Apache Pegasus手动压缩任务进度检测问题解析
背景介绍
Apache Pegasus是一个分布式键值存储系统,它提供了手动压缩(manual compact)功能来优化存储性能。在实际使用过程中,用户发现pegasus_manual_compact.sh脚本中的wait_manual_compact()函数无法正确检测手动压缩任务的执行进度,导致任务状态判断出现错误。
问题现象
当用户执行如下命令时:
sh pegasus_manual_compact.sh -c {meta_server_list} -a {table_name} --bottommost_level_compaction force
wait_manual_compact()函数会持续输出类似日志:
[35s] 0 finished, 8 not finished (0 in queue, 0 in running), estimate remaining unknown seconds. table [**] manual compaction is running now.
即使手动压缩任务已经完成,该函数仍会持续输出上述信息,导致封装工具基于此输出判断任务进度时出现超时失败。
根本原因分析
问题的根源在于wait_manual_compact()函数无法正确解析remote_command -t replica-server replica.query-compact ${app_id}命令的输出结果。该命令的输出格式在最新版本中发生了变化:
最新版本输出格式:
CALL [replica-server] [10.1.132.34:8171] succeed:
8 processed, 0 not found
4.0@10.1.132.34:8171@P : {"last_finish":"-","last_used_ms":"-","recent_enqueue_at":"-","recent_start_at":"-"}
4.1@10.1.132.34:8171@P : {"last_finish":"-","last_used_ms":"-","recent_enqueue_at":"-","recent_start_at":"-"}
...
旧版本输出格式:
CALL [replica-server] [10.1.132.36:8171] succeed: 8 processed, 0 not found
4.0@10.1.132.36:8171@P : last finish at [-]
4.1@10.1.132.36:8171@P : last finish at [-]
...
技术影响
-
进度监控失效:脚本无法准确获取各分片的压缩状态,导致无法正确判断整体任务完成情况。
-
自动化工具异常:依赖此脚本输出的自动化运维工具会出现误判,可能导致不必要的人工干预或错误的后续操作。
-
运维效率降低:管理员需要额外验证任务实际状态,增加了运维复杂度。
解决方案建议
-
输出格式适配:更新
wait_manual_compact()函数,使其能够解析新版JSON格式的输出。 -
状态判断逻辑优化:不仅检查
last_finish字段,还应考虑recent_start_at等字段来综合判断任务状态。 -
版本兼容处理:实现能够同时处理新旧两种输出格式的解析逻辑。
-
增强日志输出:在解析失败时提供更详细的错误信息,帮助快速定位问题。
最佳实践
对于正在使用此功能的用户,建议:
-
检查当前Pegasus版本,确认输出格式变化情况。
-
如果需要临时解决方案,可以考虑回退到旧版本或手动验证任务状态。
-
关注社区对此问题的修复进展,及时更新相关脚本。
总结
此问题反映了分布式系统中命令接口变化对周边工具的影响。在系统升级过程中,不仅需要关注核心功能的变更,还需要确保配套工具的兼容性。对于Pegasus用户而言,理解这一问题的本质有助于更好地规划系统升级路径和运维策略。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-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。00