问题描述:

在R中使用多线程对数据库进行写入,在服务器端运行脚本(linux环境),总是在第6-7万个任务线程时,出现无法连接到数据库的问题。任务中断,错误信息为task 6xxxx failed,Can't connect to database。

而远程端在windows环境下执行时,却没有问题。

问题出现了很久,只所以动不起念头去解决,是隐约觉得问题出现在R语言工具包或linux操作系统底层的问题。

这两者都不是我能handle的领域。即使花了极大精力去定位问题,定位到了我也未必能解决。

最近由于脚本功能固定之后,有点厌倦每天在window端手动执行脚本了,然后等上30分钟才出结果。于是开始着手去研究。

错误的假设

最开始的猜想,认为可能是window下的odbc或防火墙等机制会在网络侧限制系统可创建的最大连接数,所以不会超过数据库的连接限制。

而在linux本地直连时,由于访问自身的端口,不存在类似的限制。于是乎线程不断生成,连接释放的速度跟不上连接创建的速度,以至于很容易就达到了数据库的MAX_connection。出现无法连接数据库的问题。

解决方案是想通过获取当前可用连接数,看是否准备资源不足。然后让脚本自行控制暂停,给资源释放争取一点时间。

但是在对服务器数据库状态进行测试时,却发现并不是这样。

(查看数据库连接的状态参考:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-05/131027.htm)

测试验证

测试发现,脚本多线程执行的时候,在本地创建了N 个connection。

下面是在程序在linux下执行时,服务器端通过netstat命令看到的信息:

系统的Active Internet Connections 一直在疯狂创建,但连接没有释放,导致本地端口耗尽。以致系统无法再新建连接。

而此时数据库服务端的Threads_connected一直维持在10左右,Threads_running在1,2,3浮动。

所以本地的连接管理出了问题,与数据库的状态无关。

那么,windows侧程序执行时是个什么情况?为什么在window执行没有问题?

window侧执行程序时:

服务器端的情况:

感觉连接的创建好像慢很多?最重要的是出现了CLOSING的connection,与上面的情况是不一样的。

此时Window本地段的端口状态:

虽然依然是疯狂创建端口进行连接,但是存在COLSE_WAIT的动作。

CLOSE的指令应该是windows端发起的。windows系统发现本地存在很多空闲不用的连接之后,发出了CLOSE的请求。不过这只是猜想。

原因:

因此问题的原因是本地不停申请端口,创建连接,连接得不到释放,以致端口耗尽,无法再新建连接。

之所以Linux和Window出现差异,可能是:两者的connection处理机制上存在细微差别。window系统会申请自己关闭,而linux则不会。

更根本的原因其实应该是下面提出的,R语言工具包(或本身?)实现机制的问题。

解决对策:

定位到问题之后,从两个思路去考虑解决方案。一是阻止线程不停创建连接,另外就是使系统将资源释放。

最好的方案应该是长连接复用。

其次应该是系统及时销毁TIME_WAIT的连接。相比上面,缺点是线程还需要不断新建连接,浪费资源。

以下是尝试的几个方案:

1. 长连接复用(长时间不关闭的连接)。

在进入多线程之前,先创建几个长连接,通过参数传入多线程环境中,长连接在子线程中反复使用。在任务完成之后再统一释放资源。

但是似乎是多线程机制的问题,导致在进入多线程前,创建的进程环境无法在子线程环境中共享。程序在task1的时候就报错,声称没有环境资源(缺包缺函数定义)。

想了一下操作系统的多线程实现,多个连接同时分配到多个子线程环境的时候,或许是连接类型不支持分配复制成多个实例?

所以长连接复用没有实现。

2.在脚本中显式声明让语言/系统去回收资源。

查了一下在window和linux下显式关闭连接的方法,没有找到合适的实现方案。

查了下R语言实现多线程的包的文档,也没有对线程生成或线程环境进行操作的方法。

问题在于连接的资源不释放。即使限制了线程的生成速度,方案的效率及可行性依然存疑。

只有线程资源得到有效释放,才能比较合理的解决。

后来想通过调用gc()对创建的连接资源进行强制回收,调用间隔设置在3000,问题依然出现。细想了一下,在子线程下面调用gc(),回收的应该是子线程环境下的资源,而不是整个执行环境的资源。除非对每个线程都调用gc(),否则还是会存在风险。

然而对每个子线程都调用gc()之后,发现活动的的连接虽然大幅度减少,但是没有避免线程不停新建连接的问题。同时运行效率下降十分严重。完成全部任务需要将近40分钟的时间。而不对线程使用gc()时,完成全部任务花费不到5分钟。

可见对资源进行垃圾回收是个非常耗时的操作。

最后的方案

3.改变系统对连接的管理。

搜了下linux下如何释放time_wait连接。

参考这里对系统进行了设置:

http://blog.163.com/qingfeng_0105@126/blog/static/7506273820113794158655/

本意是想释放掉连接,由于不想影响其他时间的服务器性能,所以并没有选择修改连接的time_out等内容,而是优化的空闲连接的复用。

通过调整内核参数文件:

vi /etc/sysctl.conf

添加了以下两项设置:

# 表示开启重用。允许将TIME_WAIT sockets重新用于新的TCP连接,默认为0,表示关闭;

net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1

# 表示开启TCP连接中TIME_WAIT sockets的快速回收,默认为0,表示关闭。
net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1

最后通过执行 /sbin/sysctl -p 让参数生效。

更改了参数设置之后,再次执行脚本,没有再出现报错。

运行脚本期间,使用netstat 命令获取连接状态。发现本地依然瞬间生成大量连接,但是对获取到的信息进行比对,发现端口出现了重复。也就是没有释放掉的连接实现了复用。

虽然实现了连接的复用,但是瞬间生成几百几千个连接的样子,想想还是有点可怕。

另外:

前面测试时,数据库连接一直维持在10左右,表示每次同时只有几个线程在访问数据库。

即在脚本中分配多少条线程,就有多少线程在活动。并不是之前我想象的线程因为TIME_WAIT无止境的新建。

同时,数据库端应该已经Disconnect了之前的连接。

但本地为什么不释放连接是个迷。

由于通过gc()能将没用的资源给释放掉,所以还是怀疑R语言的实现存在问题。

可能是R语言包的RMySQL的dbDisconnect没有做好,也有可能是实现多线程的foreach和doParallel的资源释放没有做好。

另外,为什么本地会需要端口呢?如果用dbSendQuery去insert而不是dbGetQuery去insert不知道能不能避免这个问题。

即使能避免,也不是一个很好的方案。因为总会碰上需要多线程GetQuery的时候

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