clickhouse分布式表实践和原理

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Clickhouse中的表分为两种

  • 分布式表一个逻辑上的表, 可以理解为数据库中的视图, 一般查询都查询分布式表. 分布式表引擎会将我们的查询请求路由本地表进行查询, 然后进行汇总最终返回给用户.
  • 本地表:实际存储数据的表

1 多切片单副本分布式表 

  • conf.xml中的开启远程连接
  • 配置/etc/metrika.xml文件
<!-- Listen specified host. use :: (wildcard IPv6 address), if you want to accept connections both with IPv4 and IPv6 from everywhere. -->
<!-- <listen_host>::</listen_host> -->
<!-- Same for hosts with disabled ipv6: -->
<!-- <listen_host>0.0.0.0</listen_host> -->
<listen_host>::</listen_host>

vi /etc/metrika.xml   注意修改每台机器上的

<macros>
    <replica>ck1</replica>
</macros>
<networks>

<yandex>
<clickhouse_remote_servers>
<cluster1>
<shard>
<internal_replication>true</internal_replication>
<replica>
<host>ck1</host>
<port>9000</port>
</replica>
</shard>
<shard>
<replica>
<internal_replication>true</internal_replication>
<host>ck2</host>
<port>9000</port>
</replica>
</shard>
<shard>
<internal_replication>true</internal_replication>
<replica>
<host>ck3</host>
<port>9000</port>
</replica>
</shard>
</cluster1>
</clickhouse_remote_servers>


<zookeeper-servers>
<node index="1">
<host>ck1</host>
<port>2181</port>
</node>

<node index="2">
<host>ck2</host>
<port>2181</port>
</node>
<node index="3">
<host>ck3</host>
<port>2181</port>
</node>
</zookeeper-servers>

<macros>
<replica>ck1</replica>
</macros>
<networks>
<ip>::/0</ip>
</networks>

<clickhouse_compression>
<case>
<min_part_size>10000000000</min_part_size>
<min_part_size_ratio>0.01</min_part_size_ratio>
<method>lz4</method>
</case>
</clickhouse_compression>
</yandex>

在集群中的每台机器上创建一样的普通的表

create table t1(id Int8 , name String , age UInt8 ,gender String) engine=MergeTree order by id ;

创建分布式表
create table d_t1(id Int8 , name String , age UInt8 ,gender String) ENGINE=Distributed(cluster1, doit1, t1, id);

2 多切片多副本分布式表

vi /etc/metrika.xml   注意修改每台机器上的

1) 每台机器配置参数如下
<yandex>
<clickhouse_remote_servers>
<mycluster>
<shard>
<weight>1</weight>
<internal_replication>true</internal_replication>
<replica>
<host>ck1</host>
<port>9000</port>
<default_database>mycluster_shard_1</default_database>
</replica>
<replica>
<host>ck2</host>
<port>9000</port>
<default_database>mycluster_shard_1</default_database>
</replica>
</shard>

<shard>
<weight>1</weight>
<internal_replication>true</internal_replication>
<replica>
<host>ck2</host>
<port>9000</port>
<default_database>mycluster_shard_2</default_database>
</replica>
<replica>
<host>ck3</host>
<port>9000</port>
<default_database>mycluster_shard_2</default_database>
</replica>
</shard>
<shard>
<weight>1</weight>
<internal_replication>true</internal_replication>
<replica>
<host>ck3</host>
<port>9000</port>
<default_database>mycluster_shard_3</default_database>
</replica>
<replica>
<host>ck1</host>
<port>9000</port>
<default_database>mycluster_shard_3</default_database>
</replica>
</shard>
</mycluster>
</clickhouse_remote_servers>
<zookeeper-servers>
<node index="1">
<host>ck1</host>
<port>2181</port>
</node>
<node index="2">
<host>ck2</host>
<port>2181</port>
</node>
<node index="3">
<host>ck3</host>
<port>2181</port>
</node>
</zookeeper-servers>
</yandex>

 初始化3节点3分片2副本的集群

在ck1服务器上通过客户端执行
clickhouse-client -h ck001 -u huxl --password xxxadmin
create database mycluster_shard_1;
create database mycluster_shard_2;
create database mycluster_shard_3;
在ck2服务器上通过客户端执行
clickhouse-client -h ck002 -u huxl --password xxxadmin
create database mycluster_shard_1;
create database mycluster_shard_2;
create database mycluster_shard_3;
在ck3服务器上通过客户端执行
clickhouse-client -h ck003 -u huxl --password xxxadmin
create database mycluster_shard_1;
create database mycluster_shard_2;
create database mycluster_shard_3;

初始化存储数据副本的表

//在ck1上执行
create table mycluster_shard_1.tbl_rep(
c1 Int32,
mydate Date
) engine = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/1/dtbl', '1', mydate, (mydate), 8192);

//在ck2上执行
create table mycluster_shard_1.tbl_rep (
c1 Int32,
mydate Date
) engine = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/1/dtbl', '2', mydate, (mydate), 8192);

//在ck2上执行
create table mycluster_shard_2.tbl_rep (
c1 Int32,
mydate Date
) engine = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/2/dtbl', '1', mydate, (mydate), 8192);

//在ck3上执行
create table mycluster_shard_2.tbl_rep (
c1 Int32,
mydate Date
) engine = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/2/dtbl', '2', mydate, (mydate), 8192);

//在ck3上执行
create table mycluster_shard_3.tbl_rep (
c1 Int32,
mydate Date
) engine = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/3/dtbl', '1', mydate, (mydate), 8192);

//在ck1上执行
create table mycluster_shard_3.tbl_rep (
c1 Int32,
mydate Date
) engine = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/3/dtbl', '2',

创建分布式表

4)创建分布式表
//在ck1上执行
use default;
create table dtbl (
c1 Int32,
mydate Date
) engine=Distributed('mycluster', '', tbl_rep, rand());

插入数据测试

insert into table dtbl values(2, '2019-04-19')
select * from dtbl;


发现数据存储在第三片上 , 所以数据在ck1  和ck3上的mycluster_shard_3数据库表中存储数据

3 总结

3.1 不写分布式表

  1. 分布式表接收到数据后会将数据拆分成多个parts, 并转发数据到其它服务器, 会引起服务器间网络流量增加、服务器merge的工作量增加, 导致写入速度变慢, 并且增加了Too many parts的可能性.
  2. 数据的一致性问题, 先在分布式表所在的机器进行落盘, 然后异步的发送到本地表所在机器进行存储，中间没有一致性的校验, 而且在分布式表所在机器时如果机器出现down机, 会存在数据丢失风险.
  3. 数据写入默认是异步的，短时间内可能造成不一致.
  4. 对zookeeper的压力比较大(待验证). 没经过正式测试, 只是看到了有人提出.

3.2 Replication & Sharding

ClickHouse依靠ReplicatedMergeTree引擎族与ZooKeeper实现了复制表机制, 成为其高可用的基础.

ClickHouse像ElasticSearch一样具有数据分片(shard)的概念, 这也是分布式存储的特点之一, 即通过并行读写提高效率. ClickHouse依靠Distributed引擎实现了分布式表机制, 在所有分片（本地表）上建立视图进行分布式查询.

在实际操作中，为了最大化性能与稳定性，分片和副本几乎总是一同使用。

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3.3 Replicated Table & ReplicatedMergeTree Engines

不同于HDFS的副本机制(基于集群实现), Clickhouse的副本机制是基于表实现的. 用户在创建每张表的时候, 可以决定该表是否高可用.

CREATE TABLE IF NOT EXISTS {local_table} ({columns})
ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/#_tenant_id_#/#__appname__#/#_at_date_#/{shard}/hits', '{replica}')
partition by toString(_at_date_) sample by intHash64(toInt64(toDateTime(_at_timestamp_)))
order by (_at_date_, _at_timestamp_,

ClickHouse的副本机制之所以叫“复制表”，是因为它工作在表级别，而不是集群级别（如HDFS）。也就是说，用户在创建表时可以通过指定引擎选择该表是否高可用，每张表的分片与副本都是互相独立的。

目前支持复制表的引擎是ReplicatedMergeTree引擎族，它与平时最常用的MergeTree引擎族是正交的，如下图所示。

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CREATE TABLE IF NOT EXISTS test.events_local ON CLUSTER '{cluster}' (
ts_date Date,
ts_date_time DateTime,
user_id Int64,
event_type String,
site_id Int64,
groupon_id Int64,
category_id Int64,
merchandise_id Int64,
search_text String
-- A lot more columns...
)
ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/{shard}/test/events_local','{replica}')
PARTITION BY ts_date
ORDER BY (ts_date,toStartOfHour(ts_date_time),site_id,event_type)
SETTINGS index_granularity = 8192;

其中，ON CLUSTER语法表示分布式DDL，即执行一次就可在集群所有实例上创建同样的本地表。集群标识符{cluster}、分片标识符{shard}和副本标识符{replica}来自之前提到过的复制表宏配置，即config.xml中<macros>一节的内容，配合ON CLUSTER语法一同使用，可以避免建表时在每个实例上反复修改这些值。

ReplicatedMergeTree引擎族接收两个参数：

  • ZK中该表相关数据的存储路径，ClickHouse官方建议规范化，如上面的格式/clickhouse/tables/{shard}/[database_name]/[table_name]。
  • 副本名称，一般用{replica}即可。

观察一下上述ZK路径下的znode结构与内容。

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls /clickhouse/tables/01/test/events_local
[metadata, temp, mutations, log, leader_election, columns, blocks, nonincrement_block_numbers, replicas, quorum, block_numbers]

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] get /clickhouse/tables/04/test/events_local/columns
columns format version: 1
9 columns:
`ts_date` Date
`ts_date_time` DateTime
`user_id` Int64
`event_type` String
`site_id` Int64
`groupon_id` Int64
`category_id` Int64
`merchandise_id` Int64
`search_text` String
# ...................

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] get /clickhouse/tables/07/test/events_local/metadata
metadata format version: 1
date column:
sampling expression:
index granularity: 8192
mode: 0
sign column:
primary key: ts_date, toStartOfHour(ts_date_time), site_id, event_type
data format version: 1
partition key: ts_date
granularity bytes: 10485760
# ...................

ReplicatedMergeTree引擎族在ZK中存储大量数据，包括且不限于表结构信息、元数据、操作日志、副本状态、数据块校验值、数据part merge过程中的选主信息等等。可见，ZK在复制表机制下扮演了元数据存储、日志框架、分布式协调服务三重角色，任务很重，所以需要额外保证ZK集群的可用性以及资源（尤其是硬盘资源）。

下图大致示出复制表执行插入操作时的流程（internal_replication配置项为true）。即先写入一个副本，再通过config.xml中配置的interserver HTTP port端口（默认是9009）将数据复制到其他实例上去，同时更新ZK集群上记录的信息。

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3.4 Distributed Table & Distributed Engine

ClickHouse分布式表的本质并不是一张表，而是一些本地物理表（分片）的分布式视图，本身并不存储数据。

支持分布式表的引擎是Distributed，建表DDL语句示例如下，_all只是分布式表名比较通用的后缀而已。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS test.events_all ON CLUSTER sht_ck_cluster_1
AS test.events_local
ENGINE = Distributed(sht_ck_cluster_1,test,events_local,rand());

Distributed引擎需要以下几个参数：

  • 集群标识符
    注意不是复制表宏中的标识符，而是<remote_servers>中指定的那个。
  • 本地表所在的数据库名称
  • 本地表名称
  • （可选的）分片键（sharding key）
    该键与config.xml中配置的分片权重（weight）一同决定写入分布式表时的路由，即数据最终落到哪个物理表上。它可以是表中一列的原始数据（如site_id），也可以是函数调用的结果，如上面的SQL语句采用了随机值rand()。注意该键要尽量保证数据均匀分布，另外一个常用的操作是采用区分度较高的列的哈希值，如intHash64(user_id)。

在分布式表上执行查询的流程简图如下所示。发出查询后，各个实例之间会交换自己持有的分片的表数据，最终汇总到同一个实例上返回给用户。

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而在写入时，我们有两种选择：一是写分布式表，二是写underlying的本地表。孰优孰劣呢？

直接写分布式表的优点自然是可以让ClickHouse控制数据到分片的路由，缺点就多一些：

  • 数据是先写到一个分布式表的实例中并缓存起来，再逐渐分发到各个分片上去，实际是双写了数据（写入放大），浪费资源；
  • 数据写入默认是异步的，短时间内可能造成不一致；
  • 目标表中会产生较多的小parts，使merge（即compaction）过程压力增大。

相对而言，直接写本地表是同步操作，更快，parts的大小也比较合适，但是就要求应用层额外实现sharding和路由逻辑，如轮询或者随机等。

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应用层路由并不是什么难事，所以如果条件允许，在生产环境中总是推荐写本地表、读分布式表。举个例子，在笔者最近引入的Flink-ClickHouse Sink连接器中，就采用了随机路由，部分代码如下。

private Request buildRequest(ClickhouseRequestBlank requestBlank) {
String resultCSV = String.join(" , ", requestBlank.getValues());
String query = String.format("INSERT INTO %s VALUES %s", requestBlank.getTargetTable(), resultCSV);
String host = sinkSettings.getClickhouseClusterSettings().getRandomHostUrl();

BoundRequestBuilder builder = asyncHttpClient
.preparePost(host)
.setHeader(HttpHeaders.Names.CONTENT_TYPE, "text/plain; charset=utf-8")
.setBody(query);

if (sinkSettings.getClickhouseClusterSettings().isAuthorizationRequired()) {
builder.setHeader(HttpHeaders.Names.AUTHORIZATION, "Basic " + sinkSettings.getClickhouseClusterSettings().getCredentials());
}

return builder.build();
}

public String getRandomHostUrl() {
currentHostId = ThreadLocalRandom.current().nextInt(hostsWithPorts.size());
return hostsWithPorts.get(currentHostId);
}

3.5 数据同步

  1. 写入到一个节点
  2. 通过interserver HTTP port端口同步到其他实例上
  3. 更新zookeeper集群记录的信息

ck的replicatedMergeTree引擎方案有太多的信息存储在zk上, 当数据量增大, ck节点数增多, 会导致服务非常不稳定, 目前我们的ck集群规模还小, 这个问题还不严重, 但依旧会出现很多和zk有关的问题(详见遇到的问题).

实际上 ClickHouse 把 ZK 当成了三种服务的结合, 而不仅把它当作一个 Coordinate service(协调服务), 可能这也是大家使用 ZK 的常用用法。ClickHouse 还会把它当作 Log Service(日志服务)，很多行为日志等数字的信息也会存在 ZK 上；还会作为表的 catalog service(元数据存储)，像表的一些 schema 信息也会在 ZK 上做校验，这就会导致 ZK 上接入的数量与数据总量会成线性关系。

目前针对这个问题, clickhouse社区提出了一个mini checksum方案, 但是这并没有彻底解决 znode 与数据量成线性关系的问题. 目前看到比较好的方案是字节的:

我们就基于 MergeTree 存储引擎开发了一套自己的高可用方案。我们的想法很简单，就是把更多 ZK 上的信息卸载下来，ZK 只作为 coordinate Service。只让它做三件简单的事情：行为日志的 Sequence Number 分配、Block ID 的分配和数据的元信息，这样就能保证数据和行为在全局内是唯一的。

关于节点，它维护自身的数据信息和行为日志信息，Log 和数据的信息在一个 shard 内部的副本之间，通过 Gossip 协议进行交互。我们保留了原生的 multi-master 写入特性，这样多个副本都是可以写的，好处就是能够简化数据导入。图 6 是一个简单的框架图。

以这个图为例，如果往 Replica 1 上写，它会从 ZK 上获得一个 ID，就是 Log ID，然后把这些行为和 Log Push 到集群内部 shard 内部活着的副本上去，然后当其他副本收到这些信息之后，它会主动去 Pull 数据，实现数据的最终一致性。我们现在所有集群加起来 znode 数不超过三百万，服务的高可用基本上得到了保障，压力也不会随着数据增加而增加。

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hunterhunter
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上一篇 12月 21, 2020 6:56 上午
下一篇 12月 23, 2020 12:32 下午

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