如何解决Clickhouse数据库Too many parts/memory exceed limit报错
问题现象
- clickhouse数据库服务日志报错Too many parts.Merges are processing significantly slower than inserts exception.
- clickhouse数据库服务报错memory exceed limit
问题原因分析
- 针对单张表单个分区频繁写入小数据量,数据库形成大量小碎片Parts,Clickhouse后台开始逐步进行小碎片合并为大碎片,消耗服务CPU/内存资源。
- 单张表单个分区活跃数据分片(Parts)数量大于服务配置参数parts_to_delay_insert值后,服务开始启动延迟插入,人为减慢新入库数据写入速度,进行自我保护,可能造成数据积压。
- 此时如果持续插入数据,单表单个分区活跃数据分片(Parts)数量大于服务配置参数parts_to_throw_insert参数,服务开始中断插入,报错Too many parts,造成数据丢失。
- clickhouse数据库为OLAP数据库,执行Alter/Update/Delete等操作会产生突变,对应表所有已入库数据在后台会自动重新入库,造成服务压力。
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问题解决建议
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优化查询/写入类操作
1)单次写入同一分区数据 ,避免跨分区操作,资源消耗更大
2)单次写入条数大于1W条 ,避免产生过多数据碎片,服务合并消耗资源
3)避免变更表结构,以及更新/删除数据
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优化clickhouse服务参数
1)parts_to_delay_insert参数调整为1000,减缓延迟插入动作,避免数据积压
2)parts_to_throw_insert参数调整为3000,减缓插入报错问题,避免数据丢失
3)max_memory_usage参数调整,限制单次查询/插入内存使用上限
以上参数仅作参考,实际环境可以根据资源情况验证调整。
解决memory exceed limit问题同样可以参考上述配置调整。
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