Neon数据库存储清理器测试中的稳定性问题分析
背景介绍
Neon数据库是一个云原生数据库系统,其存储子系统包含多个组件协同工作。在最近的一次测试中,开发团队发现test_scrubber_tenant_snapshot[4]
测试用例存在不稳定的问题,表现为测试过程中出现"request was dropped before completing"的错误。
问题现象
测试过程中主要观察到三种异常现象:
- 测试日志中出现"request was dropped before completing"错误信息
- 本地测试时频繁出现"unsupported command START_WAL_PUSH in START_WAL_PUSH"错误
- 存储控制器(storcon)日志中先出现"Shared lock by TimelineCreate was held for..."警告,随后才出现请求被丢弃的错误
问题根因分析
经过深入调查,开发团队确定了问题的根本原因:
-
测试环境残留问题:本地测试时发现的"START_WAL_PUSH"错误和锁持有时间过长的警告,实际上是由于前次测试的残留进程未完全清理导致的,与当前测试问题无关。
-
分布式协调问题:测试中会重启所有页面服务器(pageserver),但由于重启操作不是原子性的,存储控制器可能会在此期间迁移部分分片(shard)。当所有页面服务器重新上线后,分片分布可能不均衡,某些节点可能没有分片,而其他节点则拥有多个分片。
-
资源竞争问题:测试执行与后台的协调(reconciliation)过程同时进行,在测试结束时,存储控制器会先停止,导致所有正在进行的协调请求(如heatmap_upload和secondary/download)被取消,从而触发页面服务器记录"request was dropped before completing"的警告日志。
解决方案
针对上述问题,开发团队采取了以下改进措施:
-
测试流程优化:在测试结束时,显式设置适当的分片调度策略,并等待所有协调操作完成,确保系统状态稳定后再进行清理。
-
错误处理改进:将这类"请求被丢弃"的日志消息标记为噪音信息,在测试验证时予以忽略,因为这些错误实际上是测试流程本身导致的预期行为,而非系统真实问题。
验证结果
改进后的测试表现:
- 在多次并行测试运行中,失败率显著降低
- 虽然偶尔仍会出现存储控制器的请求被丢弃警告,但已不再影响测试结果
- 其他相关错误(如分片拆分后的secondary download调用错误、NotFound异常等)出现频率也大幅降低
经验总结
这个案例揭示了分布式系统测试中的几个重要经验:
-
原子性操作的重要性:在涉及多节点协调的操作中,必须考虑操作的原子性,避免中间状态导致系统行为不一致。
-
测试环境隔离:确保每次测试都有干净的初始环境,避免残留状态影响测试结果。
-
预期错误处理:对于测试流程本身导致的预期错误,应该明确区分并适当处理,而不是将其视为系统缺陷。
-
分布式系统测试的特殊性:在分布式环境中,组件间的时序和协调更加复杂,测试设计需要考虑更多边界情况。
通过这些改进,Neon数据库的存储清理器测试稳定性得到了显著提升,为系统的可靠性提供了更好保障。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~055CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0379- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









