Enable TaskMonitor warnings of slow tasks by default
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Evaluación
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Aptitud para principiantes
- 25/100
Línea de trabajo
Comienza con el archivo vinculado hbase-server/src/main/java/org/apache/hadoop/hbase/monitoring/TaskMonitor.java e inspecciona cómo hbase.taskmonitor.rpc.warn.time desactiva la comprobación. Confirma qué tareas se supervisan y establece el umbral predeterminado, por ejemplo, una hora. Se considera terminado cuando las advertencias sobre tareas lentas están habilitadas de forma predeterminada sin el comportamiento anterior de advertencias falsas descrito en HBASE-22935.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
HBase has a TaskMonitor that can warn on any tasks that take too long.
https://github.com/apache/hbase/blob/47996d6c2128815e45bb8bdb6e3a470bfddd6106/hbase-server/src/main/java/org/apache/hadoop/hbase/monitoring/TaskMonitor.java#L49
By default it does not warn as the setting hbase.taskmonitor.rpc.warn.time defaults to 0 which disables the check. But it's definitely useful to have a warning like this.
We saw tasks stuck for a week at a customer and this went unnoticed. As I'm not 100% sure on which tasks (i.e. also Procedures?) are monitored I suggest a rather high threshold.
Maybe 1 hour? (Even though most tasks should finish within seconds)
This is a warning that we then - later - should extract from the logs to convert into an alert and/or at least have a dashboard (in Grafana or Opensearch Dashboard) to show these.
The log message will start with: "Task may be stuck"
Also note that older versions have a bug that can wrong warnings: https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-22935
- Lenguaje dominante
- Rust
- Estrellas
- 21
- Forks
- 6
- Merge medio
- 1 d 19 h
- PR fusionados (30 d)
- 9
Guía de contribución
No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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