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- 说明
- 1 compaction score高
- 1.1 compaction持续失败导致的compaction socre高
- 1.2 用户使用不当
- 1.3 compaction策略问题
- 1.4 导入速度超过了compaction的速度
- 1.4.1 cpu负载不高
- 1.4.2 cpu负载比较高
- 1.5 compaction score持续升高，导致导入报-235
- 2 Compaction 失败
- 2.1 定位问题
- 2.1.1 内存问题
- 2.1.2 compaction校验失败
- 2.2 处理方式
- 2.2.1hwNtpdl 内存问题
- 2.2.2 compaction 校验失败
- 3 compaction占用资源多
- 3.1 compaction占用cpu资源多
- 3.2 compaction占用内存资源多
- 4 compaction导致BE core
说明
此文档主要说明一些常见compaction问题的排查思路和临时处理手段。这些问题包括
- Compaction socre高
- Compaction失败
- compaction占用资源多
- Compaction core
如果问题紧急，可联系社区同学处理
如果阅读中有问题，可以反馈给社区同学。1 compaction score高
找出score最高的若干个tablet，一般是用户比较高频导入的表
分析score最高的tablet形成的原因，以下几个为常见的原因
1.1 compaction持续失败导致的compaction socre高
判断方式：
1 grep ${tablet_id} be.INFO | grep compwww.devze.comaction，看是否有持续失败的日志
2 curl ip:port/api/compaction/show?tablet_id=${tablet_id} ，可以看curl命令查看compaction status，目前只有base的status。
处理方式：参照第2节进行处理
1.2 用户使用不当
1.2.1 建表时，bucket数量设置的不合适。
设置的太小，导致的compaction可能不能充分并发执行。
设置的太多，可能会有比较多的compaction任务调度。
建议根据tablet 1GB - 10GB的最佳实践，设置bucket数量
其他使用不当的方式，待补充…
1.3 compaction策略问题
score很高的tablet，却很久没有执行过compaction
判断方式：
1 通过curl ip:port/api/compaction/show?tablet_id=${tablet_id} 查看tablet compaction上一次执行的时间。
2 grep ${tablet_id} be.INFO | grep compaction，看该tablet compaction执行的历史，是否该tablet很长时间没有进行compaction
处理方式：
1 临时处理手段，手动触发compaction:
curl -X POST http://be_host:webserver_port/hwNtpdlapi/compaction/run?tablet_id=xxxx&compact_type=cumulative
2 这类问题可能是策略的bug，需要联系社区同学跟进处理，需要以下信息
Compaction score的监控
Compaction score从低到高涨上来时BE的日志
Compaction score比较高的tablet的rowset 布局，通过curl ip:port/api/compaction/show?tablet_id=${tablet_id} 可以拿到
1.4 导入速度超过了compaction的速度
这里又分为两种情况
1.4.1 cpu负载不高
可能是compaction的并发不够，需要调整下面这些配置（根据情况修改）
max_base_compaction_threads 默认是4 max_cumu_compaction_threads 默认是每个盘1个 compaction_task_num_per_disk，默认是4 compaction_task_num_per_fast_disk，默认是8
判断方式：
1 查看compaction 一段时间内的平均并发数
cloud使用这个命令
grep -i compaction be.INFO | grep -i finish | awk '{print $8}' | awk -F\| '{print $1}' | awk -Fms '{print $1}' | awk -F= '{sum+=$2} END {print sum}'
开源doris使用这个命令
cat be/log/be.INFO | grep -E "succeed to do base compaction|succeed to do cumulative compaction" | awk '{print $23}' | awk -F= '{print $2}' | awk -Fs '{sum+=$1} END {print sum}'
- 用上述的命令统计一段时间内compaction的总耗时（注意，cloud统计出的耗时单位是毫秒，而社区统计出的耗时单位是秒)。比如耗时是4000秒
- 计算统计的clock time，比如统计的日志文件包含14:00 到 14:20日志，那clock time = 20min * 60 = 1200秒
- compaction的平均并发 4000 / 1200 = 3.3 并发
2 获取BE的配置的并发限制和compaction线程数量，查看BE conf，如果没有配置则为默认
如果实际的并发已经接js近设置的并发，则是并发不足1.4.2 cpu负载比较高
处理方式：
1 如果BE的负载比较高，且用户的导入比较高频，看下能否攒批导入，降低导入频率
2 如果导入频率也不高，则需要考虑扩容
1.5 compaction score持续升高，导致导入报-235
这种现象之前出现的比较多，单独列出来，这是一个现象，原因可能还是上述的一种，针对此现象有一个临时的处理手段，如果对报-235的表没有频繁的导入和查询，可以适当调大max_tablet_version_num。这只是一个临时手段，还是要找到compaction score升高的原因
max_tablet_version_num，默认值是20002 Compaction 失败
2.1 定位问题
通过grep compaction be.INFO | grep {tablet_id} 查看compaction失败的具体原因。
原因包括但不限于，内存分配失败，compaction数据校验失败2.1.1 内存问题
内存分配失败会有类似一下日志
W0427 19:40:58.254163 7873 compaction.cpp:372] fail to do CloudBaseCompaction. res=[MEM_LIMIT_EXCEEDED]PreCatch error code:11, [E11] Allocator sys memory check failed: Cannot alloc:5148, consuming tracker:<BaseCompaction:135202205>, peak used 1435738416, current used 1164740816, exec node:<>, process memory used 105.03 GB exceed limit 109.63 GB or sys available memory 11.71 GB less than low water mark 12.18 GB.
no enable stack, _FILE:/home/ec2-user/selectdb-core/be/src/olap/rowset/segment_v2/segment_iterator.cpp, __LINE:2000, __FUNCTION_:auto doris::segment_v2::SegmentIterator::next_BATch(vectorized::block *)::(anonymous class)::operator()() const, tablet=135202205.758764227.6e8b36c0cc1b4ac2-9f14bb5b6d058fe6, output_version=[2-8237]
内存问题又分为以下几种情况
- compaction本身占用内存不多，BE其他的请求（比如导入，查询）占用了过多的内存，导致的compaction偶发失败。
- 单个compaction占用内存多
- 多个compaction占用内存多
对于上述细分的原因需要查看memtracker，当前compaction内存使用的情况来定位。
2.1.2 compaction校验失败
if (_input_row_num != _output_rowset->num_rows() + _stats.merged_ro编程ws + _stats.filtered_rows) {
return Status::Error<CHECK_LINES_ERROR>(
"row_num does not match between cumulative input and output! tablet={}, "
"input_row_num={}, merged_row_num={}, filtered_row_num={}, output_row_num={}",
_tablet->tablet_id(), _input_row_num, _stats.merged_rows, _stats.filtered_rows,
_output_rowset->num_rows());
}
2.2 处理方式
2.2.1 内存问题
细分原因1：compaction本身占用内存不多，BE其他的请求（比如导入，查询）占用了过多的内存，导致的compaction偶发失败。
本身问题不在compaction，可以观察下，如何compaction不是持续的失败，并且compaction score没有明显的身高，可以暂不处理，持续观察。
细分原因2：单个compaction占用内存多
可以暂时通过限制参与compaction的rowset个数来限制compaction的使用，调节BE的cumulative_compaction_max_deltas这个配置值，默认是1000
细分原因3：多个compaction占用内存多
可以暂时通过限制参与compaction的rowset个数来限制compaction的使用，调节BE的cumulative_compaction_max_deltas这个配置值，默认是1000
或者：可以通过限制compaction线程的个数来限制内存，be对应配置，max_base_compaction_threads和max_cumu_compaction_threads
2.2.2 compaction 校验失败
可能是正确性问题，需联系社区同学定位处理
3 compaction占用资源多
3.1 compaction占用cpu资源多
top -H 确认是否是compaction线程
处理方式
处理方式1
可以调整做compaction的线程数量
max_base_compaction_threads，默认是4 max_cumu_compaction_threads，默认每块盘1个
处理方式2
可以调整每个盘上compaction的并发数量
如果配置的是HDD盘，调整compaction_task_num_per_disk， 如果配置的是SSD盘，调整compaction_task_num_per_fast_disk compaction_task_num_per_disk，默认是4 compaction_task_num_per_fast_disk，默认是8
调节完，要主要观察compaction score的变化，防止出现compaction并发限制的太小，导致的compaction score升高的问题
3.2 compaction占用内存资源多
参考第二节关于内存超限导致compaction失败的处理方式
4 compaction导致BE core
分情况处理
偶发一次:
收集be.out，BE.info，core dump，be版本信息（包括具体的commit id)，判断是否有特殊的操作，比如scheam change等操作，然后联系社区同学
持续失败:
这种情况可能会影响用户的可用性，可以先止损。关掉这个表的compaction
1 先通过导致compaction的tablet id找到表，show tablet {tablet_id}命令可以找到表名
2 关闭这个BE的compaction，配置BE.conf disable_auto_compaction = true
3 关掉这个表的compaction，alter table ${tableName} set (“disable_auto_compaction” = “true”)
4 打开BE的compaction，配置BE.conf disable_auto_compaction = false
虽然core在compaction的栈上，但是很可能不是compaction的问题，因为compaction是一个后台的不断进行的读写线程，不断的触发读写。很可能查询也会core，只是没有进行查询，所以通过compaction暴露了这个问题。对于此类core，需要联系社区的同学定位处理。
到此这篇关于Apache Doris 中Compaction问题分析和典型案例的文章就介绍到这了,更多相关Apache Doris 中Compaction内容请搜索编程客栈(www.devze.com)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程客栈(www.devze.com)！
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