参加网站建设项目人员保障体系,一家做特卖的网站叫什么,discuz网站名称,关于网站建设的合同协议作者#xff1a;vivo 互联网大数据团队 - Wang Zhiwen 本文介绍了vivo在大数据元数据服务横向扩展道路上的探索历程#xff0c;由实际面临的问题出发#xff0c;对当前主流的横向扩展方案进行了调研及对比测试#xff0c;通过多方面对比数据择优选择TiDB方案。其次分享了整… 作者vivo 互联网大数据团队 - Wang Zhiwen 本文介绍了vivo在大数据元数据服务横向扩展道路上的探索历程由实际面临的问题出发对当前主流的横向扩展方案进行了调研及对比测试通过多方面对比数据择优选择TiDB方案。其次分享了整个扩展方案流程、实施遇到的问题及解决方案对于在大数据元数据性能上面临同样困境的开发者本篇文章具有非常高的参考借鉴价值。
一、背景
大数据元数据服务Hive Metastore Service以下简称HMS存储着数据仓库中所依赖的所有元数据并提供相应的查询服务使得计算引擎Hive、Spark、Presto能在海量数据中准确访问到需要访问的具体数据其在离线数仓的稳定构建上扮演着举足轻重的角色。vivo离线数仓的Hadoop集群基于CDH 5.14.4版本构建HMS的版本选择跟随CDH大版本当前使用版本为1.1.0-cdh5.14.4。
vivo在HMS底层存储架构未升级前使用的是MySQL存储引擎但随着vivo业务发展数据爆炸式增长存储的元数据也相应的增长到亿级别PARTITION_PARAMS8.1亿、PARTITION_KEY_VALS3.5亿、PARTITIONS1.4亿在如此大量的数据基数下我们团队经常面临机器资源的性能瓶颈往往用户多并发的去查询某些大分区表50w分区机器资源的使用率就会被打满从而导致元数据查询超时严重时甚至整个HMS集群不可用此时恢复手段只能暂时停服所有HMS节点直到MySQL机器负载降下来后在逐步恢复服务。为此针对当前MySQL方案存在的严重性能瓶颈HMS急需一套完善的横向扩展方案来解决当前燃眉之急。
二、横向扩展技术方案选型
为解决HMS的性能问题我们团队对HMS横向扩展方案做了大量的调研工作总体下来业内在HMS的横向扩展思路上主要分为对MySQL进行拆库扩展或用高性能的分布式引擎替代MySQL。在第一种思路上做的比较成熟的方案有Hotels.com公司开源的Waggle Dance实现了一个跨集群的Hive Metastore代理网关他允许用户同时访问多个集群的数据这些集群可以部署在不同的平台上特别是云平台。第二种思路当前主流的做法是用分布式存储引擎TiDB替换传统的MySQL引擎在Hive社区中有不少公司对hive 2.x接入TiDB做了大量的测试并应用到生产中详情点击。
2.1 Waggle Dance
Waggle-dance向用户提供统一的入口将来自Metastore客户端的请求路由到底层对应的Metastore服务同时向用户隐藏了底层的Metastore分布从而在逻辑层面整合了多个Metastore的Hive库表信息。Waggle-dance实现了Metastore的Thrift API客户端无需改动对用户来说Waggle-dance就是一个Metastore。其整体架构如下 Waggle Dance架构
从Waggle-dance的架构中最突出的特性是其采用了多个不同的MySQL实例分担了原单MySQL实例的压力除此之外其还有如下优势 用户侧可以沿用Metastore客户端的用法配置多台Waggle-dance的连接在当前Waggle-dance连接服务不可用的时候切换到其他的Waggle-dance服务上。 Waggle-dance只需几秒即可启动加上其无状态服务的特性使得Waggle-dance具备高效的动态伸缩性可以在业务高峰期快速上线新的服务节点分散压力在低峰期下线部分服务节点释放资源。 Waggle-dance作为一个网关服务除了路由功能外还支持后续的定制化开发和差异化部署平台可根据需要添加诸如鉴权、防火墙过滤等功能。
2.2 TiDB
TiDB 是 PingCAP 公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库是一款同时支持在线事务处理与在线分析处理 (Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP) 的融合型分布式数据库产品具备水平扩容或者缩容、金融级高可用、实时 HTAP、云原生的分布式数据库、兼容 MySQL 5.7 协议和 MySQL 生态等重要特性。在TiDB 4.x版本中其性能及稳定性较与之前版本得到了很大的提升并满足HMS的元数据查询性能需求。故我们对TiDB也做了相应的调研及测试。结合HMS及大数据生态采用TiDB作为元数据存储整体的部署架构如下 HMS on TiDB架构
由于TiDB本身具有水平扩展能力扩展后能均分查询压力该特性就是我们解决HMS查询性能瓶颈的大杀器。除此外该架构还有如下优势 用户无需任何改动HMS侧面没有任何改动只是其依赖的底层存储发生变化。 不破坏数据的完整性无需将数据拆分多个实例来分担压力对HMS来说其就是一个完整、独立的数据库。 除引入TiDB作为存储引擎外不需要额外的其他服务支撑整个架构的运行。
2.3 TiDB和Waggle Dance对比
前面内容对Waggle-dance方案和TiDB方案做了简单的介绍及优势总结以下列举了这两个方案在多个维度的对比 通过上述多个维度的对比TiDB方案在性能表现、水平扩展、运维复杂度及机器成本上都优于waggle-dance方案故我们线上选择了前者进行上线应用。
三、TiDB上线方案
选择TiDB引擎替代原MySQL存储引擎由于TiDB与MySQL之间不能做双主架构在切换过程中HMS服务须完全停服后并重新启动切换至TiDB为保障切换过程顺利及后面若有重大问题发生能及时回滚在切换前做了如下数据同步架构以保障切换前MySQL与TiDB数据一致以及切换后仍有MySQL兜底。 TiDBMySQL上线前后数据同步架构
在上述架构中切换前唯一可写入的数据源只有源数据库主库其他所有TiDB、MySQL节点都为只读状态当且仅当所有HMS节点停服后MySQL源数据库从库及TiDB源数据库主库的数据同步最大时间戳与源数据库主库一致时TiDB源数据库主库才开放可写入权限并在修改HMS底层存储连接串后逐一拉起HMS服务。
在上述架构完成后即可开始具体的切换流程切换整体流程如下 HMS切换底层存储流程
其中在保障源MySQL与TiDB数据正常同步前需要对TiDB做以下配置 tidb_skip_isolation_level_check需要配置为1 否则启动HMS存在MetaException异常。 tidb_txn_mode需配置为pessimistic 提升事务一致性强度。 事务大小限制设置为3G可根据自己业务实际情况进行调整。 连接限制设置为最大3000 可根据自己业务实际情况进行调整。
此外在开启sentry服务状态下需确认sentry元数据中NOTIFICATION_ID的值是否落后于HMS元数据库中NOTIFICATION_SEQUENCE表中的NEXT_EVENT_ID值若落后需将后者替换为前者的值否则可能会发生建表或创建分区超时异常。
以下为TiDB方案在在不同维度上的表现 在对HQL的兼容性上TiDB方案完全兼容线上所有引擎对元数据的查询不存在语法兼容问题对HQL语法兼容度达100% 在性能表现上查询类接口平均耗时优于MySQL性能整体提升15%建表耗时降低了80%且支持更高的并发TiDB性能表现不差于MySQL 在机器资源使用情况上整体磁盘使用率在10%以下在没有热点数据访问的情况下CPU平均使用率在12%CPU.WAIT.IO平均值在0.025%以下;集群不存在资源使用瓶颈。 在可扩展性上TiDB支持一键水平扩缩容且内部实现查询均衡算法在数据达到均衡的情况下各节点可平摊查询压力。 在容灾性上TiDB Binlog技术可稳定支撑TiDB与MySQL及TiDB之间的数据同步实现完整的数据备份及可回退选择。 在服务高可用性上TiDB可选择LVS或HaProxy等服务实现负载均衡及故障转移。
以下为上线后HMS主要API接口调用耗时情况统计 四、问题及解决方案
4.1 在模拟TiDB回滚至MySQL过程中出现主键冲突问题
在TiDB数据增长3倍后切换回MySQL出现主键重复异常具体日志内容如下 主键冲突异常日志
产生该问题的主要原因为每个 TiDB 节点在分配主键ID时都申请一段 ID 作为缓存用完之后再去取下一段而不是每次分配都向存储节点申请。这意味着TiDB的AUTO_INCREMENT自增值在单节点上能保证单调递增但在多个节点下则可能会存在剧烈跳跃。因此在多节点下TiDB的AUTO_INCREMENT自增值从全局来看并非绝对单调递增的也即并非绝对有序的从而导致Metastore库里的SEQUENCE_TABLE表记录的值不是对应表的最大值。
造成主键冲突的主要原因是SEQUENCE_TABLE表记录的值不为元数据中实际的最大值若存在该情况在切换回MySQL后就有可能生成已存在的主键导致初见冲突异常此时只需将SEQUENCE_TABLE里的记录值设置当前实际表中的最大值即可。
4.2 PARTITION_KEY_VALS的索引取舍
在使用MySQL引擎中我们收集了部分慢查询日志该类查询主要是查询分区表的分区类似如下SQL
#以下查询为查询三级分区表模板且每级分区都有过来条件SELECT PARTITIONS.PART_ID
FROM PARTITIONSINNER JOIN TBLSON PARTITIONS.TBL_ID TBLS.TBL_IDAND TBLS.TBL_NAME ${TABLE_NAME}INNER JOIN DBSON TBLS.DB_ID DBS.DB_IDAND DBS.NAME ${DB_NAME}INNER JOIN PARTITION_KEY_VALS FILTER0ON FILTER0.PART_ID PARTITIONS.PART_IDAND FILTER0.INTEGER_IDX ${INDEX1}INNER JOIN PARTITION_KEY_VALS FILTER1ON FILTER1.PART_ID PARTITIONS.PART_IDAND FILTER1.INTEGER_IDX ${INDEX2}INNER JOIN PARTITION_KEY_VALS FILTER2ON FILTER2.PART_ID PARTITIONS.PART_IDAND FILTER2.INTEGER_IDX ${INDEX3}
WHERE FILTER0.PART_KEY_VAL ${PART_KEY}AND CASE WHEN FILTER1.PART_KEY_VAL __HIVE_DEFAULT_PARTITION__ THEN CAST(FILTER1.PART_KEY_VAL AS decimal(21, 0))ELSE NULLEND 10AND FILTER2.PART_KEY_VAL 068;
在测试中通过控制并发重放该类型的SQL随着并发的增加各个API的平均耗时也会增长且重放的SQL查询耗时随着并发的增加查询平均耗时达到100s以上虽然TiDB及HMS在压测期间没有出现任何异常但显然这种查询效率会让用户很难接受。DBA分析该查询没有选择合适的索引导致查询走了全表扫描建议对PARTITION_KEY_VALS的PARTITION_KEY_VAL字段添加了额外的索引以加速查询最终该类型的查询得到了极大的优化即使加大并发到100的情况下平均耗时在500ms内对此我们曾尝试对PARTITION_KEY_VALS添加上述索引操作。
但在线上实际的查询中那些没有产生慢查询的分区查询操作其实都是按天分区的进行一级分区查询的其SQL类似如下
SELECT PARTITIONS.PART_ID
FROM PARTITIONSINNER JOIN TBLSON PARTITIONS.TBL_ID TBLS.TBL_IDAND TBLS.TBL_NAME tb1INNER JOIN DBSON TBLS.DB_ID DBS.DB_IDAND DBS.NAME db1INNER JOIN PARTITION_KEY_VALS FILTER0ON FILTER0.PART_ID PARTITIONS.PART_IDAND FILTER0.INTEGER_IDX 0INNER JOIN PARTITION_KEY_VALS FILTER1ON FILTER1.PART_ID PARTITIONS.PART_IDAND FILTER1.INTEGER_IDX 1
WHERE FILTER0.PART_KEY_VAL 2021-12-28AND CASE WHEN FILTER1.PART_KEY_VAL __HIVE_DEFAULT_PARTITION__ THEN CAST(FILTER1.PART_KEY_VAL AS decimal(21, 0))ELSE NULLEND 10;
由于对PARTITION_KEY_VALS的PARTITION_KEY_VAL字段添加了索引做查询优化会导致该类查询生成的执行计划中同样会使用idx_PART_KEY_VAL索引进行数据扫描该执行计划如下 走idx_PART_KEY_VAL索引执行计划
添加的idx_PART_KEY_VAL索引在该字段的具有相同值的数据较少时使用该索引能检索较少的数据提升查询效率。在hive中的表一级分区基本是按天进行分区的据统计每天天分区的增量为26w左右如果使用idx_PART_KEY_VAL索引按这个数值计算查询条件为day2021-12-21 and day2021-12-26的查询需要检索将近160w条数据这显然不是一个很好的执行计划。
若执行计划不走idx_PART_KEY_VAL索引TiDB可通过dbs、tbls检索出所有关联partition数据在根据part_id和过滤条件扫描PARTITION_KEY_VALS数据并返回。此类执行计划扫描的数据量和需要查询的表的分区总量有关如果该表只有少数的分区则查询能够迅速响应但如果查询的表有上百万的分区则该类执行计划对于该类查询不是最优解。 不走idx_PART_KEY_VAL索引执行计划
针对不同执行计划的特性整理了以下对比点 在实际生产中元数据基本都是按天分区为主每天增长大概有26w左右且范围查询的使用场景较多使用idx_PART_KEY_VAL索引查询的执行计划不太适合线上场景故该索引需不适合添加到线上环境。
4.3 TiDB内存突增导致宕机问题
在刚上线TiDB服务初期曾数次面临TiDB内存溢出的问题每次出现的时间都随机不确定出现的时候内存突增几乎在一瞬间若期间TiDB的内存抗住了突增量突增部分内存释放在很长时间都不会得到释放最终对HMS服务稳定性带来抖动。 TiDB内存突增情况
通过和TiDB开发、DBA联合分析下确认TiDB内存飙高的原因为用户在使用Dashboard功能分析慢查询引起在分析慢查询过程中TiDB需要加载本地所有的slow-query日志到内存如果这些日志过大则会造成TiDB内存突增此外如果在分析期间用户点击了取消按钮则有可能会造成TiDB的内存泄漏。针对该问题制定如下解决方案 使用大内存机器替换原小内存机器避免分析慢查询时内存不够 调大慢查询阈值为3s减少日志产生 定时mv慢查询日志到备份目录
4.4 locate函数查询不走索引导致TiKV负异常
在HMS中存在部分通过JDO的方式去获取分区的查询该类查询的过滤条件中用locate函数过滤PART_NAME数据在TiDB中通过函数作用在字段中是不会触发索引查询的所以在该类查询会加载对应表的所有数据到TiDB端计算过滤TiKV则需不断扫描全表并传输数据到TiDB段从而导致TiKV负载异常。 locate函数导致全表扫描
然而上述的查询条件可以通过like方式去实现通过使用like语法查询可以成功使用到PARTITIONS表的UNIQUEPARTITION索引过滤进而在TiKV端进行索引过滤降低负载。 like语法走索引过滤
通过实现将locate函数查询转换为like语法查询有效降低了TiKV端的负载情况。在HMS端完成变更后TiKV的CPU使用率降低了将近一倍由于在KV端进行索引过滤相应的io使用率有所上升但网络传输则有明显的下降由平均1G降低到200M左右。 变更前后TiKV的负载情况
除TiKV负载有明显的降低TiDB的整体性能也得到明显的提升各项操作耗时呈量级降低。以下整理了TiDB增删改查的天平均耗时情况 TiDB P999天平均耗时统计
4.5 get_all_functions优化
随着hive udf的不断增长HMS的get_all_functions api平均耗时增长的也越来越久平均在40-90s而该api在hive shell中首次执行查询操作时会被调用注册所有的udf过长的耗时会影响用户对hive引擎的使用体验例如执行简单的show database需要等待一分钟甚至更久才能返回结果。 原get_all_functions api平均耗时
导致该api耗时严重的主要原因是HMS通过JDO方式获取所有的Function在获取所有的udf时后台会遍历每条func去关联DBS、FUNC_RU两个表获取性能极低。而使用directSQL的方式去获取所有udf数据响应耗时都在1秒以内完成性能提升相当明显。以下为directSQL的SQL实现逻辑
select FUNCS.FUNC_NAME,DBS.NAME,FUNCS.CLASS_NAME,FUNCS.OWNER_NAME,FUNCS.OWNER_TYPE,FUNCS.CREATE_TIME,FUNCS.FUNC_TYPE,FUNC_RU.RESOURCE_URI,FUNC_RU.RESOURCE_TYPE
from FUNCS
left join FUNC_RU on FUNCS.FUNC_ID FUNC_RU.FUNC_ID
left join DBS on FUNCS.DB_ID DBS.DB_ID
五、总结
我们从2021年7月份开始对TiDB进行调研在经历数个月的测试于同年11月末将MySQL引擎切换到TiDB。由于前期测试主要集中在兼容性和性能测试上忽略了TiDB自身可能潜在的问题在上线初期经历了数次因慢查询日志将TiDB内存打爆的情况在这特别感谢我们的DBA团队、平台运营团队及TiDB官方团队帮忙分析、解决问题得以避免该问题的再次发生与此同时由于当前HMS使用的版本较低加上大数据的组件在不断的升级演进我们也需要去兼容升级带来的变动如HDFS升级到3.x后对EC文件读取的支持SPARK获取分区避免全表扫描改造等此外由于TiDB的latin字符集支持中文字符的写入该特性会导致用户误写入错误的中文分区对于此类型数据无法通过现有API进行删除还需要在应用层去禁止该类型错误分区写入避免无用数据累积。
经历了一年多的实际生产环境检验TiDB内存整体使用在10%以内TiKV CPU使用平稳使用峰值均在30核内暂不存在系统瓶颈HMS服务的稳定性整体可控关键API性能指标满足业务的实际需求为业务的增长提供可靠支持。在未来三年内我们将保持该架构去支撑整个大数据平台组件的稳定运行期间我们也将持续关注行业内的变动吸收更多优秀经验应用到我们的生产环境中来包括但不限于对性能更好的高版本TiDB尝试HMS的性能优化案例。
