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【异常总结】SeaTunnel集群脑裂配置优化方法

集群配置 | 项目 | 描述 | |-----------|-----------------------------------| | 数量 | 3台 | | 规格 | 阿里云ECS 16C64G | | Slot模式 | 静态50个 | | ST内存配置 | -Xms32g -Xmx32g -XX:MaxMetaspaceSize=8g | 异常问题 4月份以来,出现了3次集群脑裂现象,均为某节点脑裂/自动关闭。 核心日志如下: Master节点 出现Hazelcast监控线程打印的Slow Operation日志 Hazelcast 心跳超时60s后,会看见198已经离开了集群 198 worker节点 我们可以看到,已经无法获得Hazelcast集群节点的心跳,且超时超过60000ms 尝试重连到集群 然后打到该节点上的状态查询、提交作业等请求,卡死无状态; 这时整个集群不可用,处于僵死状态,我们写的节点健康检查接口,均不可用, 早高峰时间出现了服务不可用,于是我们观察日志出现集群脑裂后,快速重启了集群。 后期调参后,甚至还出现过调参后节点自动关闭的问题 问题分析 可能出现Ha...

故障定位系列-4-波动度故障

准备出一系列故障定位的经验分享文章 一款体验故障定位的神器 故障定位系列-1-接口级故障 故障定位系列-2-共享连接池故障 故障定位系列-3-容器资源故障 故障定位系列-4-波动度故障 故障定位系列-5-DB基本故障 故障定位系列-6-DB更新和读取行数的故障 故障定位系列-7-DB连接池故障 故障定位系列-8-DB调用次数故障 故障定位系列-9-网络延迟类故障 1 故障场景 如下2个同样类型的故障 故障A:某个SQL的耗时故障(耗时更长,造成的影响大) 故障B:某个SQL的耗时故障(耗时相对短,造成的影响小) 其中某个服务在2个故障中的表现如下: 可以明显看出,这2次故障造成的耗时波动是不一样的,那这里就引出一个定位难点:如何能自适应不同程度的故障呢? 2 定位难点 要想适应不同程度的故障,需要做到如下2点: 异常检测需要自适应不同的波动度 上下游根因的界定如何适应不同的波动度 2.1 异常检测需要自适应不同的波动度 要想做到自适应,就必须先做到自学习,即对当前曲线的正常时间段的曲线波动进行学习 学习正常区间内的一些特征值:最大值、最小值、中位数、平均值、方差、标准差动态等计算出波动...

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