Starrocks 数据均衡DiskAndTabletLoadReBalancer的实现

背景

最近在研究了一下 Starrocks的tablet的Rebalance的能力,这里进行记录一下

本文基于 StarRocks 3.3.5

结论

数据的rebalance 主要以两种模式来进行:

  1. 按照磁盘的使用率进行移动,如果每个BE的磁盘使用率不足tablet_sched_balance_load_disk_safe_threshold(默认是50%),
    或者 BE间磁盘的最大使用率和最小使用率相差不超过tablet_sched_balance_load_score_threshold(默认10%),就认为不需要进行数据均衡
  2. 以tablet的副本数量进行移动,不断把副本从副本数多的BE节点 转移到 副本数少的节点上
  3. 以BE内的磁盘使用率为基准,按照高磁盘使用率往低磁盘使用率的原则进行数据迁移
  4. 以BE内的各个路径的tablets副本数据为基准 ,按照路径中副本数高的往副本数低的原则进行数据秦阿姨

其中里面设计到的移动都是以 tablet Replica(副本)为单位进行移动的,

且统计信息的来源是来自SystemInfoService,对于每个磁盘类型(HDD,SSD)都会做Rebalance操作

分析

统计信息的来源

ClusterLoadStatistic的统计信息,这个是来自于SystemInfoService,而最终的信息是来源于 BE和 FE进行交互的FrontendServiceImpl,BE会上报给FE信息,这些信息

在FE则会调用 ReportHandler的 exec方法,从而更新到 SystemInfoService中。

复制代码
 @Override
 protected void exec() {
     if (tasks != null) {
         ReportHandler.taskReport(beId, tasks);
     }
     if (disks != null) {
         ReportHandler.diskReport(beId, disks);
     }
     if (tablets != null) {
         ReportHandler.tabletReport(beId, tablets, reportVersion);
     }
     if (activeWorkGroups != null) {
         ReportHandler.workgroupReport(beId, activeWorkGroups);
     }
     if (resourceUsage != null) {
         ReportHandler.resourceUsageReport(beId, resourceUsage);
     }
     if (dataCacheMetrics != null) {
         ReportHandler.datacacheMetricsReport(beId, dataCacheMetrics);
     }
 }

tablet调度数据流

其中最主要的数据流如下:

复制代码
TabletScheduler.runAfterCatalogReady
      ||
      \/
TabletScheduler.schedulePendingTablets //一次性调度队列中剩余的所有的Rebalance任务
      ||
      \/
TabletScheduler.handleRunningTablets // 取消超时的Rebalance任务,这个超时时间是根据 TabletSchedCtx.getApproximateTimeoutMs 方法获取的
      ||
      \/
TabletScheduler.selectTabletsForBalance
      ||
      \/
Rebalancer.selectAlternativeTablets => selectAlternativeTabletsForCluster 
                                                    ||
                                                    \/
                                             balanceClusterDisk 
                                                    ||
                                                    \/
                                             balanceClusterTablet
                                                    ||
                                                    \/
                                             balanceBackendDisk
                                                    ||
                                                    \/
                                             balanceBackendTablet
                                              
     ||
     \/
handleForceCleanSchedQ    // 如果有用户调用了`CLEAN TABLET SCHEDULER QUEUE`命令,则会强制清除包括正在运行的所有的数据Rebalance任务
     ||
     \/
stat.counterTabletScheduleRound.incrementAndGet() // 记录tablet schedule调度的次数

其中 balanceClusterDisk balanceClusterTablet balanceBackendDisk balanceBackendTablet 分别对应上述的1 2 3 4 四点。

相关推荐
九河云4 小时前
华为云 ECS 弹性伸缩技术:应对业务峰值的算力动态调度策略
大数据·服务器·人工智能·物联网·华为云
AI营销资讯站4 小时前
AI营销内容生产:哪些平台支持全球多语言内容同步生产?
大数据·人工智能
杨云龙UP5 小时前
MySQL 自动备份与覆盖恢复实战:一套脚本搞定全库/按库备份恢复
linux·运维·数据库·sql·mysql
桃花键神6 小时前
openFuyao在AI推理与大数据场景中的加速方案:技术特性与实践探索
大数据·人工智能
天远数科8 小时前
前端全栈进阶:使用 Node.js Crypto 模块处理 AES 加密与天远API数据聚合
大数据·api
天远API8 小时前
后端进阶:使用 Go 处理天远API的 KV 数组结构与并发风控
大数据·api
千匠网络8 小时前
S2B供应链平台:优化资源配置,推动产业升级
大数据·人工智能·产品运营·供应链·s2b
WX-bisheyuange8 小时前
基于Spring Boot的智慧校园管理系统设计与实现
java·大数据·数据库·毕业设计
AI营销快线9 小时前
AI如何每日自动生成大量高质量营销素材?
大数据·人工智能
KKKlucifer9 小时前
从 “人工标注” 到 “AI 驱动”:数据分类分级技术的效率革命
大数据·人工智能·分类