面试题：HBase集群关闭过程中复杂依赖异常的处理策略

Question

HBase集群依赖Zookeeper等组件，在关闭集群时，若由于组件间复杂依赖关系引发一系列连锁异常，例如Zookeeper会话超时、HDFS元数据一致性问题等，你会如何制定一个全面的异常处理策略来确保集群安全关闭且数据无丢失？

Answer 1

1. 预检查：
   • 在关闭HBase集群前，运行一系列预检查脚本。这些脚本用于确认关键服务（如Zookeeper、HDFS）的状态是否正常。例如，通过Zookeeper客户端命令检查Zookeeper的连接状态和节点健康状况；使用HDFS命令行工具检查HDFS的元数据完整性，如hdfs fsck /。
2. 优雅关闭HBase：
   • 使用HBase自带的关闭脚本stop - hbase.sh，该脚本会尝试优雅地关闭HBase各组件，包括RegionServers、Master等。它会先停止接收新的读写请求，并逐渐完成已有的请求处理，然后关闭相关进程。
3. 处理Zookeeper会话超时问题：
   • 如果在关闭过程中出现Zookeeper会话超时异常，首先尝试延长Zookeeper会话超时时间。可以通过修改Zookeeper配置文件（zoo.cfg）中的sessionTimeout参数，并在Zookeeper集群中进行动态配置更新（使用zkCli.sh的set命令等）。
   • 若延长会话超时时间后问题仍存在，检查网络连接情况，确保HBase与Zookeeper之间的网络畅通。可以使用ping和telnet等工具排查网络故障。
   • 如果是由于Zookeeper负载过高导致会话超时，尝试在关闭HBase前，先减少Zookeeper的客户端连接数。例如，关闭一些不必要的依赖Zookeeper的服务。
4. 解决HDFS元数据一致性问题：
   • 若出现HDFS元数据一致性问题，利用HDFS的fsck工具进行元数据检查和修复。例如，如果发现某个文件块副本丢失，可以使用hdfs balancer工具重新平衡数据块分布，以恢复元数据一致性。
   • 同时，检查HDFS的日志文件（hdfs - audit.log、hdfs - namenode - <hostname>.log等），定位引发元数据问题的具体操作或故障点，根据日志信息采取针对性的修复措施。
5. 监控与记录：
   • 在整个关闭过程中，通过监控工具（如Ganglia、Nagios等）实时监控集群各组件的关键指标，如CPU使用率、内存使用情况、网络流量等。及时发现并记录任何异常情况，便于后续分析。
   • 详细记录关闭过程中的所有操作和异常信息，包括执行的命令、产生的错误信息等。这些记录对于事后复盘和优化关闭流程非常重要。
6. 回滚与重试：
   • 如果在关闭过程中出现严重异常，导致无法继续安全关闭，制定回滚策略。例如，重新启动已关闭的HBase组件，恢复到关闭操作前的状态。
   • 在解决导致异常的问题后，再次尝试关闭集群。每次重试前，仔细分析前一次失败的原因，针对性地调整关闭策略。