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专栏/.../

TiDB冷热存储分离解决方案

 Jellybean  发表于  2022-05-11

结论先行

TiDB 6.0正式提供了数据放置框架(Placement Rules in SQL )功能,用户通过 SQL 配置数据在 TiKV 集群中的放置位置,可以对数据进行直接的管理,满足不同的业务场景需要。如:

1.冷热分离存储,降低存储成本

  • TiDB 6.0正式支持数据冷热存储分离,可以降低SSD使用成本。使用 TiDB 6.0的数据放置功能,可以在同一个集群实现海量数据的冷热存储,将新的热数据存入SSD,历史冷数据存入 HDD,降低历史归档数据存储成本。

    • 将热数据从ssd迁移到hdd,每小时可归档约3000万行,总体来看效率还是比较高的
    • 将冷数据从hdd迁移到ssd,每小时可迁移约6300万行,大约是从ssd迁移到hdd速度的2倍
    • 分离存储过程,ssd和hdd用于归档的IO消耗都在10%以内,集群访问QPS表现平稳,对业务访问的影响较小
    • 在补写冷数据场景,每小时写入约1500万行到hdd,数据可正确地直接写入hdd,不会经过ssd

2.业务底层物理隔离,实现同一集群不同存储

  • 通过放置规则管理将不同数据库下的数据调度到不同的硬件节点上,实现业务间数据的物理资源隔离,避免因资源争抢,硬件故障等问题造成的相互干扰
  • 通过账号权限管理避免跨业务数据访问,提升数据质量和数据安全

3.合并MySQL业务,降低运维压力,提升管理效率

  • 使用少数 TiDB 集群替换大量的 MySQL 实例,根据不同业务底层设置不同的物理存储隔离需求,让数据库数量大大减少,原本的升级、备份、参数设置等日常运维工作将大幅缩减,在资源隔离和性价比上达到平衡,大幅减少 DBA 日常的运维管理成本

我们的HTAP集群目前有一个数据归档需求,整个集群共约330TB,考虑到成本和访问频率、性能等各方面需求,要求至少存储3个月共约80TB到ssd,250TB存到hdd,现在基于我们的大数据冷热分离归档业务场景,本文重点探讨冷热数据归档存储的功能和特性,以方便下一步我们正式应用到生产环境。

概述

TiDB集群通过PD节点(Placement Driver 组件)在系统内基于热点、存储容量等策略自动完成region的调度,从而实现集群数据均衡、分散存储在各个节点的目标,这些调度操作是集群的自身管理行为,对用户而已几乎是透明的,在之前的版本用户无法精确控制数据的存储方式和位置。

TiDB 6.0正式提供了数据放置框架(Placement Rules in SQL )功能,用户通过 SQL 配置数据在 TiKV 集群中的放置位置,可以对数据进行直接的管理,以满足不同的业务场景需要。用户可以将库、表和分区指定部署至不同的地域、机房、机柜、主机。还支持针对任意数据提供副本数、角色类型等维度的灵活调度管理能力,这使得在多业务共享集群、跨中心部署、冷热数据归档存储等场景下,TiDB 得以提供更灵活更强大的数据管理能力。

该功能可以实现以下业务场景:

  • 动态指定重要数据的副本数,提高业务可用性和数据可靠性
  • 将最新数据存入 SSD,历史数据存入 HDD,降低归档数据存储成本
  • 把热点数据的 leader 放到高性能的 TiKV 实例上,提供高效访问
  • 不同业务共用一个集群,而底层按业务实现存储物理隔离,互不干扰,极大提升业务稳定性
  • 合并大量不同业务的MySQL实例到统一集群,底层实现存储隔离,减少管理大量数据库的成本

原理简介

早期版本的Placement rule使用时需要通过pd-ctl工具设置和查看,操作繁琐且晦涩难懂。经过几个版本的迭代和优化,推出的PlacementRules in SQL对用户更加友好,到了v6.0.0总体来说还是很方便理解和使用的,避免了使用pd-ctl工具配置的复杂性,大大降低使用门槛。

放置策略的实现依赖于TiKV集群label标签配置,需提前做好规划(设置 TiKV 的 labels)。可通过show placement labels查看当前集群所有可用的标签。

 mysql> show placement labels ;
 +------+-----------------------------------------------------------------+
 | Key  | Values                                                          |
 +------+-----------------------------------------------------------------+
 | disk | ["ssd"]                                                         |
 | host | ["tikv1", "tikv2", "tikv3"] |
 | rack | ["r1"]                                                          |
 | zone | ["guangzhou"]                                                   |
 +------+-----------------------------------------------------------------+
 4 rows in set (0.00 sec)
 ​

使用时有基础用法和高级用法两种方式。

(1) 基础放置策略

基础放置策略主要是控制Raft leader和followers的调度。

 #创建放置策略
 CREATE PLACEMENT POLICY myplacementpolicy PRIMARY_REGION="guangzhou" REGIONS="guangzhou,shenzhen";
 ​
 #将规则绑定至表或分区表,这样指定了放置规则
 CREATE TABLE t1 (a INT) PLACEMENT POLICY=myplacementpolicy;
 CREATE TABLE t2 (a INT);
 ALTER TABLE t2 PLACEMENT POLICY=myplacementpolicy;
 ​
 #查看放置规则的调度进度,所有绑定规则的对象都是异步调度的。
 SHOW PLACEMENT;
 ​
 #查看放置策略
 SHOW CREATE PLACEMENT POLICY myplacementpolicy\G
 select * from information_schema.placement_policies\G
 ​
 #修改放置策略,修改后会传播到所有绑定此放置策略的对象
 ALTER PLACEMENT POLICY myplacementpolicy FOLLOWERS=5;
 ​
 #删除没有绑定任何对象的放置策略
 DROP PLACEMENT POLICY myplacementpolicy;
 ​

(2) 高级放置策略

基础放置策略主要是针对Raft leader 、Raft followers的调度策略,如果需要更加灵活的方式,如不区分region角色将数据指定存储在hdd,需要使用高级放置策略。使用高级放置策略主要有两个步骤,首先创建策略,然后在库、表或分区上应用策略。

 # 创建策略,指定数据只存储在ssd
 CREATE PLACEMENT POLICY storeonfastssd CONSTRAINTS="[+disk=ssd]";
 ​
 # 创建策略,指定数据只存储在hdd
 CREATE PLACEMENT POLICY storeonhdd CONSTRAINTS="[+disk=hdd]";
 ​
 # 在分区表应用高级放置策略,指定分区存储在hdd或者ssd上,未指定的分区由系统自动调度
 CREATE TABLE t1 (id INT, name VARCHAR(50), purchased DATE)
 PARTITION BY RANGE( YEAR(purchased) ) (
   PARTITION p0 VALUES LESS THAN (2000) PLACEMENT POLICY=storeonhdd,
   PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2005),
   PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2010),
   PARTITION p3 VALUES LESS THAN (2015),
   PARTITION p4 VALUES LESS THAN MAXVALUE PLACEMENT POLICY=storeonfastssd
 );
 ​

高级放置策略具体内容,请看官网介绍https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/placement-rules-in-sql#%E9%AB%98%E7%BA%A7%E6%94%BE%E7%BD%AE

环境

角色 机器数 内存 数据盘 CPU OS
TiDB&TiPD 3 256G 1TB hdd 40 cpu (20 core*2 thread) Debian 4.19.208-1 (2021-09-29) x86_64 GNU/Linux
TiKV 3 256G 800GB ssd,1TB hdd 40 cpu (20 core*2 thread) Debian 4.19.208-1 (2021-09-29) x86_64 GNU/Linux

冷热归档存储

  • 目标:对给定的表按日期分区,将最新分区的数据存入SSD,历史数据存入 HDD

功能验证

1.部署集群并建立放置策略

  • 部署TiDB v6.0.0集群,具体参考部署集群操作

  • 创建数据落盘策略,以备使用

     # 应用该策略的库、表、分区,数据会存储在ssd上
     CREATE PLACEMENT POLICY storeonssd CONSTRAINTS="[+disk=ssd]" ;
     ​
     # 应用该策略的库、表、分区,数据会存储在hdd上
     CREATE PLACEMENT POLICY storeonhdd CONSTRAINTS="[+disk=hdd]";
     ​
     #查看集群已有策略
     mysql> show placement \G
     *************************** 1. row ***************************
               Target: POLICY storeonhdd
            Placement: CONSTRAINTS="[+disk=hdd]"
     Scheduling_State: NULL
     *************************** 2. row ***************************
               Target: POLICY storeonssd
            Placement: CONSTRAINTS="[+disk=ssd]"
     Scheduling_State: NULL
     2 rows in set (0.02 sec)
     ​
    

2.创建库表并应有放置策略

建立目标表为TiDB分区表并且按 Range 分区。

 # 创建数据库tidb_ssd_hdd_test,并设置该库默认落盘策略,设置后新建的表都会默认继承该策略
 create database tidb_ssd_hdd_test  PLACEMENT POLICY=storeonssd;
 ​
 # 查看策略已经应用到指定库上
 mysql> show placement \G
 *************************** 1. row ***************************
           Target: POLICY storeonhdd
        Placement: CONSTRAINTS="[+disk=hdd]"
 Scheduling_State: NULL
 *************************** 2. row ***************************
           Target: POLICY storeonssd
        Placement: CONSTRAINTS="[+disk=ssd]"
 Scheduling_State: NULL
 *************************** 3. row ***************************
           Target: DATABASE tidb_ssd_hdd_test
        Placement: CONSTRAINTS="[+disk=ssd]"
 Scheduling_State: SCHEDULED
 3 rows in set (0.02 sec)
 ​
 ​
 # 建立分区表,可以看到表建立后默认继承和库一样的落盘策略,关键标识为“/*T![placement] PLACEMENT POLICY=`storeonssd` */”
 CREATE TABLE `logoutrole_log ` (
   `doc_id` varchar(255) NOT NULL,
   `gameid` varchar(255) DEFAULT NULL ,
   -- some fields
   `logdt` timestamp DEFAULT '1970-01-01 08:00:00' ,
   `updatetime` varchar(255) DEFAULT NULL ,
   UNIQUE KEY `doc_id` (`doc_id`,`logdt`),
   -- some index
   KEY `logdt_gameid` (`logdt`,`gameid`)
 ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin /*T![placement] PLACEMENT POLICY=`storeonssd` */
 PARTITION BY RANGE ( UNIX_TIMESTAMP(`logdt`) ) (
   PARTITION `p20220416` VALUES LESS THAN (UNIX_TIMESTAMP('2022-04-17 00:00:00')),
   PARTITION `p20220417` VALUES LESS THAN (UNIX_TIMESTAMP('2022-04-18 00:00:00')),
   PARTITION `p20220418` VALUES LESS THAN (UNIX_TIMESTAMP('2022-04-19 00:00:00')),
   PARTITION `p20220419` VALUES LESS THAN (UNIX_TIMESTAMP('2022-04-20 00:00:00')),
   PARTITION `p20220420` VALUES LESS THAN (UNIX_TIMESTAMP('2022-04-21 00:00:00')),
   PARTITION `p20220421` VALUES LESS THAN (UNIX_TIMESTAMP('2022-04-22 00:00:00')),
   PARTITION `p20220422` VALUES LESS THAN (UNIX_TIMESTAMP('2022-04-23 00:00:00'))
 );
 ​

3.写入热数据到ssd盘并扩容hdd存储节点

  • 集群只有3个ssd的tikv节点,启动flink流往目标表导入数据,可以看到这3个ssd节点的region数和空间使用在不断增长

1650964998281.png

1650965222072.png

  • 在原有基础上再扩容3个hdd tikv实例

1650965633758.png

4.冷热分离

为了方便模拟数据的迁移,flink导入的数据是全部落在2022-04-16这一天:

 mysql> select date(logdt) as day,count(0) from logoutrole_log group by day order by day ;            
 +------------+----------+
 | day        | count(0) |
 +------------+----------+
 | 2022-04-16 |  1109819 |
 +------------+----------+
 1 row in set (1.09 sec)
 ​

停止flink写入后,设置数据分离放置策略,将存储在ssd上的2022-04-16这一天的数据,转存到hdd上,模拟冷数据归档操作:

 mysql> alter table tidb_ssd_hdd_test.logoutrole_log partition p20220416 placement policy storeonhdd;
 Query OK, 0 rows affected (0.52 sec)

在应用hdd转存策略后,如下图可以看到调度规则里2022-04-16这一天的分区Placement由ssd变为了hdd,即集群已经知晓最新的调度策略是将这一天的分区数据调度到hdd去,Scheduling_State处于PENDING状态,表示 Follower 的 raft log 与 Leader 有较大差距,在这里可以理解为是正在处于调度的过程。

1650341702179.png

随着时间的推移,数据在不断从ssd迁移到hdd上。从集群grafana监控面板可以看到ssd节点上的region数据在不断下降,直到降到接近于0;相反,hdd上的region数不断上升,直到数据全部迁出ssd节点。110万行数据从ssd迁移到hdd,大约耗时3min 。

1650342094048.png

在数据全部迁如hdd节点后,查看调度进度,此时Scheduling_State处于SCHEDULED完成调度状态:

1650342133243.png

结论:

  • 证明冷热数据隔离存储策略已经生效,ssd上的数据完成迁移到hdd上,且ssd的空间得以释放,符合数据归档的目标。

静态集群冷热存储分离(无外部访问)

ssd->hdd

继续通过flink写入数据到2022-04-17分区,然后停流使集群没有外部访问流量,将此分区上 ssd数据迁移到 hdd。

 alter table tidb_ssd_hdd_test.logoutrole_log partition p20220417 placement policy storeonhdd;

1650970144694.png

ssd上的region全部迁移到hdd上,ssd空间被释放,hdd空间使用逐渐增加,迁移过程中ssd和hdd的IO消耗都在5%左右,内存和网络带宽使用不变、保持平稳。 约6千万行130GB数据从ssd数据迁移到 hdd大概需要2个小时

结论:

  • 在将大规模数据从ssd数据迁移到 hdd过程,集群资源消耗比较低,可以有效避免过多占用集群资源。
  • 在集群没有外部访问压力时,在默认配置下,集群以每小时约3000万行的速度从ssd迁移到hdd节点。

hdd->ssd

在没有外部流量访问时,将数据从hdd迁移回ssd,从监控图可以看到,hdd节点的tikv的leader数、region数在此期间都在下降,分别从850、2500逐渐下降直到为0,磁盘空间也从62GB下降为0,表示数据在持续迁移出hdd节点;

1652425488812.png

1652425944226.png

相反地,由于数据不断迁入到ssd中,ssd节点的tikv的leader数、region数在此期间都在上升,分别从1500、4200逐渐上升到2200、6700,直到数据迁入完成,然后保持数量不变,ssd的磁盘空间消耗也从100GB上升到161GB。

迁移的过程中,ssd和hdd节点的IO使用率都比较低,如下图:

1652426155311.png

结论:

  • 将冷数据从hdd迁移至ssd,迁移1.7亿行共约200GB数据,大约耗时2小时40分钟,平均每小时迁移6300万行,速度约为将热数据从ssd迁到hdd的2倍(每小时约3000万行)
  • 将数据从hdd迁移至ssd的过程,不管是对ssd还是hdd,其平均IO使用率都不高,不会占用过多集群的资源,可以认为数据迁移过程对集群正在运行的业务影响不大

热集群冷热存储分离(外部持续访问)

继续持续写入数据到2022-04-18和2022-04-19的ssd分区,然后不停流保持持续的写入压力,迁移2022-04-18数据从ssd到hdd,观察集群表现。

#应用放置策略将2022-04-18数据从ssd归档到hdd
alter table tidb_ssd_hdd_test.logoutrole_log partition p20220418 placement policy storeonhdd;

在归档过程,flink同时持续以2100的QPS写入热数据,期间ssd IO接近100%,hdd的IO消耗在10%以下,各节点CPU在500%以下,网络带宽在200MB/s以下,内存使用保持平稳。

从region数变化的角度来看:

  • 在归档数据时,ssd的tikv region数从6300下降到3500左右,当迁移完成后是净写入数据,此时ssd 节点的region数量又持续上升;
  • hdd节点的region数从开始的2600上升到6500左右,随着数据迁移完成,hdd的region数不再增加,一直保持6500不变。

1650971789523.png

从磁盘使用空间变化的角度来看:

  • 归档数据时,ssd节点的磁盘使用空间从152GB下降到88GB,当迁移完成后,此时是净写入数据,ssd空间开始上升;
  • 数据在不断写入到hdd节点,所以其使用空间从61GB上升到154GB,随着数据迁移完成,一直保持不变

1650593578630.png

1650593565818.png

1650593789799.png

结论:

  • 在有外部几乎是满IO的写入压力时,归档约2亿行、400GB数据从ssd到hdd节点,大概需要6个小时,即约3300万行/小时,可以说冷数据的归档效率还是比较高的
  • 集群后台在进行数据归档时,flink的sink QPS变化不大,可以认为归档的过程对集群正常写入影响不大

归档数据补写

业务上有补全历史数据的场景,比如数据重算等,这里模拟补全历史冷数据,写入到hdd。

  • 2022-04-16这一天的数据已经全部转存到hdd冷盘中。启动flink流,继续对2022-04-16分区写入数据,这些只会写hdd,不会写入ssd。flink流以2000左右的sink QPS补全冷数据,hdd tikv节点IO打满,SSD的IO使用率比较低。

1650969265594.png

从下图可以看到,在补全冷数据的时候, hdd节点的region数在不断上升,hdd tikv的空间消耗也在不断增加,而ssd的空间使用和region数均保持不变,说明数据并不会写入ssd中,符合预期。

1650969430703.png

结论:

  • 说明TiDB冷热数据分离存储功能,在补全历史冷数据的场景,即归档数据补写,数据可以正确地直接写入到hdd,期间数据不会经过ssd
  • 补全冷数据,hdd tikv节点IO打满,ssd的IO使用率比较低,也说明数据不会经过ssd

同一集群业务隔离

除了冷热数据归档外,我们线上不同的业务线通常采用一套或多套 MySQL 来管理,但因为业务多导致MySQL有数百个,日常的监控、诊断、版本升级、安全防护等工作对运维团队造成了巨大的压力,且随着业务规模越来越大,管理的成本不断上升。

使用Placement rule功能可以很容易灵活的集群共享规则。可以将不同MySQL上的业务迁移到同一个TiDB集群,实现多个不同业务的共用一个集群而底层提供物理存储隔离,有效减少大量MySQL的管理成本。这个也是我们接下来会继续推进优化的地方。

举例说明,业务 A和B 共享资源,降低存储和管理成本,而业务 C 和 D 独占资源,提供最高的隔离性。由于多个业务共享一套 TiDB 集群,升级、打补丁、备份计划、扩缩容等日常运维管理频率可以大幅缩减,降低管理负担提升效率

1651723818212.png

CREATE PLACEMENT POLICY 'shared_nodes' CONSTRAINTS = "[+region=shared_nodes]";
CREATE PLACEMENT POLICY 'business_c' CONSTRAINTS = "[+region=business_c]";
CREATE PLACEMENT POLICY 'business_d' CONSTRAINTS = "[+region=business_d]";

ALTER DATABASE a POLICY=shared_nodes;
ALTER DATABASE b POLICY=shared_nodes;
ALTER DATABASE c POLICY=business_c;
ALTER DATABASE d POLICY=business_d;

基于 SQL 接口的数据放置规则,你仅仅使用少数 TiDB 集群管理大量的 MySQL 实例,不同业务的数据放置到不同的 DB,并通过放置规则管理将不同 DB 下的数据调度到不同的硬件节点上,实现业务间数据的物理资源隔离,避免因资源争抢,硬件故障等问题造成的相互干扰。通过账号权限管理避免跨业务数据访问,提升数据质量和数据安全。在这种部署方式下,集群数量大大减小,原本的升级,监控告警设置等日常运维工作将大幅缩减,在资源隔离和性价比上达到平衡,大幅减少日常的 DBA 运维管理成本

总结

1.冷热分离存储,降低存储成本

  • TiDB 6.0正式支持数据冷热存储分离,可以降低SSD使用成本。使用 TiDB 6.0的数据放置功能,可以在同一个集群实现海量数据的冷热存储,将新的热数据存入SSD,历史冷数据存入 HDD,降低历史归档数据存储成本。

    • 将热数据从ssd迁移到hdd,每小时可归档约3000万行,总体来看效率还是比较高的
    • 分离存储过程,ssd和hdd用于归档的IO消耗都在10%以内,集群访问QPS表现平稳,对业务访问的影响较小
    • 在补写冷数据到hdd场景,数据可正确地直接写入hdd,不会经过ssd。flink补写冷数据时满IO每秒写入约4000行,每小时写入约1500万行。

2.业务底层物理隔离,实现同一集群不同存储

  • 通过放置规则管理将不同数据库下的数据调度到不同的硬件节点上,实现业务间数据的物理资源隔离,避免因资源争抢,硬件故障等问题造成的相互干扰
  • 通过账号权限管理避免跨业务数据访问,提升数据质量和数据安全

3.合并MySQL业务,降低运维压力,提升管理效率

  • 使用少数 TiDB 集群替换大量的 MySQL 实例,根据不同业务底层设置不同的物理存储隔离需求,让数据库数量大大减少,原本的升级、备份、参数设置等日常运维工作将大幅缩减,在资源隔离和性价比上达到平衡,大幅减少 DBA 日常的运维管理成本

4.放置策略应用操作步骤

  • 对已有集群应用Placement Rules
0. 将集群升级到6.0.0版本
1. 创建默认SSD策略
2. 打开放置策略默认开关,使得集群已有库表都默认存储在ssd上 (该功能依赖官方发布新版本支持)
- 目前只能用脚本alter全部库设置这个默认策略,如果有新增的库也需要提前进行设置
3. 申请新机器并扩容新的 hdd tikv  
4. 创建 hdd 放置策略
5. 在目标表的目标分区上指定 ssd或hdd 策略
6. 定期将过期分区声明hhd放置策略
  • 对新建的集群应用Placement Rules
0. 部署6.0.0集群版本
1. 创建默认SSD策略
2. 创建的全部库都先设置这个默认策略
3. 申请新机器并扩容新的 hdd tikv  
4. 创建hdd放置策略
5. 在目标表或目标分区上指定ssd或hdd 策略
6. 定期将过期分区声明hhd放置策略

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版权声明:本文为 TiDB 社区用户原创文章,遵循 CC BY-NC-SA 4.0 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。

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