HADOOP集群优化——CPU、内存、磁盘IO、YARN监控

目录

hadoop集群优化指标---CPU、内存、磁盘IO、YARN监控

Linux性能监测：CPU篇

Linux性能监测：内存篇

Linux性能监测：磁盘IO篇

Linux性能监测：YARN篇

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写在前面：本文主要描述了工作中常用到的一些集群监控命令，对资源合理利用可以提升性能优化效率。

    Hadoop作业执行，执行速率与资源息息相关。在作业执行过程中，对集群进行监测、采集可以快速找到执行hadoop作业的瓶颈。

监控指标：

•    CPU
•    Memory
•    IO（hadoop的瓶颈）
•    YARN

•    IO 相关，IO 相关的应用通常用来处理大量数据，需要大量内存和存储，频繁 IO 操作读写数据，而对 CPU 的要求则较少，大部分时候 CPU 都在等待硬盘，比如，数据库服务器、文件服务器等。

•    CPU 相关，CPU 相关的应用需要使用大量 CPU，比如高并发的 web/mail 服务器、图像/视频处理、科学计算等都可被视作 CPU 相关的应用。

监测工具
我们只需要简单的工具就可以对 Linux 的性能进行监测，以下是常用的工具：
工具    简单介绍
top        查看进程活动状态以及一些系统状况
vmstat     查看系统状态、硬件和系统信息等
iostat      查看CPU 负载，硬盘状况
sar        综合工具，查看系统状况
mpstat     查看多处理器状况
netstat     查看网络状况
iptraf       实时网络状况监测
tcpdump   抓取网络数据包，详细分析
tcptrace    数据包分析工具
netperf     网络带宽工具
dstat       综合工具，综合了 vmstat, iostat, ifstat, netstat 等多个信息
yarn      集群资源监控

Linux性能监测：CPU篇

文件拷贝通常占用较少 CPU，因为大部分工作是由 DMA（Direct Memory Access）完成，只是在完成拷贝以后给一个中断通知 CPU 任务完成；

科学计算通常占用较多的 CPU，大部分计算工作都需要在 CPU 上完成，内存、硬盘等子系统只做暂时的数据存储工作。

CPU 也是一种硬件资源，和任何其他硬件设备一样也需要驱动和管理程序才能使用，我们可以把内核的进程调度看作是 CPU 的管理程序，用来管理和分配 CPU 资源，合理安排进程抢占 CPU，并决定哪个进程该使用 CPU、哪个进程该等待。操作系统内核里的进程调度主要用来调度两类资源：进程（或线程）和中断，进程调度给不同的资源分配了不同的优先级，优先级最高的 是硬件中断，其次是内核（系统）进程，最后是用户进程。每个 CPU 都维护着一个可运行队列，用来存放那些可运行的线程。线程要么在睡眠状态（blocked 正在等待 IO）要么在可运行状态，我们可以通过查看这些重要参数：中断、上下文切换、可运行队列、CPU 利用率来监测 CPU 的性能。
底线
    Linux 性能监测：介绍提到了性能监测前需要知道底线，那么监测 CPU 性能的底线是什么呢？通常我们期望我们的系统能到达以下目标：
•    CPU 利用率，如果 CPU 有 100％ 利用率，那么应该到达这样一个平衡：65％－70％ User Time，30％－35％ System Time，0％－5％ Idle Time；
•    上下文切换，上下文切换应该和 CPU 利用率联系起来看，如果能保持上面的 CPU 利用率平衡，大量的上下文切换是可以接受的；
•    可运行队列，每个可运行队列不应该有超过1－3个线程（每处理器），比如：双处理器系统的可运行队列里不应该超过6个线程。
vmstat
    vmstat 是个查看系统整体性能的小工具，小巧、即使在很 heavy 的情况下也运行良好，并且可以用时间间隔采集得到连续的性能数据。

举两个现实中的例子来实际分析一下：

$ vmstat 1
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------
 r  b   swpd   free   buff  cache   si   so    bi    bo   in   cs us sy id wa st
 4  0    140 2915476 341288 3951700  0    0     0     0 1057  523 19 81  0  0  0
 4  0    140 2915724 341296 3951700  0    0     0     0 1048  546 19 81  0  0  0
 4  0    140 2915848 341296 3951700  0    0     0     0 1044  514 18 82  0  0  0
 4  0    140 2915848 341296 3951700  0    0     0    24 1044  564 20 80  0  0  0
 4  0    140 2915848 341296 3951700  0    0     0     0 1060  546 18 82  0  0  0
从上面的数据可以看出几点：
  1.    interrupts（in）非常高，context switch（cs）比较低，说明这个 CPU 一直在不停的请求资源；
  2.    user time（us）一直保持在 80％ 以上，而且上下文切换较低（cs），说明某个进程可能一直霸占着 CPU；
  3.    run queue（r）刚好在4个。
$ vmstat 1
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------
 r  b   swpd   free    buff    cache   si   so    bi    bo   in   cs us sy id wa st
14  0    140 2904316 341912 3952308  0    0     0   460 1106 9593 36 64  1  0  0
17  0    140 2903492 341912 3951780  0    0     0     0  1037 9614 35 65  1  0  0
20  0    140 2902016 341912 3952000  0    0     0     0  1046 9739 35 64  1  0  0
17  0    140 2903904 341912 3951888  0    0     0    76  1044 9879 37 63  0  0  0
16  0    140 2904580 341912 3952108  0    0     0     0  1055  9808 34 65  1  0  0
从上面的数据可以看出几点：
    1.    context switch（cs）比 interrupts（in）要高得多，说明内核不得不来回切换进程；
    2.    进一步观察发现 system time（sy）很高而 user time（us）很低，而且加上高频度的上下文切换（cs），说明正在运行的应用程序调用了大量的系统调用（system call）；

3.    run queue（r）在14个线程以上，按照这个测试机器的硬件配置（四核），应该保持在12个以内。
参数介绍：
•    r，可运行队列的线程数，这些线程都是可运行状态，只不过 CPU 暂时不可用；
•    b，被 blocked 的进程数，正在等待 IO 请求；
•    in，被处理过的中断数
•    cs，系统上正在做上下文切换的数目
•    us，用户占用 CPU 的百分比
•    sys，内核和中断占用 CPU 的百分比
•    wa，所有可运行的线程被 blocked 以后都在等待 IO，这时候 CPU 空闲的百分比
•    id，CPU 完全空闲的百分比

mpstat
mpstat 和 vmstat 类似，不同的是 mpstat 可以输出多个处理器的数据，下面的输出显示 CPU1 和 CPU2 基本上没有派上用场，系统有足够的能力处理更多的任务。
$ mpstat -P ALL 1

02:24:33 PM  CPU   %user   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal   %idle    intr/s
02:24:34 PM  all    5.26    0.00    4.01   25.06    0.00    0.00    0.00   65.66   1446.00
02:24:34 PM    0    7.00    0.00    8.00    0.00    0.00    0.00    0.00   85.00   1001.00
02:24:34 PM    1   13.00    0.00    8.00    0.00    0.00    0.00    0.00   79.00    444.00
02:24:34 PM    2    0.00    0.00    0.00  100.00    0.00    0.00    0.00    0.00      0.00
02:24:34 PM    3    0.99    0.00    0.99    0.00    0.00    0.00    0.00   98.02      0.00
ps
    如何查看某个程序、进程占用了多少 CPU 资源呢？下面是 Firefox 在 VPSee 的一台 Sunray 服务器上的运行情况，当前只有2个用户在使用 Firefox：
$ while :; do ps -eo pid,ni,pri,pcpu,psr,comm | grep 'firefox'; sleep 1; done
 PID  NI PRI %CPU PSR COMMAND
 7252   0  24  3.2   3 firefox
 9846   0  24  8.8   0 firefox
 7252   0  24  3.2   2 firefox
 9846   0  24  8.8   0 firefox
 7252   0  24  3.2   2 firefox

 

Linux性能监测：内存篇

内存包括物理内存和虚拟内存，

虚拟内存（Virtual Memory）是把计算机的内存空间扩展到硬盘，

物理内存（RAM）和硬盘的一部分空间（SWAP）组合在一起作为虚拟内存为计算机提供了一个连贯的虚拟内存空间，好处是我们拥有的内存 ”变多了“，可以运行更多、更大的程序，坏处是把部分硬盘当内存用整体性能受到影响，硬盘读写速度要比内存慢几个数量级，并且 RAM 和 SWAP 之间的交换增加了系统的负担。
在操作系统里，虚拟内存被分成页，在 x86 系统上每个页大小是 4KB。Linux 内核读写虚拟内存是以 “页” 为单位操作的，把内存转移到硬盘交换空间（SWAP）和从交换空间读取到内存的时候都是按页来读写的。内存和 SWAP 的这种交换过程称为页面交换（Paging），值得注意的是 paging 和 swapping 是两个完全不同的概念，国内很多参考书把这两个概念混为一谈，swapping 也翻译成交换，在操作系统里是指把某程序完全交换到硬盘以腾出内存给新程序使用，和 paging 只交换程序的部分（页面）是两个不同的概念。

虚拟内存管理是 Linux 内核里面最复杂的部分，要弄懂这部分内容可能需要一整本书的讲解。VPSee 在这里只介绍和性能监测有关的两个内核进程：kswapd 和 pdflush。
•    kswapd daemon 用来检查 pages_high 和 pages_low，如果可用内存少于 pages_low，kswapd 就开始扫描并试图释放 32个页面，并且重复扫描释放的过程直到可用内存大于 pages_high 为止。扫描的时候检查3件事：1）如果页面没有修改，把页放到可用内存列表里；2）如果页面被文件系统修改，把页面内容写到磁盘上；3）如果页面被修改 了，但不是被文件系统修改的，把页面写到交换空间。
•    pdflush daemon 用来同步文件相关的内存页面，把内存页面及时同步到硬盘上。比如打开一个文件，文件被导入到内存里，对文件做了修改后并保存后，内核并不马上保存文件到硬 盘，由 pdflush 决定什么时候把相应页面写入硬盘，这由一个内核参数 vm.dirty_background_ratio 来控制，比如下面的参数显示脏页面（dirty pages）达到所有内存页面10％的时候开始写入硬盘。
# /sbin/sysctl -n vm.dirty_background_ratio
10
vmstat
  vmstat另外一部分，以下数据来自 VPSee 的一个 256MB RAM，512MB SWAP 的 Xen VPS：
# vmstat 1
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------
 r  b   swpd   free    buff  cache   si   so      bi     bo     in    cs  us sy id wa st
 0  3 252696   2432    268   7148 3604  2368   3608  2372   288  288  0  0 21 78  1
 0  2 253484   2216    228   7104 5368  2976   5372  3036   930  519  0  0  0 100  0
 0  1 259252   2616    128   6148 19784 18712 19784 18712 3821 1853  0  1  3 95  1
 1  2 260008   2188    144   6824 11824 2584  12664  2584 1347 1174 14  0  0 86  0
 2  1 262140   2964    128   5852 24912 17304 24952 17304 4737 2341 86 10  0  0  4
•    swpd，已使用的 SWAP 空间大小，KB 为单位；
•    free，可用的物理内存大小，KB 为单位；
•    buff，物理内存用来缓存读写操作的 buffer 大小，KB 为单位；
•    cache，物理内存用来缓存进程地址空间的 cache 大小，KB 为单位；
•    si，数据从 SWAP 读取到 RAM（swap in）的大小，KB 为单位；
•    so，数据从 RAM 写到 SWAP（swap out）的大小，KB 为单位；
•    bi，磁盘块从文件系统或 SWAP 读取到 RAM（blocks in）的大小，block 为单位；
•    bo，磁盘块从 RAM 写到文件系统或 SWAP（blocks out）的大小，block 为单位；
上面是一个频繁读写交换区的例子，可以观察到以下几点：
•    物理可用内存 free 基本没什么显著变化，swapd 逐步增加，说明最小可用的内存始终保持在 256MB X 10％ = 2.56MB 左右，当脏页达到10％的时候（vm.dirty_background_ratio ＝ 10）就开始大量使用 swap；
•    buff 稳步减少说明系统知道内存不够了，kwapd 正在从 buff 那里借用部分内存；
•    kswapd 持续把脏页面写到 swap 交换区（so），并且从 swapd 逐渐增加看出确实如此。根据上面讲的 kswapd 扫描时检查的三件事，如果页面被修改了，但不是被文件系统修改的，把页面写到 swap，所以这里 swapd 持续增加。

Linux性能监测：磁盘IO篇
    磁盘通常是计算机最慢的子系统，也是最容易出现性能瓶颈的地方，因为磁盘离 CPU 距离最远而且 CPU 访问磁盘要涉及到机械操作，比如转轴、寻轨等。访问硬盘和访问内存之间的速度差别是以数量级来计算的，就像1天和1分钟的差别一样。要监测 IO 性能，有必要了解一下基本原理和 Linux 是如何处理硬盘和内存之间的 IO 的。
内存页
Memory 提到了内存和硬盘之间的 IO 是以页为单位来进行的，在 Linux 系统上1页的大小为 4K。可以用以下命令查看系统默认的页面大小：
$ /usr/bin/time -v date
...
Page size (bytes): 4096
...
缺页中断
    Linux 利用虚拟内存极大的扩展了程序地址空间，使得原来物理内存不能容下的程序也可以通过内存和硬盘之间的不断交换（把暂时不用的内存页交换到硬盘，把需要的内 存页从硬盘读到内存）来赢得更多的内存，看起来就像物理内存被扩大了一样。事实上这个过程对程序是完全透明的，程序完全不用理会自己哪一部分、什么时候被 交换进内存，一切都有内核的虚拟内存管理来完成。当程序启动的时候，Linux 内核首先检查 CPU 的缓存和物理内存，如果数据已经在内存里就忽略，如果数据不在内存里就引起一个缺页中断（Page Fault），然后从硬盘读取缺页，并把缺页缓存到物理内存里。缺页中断可分为主缺页中断（Major Page Fault）和次缺页中断（Minor Page Fault），要从磁盘读取数据而产生的中断是主缺页中断；数据已经被读入内存并被缓存起来，从内存缓存区中而不是直接从硬盘中读取数据而产生的中断是次 缺页中断。
上面的内存缓存区起到了预读硬盘的作用，内核先在物理内存里寻找缺页，没有的话产生次缺页中断从内存缓存里找，如果还没有发现的话就从硬盘读取。很 显然，把多余的内存拿出来做成内存缓存区提高了访问速度，这里还有一个命中率的问题，运气好的话如果每次缺页都能从内存缓存区读取的话将会极大提高性能。 要提高命中率的一个简单方法就是增大内存缓存区面积，缓存区越大预存的页面就越多，命中率也会越高。下面的 time 命令可以用来查看某程序第一次启动的时候产生了多少主缺页中断和次缺页中断：
$ /usr/bin/time -v date
...
Major (requiring I/O) page faults: 1
Minor (reclaiming a frame) page faults: 260
...
File Buffer Cache
    从上面的内存缓存区（也叫文件缓存区 File Buffer Cache）读取页比从硬盘读取页要快得多，所以 Linux 内核希望能尽可能产生次缺页中断（从文件缓存区读），并且能尽可能避免主缺页中断（从硬盘读），这样随着次缺页中断的增多，文件缓存区也逐步增大，直到系 统只有少量可用物理内存的时候 Linux 才开始释放一些不用的页。我们运行 Linux 一段时间后会发现虽然系统上运行的程序不多，但是可用内存总是很少，这样给大家造成了 Linux 对内存管理很低效的假象，事实上 Linux 把那些暂时不用的物理内存高效的利用起来做预存（内存缓存区）呢。下面打印的是 VPSee 的一台 Sun 服务器上的物理内存和文件缓存区的情况：
$ cat /proc/meminfo
MemTotal:      8182776 kB
MemFree:       3053808 kB
Buffers:        342704 kB
Cached:        3972748 kB
    这台服务器总共有 8GB 物理内存（MemTotal），3GB 左右可用内存（MemFree），343MB 左右用来做磁盘缓存（Buffers），4GB 左右用来做文件缓存区（Cached），可见 Linux 真的用了很多物理内存做 Cache，而且这个缓存区还可以不断增长。
页面类型
Linux 中内存页面有三种类型：
•    Read pages，只读页（或代码页），那些通过主缺页中断从硬盘读取的页面，包括不能修改的静态文件、可执行文件、库文件等。当内核需要它们的时候把它们读到 内存中，当内存不足的时候，内核就释放它们到空闲列表，当程序再次需要它们的时候需要通过缺页中断再次读到内存。
•    Dirty pages，脏页，指那些在内存中被修改过的数据页，比如文本文件等。这些文件由 pdflush 负责同步到硬盘，内存不足的时候由 kswapd 和 pdflush 把数据写回硬盘并释放内存。
•    Anonymous pages，匿名页，那些属于某个进程但是又和任何文件无关联，不能被同步到硬盘上，内存不足的时候由 kswapd 负责将它们写到交换分区并释放内存。
IO’s Per Second（IOPS）
    每次磁盘 IO 请求都需要一定的时间，和访问内存比起来这个等待时间简直难以忍受。在一台 2001 年的典型 1GHz PC 上，磁盘随机访问一个 word 需要 8,000,000 nanosec = 8 millisec，顺序访问一个 word 需要 200 nanosec；而从内存访问一个 word 只需要 10 nanosec.（数据来自：Teach Yourself Programming in Ten Years）这个硬盘可以提供 125 次 IOPS（1000 ms / 8 ms）。
顺序 IO 和 随机 IO
    IO 可分为顺序 IO 和 随机 IO 两种，性能监测前需要弄清楚系统偏向顺序 IO 的应用还是随机 IO 应用。顺序 IO 是指同时顺序请求大量数据，比如数据库执行大量的查询、流媒体服务等，顺序 IO 可以同时很快的移动大量数据。可以这样来评估 IOPS 的性能，用每秒读写 IO 字节数除以每秒读写 IOPS 数，rkB/s 除以 r/s，wkB/s 除以 w/s. 下面显示的是连续2秒的 IO 情况，可见每次 IO 写的数据是增加的（45060.00 / 99.00 = 455.15 KB per IO，54272.00 / 112.00 = 484.57 KB per IO）。相对随机 IO 而言，顺序 IO 更应该重视每次 IO 的吞吐能力（KB per IO）：
$ iostat -kx 1
avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
           0.00    0.00    2.50   25.25    0.00   72.25

Device:  rrqm/s   wrqm/s   r/s   w/s    rkB/s    wkB/s avgrq-sz avgqu-sz   await  svctm  %util
sdb       24.00 19995.00 29.00 99.00  4228.00 45060.00   770.12    45.01  539.65   7.80  99.80

avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
           0.00    0.00    1.00   30.67    0.00   68.33

Device:  rrqm/s   wrqm/s   r/s   w/s    rkB/s    wkB/s avgrq-sz avgqu-sz   await  svctm  %util
sdb        3.00 12235.00  3.00 112.00   768.00 54272.00   957.22   144.85  576.44   8.70 100.10
    随机 IO 是指随机请求数据，其 IO 速度不依赖于数据的大小和排列，依赖于磁盘的每秒能 IO 的次数，比如 Web 服务、Mail 服务等每次请求的数据都很小，随机 IO 每秒同时会有更多的请求数产生，所以磁盘的每秒能 IO 多少次是关键。
$ iostat -kx 1
avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
           1.75    0.00    0.75    0.25    0.00   97.26
Device:  rrqm/s   wrqm/s   r/s   w/s    rkB/s    wkB/s avgrq-sz avgqu-sz   await  svctm  %util
sdb        0.00    52.00  0.00 57.00     0.00   436.00    15.30     0.03    0.54   0.23   1.30
avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
           1.75    0.00    0.75    0.25    0.00   97.24
Device:  rrqm/s   wrqm/s   r/s   w/s    rkB/s    wkB/s avgrq-sz avgqu-sz   await  svctm  %util
sdb        0.00    56.44  0.00 66.34     0.00   491.09    14.81     0.04    0.54   0.19   1.29
    按照上面的公式得出：436.00 / 57.00 = 7.65 KB per IO，491.09 / 66.34 = 7.40 KB per IO. 与顺序 IO 比较发现，随机 IO 的 KB per IO 小到可以忽略不计，可见对于随机 IO 而言重要的是每秒能 IOPS 的次数，而不是每次 IO 的吞吐能力（KB per IO）。
SWAP
    当系统没有足够物理内存来应付所有请求的时候就会用到 swap 设备，swap设备可以是一个文件，也可以是一个磁盘分区。不过要小心的是，使用 swap 的代价非常大。如果系统没有物理内存可用，就会频繁 swapping，如果 swap 设备和程序正要访问的数据在同一个文件系统上，那会碰到严重的 IO 问题，最终导致整个系统迟缓，甚至崩溃。swap 设备和内存之间的 swapping 状况是判断 Linux 系统性能的重要参考，我们已经有很多工具可以用来监测 swap 和 swapping 情况，比如：top、cat /proc/meminfo、vmstat 等：
$ cat /proc/meminfo
MemTotal:      8182776 kB
MemFree:       2125476 kB
Buffers:        347952 kB
Cached:        4892024 kB
SwapCached:        112 kB
...
SwapTotal:     4096564 kB
SwapFree:      4096424 kB
...

hadoop 监控 YARN篇：

Yarn为资源管理器，主要监控hadoop作业运行时占用集群资源

主要命令有如下：

  resourcemanager                       run the ResourceManager

  nodemanager                           run a nodemanager on each slave

  timelineserver                        描述一个与具体application实体相关的event，获取实际操作时分配的container

  rmadmin                               运行resourcemanager管理客户端

  sharedcachemanager                    run the SharedCacheManager daemon

  scmadmin                              SharedCacheManager admin tools

  version                              hadoop 版本信息

  application                           显示application进程信息 -list 查看列表

-kill  杀掉进程

-movetoqueue 移动到其他队列

-queue 队列筛选进程

-status 进程id信息

  applicationattempt                    打印应用程序的应用程序尝试申请

  container                             打印应用程序的应用尝试申请到的container 列表和信息

  node                                  显示node列表、每个node启动container情况以及资源占用情况

  queue                                 prints queue information

  logs                                  dump container logs

  classpath                             prints the class path needed to

  cluster                               prints cluster information

  daemonlog                             设置日志等级，用于排错时查看每一步的执行

  top           

 

大部分的yarn命令是为管理员准备的，而不是为开发人员

在工作中，开发所用到的命令一般有：

1>.yarn application -list                查看现在运行的进程

   yarn application -kill application_id   杀掉application进程（spark预申请资源，任务执行完之后不会主动释放资源）

2>.yarn logs -application_id            查看特定应用日志

3>.yarn node -list

Total Nodes:4

         Node-Id          Node-State       Node-Http-Address     Number-of-Running-Containers

dkfzxsmis1app66:26009  RUNNING         dkfzxsmis1app66:26010   0

dkfzxsmis1app64:26009  RUNNING         dkfzxsmis1app64:26010   1

dkfzxsmis1app63:26009  RUNNING         dkfzxsmis1app63:26010   0

dkfzxsmis1app65:26009  RUNNING         dkfzxsmis1app65:26010   0

4>.yarn top

YARN top - 15:47:08, up 20d, 4:5, 1 active users, queue(s): root

NodeManager(s): 4 total, 4 active, 0 unhealthy, 0 decommissioned, 0 lost, 0 rebooted

Queue(s) Applications: 2 running, 368 submitted, 0 pending, 329 completed, 32 killed, 5 failed

Queue(s) Mem(GB): 241 available, 102 allocated, 187 pending, 0 reserved

Queue(s) VCores: 226 available, 80 allocated, 150 pending, 0 reserved

 

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 application_1532403702169_0370 etlfhts3021      spark Queue_FHTS3021      14       0      79       0    101G      0G        335        459  10.00   00:00:-3 Hive on Spark

 application_1532403702169_0003 spark           spark    default      -1      -1      -1      -1      0G      0G          0          0   0.00   20:03:12 Spark-JDBCServer

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