大数据之LibrA数据库系统告警处理(ALM-12012 NTP服务异常)

2023-11-03 17:04

本文主要是介绍大数据之LibrA数据库系统告警处理(ALM-12012 NTP服务异常),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

告警解释

当节点NTP服务无法与主OMS节点NTP服务正常同步时间时产生该告警。

当节点NTP服务与主OMS节点NTP服务正常同步时间时恢复该告警。

告警属性

告警ID

告警级别

可自动清除

12012

严重

告警参数

参数名称

参数含义

ServiceName

产生告警的服务名称。

RoleName

产生告警的角色名称。

HostName

产生告警的主机名。

对系统的影响

该节点的时间与集群其它节点的时间不同步,可能会导致该节点上的某些FusionInsight应用无法正常运行。

可能原因
  • 该节点的NTP服务无法正常启动。
  • 该节点与主OMS节点NTP服务不能正常同步时间。
  • 该节点NTP认证的key值与主OMS节点NTP服务的key值不一致。
  • 该节点与主OMS节点NTP服务时间偏差太大。
处理步骤

检查该节点的NTP服务是否正常启动。

  1. 检查ntpd进程是否运行在告警节点上。使用root用户登录告警节点,执行命令:ps -ef | grep ntpd | grep -v grep,检查命令是否输出ntpd进程的信息。

    • 是,执行步骤 4。
    • 否,执行步骤 2。

  2. 执行service ntp start(RedHat系统执行service ntpd start)启动NTP服务。
  3. 10分钟后,检查该告警是否恢复。

    • 是,处理完毕。
    • 否,执行步骤 4。

检查该节点与主OMS节点NTP服务是否正常同步时间。

  1. 查看NTP告警的“附加信息”是否描述“与主OMS节点NTP服务无法同步时间”(“Can not synchronize time with active OMS server”)。

    • 是,执行步骤 5。
    • 否,执行步骤 14。

  2. 排查与主OMS节点NTP服务的同步是否有问题。

    使用root用户登录告警节点,执行ntpq -np命令。

    如果显示结果的主OMS节点NTP服务IP地址前有“*”号,表示同步正常,如下:

    remote refid st t when poll reach delay offset jitter 
    ============================================================================== 
    *10.10.10.162 .LOCL. 1 u 1 16 377 0.270 -1.562 0.014

    如果显示结果的主OMS节点NTP服务IP前无“*”号,且“refid”项内容为“.INIT.”,表示同步不正常。

    remote refid st t when poll reach delay offset jitter 
    ============================================================================== 
    10.10.10.162 .INIT. 1 u 1 16 377 0.270 -1.562 0.014
    • 是,执行步骤 6。
    • 否,执行步骤 17。

  3. NTP不能正常同步,通常与系统防火墙有关。如果能关闭防火墙,建议尝试关闭防火墙;如果不能关闭防火墙,请检查防火墙配置策略,确保UDP 123端口未禁用(具体遵循各系统下防火墙配置策略)。
  4. 处理防火墙后等待10分钟,检查该告警是否恢复。

    • 是,处理完毕。
    • 否,执行步骤 8。

  1. 使用root用户登录主OMS节点,执行下列命令,查看key值索引号为“1M”的认证码。

    SUSE系统执行:cat /opt/huawei/Bigdata/om-server/OMSV100R001C00x8664/workspace/conf/ntp.keys

    RedHat系统执行:cat /opt/huawei/Bigdata/om-server/OMSV100R001C00x8664/workspace/conf/ntpkeys

  2. 执行下列命令,查看key值是否与步骤 8的查询值相同。

    SUSE系统执行:diff /opt/huawei/Bigdata/om-server/OMSV100R001C00x8664/workspace/conf/ntp.keys /etc/ntp.keys

    RedHat系统执行:diff /opt/huawei/Bigdata/om-server/OMSV100R001C00x8664/workspace/conf/ntpkeys /etc/ntp/ntpkeys

    • 是,执行步骤 10。
    • 否,执行步骤 17。

  3. 执行cat ${BIGDATA_HOME}/om-server/om/packaged-distributables/ntpKeyFile,查看key值是否与步骤 8的查询值相同。(请与步骤 8查询值的认证秘钥索引为“1M”的key值进行对比)。

    • 是,执行步骤 17。
    • 否,执行步骤 11。

  4. 使用root用户登录故障节点,SUSE系统执行cat /etc/ntp.keys(RedHat系统执行cat /etc/ntp/ntpkeys),查看key值是否与步骤 10的查询值相同(请使用查询出的认证秘钥索引为“1M”的key值进行对比)。

    • 是,执行步骤 17。
    • 否,执行步骤 12。

  5. 使用root用户或omm用户执行以下命令,修改主OMS节点ntp的key值(RedHat系统请将ntp.keys改为ntpkeys)。

    cd ${BIGDATA_HOME}/om-server/OMSV100R001C00x8664/workspace/conf

    sed -i "`cat ntp.keys | grep -n '1 M'|awk -F ':' '{print $1}'`d" ntp.keys

    echo "1 M `cat ${BIGDATA_HOME}/om-server/om/packaged-distributables/ntpKeyFile`" >>ntp.keys

    查看“ntp.keys”中认证秘钥索引字段为1M的key值是否和ntpKeyFile的值相同

    • 是,执行步骤 13。
    • 否,请尝试手动将ntp.keys中认证秘钥索引字段为1M的key值修改为ntpKeyFile的key值。

  6. 5分钟后,使用root用户执行以下命令,查看系统配置文件是否已经同步。

    RedHat系统执行:diff /etc/ntp/ntpkeys ${BIGDATA_HOME}/om-server/OMSV100R001C00x8664/workspace/conf/ntpkeys

    SUSE系统执行:diff /etc/ntp.keys ${BIGDATA_HOME}/om-server/OMSV100R001C00x8664/workspace/conf/ntp.keys

    执行命令无返回结果即为已经同步,同步成功后,执行命令service ntp restart,重启主OMS节点ntp服务,15分钟后查看告警是否消除。

    • 是,处理完毕。
    • 否,执行步骤 17。

检查该节点与主OMS节点NTP服务时间偏差是否太大。

  1. NTP告警的“附加信息”是否描述“时间偏差太大”(time offset)。

    • 是,执行步骤 15。
    • 否,执行步骤 17。

  2. 在“主机管理”页面,勾选告警节点的主机,选择“更多操作 > 停止所有角色”停止告警节点的所有服务。

    如果告警节点时间比主OMS节点NTP服务时间慢,校正告警节点的系统时间。校正告警节点的系统时间后,选择“更多操作 > 启动所有角色”启动告警节点的服务。

    如果告警节点时间比主OMS节点NTP服务时间快,等待相应时间差,校正告警节点的系统时间。校正完成后,选择“更多操作 > 启动所有角色”启动告警节点的服务。

    说明:

    如果不做相应等待,可能造成数据丢失风险。

  3. 10分钟后,检查该告警是否恢复。

    • 是,处理完毕。
    • 否,执行步骤 17。

收集故障信息。

  1. 在FusionInsight Manager界面,单击“系统设置 > 日志下载”。
  2. 在“服务”下拉框中勾选“NodeAgent”、“OmmServer”,设置“主机”为告警所在节点和主OMS节点,单击“确定”。
  3. 设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后30分钟,单击“下载”。

这篇关于大数据之LibrA数据库系统告警处理(ALM-12012 NTP服务异常)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/339634

相关文章

SpringBoot分段处理List集合多线程批量插入数据方式

《SpringBoot分段处理List集合多线程批量插入数据方式》文章介绍如何处理大数据量List批量插入数据库的优化方案:通过拆分List并分配独立线程处理,结合Spring线程池与异步方法提升效率... 目录项目场景解决方案1.实体类2.Mapper3.spring容器注入线程池bejsan对象4.创建

PHP轻松处理千万行数据的方法详解

《PHP轻松处理千万行数据的方法详解》说到处理大数据集,PHP通常不是第一个想到的语言,但如果你曾经需要处理数百万行数据而不让服务器崩溃或内存耗尽,你就会知道PHP用对了工具有多强大,下面小编就... 目录问题的本质php 中的数据流处理:为什么必不可少生成器:内存高效的迭代方式流量控制:避免系统过载一次性

C#实现千万数据秒级导入的代码

《C#实现千万数据秒级导入的代码》在实际开发中excel导入很常见,现代社会中很容易遇到大数据处理业务,所以本文我就给大家分享一下千万数据秒级导入怎么实现,文中有详细的代码示例供大家参考,需要的朋友可... 目录前言一、数据存储二、处理逻辑优化前代码处理逻辑优化后的代码总结前言在实际开发中excel导入很

java.sql.SQLTransientConnectionException连接超时异常原因及解决方案

《java.sql.SQLTransientConnectionException连接超时异常原因及解决方案》:本文主要介绍java.sql.SQLTransientConnectionExcep... 目录一、引言二、异常信息分析三、可能的原因3.1 连接池配置不合理3.2 数据库负载过高3.3 连接泄漏

Python实现批量CSV转Excel的高性能处理方案

《Python实现批量CSV转Excel的高性能处理方案》在日常办公中,我们经常需要将CSV格式的数据转换为Excel文件,本文将介绍一个基于Python的高性能解决方案,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一... 目录一、场景需求二、技术方案三、核心代码四、批量处理方案五、性能优化六、使用示例完整代码七、小结一、

Python中 try / except / else / finally 异常处理方法详解

《Python中try/except/else/finally异常处理方法详解》:本文主要介绍Python中try/except/else/finally异常处理方法的相关资料,涵... 目录1. 基本结构2. 各部分的作用tryexceptelsefinally3. 执行流程总结4. 常见用法(1)多个e

PHP应用中处理限流和API节流的最佳实践

《PHP应用中处理限流和API节流的最佳实践》限流和API节流对于确保Web应用程序的可靠性、安全性和可扩展性至关重要,本文将详细介绍PHP应用中处理限流和API节流的最佳实践,下面就来和小编一起学习... 目录限流的重要性在 php 中实施限流的最佳实践使用集中式存储进行状态管理(如 Redis)采用滑动

MyBatis-plus处理存储json数据过程

《MyBatis-plus处理存储json数据过程》文章介绍MyBatis-Plus3.4.21处理对象与集合的差异:对象可用内置Handler配合autoResultMap,集合需自定义处理器继承F... 目录1、如果是对象2、如果需要转换的是List集合总结对象和集合分两种情况处理,目前我用的MP的版本

Debian 13升级后网络转发等功能异常怎么办? 并非错误而是管理机制变更

《Debian13升级后网络转发等功能异常怎么办?并非错误而是管理机制变更》很多朋友反馈,更新到Debian13后网络转发等功能异常,这并非BUG而是Debian13Trixie调整... 日前 Debian 13 Trixie 发布后已经有众多网友升级到新版本,只不过升级后发现某些功能存在异常,例如网络转

GSON框架下将百度天气JSON数据转JavaBean

《GSON框架下将百度天气JSON数据转JavaBean》这篇文章主要为大家详细介绍了如何在GSON框架下实现将百度天气JSON数据转JavaBean,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以了解下... 目录前言一、百度天气jsON1、请求参数2、返回参数3、属性映射二、GSON属性映射实战1、类对象映