手记

回到首页 个人中心 反馈问题 注册登录
下载APP
首页 课程 实战 体系课 手记 专栏 慕课教程
继续浏览精彩内容
慕课网APP
程序员的梦工厂
打开
继续
感谢您的支持，我会继续努力的
赞赏金额会直接到老师账户
将二维码发送给自己后长按识别
微信支付
支付宝支付

TiDB 扩容过程中 PD 生成调度的原理及常见问题丨TiDB 扩缩容指南（一）

PingCAP 2024-09-14 09:10:33 浏览 150
PingCAP
关注TA
已关注
手记 490
粉丝 61
获赞 84

导读

作为一个分布式数据库，扩缩容是 TiDB 集群最常见的运维操作之一。本系列文章，我们将基于 v7.5.0 具体介绍扩缩容操作的具体原理、相关配置及常见问题的排查。

通常，我们根据当前资源状态来决定是否需要调整 TiKV 节点的规模，无论是增加还是减少节点。我们希望在调整后，集群能够通过重新调度尽快实现所有在线 TiKV 节点资源的平衡利用。

因此对于扩缩容来说，我们主要关心的还是以下两点：

  • 资源均衡调度指令产生速度(PD 上调度产生的速度 )
  • 资源均衡调度指令执行速度(TiKV 间数据搬迁的速度)

本系列文章将围绕以上两个逻辑，重点介绍扩缩容过程中的核心模块及常见问题，分为以下几个部分：

  • 扩缩容调度生成原理及常见问题：
    • 扩容过程中调度生成原理及常见问题
    • 缩容过程中调度生成原理及常见问题
  • 扩缩容过程调度执行（TiKV 副本搬迁）的原理及常见问题

本文我们将重点介绍 TiDB 扩容过程中 PD 生成调度的原理和常见问题，希望能够帮助大家更好地理解和运维 TiDB。

扩容过程中 PD 生成调度的原理及常见问题

一般的，当集群中 TiKV 资源跑到 75% 左右时，一般的调优手段无法解决资源使用上的瓶颈，此时，我们就需要通过 添加 tikv 节点的方式，来提高集群的整体性能。

通过加节点的方式增加集群相关资源

如图，当集群只有 三个 tikv 时，能够使用的存储、CPU 、 memory 到达使用瓶颈时，我们可以通过加节点的方式增加集群相关资源。下面我们简单来看一下，三 tikv 节点下，增加一个 tikv 节点时，TiDB 集群是如何让新节点的物理资源能够被集群使用起来的。首先在三个 TiKV 节点的集群中，在我们 PD 的统一调度下，会尽量将三个 tikv 节点的资源得到均衡使用。

三个 tikv 节点的资源得到均衡使用

新加入一个节点时，PD 会慢慢的将相关数据以 Region 为单位迁移到新节点上，以充分使用新节点的 存储、memory 和 CPU 等资源。这当中最重要也是最耗时的就是将 Region 的副本数据从老节点搬迁到新节点上。如下图，PD 将 Region 1 的其中一个副本从 store-3 搬迁到了新节点 store-4 上，这个过程我们叫 balance-region.

balance-region

Balance region 具体步骤

Balance region 以 region 为单位执行，由 PD 计算需要搬迁的 region, 由 TiKV 执行。具体执行过程，简单的来说，主要分为以下三个步骤：

  1. 新节点上新增副本 learner 节点（leaner 节点不参与投票过程）。
  2. 将新节点的 learner 角色和老节点的 follower 角色互换
  3. 将老节点上的副本（learner） 删除以上步骤最终会变成一条条调度指令，下发给 KV 去执行，下面我们来看每个调度指令是如何从进行的：

Step1: Add learner

Add learner

  1. PD 中 balance-region-scheduler 生成balance-region operator, 制定具体执行步骤。
  2. PD 通过心跳的方式，告诉 leader 节点执行 add learner peer 操作
  3. Leader 所在节点在这个 Region 的 raft-group 里面广播这个消息，并最终从 leader 上生成 snapshot 发送给 store-4 , 添加 learner 节点完成。
  4. Leader 收到来自 learner 的消息，上报心跳给 PD 告知 add learner 这一步骤执行成功

Step2: Switch role

store-4 上的 learner 节点虽然有完整的数据，但不参与投票过程。我们期望是将 store-3 上的 follower 迁移到 store-4 上，因此，在这一步骤，我们会将 store-4 和 store-3 上的副本的角色互换，最终 store-3 上的老副本会变成 learner, 而新节点上的副本角色变成 voter 也就是 follower.这个过程为了保证数据的安全性，实际情况分为两条调度指令执行。

Switch role

具体执行步骤为:

  1. PD 通过心跳知道 learner 添加成功后，发送角色互换的指导给 leader 节点
  2. Leader 节点在 raft-group 里面广播消息
  3. 所有副本收到该心跳后，更新自己的配置。至此，该 raft-group 完成角色互换的配置更新。

这个过程因为只涉及逻辑变更，很快，也很难出问题。

Step3: Remove old peer

经过步骤 2，store-4 上已经有一个 follower, 且已经不会有数据访问到 store-3 上的 learner, 因此我们可以安全的删除这个副本。具体执行步骤如下：

  1. PD 发送心跳给 leader, 告知删除 store-3 上的副本
  2. Leader 在当前 region 的 raft-group 里面广播这个消息
  3. 所有副本在收到这个消息后，更新自己的配置信息，而 store-3 则会将自己这个副本完全删除。

Remove old peer

PD 上关键日志

以上过程，我们可以从 PD 的日志中看到完整的执行情况：

create balance-region operator

// create balance-region operator
[2024/07/09 16:25:23.105 +08:00] [INFO] [operator_controller.go:488] ["add operator"] [region-id=142725] [operator="\"balance-region {mv peer: store [1] to [166543141]} (kind:region, region:142725(575, 5), createAt:2024-07-09 16:25:23.105733052 +0800 CST m=+1209042.707881308, startAt:0001-01-01 00:00:00 +0000 UTC, currentStep:0, size:92, steps:[0:{add learner peer 166543143 on store 166543141}, 1:{use joint consensus, promote learner peer 166543143 on store 166543141 to voter, demote voter peer 142726 on store 1 to learner}, 2:{leave joint state, promote learner peer 166543143 on store 166543141 to voter, demote voter peer 142726 on store 1 to learner}, 3:{remove peer on store 1}], timeout:[17m0s])\""] [additional-info="{\"sourceScore\":\"817938.92\",\"targetScore\":\"4194.83\"}"]

Step1: add learner peer on new store

// Step1: add learner node 
[2024/07/09 16:25:23.105 +08:00] [INFO] [operator_controller.go:732] ["send schedule command"] [region-id=142725] [step="add learner peer 166543143 on store 166543141"] [source=create]
[2024/07/09 16:25:23.107 +08:00] [INFO] [region.go:751] ["region ConfVer changed"] [region-id=142725] [detail="Add peer:{id:166543143 store_id:166543141 role:Learner }"] [old-confver=5] [new-confver=6]
[2024/07/09 16:25:23.108 +08:00] [INFO] [operator_controller.go:732] ["send schedule command"] [region-id=142725] [step="add learner peer 166543143 on store 166543141"] [source=heartbeat

Step2/Step3: use joint consensus to switch role

// Step2: use joint consensus
[2024/07/09 16:25:24.248 +08:00] [INFO] [operator_controller.go:732] ["send schedule command"] [region-id=142725] [step="use joint consensus, promote learner peer 166543143 on store 166543141 to voter, demote voter peer 142726 on store 1 to learner"] [source=heartbeat]
[2024/07/09 16:25:24.250 +08:00] [INFO] [region.go:751] ["region ConfVer changed"] [region-id=142725] [detail="Remove peer:{id:142726 store_id:1 },Remove peer:{id:166543143 store_id:166543141 role:Learner },Add peer:{id:142726 store_id:1 role:DemotingVoter },Add peer:{id:166543143 store_id:166543141 role:IncomingVoter }"] [old-confver=6] [new-confver=8]
// Step3: leave joint state
[2024/07/09 16:25:24.250 +08:00] [INFO] [operator_controller.go:732] ["send schedule command"] [region-id=142725] [step="leave joint state, promote learner peer 166543143 on store 166543141 to voter, demote voter peer 142726 on store 1 to learner"] [source=heartbeat]
[2024/07/09 16:25:24.252 +08:00] [INFO] [region.go:751] ["region ConfVer changed"] [region-id=142725] [detail="Remove peer:{id:142726 store_id:1 role:DemotingVoter },Remove peer:{id:166543143 store_id:166543141 role:IncomingVoter },Add peer:{id:142726 store_id:1 role:Learner },Add peer:{id:166543143 store_id:166543141 }"] [old-confver=8] [new-confver=10

Step4: remove old peer

// Step4: remove learner node
[2024/07/09 16:25:24.252 +08:00] [INFO] [operator_controller.go:732] ["send schedule command"] [region-id=142725] [step="remove peer on store 1"] [source=heartbeat]
[2024/07/09 16:25:24.255 +08:00] [INFO] [region.go:751] ["region ConfVer changed"] [region-id=142725] [detail="Remove peer:{id:142726 store_id:1 role:Learner }"] [old-confver=10] [new-confver=11]

PD report operator is finished

// operator finished
[2024/07/09 16:25:24.255 +08:00] [INFO] [operator_controller.go:635] ["operator finish"] [region-id=142725] [takes=1.149978179s] [operator="\"balance-region {mv peer: store [1] to [166543141]} (kind:region, region:142725(575, 5), createAt:2024-07-09 16:25:23.105733052 +0800 CST m=+1209042.707881308, startAt:2024-07-09 16:25:23.10595495 +0800 CST m=+1209042.708103209, currentStep:4, size:92, steps:[0:{add learner peer 166543143 on store 166543141}, 1:{use joint consensus, promote learner peer 166543143 on store 166543141 to voter, demote voter peer 142726 on store 1 to learner}, 2:{leave joint state, promote learner peer 166543143 on store 166543141 to voter, demote voter peer 142726 on store 1 to learner}, 3:{remove peer on store 1}], timeout:[17m0s]) finished\""] [additional-info="{\"cancel-reason\":\"\",\"sourceScore\":\"817938.92\",\"targetScore\":\"4194.83\"}"]

在具体的运维过程中，当发现上线速度缓慢时，如果有大量的 balance-region operator 执行超时，我们可以通过查看 PD 日志中具体某个 operator 的执行情况，对照着以上日志，来看 balance-region 具体卡在哪一步。

实时监控扩容速度

从上文我们知道，扩容 TiKV 的速度主要取决于数据的搬迁情况，主要分为两个因素：

  1. PD 产生 balance-region operator 的速度
  2. TiKV 消费 balance-region 的速度，也就是物理数据的搬迁速度。

在扩容后，要做到整个集群的资源的快速均匀，一般跟我们 region 的数量、size 有直接关系，当然与我们集群的繁忙程度也有关系。目前，PD 提供了一些监控可以让我们看到扩容的状态，主要有

  • PD->metrics:
    • Region health
      • Pending-region-count: 正准备 add learner 但还没添加成功的副本
      • Learner-peer-count: 当前集群中 learner 副本的个数，需要注意的是，如果集群本身有 Tiflash 节点，这个数量也包含了 Tiflash 节点里的 learner 个数。
    • Speed：
      • Online store progress：当前扩容进度，根据剩余需要 balance 的空间计算得出
      • Left time: 预估剩余时间，根据剩余需要 balance 的空间及当前数据搬迁速度得出
      • Current scaling speed: 当前扩容数据搬迁实际速度

PD监控可扩容状态

Balance region operator 调度生成原理及常见问题

因为本身 PD 就有一系列监控和平衡各个 TiKV 之间的资源使用情况的调度器，因此 PD 没有针对扩容给出单独的调度器。目前这类调度器主要有两类：

  • Balance-region-scheduler：负责将 Region 均匀的分散在集群中所有的 store 上，主要用于分散存储压力
  • Balance-leader-scheduler: 负责将 region leader 均匀分布在 store 上，主要负责分散客户端的请求压力（CPU）

因此我们也可以认为，在扩容过程中，负责生成调度的主要是以上两个调度器在发挥作用。对于 balance-leader-scheduler, 因为没有数据搬迁，只是 raft-group 元数据的变更，因此特别快。一般情况下，我们不需要特别关注这个（也很少出问题） 本节将重点介绍 balance-region-scheduler, 也就是扩容情况下，迅速往新扩容 kv 上搬迁副本的调度器行为及常见问题。

首先我们来看一下 balance-region-scheduler 是如何选择并生成 balance-region operator 的：

balance-region-scheduler 是如何选择并生成 balance-region operator

调度原理

Balance-region-scheduler 每隔 10ms~5s/10s 会发起一次调度。balance-region-scheduler 每次生成调度的具体逻辑如下：

  1. 检查 region-schedule-limit ( https://docs.pingcap.com/tidb/v7.5/pd-configuration-file#region-schedule-limit ), 用于控制当前 balance-region operator 的并发数量。

  2. 选择本次要搬走的 store

    1. 空间不足时，优先选剩余空间最不足的节点 （使得 tikv 的剩余数据量均衡）
    2. 空间富裕时，选择已用空间最多的节点（使得 tikv 的数据量分布均衡）
    3. 中间状态综合考虑两个因素
    4. 检查 store-limit 是否符合条件：store limit remove-peer ( https://docs.pingcap.com/tidb/stable/configure-store-limit#principles-of-store-limit-v2 )
    5. 检查这个 store 上的 max-snapshot-count ( https://docs.pingcap.com/tidb/stable/pd-configuration-file#max-snapshot-count ) 是否超过
    6. 过滤选出可以作为数据源搬迁的 store, 过滤条件有：
    7. 在符合要求的 store 里面，选出最适合搬走副本的 store, 按照 region_score 倒叙排序, 优先考虑的条件有：

  3. 选择要搬走的副本，从当前选中的 source store 中选择一个副本，选择条件按优先级如下：

    1. pending regions
    2. followers
    3. Leaders
    4. Learners

  4. 选择一个目标 store 作为当前副本的目标

    1. 通过 placement-rule 选择符合要求的 store
    2. 检查 store limit add-peer ( https://docs.pingcap.com/tidb/stable/configure-store-limit#principles-of-store-limit-v2 )
    3. 检查 max-snapshot-count ( https://docs.pingcap.com/tidb/stable/pd-configuration-file#max-snapshot-count )
    4. 检查 max-pending-peer-count ( https://docs.pingcap.com/tidb/stable/pd-configuration-file#max-pending-peer-count )
    5. 最后对以上条件都符合的目标 store , 选择 region_score 最小的那个节点

常见问题

接下来，我们将根据上文说的调度生成的顺序，来介绍过程中可能遇到的问题及解决方案。

scheduler 被关闭导致没有调度生成

默认情况下 balance-region-scheduler 会被启用，但确实能够用 pd-ctl 将其删除。当发现没有 balance-region operator 生成时，第一步需要检查的便是确认 balance-region-scheduler 是否被启用。

  • 通过监控查看 balance-region-scheduler 是否被启用，即调度发生的频率：
    • PD->scheduler->scheduler is running
  • 通过 pd-ctl 查看当前正在运行的 schedule

通过监控查看 balance-region-scheduler 是否被启用，即调度发生的频率

  • 编辑 balance-region-scheduler
// remove balance-region-scheduler
~$ tiup ctl:v7.5.2 pd schedule remove balance-region-scheduler
Starting component ctl: /home/tidb/.tiup/components/ctl/v7.5.2/ctl pd schedule remove balance-region-scheduler Success!
// add balance-region-scheduler
~$ tiup ctl:v7.5.2 pd schedule add balance-region-scheduler
Starting component ctl: /home/tidb/.tiup/components/ctl/v7.5.2/ctl pd schedule add balance-region-scheduler Success! The scheduler is created."

受限于 region-schedule-limit

受限于 region-schedule-limit

region-schedule-limit 是用来控制 balance-region / scatter-range/hot-region 等 region 相关的 operator 生成的并发度的，默认值是 2048，一般很难到达瓶颈。但考虑到这个参数是可以修改的，有时候误操作会将这个参数改得比较小，就容易出现问题。

  • 通过 pd-ctl 检查及设置
// check config
tidb@~:~$ tiup ctl:v7.5.2 pd config show
Starting component ctl: /home/tidb/.tiup/components/ctl/v7.5.2/ctl pd config show
{
  .....
  "schedule": {
    .... 
    "max-movable-hot-peer-size": 512,
    "max-pending-peer-count": 64,
    "max-snapshot-count": 64,
    "max-store-down-time": "30m0s",
    "max-store-preparing-time": "48h0m0s",
    "merge-schedule-limit": 0,
    "patrol-region-interval": "10ms",
    "region-schedule-limit": 2048,
    .... 
  }
}

// update region-schedule-limit
tidb@~:~$ tiup ctl:v7.5.2 pd config set region-schedule-limit 1024
Starting component ctl: /home/tidb/.tiup/components/ctl/v7.5.2/ctl pd config set region-schedule-limit 1024
Success!
  • 通过监控看是否遇到瓶颈: PD ->operator->schedule reach limit

通过监控看是否遇到瓶颈

检查要被 move peer 的 store

检查要被 move peer 的 store

一般在 scale out 的过程中，已用空间比较大的 store 很容易被选为 balance-region 的目标对象，因此已用空间比较大的那个 store 很容易受到 store limit remove-peer 的影响。

  • 通过监控查看 store limit 配置：PD->cluster->PD scheduler config/store limit

通过监控查看 store limit 配置：PD->cluster->PD scheduler config/store limit

  • Store limit remove peer 不足的场景：PD->scheduler->filter source 看到大量的 balance-region-XXX-remove-limit 时：

- Store limit remove peer 不足的场景：PD->scheduler->filter source 看到大量的 balance-region-XXX-remove-limit 时

检查待 add peer 的 store

检查待 add peer 的 store

在扩容场景下，这类 store 往往是新扩容的节点，因此这些新节点很容易变成热点，相关配置也比较容易到达使用瓶颈。这里相关配置主要是以下三个：

生成 operator 的速度

判断当前扩容的瓶颈在 TiKV 还是在 PD 上

经过以上步骤，一个 balance region 的 operator 变生成了。我们可以通过 pd->operator->schedule operator create -> balance region 查看当前 operator 的产生速度.

Summary

PD 生成 balance region operator 的速度，直接影响整个扩容的速度。为了保证 PD 在生成 operator 的速度不会成为瓶颈，我们可以根据上文中的监控来确定以下配置项是否设置合理，进行适当的调优：

如何判断当前扩容的瓶颈在 TiKV 还是在 PD 上

如何判断当前扩容的瓶颈在 TiKV 还是在 PD 上

我们可以通过对比 PD 上的以上两个监控：

  • PD->operators->schedule operator create
  • PD->operators->schedule operator finish

来判断 operator 的消费速度能否跟得上生成速度，如果不能，说明 TiKV 中出现了瓶颈，则需要继续从 TiKV 中去寻找答案。

打开App，阅读手记
相关标签
人工智能
数据库
0人推荐
发表评论
随时随地看视频慕课网APP

相关课程

AI Agent智能应用从0到1定制开发 全流程解决方案实战

¥368 中级 1035

个性化推荐算法实战（可用于毕设） BAT大牛亲授

¥399 中级 834

AI大语言模型 ChatGPT从0到1打造私人智能英语学习助手

¥299 初级 766

神经网络简介

免费 初级 36714

走进Python量化交易--入门篇

免费 初级 28448

Python全能工程师 2024 版

¥5999 483