作者:Zhang, Haohao
摘要:
硬盘在服务器中起着至关重要的作用,因为硬盘里面存储的是数据,随着制造业技术的提高,硬盘的类型也在逐渐的改变。对于硬盘的管理是IAAS部门的责任,但作为业务运维也需要懂得相关的技术。
有的公司采用LVM来管理硬盘,这样做方便扩缩容,也有的公司直接用裸盘来存数据,这样做的好处是不会因LVM而损失掉一部分硬盘I/O速度。需要根据不同的场景采用不同的方式来管理。
Hadoop集群中跑Datanode服务的节点不建议做LVM,因为没有必要,你想想,Hadoop的HDFS就是做分布式大数据的,用Hadoop的公司肯定是有大量的数据,所以对于HDFS基本原则是硬盘有多少空间就用多少空间,不够用的话再加机器或者加硬盘。
硬盘故障在服务器硬件故障中所占的比例是最高的,下面我给出Ebay的故障报告中的硬件部件和对应故障率状态图:
从图中可以很明显的看到硬盘故障率最高,达到了84%,所以对于运维来说,如果能统计出平时工作中的故障案例,并把它们写成自动化修复脚本,那将有很重大的意义。
如果你的眼光还能看得更远一点的话,可以想一想:能不能做出一套硬件故障检测与修复的系统呢?(需要硬件厂商的合作),我这里只做抛砖引玉,如果你能想到这些,说明你已经走在了自动化运维的路上了。
这里先介绍一例最典型的硬盘故障案例,然后会给出硬盘故障的常规处理步骤,最后我会附上硬盘自动化修复脚本的链接。
环境:
这台服务器是hadoop集群里的一台slavenode ,上面跑的有datanode和nodemanager服务,总共有12块数据盘和一块系统盘,每块数据盘都只做了一个partition,文件系统用的是ext4,没有做LVM。
故障发现:
某天我们的监控系统报出了一条告警,说一个用户的一个Job跑失败了,因为这个用户是很重要的用户,所以他的每个Job跑的成功与否,跑了多长时间我们都是有监控的,废话不多说。
先查看Job id :job_1431213413583_799324,Failed的Job 在node:example.ebay.com上,对应的日志显示:“Error: java.io.FileNotFoundException…………”,再进一步查看日志,发现是没有找到/path/to/corrupt/file这个block ,我用hadoop fsck命令查看下对应的block所在的节点,发现是在corrupted.node.com上。
考虑到公司安全,以上主机名和文件名都是假设的,大家明白就好。登录出现问题的那台机器,“df -h”先查看下硬盘情况:
#df -h
Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on
/dev/sda2 451G 20G 408G 5% /
tmpfs 36G 0 36G 0% /dev/shm
/dev/sdb1 1.9T 1.5T 354G 81% /hadoop/1
/dev/sdc1 1.9T 1.5T 357G 81% /hadoop/2
/dev/sdd1 1.9T 1.5T 351G 81% /hadoop/3
/dev/sde1 1.9T 1.4T 402G 79% /hadoop/4
/dev/sdf1 1.9T 1.5T 371G 80% /hadoop/5
/dev/sdg1 1.9T 1.5T 375G 80% /hadoop/6
/dev/sdh1 1.9T 1.5T 388G 79% /hadoop/7
/dev/sdi1 1.9T 1.5T 383G 80% /hadoop/8
/dev/sdj1 1.9T 1.5T 394G 79% /hadoop/9
/dev/sdl1 1.9T 1.5T 377G 80% /hadoop/11
/dev/sdm1 1.9T 1.5T 386G 79% /hadoop/12
仔细观察会发现/hadoop/10没有,对应的应该是/dev/sdk1,那这块硬盘到哪去了呢?
故障分析:
用fdisk查看:
#fdisk -l /dev/sdk
发现这块盘是GPT table的,这里穿插下分区表的小知识,分区表最常用的是MBR,GPT是比较新的一种,比较少用。
因为其它硬盘都是MBR分区表,所以这块硬盘也应该是MBR的。
再查看/var/log/messages,发现有一些I/O错误信息:
Jul 17 00:50:00 xxxxxxxxxxxxxx kernel:[8385006.016524] Buffer I/O error on device sdk1, logical block 1415594116
估计是硬盘出现逻辑坏道了。
故障解决:
思路是删除/dev/sdk上的所有数据,然后重新分区,格式化。
这里不用担心数据丢失,因为Hadoop设置默认会有三份block信息保存在不同的节点上。
- 用fdisk删除原有分区表信息,创建一个新的partition:
#fdisk /dev/sdk
# d
# n
# p
# w
- 用parted工具,把partition1的分区表转化为MBR的:
#parted /dev/sdk1
#mklabel msdos
#quit
- 删除保留的百分之五的磁盘空间:
#tune2fs -m 1 /dev/sdk1
- 用ext4格式化partition:
#mkfs.ext4 /dev/sdk1
- 查看磁盘信息:
#fdisk -l /dev/sdk
Disk /dev/sdk: 2000.4 GB, 2000398934016bytes
255 heads, 63 sectors/track, 243201cylinders
Units = cylinders of 16065 * 512 = 8225280bytes
Sector size (logical/physical): 512 bytes/ 512 bytes
I/O size (minimum/optimal): 512 bytes /512 bytes
Disk identifier: 0xea6649b8
Device Boot Start End Blocks Id System
/dev/sdk1 1 243201 1953512001 83 Linux
- 一切正常,查看/etc/fstab:
.......
LABEL=/hadoop09 /hadoop/9 ext4defaults,noatime,nodiratime,noauto 0 2
LABEL=/hadoop10 /hadoop/10 ext4defaults,noatime,nodiratime,noauto 0 2
........
- 注意"noauto"选项,如果你用"mount -a"的话系统不会自动识别文件系统类型,不会自动挂载目录。
所以这里就不能用"mount -a",而应该手动mount:
#mount LABEL=/hadoop10 /hadoop/10 -o defaults,noatime,nodiratime,noauto -t ext4
- 再用fdisk查看:
#df -h
......
/dev/sdk1 1.8T 1.9G 1.8T 1% /hadoop/10
到这里这个硬盘故障就算彻底解决了。
新硬盘到可用所需要的步骤(无需交互,可写成脚本):
1 在/dev/sda1删除partition1:
#parted --script -- /dev/sda1 rm 1
2 在/dev/sda1上创建msdos类型的分区表:
#parted --script /dev/sda1 mklabel msdos
3 在/dev/sda1创建partition1:
#parted --script -- /dev/sda1 mkpart primary 1 -1
4 用ext4文件系统格式化/dev/sda1:
#mkfs.ext4 -L $label -N 61050880 -m 1 -O sparse_super /dev/sda1
"-N"表示inode的数量,这个数值如果不指定的话,系统会默认把它设的尽量小,如果硬盘中小文件较多的话,有可能会造成inode不够用的情况。HDFS/Hadoop设计的目的是处理大文件的,默认块的大小是64MB,是Linux文件系统默认值(4KB)的16384倍,又考虑到一块硬盘中不可能全部是HDFS 文件,还会有很多日志文件等,所以在设置inode 数量的时候最好根据经验来判断,或者保险点你可以采取以下公式计算得出:
Inode数量 = (硬盘大小 /4KB )* 10
"-m 1"表示保留百分之一的硬盘空间,默认保留百分之五,保留的空间可在硬盘被用完的情况下,root用户任然有操作硬盘的机会;
"-O sparse_super"表示使用更少的superblock backup copies,来节约硬盘空间。
5 在/dev/sda1上禁止e2fsck文件系统在开机时自检:
#tune2fs -c 0 -i 0 /dev/sda1
"-c 0"表示无论这块硬盘被mount多少次,系统都不会调用e2fsck扫描硬盘。
硬盘若长期不自检是不好的,可能会造成数据丢失。对于HDFS而言,默认会保留3份blocks文件,所以就算丢失了一份数据,还有2份数据呢,当blocks的保存数不足3份时,HDFS会重新找一台新的服务器来做备份,从而维持3份数据的目的,所以在HDFS里面数据是相对安全的,硬盘扫描就不那么重要了。
最后我分享一个自动化修复硬盘的perl脚本:
https://github.com/zhanghaohao/DiskFormat