zookeeper-监控与优化-《每日五分钟搞定大数据》

本文的命令和配置都是基于zookeeper-3.4.6版本。优化不少时候都是基于监控的，因此把这两个内容写在了一块儿，慢慢消化。

监控

简单地说，监控无非就是获取服务的一些指标，再根据实际业务状况给这些指标设定一个合适的阈值，而后进行告警的一个过程。

如何获取这些指标？

ZooKeeper 提供了四字命令(The Four Letter Words)，用来获取 ZooKeeper 服务的当前状态及相关信息。

有哪些命令可使用？

ZooKeeper四字命令	功能描述
conf	打印配置
cons	列出全部链接到这台服务器的客户端所有链接/会话详细信息。包括"接受/发送"的包数量、会话id、操做延迟、最后的操做执行等等信息。
crst	重置全部链接的链接和会话统计信息。
dump	列出那些比较重要的会话和临时节点。这个命令只能在leader节点上有用。
envi	打印出服务环境的详细信息。
reqs	列出未经处理的请求
ruok	即"Are you ok"，测试服务是否处于正确状态。若是确实如此，那么服务返回"imok"，不然不作任何相应。
stat	输出关于性能和链接的客户端的列表。
srst	重置服务器的统计。
srvr	列出链接服务器的详细信息
wchs	列出服务器watch的详细信息。
wchc	经过session列出服务器watch的详细信息，它的输出是一个与watch相关的会话的列表。
wchp	经过路径列出服务器watch的详细信息。它输出一个与session相关的路径。
mntr	输出可用于检测集群健康状态的变量列表

如何使用四字命令？

能够在客户端能够经过 telnet 或 nc 向 ZooKeeper 提交相应的命令。举个最经常使用的栗子：

echo mntr | nc ip 2181

指标名	解释
zk_version	版本
zk_avg_latency	平均 响应延迟
zk_max_latency	最大 响应延迟
zk_min_latency	最小 响应延迟
zk_packets_received	收包数
zk_packets_sent	发包数
zk_num_alive_connections	活跃链接数
zk_outstanding_requests	堆积请求数
zk_server_state	主从状态
zk_znode_count	znode 数
zk_watch_count	watch 数
zk_ephemerals_count	临时节点数
zk_approximate_data_size	近似数据总和大小
zk_open_file_descriptor_count	打开 文件描述符 数
zk_max_file_descriptor_count	最大 文件描述符 数
leader才有的指标
zk_followers	Follower 数
zk_synced_followers	已同步的 Follower 数
zk_pending_syncs	阻塞中的 sync 操做

优化方案

1.日志

快照目录 dataDir 和 事务日志目录 dataLogDir 分离

写事务日志的目录，须要保证目录空间足够大，并挂载到单独的磁盘上

为了保证数据的一致性，Zookeeper 默认 forceSync 配置为 yes ，

即在返回客户端事务请求响应以前，要将这次请求对应的事务日志刷入到磁盘中，因此事务日志的写入速度，直接决定了 Zookeeper 的吞吐率

Log4j日志优化

调整为 DaliyRollingFileAppender，天天滚动建立新的日志文件

vim $ZOOKEEPER_HOME/conf/log4j.properties

zookeeper.root.logger=INFO, CONSOLE
  zookeeper.console.threshold=INFO
  zookeeper.log.dir=.
  zookeeper.log.file=zookeeper.log
  zookeeper.log.threshold=DEBUG
  zookeeper.tracelog.dir=.
  zookeeper.tracelog.file=zookeeper_trace.log
  log4j.appender.ROLLINGFILE=org.apache.log4j.RollingFileAppender
  log4j.appender.ROLLINGFILE.Threshold=${zookeeper.log.threshold}
  log4j.appender.ROLLINGFILE.File=${zookeeper.log.dir}/${zookeeper.log.file}
  log4j.appender.ROLLINGFILE.DatePattern='.'yyyy-MM-dd

增长 ZOO_LOG_DIR 配置

vim bin/zkServer.sh

ZOO_LOG_DIR=$ZOOBINDIR/../log4j

CONSOLE改成ROLLINGFILE

vim bin/zkEnv.sh

# if [ "x${ZOO_LOG4J_PROP}" = "x" ]
  # then
  #     ZOO_LOG4J_PROP="INFO,CONSOLE"
  # fi
  if [ "x${ZOO_LOG4J_PROP}" = "x" ]
  then
      ZOO_LOG4J_PROP="INFO,ROLLINGFILE"
  fi

2.zoo.cfg配置

• globalOutstandingLimit=100000

客户端链接过多，限制客户端请求，避免OOM

• preAllocSize=64M 日志文件预分配大小; snapCount=100,000 多少次写事务，生成一个快照若是快照生成频繁可适当调大该参数。

通常zk的应用提倡读大于写，性能较好（10:1），存储元数据用来协调分布式数据最终一致。写过于频繁使用缓存更好

• 日志文件自动清除

autopurge.snapRetainCount=3 # 要在dataDir中保留的快照数
autopurge.purgeInterval=24 # 设置日志清除时间间隔；设置为“0”以禁用自动清除功能

谨慎修改：

• skipACL=yes

忽略ACL验证，能够减小权限验证的相关操做，提高一点性能。

• forceSync=no

在不追求强一致性的状况下能够把这个设为no，对写请求的性能提高颇有帮助。

forceSync指每次写请求都强制从pagecache固化到磁盘上，才算是写成功返回。

当写请求数量到达必定程度的时候，后续写请求会等待前面写请求的forceSync操做，形成必定延时。

若是追求低延时的写请求，配置forceSync=no，数据写到pagecache后就返回。

可是机器断电的时候，pagecache中的数据有可能丢失。

• forceSync=yes；fsync.warningthresholdms=50

若为强一致性场景，能够再设置个fsync.warningthresholdms=50， 数据固化到磁盘的操做fsync超过50ms的时候，将会在zookeeper.out中输出一条warn日志（forceSync=yes有效）。