文章目录
- 固定的metrics
- Topic相关的metrics
- Statestore topic介绍
- Topic update的metrics
- Metrics更新
- Topic update总计metrics
- 小结
本文主要梳理一下Impala的“statestore-subscriber”相关的metrics，这类metrics主要是在catalog和impalad上存在。目前主要分为两种类型，下面来简单看一下。
固定的metrics
第一类就是几个固定的metrics，如下所示：
代码语言：javascript复制statestore-subscriber.connected
statestore-subscriber.heartbeat-interval-time
statestore-subscriber.last-recovery-duration
statestore-subscriber.last-recovery-time
statestore-subscriber.num-connection-failures这些metrics都是在statestore的subscriber启动之后直接注册的。我们可以直接从web页面看到这些metrics的描述，也比较简单，不是本文的重点，这里不再展开：
我们这里主要来看一下第二类metrics。
Topic相关的metrics
第二类metrics主要是topic相关的，在介绍这类metrics之前，我们先简单看下目前Impala的几种metrics。
Statestore topic介绍
目前Impala一共有三类topic，subscriber可以向statestore注册，如下所示：
分别是：
- impala-membership，成员信息同步，包括各个backends的相关信息；
- impala-request-queue，资源队列相关的信息；
- catalog-update，元数据相关的信息；
关于每个topic的详细信息，这里不再展开，后续有机会再详细介绍一下。当各个节点启动之后，就会注册相应的topic：
代码语言：javascript复制//catalog-server.cc
Status status = statestore_subscriber_->AddTopic(IMPALA_CATALOG_TOPIC,
/* is_transient=*/ false, /* populate_min_subscriber_topic_version=*/ false,
filter_prefix, cb);
//impala-server.cc
ABORT_IF_ERROR(exec_env->subscriber()->AddTopic(
CatalogServer::IMPALA_CATALOG_TOPIC, /* is_transient=*/ true,
/* populate_min_subscriber_topic_version=*/ true,
filter_prefix, catalog_cb));
//admission-controller.cc
Status status = subscriber_->AddTopic(Statestore::IMPALA_REQUEST_QUEUE_TOPIC,
/* is_transient=*/true, /* populate_min_subscriber_topic_version=*/false,
/* filter_prefix=*/"", cb);
//cluster-membership-mgr.cc
Status status = statestore_subscriber_->AddTopic(
Statestore::IMPALA_MEMBERSHIP_TOPIC, /* is_transient=*/ true,
/* populate_min_subscriber_topic_version=*/ false,
/* filter_prefix= */"", cb);可以看到，这里impalad（coordinator角色才会注册，executro则不会）和catalogd都注册了catalog-update，另外两个topic，只有impalad会注册。
Topic update的metrics
接下来我们就看下topic update相关的metrics。我们可以在metrics.json文件中找到这两类模板，如下所示：
代码语言：javascript复制statestore-subscriber.topic-$0.processing-time-s
statestore-subscriber.topic-$0.update-interval从描述来看，就是topic update的处理时间和时间间隔。下面我们就结合代码来实际来看一下：
代码语言：javascript复制//statestore-subscriber.cc
// Template for metrics that measure the processing time for individual topics.
const string CALLBACK_METRIC_PATTERN = "statestore-subscriber.topic-$0.processing-time-s";
// Template for metrics that measure the interval between updates for individual topics.
const string UPDATE_INTERVAL_METRIC_PATTERN = "statestore-subscriber.topic-$0.update-interval";topic的注册流程代码如下所示：
代码语言：javascript复制//statestore-subscriber.cc
Status StatestoreSubscriber::AddTopic(const Statestore::TopicId& topic_id,
bool is_transient, bool populate_min_subscriber_topic_version,
string filter_prefix, const UpdateCallback& callback) {
//省略部分代码
if (registration.processing_time_metric == nullptr) {
registration.processing_time_metric = StatsMetric<double>::CreateAndRegister(metrics_,
CALLBACK_METRIC_PATTERN, topic_id);
registration.update_interval_metric = StatsMetric<double>::CreateAndRegister(metrics_,
UPDATE_INTERVAL_METRIC_PATTERN, topic_id);
registration.update_interval_timer.Start();
}
//省略部分代码
}目前一共有三个topic，我们在上面已经介绍过了。对于coordinator节点来说，启动之后，针对这两类topic metrics模板，就会有6个具体的metrics，如下所示：
Metrics更新
主要的更新处理逻辑位于函数StatestoreSubscriber::UpdateState()中。该函数的主要功能就是当进程接受到statestore发来的topic update信息时，就调用该函数，进行实际的topic更新操作。由于该函数比较长，我们分成三个部分来看一下，如下所示：
代码语言：javascript复制//typedef std::map<Statestore::TopicId, TTopicDelta> TopicDeltaMap
//TopicDeltaMap& incoming_topic_deltas
vector<const TTopicDelta*> deltas_to_process;
for (auto& delta : incoming_topic_deltas) deltas_to_process.push_back(&delta.second);
sort(deltas_to_process.begin(), deltas_to_process.end(),
[](const TTopicDelta* left, const TTopicDelta* right) {
return left->topic_name < right->topic_name;
});
vector<unique_lock<mutex>> topic_update_locks(deltas_to_process.size());
//省略部分代码
for (int i = 0; i < deltas_to_process.size(); i) {
const TTopicDelta& delta = *deltas_to_process[i];
auto it = topic_registrations_.find(delta.topic_name);
TopicRegistration& registration = it->second;
unique_lock<mutex> ul(registration.update_lock, std::try_to_lock);
//省略部分代码
double interval =
registration.update_interval_timer.ElapsedTime() / (1000.0 * 1000.0 * 1000.0);
registration.update_interval_metric->Update(interval);
//省略部分代码
topic_update_locks[i].swap(ul);
}一个TTopicDelta对象表示的就是一个topic的相关update信息。第一部分就是将接收到的topic update数据放到一个vector当中，然后循环更新topic的update_interval_metric，这个成员也就是上面提到的update-interval。所以，这个metric的含义就是表示，从上次处理完成topic update，到本次接收到topic update，这中间的时间间隔。update_interval_timer变量就是用来追踪topic update的，该变量在上面注册topic的时候就会启动，每次处理完之后会重置，这个我们会在下面提到。更新完成后，将当前这个topic对应锁加入到topic_update_locks中，后续处理topic update的时候，还会需要对该lock进行检查是否已经持有，也就是我们第二部分要讲的内容：
代码语言：javascript复制 MonotonicStopWatch sw;
sw.Start();
for (int i = 0; i < deltas_to_process.size(); i) {
if (!topic_update_locks[i].owns_lock()) continue;
const TTopicDelta& delta = *deltas_to_process[i];
auto it = topic_registrations_.find(delta.topic_name);
TopicRegistration& registration = it->second;
//省略部分代码
MonotonicStopWatch update_callback_sw;
update_callback_sw.Start();
for (const UpdateCallback& callback : registration.callbacks) {
callback(incoming_topic_deltas, subscriber_topic_updates);
}
update_callback_sw.Stop();
registration.current_topic_version = delta.to_version;
registration.processing_time_metric->Update(
sw.ElapsedTime() / (1000.0 * 1000.0 * 1000.0));
}第二部分就是实际处理对应的topic update，主要就是调用topic对应的callback函数。例如对于coordinator的catalog-update函数，就要调用ImpalaServer::CatalogUpdateCallback()函数。这个callback也是在注册topic的时候指定的。处理完该topic对应的update时，就会更新processing_time_metric变量，也就是上面对应的update-interval。所以说，该metric记录的就是每个topic在进行update时，实际消耗的时间。接下来看下第三部分：
代码语言：javascript复制 for (int i = 0; i < deltas_to_process.size(); i) {
if (!topic_update_locks[i].owns_lock()) continue;
const TTopicDelta& delta = *deltas_to_process[i];
auto it = topic_registrations_.find(delta.topic_name);
TopicRegistration& registration = it->second;
registration.update_interval_timer.Reset();
}
sw.Stop();
topic_update_duration_metric_->Update(sw.ElapsedTime() / (1000.0 * 1000.0 * 1000.0));第三部分的逻辑比较简单，就是通过循环处理将每个topic对应的update_interval_timer变量进行重置，主要就是为了下次统计topic update的时间间隔。 也就是说，经过一次UpdateState()函数调用之后，本次从statestore发过来的topic update都会进行处理，并且每个topic对应的metrics都会进行更新。
Topic update总计metrics
最后还有两个总计的metrics，如下所示：
代码语言：javascript复制statestore-subscriber.topic-update-duration
statestore-subscriber.topic-update-interval-time这两个metrics是针对所有topic的处理时间和时间间隔的更新。注册代码如下所示：
代码语言：javascript复制//statestore-subscriber.cc
topic_update_interval_metric_ = StatsMetric<double>::CreateAndRegister(metrics_,
"statestore-subscriber.topic-update-interval-time");
topic_update_duration_metric_ = StatsMetric<double>::CreateAndRegister(metrics_,
"statestore-subscriber.topic-update-duration");注册完成之后，也会在UpdateState()函数中进行更新。对于“statestore-subscriber.topic-update-interval-time”，这个metric的更新时机如下所示：
代码语言：javascript复制for (int i = 0; i < deltas_to_process.size(); i) {
//省略部分代码
double interval =
registration.update_interval_timer.ElapsedTime() / (1000.0 * 1000.0 * 1000.0);
registration.update_interval_metric->Update(interval);
topic_update_interval_metric_->Update(interval);
//省略部分代码
}可以看到，在对每一个topic update进行时间间隔统计的时候，也会对这个metric进行更新。也就是说，这个metric包含了三个topic的更新时间间隔信息。 关于“statestore-subscriber.topic-update-duration”可以在上一节的第三部分代码最末端看到。也就是说，每次处理完本轮所有topic update的时候，才会将该metric进行更新。
小结
到这里，关于“statestore-subscriber”相关的metrics就介绍的差不多了。这一系列的metrics相对比较简单，都是在StatestoreSubscriber::UpdateState()这个函数中进行更新的，反映的是当前subscriber在处理topic update时的一些负载情况，我们可以根据这些metrics，来排查一下topic同步慢的问题，比如元数据过期等。
