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版本:1.6.0

调优手册

Linkis0.x版本在微众银行生产上稳定运行,并支撑着各种业务,Linkis1.0作为0.x的优化版本,相关调优逻辑并没有改变,所以本文档会介绍几个生产上Linkis部署调优的建议,由于篇幅有限,本文并不能覆盖到所有的优化场景,相关调优指南也会补充更新,当然也希望社区用户为Linkis1.0的调优文档提出建议。

1. 概述

        本文档将会按照生产的经验,介绍几个调优的手段,分别是生产上部署时Jvm堆大小选取,任务提交的并发量设置,任务运行资源申请参阅介绍。文档中叙述的参数设置,并不是建议设置的参数值,用户需要根据自己真实地生产环境,对参数进行选取。

2. Jvm堆大小调优

        在安装Linkis时,可以在linkis-env.sh中找到以下变量:

SERVER_HEAP_SIZE="512M"

        设置该变量,在安装后,会加入到每个微服务的java启动参数中,用来控制Jvm启动堆大小,虽然在java启动时,需要设置xms和xmx两个参数,但是通常会设置成一样的值,在生产上,随着使用人数的增多,该参数需要调整大一些才能满足生产的需求。当然设置更大的堆栈内存,需要更大的服务器配置,当然,单机部署存在局限性,在生产上,可以采用分布式部署的方式,用多台服务器分别部署不同的Linkis和DSS微服务,同时调整堆栈大小,达到满足生产的需求。

3. 任务提交的并发量调优

        Linkis的一些任务并发参数都会有一个默认值,大多数场景下默认值都可以满足需求,但是有时,默认值并不能满足需求,所以需要通过改变参数的大小进行调整,本文会介绍几个调整任务并发的参数。方便用户对生产上的并发任务进行优化。

        因为任务的提交都是采用RPC的方式,在linkis-common/linkis-rpc模块中,可以通过配置如下几个参数提高rpc的并发数量:

wds.linkis.rpc.receiver.asyn.consumer.thread.max=400
wds.linkis.rpc.receiver.asyn.queue.size.max=5000
wds.linkis.rpc.sender.asyn.consumer.thread.max=100
wds.linkis.rpc.sender.asyn.queue.size.max=2000

        在Linkis源码中,我们对提交任务的并发数设置了一个默认值,该值在绝大多数场景下都能很好的满足需求,但是在有些场景出现大量并发任务提交执行时,比如用Qualitis(微众银行另一款开源项目)进行大批量数据校验时,这个参数在目前的版本中并没有提升为可配置项,分别是initCapacity,maxCapacity两个参数,需要用户进行改造,提高这两个参数,可以提高并发数,当然也需要更高的服务器配置。

  private val groupNameToGroups = new JMap[String, Group]
private val labelBuilderFactory = LabelBuilderFactoryContext.getLabelBuilderFactory

override def getOrCreateGroup(groupName: String): Group = {
if (!groupNameToGroups.containsKey(groupName)) synchronized {
val initCapacity = 100
val maxCapacity = 100
// 其它代码...
}
}

4. 任务运行时资源设置

        在提交任务运行在Yarn上时,Yarn提供了可配置的接口,Linkis作为一个可拓展性强的框架,同样也可以通过Linkis的配置来设置资源配置。
       Spark的相关配置和Hive的相关配置如下:
在linkis-engineconn-plugins/engineconn-plugins里的Spark的部分配置,可以调整该配置改变提交到Yarn上的任务运行时环境,由于篇幅有限,如更多有关Hive,Yarn配置需要用户参考源码和参数文档:

"spark.driver.memory" = 2 //单位为G
"wds.linkis.driver.cores" = 1
"spark.executor.memory" = 4 //单位为G
"spark.executor.cores" = 2
"spark.executor.instances" = 3
"wds.linkis.rm.yarnqueue" = "default"