HiveHive Metrics体系

Posted 2023-02-16 dabokele

Hive常用的长服务主要有HiveServer2和MetaStore，这两者都可以配置一些监控数据。HiveServer2可以配置若干监控，有关HiveServer2的更多介绍可以查看文档Setting Up Hiveser2。

一、HiveServer2 UI

从Hive 2.0.0版本以后，提供了一个Hiveser2的UI界面，默认通过10002端口访问。在该页面上可以看到当前活跃的HiveServe2连接Sessions，以及日志，Metrics信息等。

http://host:10002/jmx 路径下可以获取到HiveServer2一些监控项，但主要是jvm相关的监控，通过参数配置可以增加其他监控项。Hive中可配置的Metrics相关信息可以参考Hive Metrics，大致列举如下，

参数	默认值	含义
hive.metastore.metrics.enabled	false	打开metastore的监控项
hive.server2.metrics.enabled	false	打开hiveserver2的监控项
hive.service.metrics.class	org.apache.hadoop.hive.common.metrics.metrics2.CodahaleMetrics	hive监控体系实现类
hive.service.metrics.reporter	JSON_FILE, JMX	监控信息的返回格式，可选JSON_FILE, CONSOLE, JMX多个选项用逗号分隔
hive.service.metrics.file.frequency	5秒	监控项更新时间间隔
hive.service.metrics.file.location	/tmp/report.json	当使用metrics2的默认类，并且返回JSON_FILE格式时，监控信息会输出到该文件中，文件内容会覆盖，时间间隔由参数控制

将参数hive.metastore.metrics.enabled打开后，再次访问jmx路径会看到多了很多metrics:name=开头的监控项，

hive的Metrics信息如下所示，

二、Hive源代码

如上图所示，可以看到有metrics:name=api_以及metrics:name=active_calls_开头的监控项明细信息，这些参数都在org.apache.hadoop.hive.common.metrics.metrics2.CodahaleMetrics类中定义，正如上面提到的，这个类在Hive-2版本中是参数hive.service.metrics.class的默认值。

1、MetricsFactory类

CodahaleMetrics类是在org.apache.hadoop.hive.common.metrics.common.MetricsFactory类中通过init方法构造出来的，过程如下所示，通过参数来选择具体的实现类。

  public synchronized static void init(HiveConf conf) throws Exception 
    if (metrics == null) 
      Class metricsClass = conf.getClassByName(
        conf.getVar(HiveConf.ConfVars.HIVE_METRICS_CLASS));
      Constructor constructor = metricsClass.getConstructor(HiveConf.class);
      metrics = (Metrics) constructor.newInstance(conf);
    
  

JvmPauseMonitor, HiveMetastore, PerfLogger, Operation, SQLOperation, HiveServer2等类通过调用MetricsFactory.getInstance方法获取Metrics对象。

1、Metrics收集

上面提到主要有5个类都会通过Metrics对象收集监控数据，接下来逐个分析。

（1）org.apache.hadoop.hive.common.JvmPauseMonitor

从类注释看，该类是基于Hadoop中的JvmPauseMonitor类实现的。当Hive启动JVM进程时会生成JvmPauserMonitor对象来收集JVM相关的监控数据，比较常见的是HiveServer2和HiveMetaStore进程。使用方法如下，

          JvmPauseMonitor pauseMonitor = new JvmPauseMonitor(conf);
          pauseMonitor.start();

接下来看一下start方法，在该方法中会生成一个守护线程，Monitor是JvmPauserMonitor内部类。

  public void start() 
    Preconditions.checkState(monitorThread == null,
      "JvmPauseMonitor thread is Already started");
    monitorThread = new Daemon(new Monitor());
    monitorThread.start();
  

在Monitor类中，三次调用incrementMetricsCounter方法调用Metrics.incrementCounter方法来累加指定监控项的数值，

    private void incrementMetricsCounter(String name, long count) 
      Metrics metrics = MetricsFactory.getInstance();
      if (metrics != null) 
        try 
          metrics.incrementCounter(name, count);
         catch (Exception e) 
          LOG.warn("Error Reporting JvmPauseMonitor to Metrics system", e);
        
      
    

这三次调用的监控项定义在MetricsConstant中，

  public static final String JVM_PAUSE_INFO = "jvm.pause.info-threshold";
  public static final String JVM_PAUSE_WARN = "jvm.pause.warn-threshold";
  public static final String JVM_EXTRA_SLEEP = "jvm.pause.extraSleepTime";

（2）HiveMetaStore

这个类中最主要的方法是startFunction，如下所示，

   private String startFunction(String function, String extraLogInfo) 
      incrementCounter(function);
      logInfo((getThreadLocalIpAddress() == null ? "" : "source:" + getThreadLocalIpAddress() + " ") +
          function + extraLogInfo);
      if (MetricsFactory.getInstance() != null) 
        try 
          MetricsFactory.getInstance().startStoredScope(function);
         catch (IOException e) 
          LOG.debug("Exception when starting metrics scope"
            + e.getClass().getName() + " " + e.getMessage(), e);
        
      
      return function;
    

调用该方法的入口大致如下，每一次对元数据的操作，比如建表，建库，查表等都有对应的处理函数，同时会通过该方法更新一下Metrics信息。

所有通过CodahaleMetrics.startStoredScope方法进行监控的指标，都会在方法名前加一个“api_”前缀。下面这段代码位于CodahaleMetrics中。

  public static final String API_PREFIX = "api_";

  public void startStoredScope(String name) throws IOException 
    name = API_PREFIX + name;
    if (threadLocalScopes.get().containsKey(name)) 
      threadLocalScopes.get().get(name).open();
     else 
      threadLocalScopes.get().put(name, new CodahaleMetricsScope(name, this));
    
  

（3）PerfLogger

在PerfLogger中，主要在beginMetrics方法中用到了Metrics，而beginMetrics方法的入口又是PerfLogBegin。

  public void PerfLogBegin(String callerName, String method) 
    long startTime = System.currentTimeMillis();
    startTimes.put(method, new Long(startTime));
    if (LOG.isDebugEnabled()) 
      LOG.debug("<PERFLOG method=" + method + " from=" + callerName + ">");
    
    beginMetrics(method);
  

PerfLogger是一个辅助类，可以用于监控代码片段的执行效率，如上面的代码所示，当日志调整到DEBUG级别时，调用PerfLogger相关方法将会打印方法的耗时信息等，在PerfLogEnd方法中，将会输出一个方法完整的运行耗时等性能信息。当Hive需要排查性能问题时，可以使用本方法。

Hive中有多个类使用了PerfLogger，比如org.apache.hadoop.hive.ql.Driver，在compile方法中的调用如下所示，

      perfLogger.PerfLogBegin(CLASS_NAME, PerfLogger.PARSE);
      ParseDriver pd = new ParseDriver();
      ASTNode tree = pd.parse(command, ctx);
      tree = ParseUtils.findRootNonNullToken(tree);
      perfLogger.PerfLogEnd(CLASS_NAME, PerfLogger.PARSE);

在解析之前，调用PerfLogBegin方法，传入类名，以及对应的parse标识符，在这段逻辑结束时，调用PerfLogEnd方法，传入相同参数，日志中将会显示这一段逻辑从开始到结束的执行时长等信息。

（4）HiveServer2

在HiveServer2中，直接操作Metrics的地方只有两处，一处是在init方法中，如下所示，当参数hive.server2.metrics.enabled打开时，初始化MetricsFactory生成对应的Metrics类。

  public synchronized void init(HiveConf hiveConf) 
    //Initialize metrics first, as some metrics are for initialization stuff.
    try 
      if (hiveConf.getBoolVar(ConfVars.HIVE_SERVER2_METRICS_ENABLED)) 
        MetricsFactory.init(hiveConf);
      
     catch (Throwable t) 
      LOG.warn("Could not initiate the HiveServer2 Metrics system.  Metrics may not be reported.", t);
    
	
	cliService = new CLIService(this);
    addService(cliService);
	...

另一处是在stop方法中，停止HiveServer2服务时，调用MetricsFactory.close()方法关闭Metrics。

上面代码中，启动HiveServer2后，会生成CLIService对象，后续连接该Server的提交的SQL任务，具体的Metrics信息都由下面的Operation处理。

（4）Operation及其子类

Operation有两个直接子类MetadataOperation和ExecuteStagementOperation，子类继承关系如下图所示，

2、CodahaleMetrics类

该类继承自org.apache.hadoop.hive.common.metrics.common.Metrics类，

（1）incrementCounter(String name, long increment)

该方法在前面的代码中已经提到，根据监控项的名称name，找到对应监控项的值，然后增加该监控项的数值increment。

（2）decrementCounter(String name, long decrement)

与上面的方法功能相反，减少监控项的数值。

（2）startStoredScope

前面HiveMetaStore.startFunction方法，连接该metastore执行不同操作时调用的方法，全部进入这个方法中，该方法的监控值加1，然后将数据存入StoredScope对象中，这个对象中存储的数值可以由JMXReporter或者JsonFileReporter向外部暴露。

    private String startFunction(String function, String extraLogInfo) 
      incrementCounter(function);
      logInfo((getThreadLocalIpAddress() == null ? "" : "source:" + getThreadLocalIpAddress() + " ") +
          function + extraLogInfo);
      if (MetricsFactory.getInstance() != null) 
        try 
          MetricsFactory.getInstance().startStoredScope(function);
         catch (IOException e) 
          LOG.debug("Exception when starting metrics scope"
            + e.getClass().getName() + " " + e.getMessage(), e);
        
      
      return function;
    

（3）endStoredScope

从HiveMetaStore中开始过程与StartStoredScope相反。

从当前线程中移除指定监控项。

  public void endStoredScope(String name) throws IOException 
    name = API_PREFIX + name;
    if (threadLocalScopes.get().containsKey(name)) 
      threadLocalScopes.get().get(name).close();
      threadLocalScopes.get().remove(name);
    
  

（5）addGauge

将监控项加入到监控存储对象metricRegistry中，该对象是MetricRegistry类型，后面有提到。

  public void addGauge(String name, final MetricsVariable variable) 
    Gauge gauge = new Gauge() 
      @Override
      public Object getValue() 
        return variable.getValue();
      
    ;
    try 
      gaugesLock.lock();
      gauges.put(name, gauge);
      // Metrics throws an Exception if we don't do this when the key already exists
      if (metricRegistry.getGauges().containsKey(name)) 
        LOGGER.warn("A Gauge with name [" + name + "] already exists. "
          + " The old gauge will be overwritten, but this is not recommended");
        metricRegistry.remove(name);
      
      metricRegistry.register(name, gauge);
     finally 
      gaugesLock.unlock();
    
  

（6）initReporting

初始化Reporter对象，由参数hive.service.metrics.reporter控制，常用的是JMX, JSON_FILE。

3、Reporter

这里是向外部暴露Metrics信息的地方，常用的有以下两个实现，由参数hive.service.metrics.reporter配置具体的输出方式。在上面的initReporting来构造对应的Reporter。

（1）JMXReporter

略，位于metrics-core-3.1.0.jar的com.codahale.metrics路径下。构造好该对象，调用start方法。

（2）JsonFileReporter

JsonFileReporter是CodahaleMetrics的内部类。start方法定时从MetricRegistry类中取出收集到的监控数据，输出到hive.service.metrics.file.location路径下。

上面的Gauge对象也通过metricRegistry.register(name, gauge)方法注册进来。