RegionServer 核心指标

简介: RegionServer 是 HBase 集群中负责存储和处理数据请求的关键组件。监控其核心指标对确保集群性能和稳定性至关重要。主要指标包括进程存在性、内存使用、请求队列长度、读写性能、存储性能、Region 相关指标、磁盘使用、网络性能、GC 性能、Compaction 和 Flush 性能、WAL 使用情况、阻塞操作及慢查询日志。通过监控这些指标,可以及时发现并解决性能问题,确保 HBase 集群的高效运行。

RegionServer 是 HBase 集群中负责存储数据和处理数据请求的组件。监控 RegionServer 的核心指标对于确保 HBase 集群的性能和稳定性至关重要。以下是一些关键的 RegionServer 核心指标:

  1. 进程存在性:确保 RegionServer 进程正在运行。

  2. 内存使用情况

    • MemHeapUsedM:JVM 堆内存已使用量。
    • MemHeapMaxM:JVM 堆内存最大容量。
    • 内存使用率(MemHeapUsedM / MemHeapMaxM),通常应该保持在 60% 以下,以避免频繁的垃圾收集。
  3. 请求队列长度

    • numCallsInPriorityQueue:高优先级请求队列的长度,这影响着写入性能。
    • 通用队列 RPC 请求数,应保持在合理范围内(如小于或等于 1000),避免过长队列导致的性能问题。
  4. 读写性能

    • 读写请求的延迟(Latency):包括读请求延迟(Get)和写请求延迟(Put/Increment)。
    • 读写吞吐量(Throughput):每秒处理的读写请求数量。
  5. 存储性能

    • BytesWrittenMB:写入数据的速率。
    • BytesReadMB:读取数据的速率。
  6. Region 相关指标

    • 存储在 RegionServer 上的 Region 数量。
    • 每个 Region 的存储大小和访问模式。
  7. 磁盘使用情况

    • VolumeFailures:磁盘故障次数。
    • 磁盘使用率,应保持在 70% 以下以避免影响性能。
  8. 网络性能

    • DatanodeNetworkErrors:网络错误统计。
  9. GC(垃圾收集)性能

    • GC 时间(Garbage Collection Time):GC 操作花费的时间,过长的 GC 时间可能影响性能。
  10. Compaction 和 Flush 性能

    • 执行 Compaction 和 Flush 的频率和持续时间,这些操作可能会影响读写性能。
  11. WAL(Write-Ahead Logging)

    • WAL 的使用情况和性能,因为 WAL 对写入性能有直接影响。
  12. 阻塞操作

    • blockedRequestsCount:被阻塞的请求数量。
  13. 慢查询日志

    • 记录执行时间过长或产生大量数据的查询。

监控这些指标可以帮助你了解 RegionServer 的健康状况和性能状况,从而在必要时进行调优。使用 Prometheus 结合 Grafana 可以有效地收集、展示和可视化这些指标,同时可以设置警报以在性能下降或出现问题时及时通知管理员。

相关文章
|
流计算 Java SQL
Flink落HDFS数据按事件时间分区解决方案
0x1 摘要 Hive离线数仓中为了查询分析方便,几乎所有表都会划分分区,最为常见的是按天分区,Flink通过以下配置把数据写入HDFS, BucketingSink<Object> sink = new BucketingSink<>(path); //通过这样的方式来实现数据跨天分区 sink.
4433 0
|
4月前
|
存储 监控 Java
RegionServer 核心指标
RegionServer 核心指标
|
4月前
|
消息中间件 监控 Kafka
联通实时计算平台问题之Flink状态后端数据量较大时,问题排查要如何进行
联通实时计算平台问题之Flink状态后端数据量较大时,问题排查要如何进行
|
4月前
|
存储 SQL 关系型数据库
实时计算 Flink版产品使用问题之如何高效地将各分片存储并跟踪每个分片的消费位置
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
|
4月前
|
存储 监控 Java
实时计算 Flink版产品使用问题之随着时间增加,作业的CPU繁忙度增加,是什么原因
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
|
6月前
|
分布式计算 Hadoop
Hadoop数据重分布决策
【6月更文挑战第15天】
41 6
|
6月前
|
分布式计算 并行计算 Hadoop
Hadoop数据重分布的流程
【6月更文挑战第14天】
50 5
|
7月前
|
SQL Java API
Flink部署问题之committedOffsets指标为负值如何解决
Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架,其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。本合集提供有关Apache Flink相关技术、使用技巧和最佳实践的资源。
|
7月前
|
流计算
在Flink中,水位线(Watermark)扮演着重要的角色
在Flink中,水位线(Watermark)扮演着重要的角色
65 2
|
7月前
|
消息中间件 Kafka 程序员
Flink(九)【时间语义与水位线】
Flink(九)【时间语义与水位线】