

本文主要是介绍Hadoop3.x中一把锁毁灭的大数据集群，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

集群版本：HDP3.1.5

Hadoop版本：Hadoop3.1.1

源码地址：https://github.com/hortonworks/hadoop-release/tree/HDP-3.1.5.152-1-tag

一、前置知识

​ 大家都知道hadoop的核心组件是HDFS和YARN，HDFS负责存储，YARN负责计算资源管理，今天要重点扯一扯YARN。YARN的架构跟众多分布式架构一样是主从式，为了维护可靠性，ResourceManager（RM）支持High Available（HA）功能。在所有人的认知中，只要是主从架构，挂了一个slave节点或master节点，框架内部的容错机制都会保证整个系统的正常运行，加上下游的计算应用的重试机制，甚至对用户无感知。貌似所有人都关心一种情况，就是某个或者某种类型的节点挂掉，但是，还有没有其它情况呢？非死即生？不，还有一种叫stop the world生不如死，类似jvm的gc，这也是java生态框架最头疼问题之一。当然，今天要讲的不是gc，而是另一种情况下的java进程stop the world导致的严重问题——锁。

为什么需要锁

RM作为资源管理服务，必然要维护存储资源的信息，最简单的，比如Container被客户端申请分配，多线程的情况下，要保证Container数值的准确性，多线程下客户端要申请资源，会对数值进行更改，避免可能会出现数据不一致的问题，因此对此类资源的操作必须要加锁。在RM相关的代码中，有大量的加锁操作，在hadoop2.x中，RM对资源操作的锁都是最原始的syncrinized锁，而在hadoop3.x中，社区考虑到性能问题，把syncrinized锁全部换成了ReentrantReadWriteLock锁。

ReentrantReadWriteLock

ReentrantReadWriteLock可以多个Thread可以同时进行读取操作，但是同一时刻只允许一个Thread进行写入操作，而synchronized 不论读写，只要线程进入synchronized代码就互斥，所以，会出现一个线程读另一个线程不能进入的现像。ReentrantReadWriteLock里其实是加了两把锁，写锁排斥读、写，读锁只排斥 写，所以能达到并发读的效果，克服了synchronized 读互斥的缺点，所以说 ReentrantReadWriteLock比synchronized 快，这也是hadoop3.x版本中对锁进行优化原因。

二、事发背景

​ 考虑成本问题公司今年迁移到新集群，由原来的cdh5.13和hdp2.6两个集群（都是hadoop2.x）迁移到HDP3.1.5，最后一个开源版本，打包的组件版本都比较新，众多新特性等待发掘，不至于技术基础上落后。迁移之初，业务并没有从其余两个集群完全迁移过来，迁移过来的业务也并没有对外服务，考虑到中间磨合过程。俗话说小病重启，大病重装，某一天，突然发现所有任务都提交不到yarn上去，正在运行的任务也无法结束，但是yarn的8088 web ui能够正常打开。看RM的log也没看到任何报错信息，于是直接重启RM，一切恢复正常。我大意了啊，没有进一步排查，这好吗？这不好。之后的一段时间里，貌似平静许多，后面才知道，同样的情况原来越来越频繁，运维小哥哥每天凌晨偷偷起来重启RM保障集群稳定，传说中的人肉运维。随着集群迁移的完成，所有业务正式上线，每天在yarn上跑的任务越来越多，好几万个实例。然鹅RM出现这种情况的频率从一周一次变成几个小时一次，啪的一下又hang住了，挂掉还好，会主备切换，但是hang住后zkfc并不会判断active节点不可用，所以不会切换，几百上千个任务卡住无法运行，严重影响业务，导致集群完全不可用！！濒临奔溃边缘！看样子Hadoop3.X显然是有bear而来不讲武德！

三、问题分析

• 分析日志

  出问题，第一时间看日志，我们分析了每一次出问题时候的RM日志，基本的现象是，RM hang住前，控制container生命周期的打印的log越来越少，比如申请、分配、完成、释放等等，等到hang住后，这些日志完全没打印了，也没有任何报错信息，没结果。

• 分析监控

  接着我们把RM的所有监控metrics都看了个遍，包括rpc、gc、cpu、内存、网络、资源分配等等，包含了RM大部分常用的指标和RM所在服务器的指标，大概上百个，我们分析出问题的那一刻指标的异动情况，中间只要有个别指标的异常，都刨根问底的查到低，最后也没查出个所以然。

• 分析任务

  为了找出RM hang住的原因，无所不用其极啊，甚至有人把调度任务跟出事的时间点扯上关系，看是不是某些在yarn上跑的特殊的任务导致RM处理问题，在之前hadoop2.x中跑任务从来没出过这样的问题。然鹅，还是没有结果。

• 分析现象

  每次出问题的时候，RM的webui能够正常打开，但是有个地方一直不会跳转，如下图：

  

  终于有了突破口，这个问题跟Scheduler有关！

• 线程堆栈分析

  一般非jvm gc导致的进程卡死的问题，都是线程问题。查了一圈关于死锁问题分析的资料，可参阅：https://blog.csdn.net/liwenxia626/article/details/80791704。我把正常状态下和非正常住状态下的RM的jvm线程堆栈日志dump出来，执行

  jstack <RM PID> > rm.stack
  

  毕竟是头一回正儿八经的在生产上分析jvm的堆栈，事先也补了大量的课，前面所有的分析步骤都像无头苍蝇乱打乱撞，对比两个日志，虽然没有明显的dead lock字眼，但是有了重大发现，看到了曙光，非正常日志下：

  

  RM内部有线程在等待某个锁的释放，但是一直没释放！根据上面的信息，可以知道是由于org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.LeafQueue#completedContainer里面有写锁的操作，有写锁必然会有释放锁，但是根据上面的线程堆栈日志，显然是有进程在等待它释放锁，但是它没有进入finally释放锁，而另一个进程一直在等待它释放，于是出现了死锁！！

   public void completedContainer(Resource clusterResource, FiCaSchedulerApp application, FiCaSchedulerNode node, RMContainer rmContainer, ContainerStatus containerStatus, RMContainerEventType event, CSQueue childQueue,boolean sortQueues) {// Careful! Locking order is important!try {// 获取锁  writeLock.lock();// 中间逻辑略} finally {// 释放锁  writeLock.unlock();}}

除了上面日志的WriteLock.lock()，堆栈日志中同样有ReadLock.lock()

根据堆栈日志锁出现的地方，均在Scheduler相关的类方法，org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.*下存放的是RM资源调度相关的类，有我们熟知的FIFO、Fair、 CapacityScheduler。本集群使用CapacityScheduler，CS调度下每个队列内默认FIFO。这也解释了上面点击web ui只有Scheduler那一栏卡住不动，可以肯定的是点击前端页面有后端方法进入了scheduler包下相关的类方法。

四、定位问题

上面就定位到根本问题了么？只知道是锁的问题，但不知道为何会导致死锁问题。翻了yarn的源码所有锁的操作都没问题，找不到任何毛病，此时又进入无头苍蝇模式，病急乱投医之下疯狂的调yarn参数，最后还是没有任何作用。在社区jira上疯狂的提问，YARN-10440 , YARN-10482 , YARN-10483。最后都没得到想要的结果。估计现在没有多少大公司在生产环境使用hadoop3.X，99%还停留在2.x的时代。花了很长时间排查hadoop源码的锁这一块，最终还是没头绪。自己解决不了的还不能找人帮忙么？最后，所幸想起参加过开源社区的线下meetup加了一位京东yarn开发组大佬，同时也是hadoop的commitor，在这里要感谢他抽时间帮我看这个问题，最后确定了这是一个jdk1.8的bug引起的，而不是hadoop的bug，详情参考bug地址：https://bugs.openjdk.java.net/browse/JDK-8134855，ReentrantReadWriteLock在某些情况下会导致解锁失败，进而导致死锁问题，这个bug在jdk9及以上版本中已修复。

五、解决方案

由于现在大部分公司都使用jdk1.8，已经找到了根本原因是jdk的bug，这下就有了正确的解决方向

更换jdk

我们集群使用的是oracle jdk1.8，jdk9由于社区不再维护，不知道更换后有没有其它会不会有其它问题，考虑风险就直接放弃了。

于是直接更换到jdk11，但是发现更换后RM根本起不来，仔细一查，原来hadoop3还不支持jdk11的runtime，此路不通，也放弃了。

修改yarn的锁

没法解决的bug，只能想办法避开，亦是另一种解决方式，参考hadoop2.x的源码，CapacityScheduler相关的类几乎都使用的synchronized锁，于是 ,我参考Hadoop2.7的源码，把当前Hadoop3.1.1的ReentrantReadWriteLock全部改回synchronized锁，这样虽然性能会有些损失，对于没达到一定量级的公司来说，可以忽略不计。

patch已提交到 YARN-10482

也可以参考本人单独维护的hadoop3.1.1完整提交记录：https://github.com/lijufeng2016/HDP-hadoop3.1.1/tree/yarn-capacity-hotfix-20201104，
或者同样是HDP3.1.5版本的hadoop3.1.1可以直接使用编译好的jar包：hadoop-yarn-server-resourcemanager-3.1.1.3.1.5.0-152.jar

最后，集群终于稳定！

六、小结

这是从业以来解决的跨度时间最大的一个问题，从最初出现，到彻底解决，中间跨度3-4个月，其中花了整整一周时间集中排查解决这个问题，中间排查解决的过程远不止上面描述的这个简单。引入新技术框架，出现问题，要接的住，化解的了，最后发到社区给同样遇到问题的人，不会接化发，年轻人不要轻易在生产环境使用过新的技术，不然碰到棘手问题，耗子尾汁。

这篇关于Hadoop3.x中一把锁毁灭的大数据集群的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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