诊断工具
Contents
诊断工具#
概述#
为了方便排查用户环境中的常见问题,OpenMLDB提供了诊断工具。
使用#
安装方式与使用:
pip install openmldb-tool # openmldb-tool[pb]
openmldb_tool # 注意下划线
有以下几个子命令可选择执行:
usage: openmldb_tool [-h] [--helpfull] {status,inspect,rpc,test,static-check} ...
注意-c/--cluster
参数,格式为<zk_cluster>/<zk_root_path>
,默认将访问127.0.0.1:2181/openmldb
。如果是自行设置的OpenMLDB集群,请配置此参数。其他参数根据子命令不同而不同,可以使用-h
查看,或查看各个子命令的详细文档。
一键inspect#
openmldb_tool inspect [--cluster=0.0.0.0:2181/openmldb]
可以一键查询,得到完整的集群状态报告。如果需要局部视角或额外的诊断功能,才需要其他子命令。
报告分为几个板块,其中如果所有表都是健康的,不会展示Ops和Partitions板块。用户首先看报告末尾的总结 summary & hint,如果存在server offline(红色),需先重启server,保证server尤其是TabletServer都在线。server重启后,集群可能会尝试自动修复,自动修复也可能会失败,所以,用户有必要等待一定时间后再次inspect。此时如果仍然有不健康的表,可以检查它们的状态,Fatal表需要尽快修复,它们可能会读写失败,Warn表,用户可以考虑推迟修复。修复方式见报告末尾提供的文档。
inspect
可配置参数除了--cluster/-c
,还可配置不显示彩色--nocolor/-noc
方便复制,以及--table_width/-tw n
配置表格宽度,--offset_diff_thresh/-od n
配置offset diff的报警阈值。
diagnosing cluster xxx
Server Detail
{server map}
{server online/offline report}
Table Partitions Detail
tablet server order: {tablet ip -> idx}
{partition tables of unhealthy tables}
Example:
{a detailed description of partition table}
Ops Detail
> failed ops do not mean cluster is unhealthy, just for reference
last one op(check time): {}
last 10 ops != finished:
{op list}
==================
Summary & Hint
==================
Server:
{online | offline servers ['[tablet]xxx'], restart them first}
Table:
{all healthy | unhealthy tables desc}
[]Fatal/Warn table, {read/write may fail or still work}, {repair immediatly or not}
{partition detail: if leader healthy, if has unhealthy replicas, if offset too large, related ops}
Make sure all servers online, and no ops for the table is running.
Repair table manually, run recoverdata, check https://openmldb.ai/docs/zh/main/maintain/openmldb_ops.html.
Check 'Table Partitions Detail' above for detail.
其他常用命令#
除了一键inspect,在这样几个场景中,我们推荐使用诊断工具的子命令来帮助用户判断集群状态、简化运维。
部署好集群后,可以使用
test
测试集群是否能正常工作,不需要用户手动测试。如果发现问题,再使用inspect
诊断。组件都在线,但出现超时或错误提示某组件无法连接时,可以使用
status --conn
检查与各组件的连接,会打印出简单访问的耗时。也可以用它来测试客户端主机与集群的连接情况,及时发现网络隔离。离线job如果出现问题,
SHOW JOBLOG id
可以查看日志,但经验较少的用户可能会被日志中的无关信息干扰,可以使用inspect job
来提取job日志中的关键信息。离线job太多时,CLI中的展示会不容易读,可以使用
inspect offline
筛选所有failed的job,或者inspect job --state <state>
来筛选出特定状态的job。在一些棘手的问题中,可能需要用户通过RPC来获得一些信息,帮助定位问题。
openmldb_tool rpc
可以帮助用户简单快速地调用RPC,降低运维门槛。没有Prometheus监控时,可以通过
inspect online --dist
获得数据分布信息。如果你的操作节点到各个组件的机器是ssh免密的,那么,可以使用
static-check
检查配置文件是否正确,版本是否统一,避免部署失败。还可以一键收集整个集群的日志,方便打包并提供给开发人员分析。
子命令详情#
status 状态#
status
用于查看OpenMLDB集群的状态,包括服务组件的地址,角色,连接时间,状态等,等价于SHOW COMPONENTS
。如果发现集群表现不正常,请先查询各服务组件的实时状态。
openmldb_tool status -h
usage: openmldb_tool status [-h] [--helpfull] [--diff]
optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
--helpfull show full help message and exit
--diff check if all endpoints in conf are in cluster. If set, need to set `-f,--conf_file`
--conn check network connection of all servers
简单查询集群状态:
openmldb_tool status [--cluster=...]
输出类似下表:
+-----------------+-------------+---------------+--------+---------+ | Endpoint | Role | Connect_time | Status | Ns_role | +-----------------+-------------+---------------+--------+---------+ | localhost:10921 | tablet | 1677398926974 | online | NULL | | localhost:10922 | tablet | 1677398926978 | online | NULL | | localhost:7527 | nameserver | 1677398927985 | online | master | | localhost:9902 | taskmanager | 1677398934773 | online | NULL | +-----------------+-------------+---------------+--------+---------+
检查并测试集群链接与版本:
openmldb_tool status --conn
检查配置文件与集群状态是否一致#
如果指定--diff
参数,会检查配置文件中的所有节点是否都在已经启动的集群中,如果有节点不在集群中,会输出异常信息。如果集群中有节点不在配置文件中,不会输出异常信息。需要配置-f,--conf_file
,例如,你可以在镜像里这样检查:
openmldb_tool status --diff -f=/work/openmldb/conf/hosts
inspect 检查#
如果是为了检查集群状态,更推荐一键inspect
获取集群完整检查报告,inspect
子命令是更具有针对性的检查。
openmldb_tool inspect -h
usage: openmldb_tool inspect [-h] [--helpfull] {online,offline,job} ...
positional arguments:
{online,offline,job}
online only inspect online table.
offline only inspect offline jobs.
job show jobs by state, show joblog or parse joblog by id.
online在线检查#
inspect online
检查在线表的健康状态,并输出有异常的表,包括表的状态,分区信息,副本信息等,等价于SHOW TABLE STATUS
并筛选出有异常的表。
检查在线数据分布#
可以使用inspect online --dist
检查在线数据分布,默认检查所有数据库,可以使用--db
指定要检查的数据库。若要查询多个数据库,请使用 ‘,’ 分隔数据库名称。会输出数据库在各个节点上的数据分布情况。
offline离线检查#
inspect offline
离线检查会输出最终状态为失败的任务(不检查“运行中”的任务),等价于SHOW JOBS
并筛选出失败任务。更多功能待补充。
JOB 检查#
JOB 检查是更灵活的离线任务检查命令,可以按条件筛选job,或针对单个job日志进行分析。
按state筛选#
可以使用inspect job
或inspect job --state all
查询所有任务,等价于SHOW JOBS
并按job_id排序。使用inspect job --state <state>
可以筛选出特定状态的日志,可以使用 ‘,’ 分隔,同时查询不同状态的日志。例如:inspect offline
相当于inspect job --state failed,killed,lost
即筛选出所有失败的任务。
以下是一些常见的state:
state |
描述 |
---|---|
finished |
成功完成的任务 |
running |
正在运行的任务 |
failed |
失败的任务 |
killed |
被终止的任务 |
更多state信息详见Spark State,Yarn State
解析单个JOB日志#
使用inspect job --id <job_id>
查询指定任务的log日志,其结果会使用配置文件筛选出主要错误信息。
解析依靠配置文件,默认情况会自动下载。如需更新配置文件,可以--conf-update
,它将会在解析前强制下载一次配置文件。如果默认下载源不合适,可以同时配置--conf-url
配置镜像源,例如使用--conf-url https://openmldb.ai/download/diag/common_err.yml
配置国内镜像。
如果只需要完整的日志信息而不是解析日志的结果,可以使用--detail
获取详细信息,不会打印解析结果。
test 测试#
test
将执行一些测试SQL,包括:创建库,创建表,在线插入数据,在线查询数据,删除表,删除库。如果TaskManager组件存在,还会执行离线查询任务,由于没有做离线导入数据,查询结果理应为空。
在新建好集群时或发现集群表现不正常时,可以执行test
测试集群是否能工作。
static-check 静态检查#
static-check
静态检查,根据集群部署配置文件(通过参数-f,--conf_file
指定),登录各个服务组件的部署地址,可以收集版本信息、配置文件、日志文件,检查版本是否一致,对收集到的配置文件和日志文件做分析。可以在集群未部署前进行检查,避免因程序版本或配置文件错误导致的集群部署失败。或在集群异常时,将分布式的日志文件收集在一起,方便调查问题。
openmldb_tool static-check -h
usage: openmldb_tool static-check [-h] [--helpfull] [--version] [--conf] [--log]
optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
--helpfull show full help message and exit
--version, -V check version
--conf, -C check conf
--log, -L check log
部署配置文件#
-f,--conf_file
部署配置文件格式可以是hosts风格或yaml风格,描述集群中有哪些组件,分布在哪个节点以及部署目录。
hosts风格(参考release包中的
conf/hosts
)
[tablet]
localhost:10921 /tmp/openmldb/tablet-1
localhost:10922 /tmp/openmldb/tablet-2
[nameserver]
localhost:7527
[apiserver]
localhost:9080
[taskmanager]
localhost:9902
[zookeeper]
localhost:2181:2888:3888 /tmp/openmldb/zk-1
集群版yaml
mode: cluster
zookeeper:
zk_cluster: 127.0.0.1:2181
zk_root_path: /openmldb
nameserver:
-
endpoint: 127.0.0.1:6527
path: /work/ns1
tablet:
-
endpoint: 127.0.0.1:9527
path: /work/tablet1
-
endpoint: 127.0.0.1:9528
path: /work/tablet2
taskmanager:
-
endpoint: 127.0.0.1:9902
path: /work/taskmanager1
如果是分布式部署,诊断工具需要到部署节点上拉取文件,所以需要添加机器互信免密。设置方法参考这里。
如果hosts/yaml中某些组件没有配置path,将会使用--default_dir
作为部署目录,默认值为/work/openmldb
。如果你的部署目录不是这个,可以通过--default_dir
指定。
如果是onebox部署,可以指定--local
,我们会把所有节点当作本地节点,不会尝试ssh登录。如果部分节点是本地节点,只能使用yaml格式的部署配置文件,对本地节点配置is_local: true
。例如:
nameserver:
-
endpoint: 127.0.0.1:6527
path: /work/ns1
is_local: true
检查内容#
检查可通过组合FLAG来来指定检查哪些内容,例如,-V
只检查版本,-CL
只检查配置文件和日志,-VCL
检查全部。
-V,--version
检查版本,检查各个组件的版本是否一致,如果不一致,会输出不一致的组件和版本信息(由于复杂度较高,openmldb-batch包的地址可能查不到,将忽略检查,替换batch包非常容易,可以推后检查)。-C,--conf
收集配置文件,检查各个组件的配置文件中ZooKeeper地址是否一致等。-L,--log
收集日志,输出WARNING及以上的日志。
如果检查配置文件或日志,将会把收集到的文件保存在--collect_dir
中,默认为/tmp/diag_collect
。你也也可以访问此目录查看收集到的配置或日志,进行更多的分析。
检查示例#
在镜像容器中可以这样静态检查:
openmldb_tool static-check --conf_file=/work/openmldb/conf/hosts -VCL --local
RPC 接口#
openmldb_tool
还提供了一个RPC接口,它可以让我们发送RPC更容易,不需要定位Server的IP,拼接RPC方法URL路径,也可以提示所有RPC方法和RPC方法的输入结构。使用方式是openmldb_tool rpc
,例如,openmldb_tool rpc ns ShowTable --field '{"show_all":true}'
可以调用nameserver
的ShowTable
接口,获取表的状态信息。
其中组件不使用ip,可以直接使用角色名。NameServer与TaskManager只有一个活跃,所以我们用ns和tm来代表这两个组件。而TabletServer有多个,我们用tablet1
,tablet2
等来指定某个TabletServer,从1开始,顺序可通过openmldb_tool rpc
或openmldb_tool status
来查看。
如果对RPC服务的方法或者输入参数不熟悉,可以通过openmldb_tool rpc <component> [method] --hint
查看帮助信息。但它是一个额外组件,需要通过pip install openmldb-tool[pb]
安装。hint还需要额外的pb文件,帮助解析输入参数,默认是从/tmp/diag_cache
中读取,如果不存在则自动下载。如果你已有相应的文件,或者已经手动下载,可以通过--pbdir
指定该目录。自行编译pb文件,见openmldb tool开发文档。
例如:
$ openmldb_tool rpc ns ShowTable --hint
...
server proto version is 0.7.0-e1d35fcf6
hint use pb2 files from /tmp/diag_cache
You should input json like this, ignore round brackets in the key and double quotation marks in the value: --field '{
"(optional)name": "string",
"(optional)db": "string",
"(optional)show_all": "bool"
}'
附加#
可使用openmldb_tool --helpfull
查看所有配置项。例如,--sdk_log
可以打印sdk的日志(zk,glog),可用于调试。