黄东旭解析 TiDB 的核心优势
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2024-03-08
TiDB 集群的监控面板里面有两个非常重要、且非常常用的指标,相信用了 TiDB 的都见过:
Storage capacity:集群的总容量
Current storage size:集群当前已经使用的空间大小
当你准备了一堆服务器,经过各种思考设计部署了一个 TiDB 集群,有没有想过这两个指标和服务器磁盘之间到底是啥关系?
反正我们经常被客户问这个问题,以前虽然能说出个大概,总体方向上没错,但是深究一下其实并不严谨,这次翻了源码彻底把这个问题搞清楚。开始之前再卖一个关子,大家可以看看自己手上的集群监控有没有这种情况:
TiKV 实例的已用空间(store size)+ 可用空间(available size) ≠ 总空间(capacity size)
盘越大越明显。
再仔细点看,监控上显示的总容量大小和 TiKV 实例所在盘大小也不匹配。
是不是有亿点意外。
PD 监控下的Storage capacity和 Current storage size来自各个 store 的累加,这里 store 包含了 TiKV 和 TiFlash
Current storage size包含了多个数据副本(TiKV 和 TiFlash 的所有副本数),非真实数据大小
TiKV 实例容量统计的是 TiKV 所在磁盘的整体大小与raftstore.capacity参数较小的值,同时监控用的 bytes(SI) 标准显示,就是说不是用1024做的转换而是1000,所以和df -h输出的盘大小有差距
TiKV 实例的已用空间只统计了data-dir下的部分目录,非整个data-dir或整块盘
基于前两条,可用空间也就不等于总空间减去已用空间了
本文描述的内容基于以下集群:
[tidb@localhost ~]$ tiup cluster display tidb-test tiup is checking updates for component cluster ... Starting component `cluster`: /home/tidb/.tiup/components/cluster/v1.13.0/tiup-cluster display tidb-test Cluster type: tidb Cluster name: tidb-test Cluster version: v6.5.5 Deploy user: tidb SSH type: builtin Dashboard URL: http://x.236:2379/dashboard Grafana URL: http://x.242:3000 ID Role Host Ports OS/Arch Status Data Dir Deploy Dir -- ---- ---- ----- ------- ------ -------- ---------- x.242:3000 grafana x.242 3000 linux/x86_64 Up - /data/tidb-deploy/grafana-3000 x.235:2379 pd x.235 2379/2380 linux/x86_64 Up /data/tidb-data/pd-2379 /data/tidb-deploy/pd-2379 x.236:2379 pd x.236 2379/2380 linux/x86_64 Up|L|UI /data/tidb-data/pd-2379 /data/tidb-deploy/pd-2379 x.237:2379 pd x.237 2379/2380 linux/x86_64 Up /data/tidb-data/pd-2379 /data/tidb-deploy/pd-2379 x.242:9090 prometheus x.242 9090/12020 linux/x86_64 Up /data/tidb-data/prometheus-9090 /data/tidb-deploy/prometheus-9090 x.235:4000 tidb x.235 4000/10080 linux/x86_64 Up - /data/tidb-deploy/tidb-4000 x.236:4000 tidb x.236 4000/10080 linux/x86_64 Up - /data/tidb-deploy/tidb-4000 x.237:4000 tidb x.237 4000/10080 linux/x86_64 Up - /data/tidb-deploy/tidb-4000 x.241:9000 tiflash x.241 9000/8123/3930/20170/20292/8234 linux/x86_64 Up /data/tiflash/tidb-data/tiflash-9000 /data/tiflash/tidb-deploy/tiflash-9000 x.238:20160 tikv x.238 20160/20180 linux/x86_64 Up /data/tidb-data/tikv-20160 /data/tidb-deploy/tikv-20160 x.239:20160 tikv x.239 20160/20180 linux/x86_64 Up /data/tidb-data/tikv-20160 /data/tidb-deploy/tikv-20160 x.240:20160 tikv x.240 20160/20180 linux/x86_64 Up /data/tidb-data/tikv-20160 /data/tidb-deploy/tikv-20160各节点磁盘情况(来自TiDB Dashboard统计):
在此之前,我一直以为 PD 监控面板下的集群总空间是 PD 读取了所有 TiKV+TiFlash 实例部署盘的累计大小,所以我尝试把上图的4个存储节点的磁盘容量相加发现并不等于集群总容量(文章开头的图片有显示),差了100多个G:
Dashboard上4个存储节点磁盘容量均为475.8G,累计容量475.8G * 4 = 1903.2G
Grafana显示的单个 TiKV 实例:510.9G,总空间:2.04 T
再和操作系统显示的磁盘容量对比,发现能和 Dashboard 显示的对应上:
[tidb@localhost ~]$ df-h Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on /dev/mapper/centos-root 476G 347G 110G77% / devtmpfs 31G 0 31G 0% /dev tmpfs 31G 4.0K 31G 1% /dev/shm tmpfs 31G 3.1G 28G 10% /run tmpfs 31G 0 31G 0% /sys/fs/cgroup /dev/sda1 477M 138M 310M 31% /boot但仔细看容量单位的区别,发现 Dashboard 显示的是GiB,Grafana 显示的是GB,两者是有区别的。尝试在系统中用GB显示磁盘大小:
[tidb@localhost ~]$ df -H Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on /dev/mapper/centos-root 511G 372G 118G 77% / devtmpfs 34G 0 34G 0% /dev tmpfs 34G 4.1k 34G 1% /dev/shm tmpfs 34G3.3G 30G 10% /run tmpfs 34G 0 34G 0% /sys/fs/cgroup /dev/sda1 500M 145M 325M 31% /boot这里输出的511G能和 Grafana 监控对应上,同时按4个511G的存储节点计算也能和总容量对应上。
但是用同样的方法并不能解释 TiKV 已用空间的偏差问题,检查结果如下:
# 输出内容为240节点tikv数据目录大小,但监控显示tikv已用空间333.7GB [tidb@localhost ~]$ du-sh /data/tidb-data/tikv-20160 329G /data/tidb-data/tikv-20160[tidb@localhost ~]$ du -sh --si /data/tidb-data/tikv-20160 353G /data/tidb-data/tikv-20160总结一下看到的现象:
Dashboard 上显示的 TiKV 盘大小(GiB)是实际部署盘的总大小,Grafana 也是部署盘的总大小但单位是GB
Grafana 集群总容量是所有存储节点部署盘的累计大小(GB)
TiKV 实例已用空间大小计算方式未知(要搞清楚只能扒源码了)
这里简单提一下GB和GiB的区别,帮助大家理解。
GB 是按10进制来转换,也就是说1GB=1000MB,市面上厂商宣传的大小都是10进制,可理解为商业标准
GiB 是按2进制来转换,也就是说1GiB=1024MiB,计算机系统只认这个,可理解为事实标准
那么当你买了一台128G存储的手机,实际使用中会发现空间“缩水”了,U盘、硬盘等也类似。
与这两个进制差异有关的还有两个行业标准,即byte(SI)和byte(IEC),感兴趣的可以去查一下历史,这里只需要知道:
byte(SI)对应十进制
byte(IEC)对应二进制
Grafana 里面可以使用编辑监控面板调整显示单位,例如:
如果把单位统一的话,前2个现象就很好解释了。
但需要注意的是,在 Grafana 中并不是所有面板都采用了byte(SI),甚至同一个指标也出现不同面板显示的单位不一样,比如Overview下面的TiDB分组内存面板使用十进制,System Info分组内存面板使用二进制,用的时候要小心。
要搞清楚 TiKV 的已用空间是怎么计算的,先提一下 TiKV 相关的数据文件。大家都知道 TiKV 底层用的 RocksDB 作为持久层,并且 raft 日志和实际数据分别对应一个RocksDB 实例,那么看看 TiKV 的数据目录到底放了啥东西,以前面的集群为例:
[tidb@localhost ~]$ cd /data/tidb-data/tikv-20160 [tidb@localhost tikv-20160]$ ll -h total 14G drwxr-xr-x 2 tidb tidb 1.1M Dec 22 15:22 db drwxr-xr-x 4 tidb tidb 132K Dec 21 18:20 import -rw-r--r-- 1 tidb tidb 20K Nov 15 14:47 last_tikv.toml -rw-r--r-- 1 tidb tidb 0 Nov 15 14:53 LOCK -rw-r--r--1 tidb tidb 301M Mar 3 2023 raftdb-2023-03-03T17-32-13.506.info ... -rw-r--r-- 1 tidb tidb 301M Nov 13 21:51 raftdb-2023-11-13T21-51-00.249.info -rw-r--r-- 1 tidb tidb 31M Nov 15 14:47 raftdb.info drwxr-xr-x 2 tidb tidb 4.0K Dec 2200:08 raft-engine -rw-r--r--1 tidb tidb 301M Jan 18 2023 rocksdb-2023-01-18T10-12-55.000.info ... -rw-r--r-- 1 tidb tidb 301M Dec 7 03:01 rocksdb-2023-12-07T03-01-02.905.info -rw-r--r-- 1 tidb tidb 197M Dec 22 17:11 rocksdb.info drwxr-xr-x 2 tidb tidb 4.0K Dec21 16:27 snap -rw-r--r-- 1 tidb tidb 4.8G Nov 15 14:53 space_placeholder_file几类文件解读一下:
db 目录,这是最终数据的存放目录,db在源码中写死无法修改
rocksdb[-xxx-xxx].info文件,数据 RocksDB 实例的日志文件,已经按日期归档好的可手动删除
raft-engine 目录,这是 raft 日志存放目录,受参数raft-engine.dir控制,没有开启Raft Engine特性时名称默认为raft,受参数raftstore.raftdb-path控制
raftdb[-xxx-xxx].info文件,raft日志 RocksDB 实例的日志文件,已经按日期归档好的可手动删除
snap 目录,快照数据存放目录
import 目录,看名字是和导入相关,具体什么作用未知
space_placeholder_file 文件,预留空间的临时文件(TiKV磁盘告警救急用,磁盘越大这个文件越大),相关参数storage.reserve-space
last_tikv.toml 和 LOCK 文件,看名字猜测就行
从前面的观察来看,被监控统计到的 TiKV 已用空间比整个数据目录要小,那么可以推测出只统计了数据目录下的部分文件或目录,具体是哪些就要从源码里寻找答案。
TiDB的监控数据分为两类,一类是服务器环境信息(CPU、内存、磁盘、网络等),一类是TiDB运行指标(Duration、QPS、Region数、容量等)。前者通过与Prometheus配套的标准探针采集,即node_exporter和black_exporter,后者通过在源码中类似埋点方式采集数据然后由Prometheus来拉取。
import ( ... "github.com/prometheus/client_golang/prometheus" "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/collectors" ... )var ( // PanicCounter measures the count of panics. PanicCounter *prometheus.// MemoryUsage measures the usage gauge of memory. MemoryUsage *prometheus.GaugeVec )以集群总容量这个指标入手,看看在源码中它是如何采集的。对应的公式:
pd_cluster_status{k8s_cluster="$k8s_cluster", tidb_cluster="$tidb_cluster", instance="$instance",type="storage_capacity"}用关键字storage_capacity去 PD 源码里搜索找到如下代码:
func (s *storeStatistics) Collect() { placementStatusGauge.Reset():= make(map[string]float64) ... metrics["storage_capacity"] = float64(s.StorageCapacity)for typ, value := range metrics { clusterStatusGauge.WithLabelValues(typ).Set(value) } ... }数据来自storeStatistics的StorageCapacity字段,根据引用关系继续往上翻:
func (s *storeStatistics) Observe(store *core.StoreInfo) { ... // Store stats. s.StorageSize += store.StorageSize() s.StorageCapacity += store.GetCapacity() ... }从这里可以看出总容量(Storage capacity)和总已用空间(Current storage size)都是从各个store累加得来,并不是pd直接从存储节点计算。
继续看GetCapacity()是如何实现:
func (ss *storeStats) GetCapacity() uint64 { ss.mu.RLock() defer ss.mu.RUnlock() return ss.rawStats.GetCapacity() } func newStoreStats() *storeStats { return &storeStats{ rawStats: &pdpb.StoreStats{}, avgAvailable: movingaverage.NewHMA(60), // take 10 minutes sample under 10s heartbeat rate } }这里rawStats 是一个pdpb.StoreStats类型,引用了另一个仓库:https://github.com/pingcap/kvproto 。最终实现为:
// https://github.com/pingcap/kvproto/blob/master/pkg/pdpb/pdpb.pb.go#L4371C1-L4376C2 func (m *StoreStats) GetCapacity() uint64 { if m != nil { return m.Capacity } return 0 }从调用关系来看,说明 PD 采集的数据都是来自 TiKV 上报(heartbeat)。继续追踪 TiKV 源码,以heartbeat为突破口:
pub fn handle_store_heartbeat( &mut self, mut stats: pdpb::StoreStats, is_fake_hb: bool, store_report: Option<pdpb::StoreReport>, ) { ... let (capacity, used_size, available) = self.collect_engine_size().unwrap_or_default(); if available == 0 { warn!(self.logger, "no available space"); }.set_capacity(capacity); stats.set_used_size(used_size); stats.set_available(available); ... }这里的stats正是一个pdpb::StoreStats类型,我们想要分析的3个指标都在这,继续看他们的出处collect_engine_size():
fn collect_engine_size<EK: KvEngine, ER: RaftEngine>( coprocessor_host: &CoprocessorHost<EK>, store_info: Option<&StoreInfo<EK, ER>>, snap_mgr_size: u64, ) -> Option<(u64, u64, u64)> { if let Some(engine_size) = coprocessor_host.on_compute_engine_size() { return Some((engine_size.capacity, engine_size.used, engine_size.avail)); } let store_info = store_info.unwrap(); // 这里跟根据kv engine的目录(${data_dir}/db)获取了所在磁盘的信息 let disk_stats = match fs2::statvfs(store_info.kv_engine.path()) { Err(e) => { error!( "get disk stat for rocksdb failed"; "engine_path" => store_info.kv_engine.path(), "err" => e ); return None; } Ok(stats) => stats, }; // total_space得到磁盘的总容量,参考API:https://docs.rs/fs2/latest/fs2/fn.total_space.html let disk_cap = disk_stats.total_space(); // 计算得出tikv实例的容量,用磁盘容量与参数设置的容量(raftstore.capacity)相比 // 如果没有设置raftstore.capacity参数,或者是磁盘容量小于设置的容量,那么取磁盘容量,否则取设置的容量,本质就是取较小的那个 let capacity = if store_info.capacity == 0 || disk_cap < store_info.capacity { disk_cap } else { store_info.capacity }; // 计算已用大小,快照大小(snap目录) + kv engine大小(db目录) + raft engine大小(raft-engine目录) let used_size = snap_mgr_size + store_info .kv_engine .get_engine_used_size() .expect("kv engine used size") + store_info .raft_engine .get_engine_size() .expect("raft engine used size"); // 计算逻辑可用空间,总容量-已用空间 let mut available = capacity.checked_sub(used_size).unwrap_or_default(); // We only care about rocksdb SST file size, so we should check disk available // here. // 最终可用空间是取逻辑可用和磁盘可用的较小值 available = cmp::min(available, disk_stats.available_space()); Some((capacity, used_size, available)) }核心逻辑分析都写在注释里,值得认真一看!
以为扒到这里就happy ending了,但是偶然又发现了另一个方法让我陷入沉思:
fn init_storage_stats_task(&self, engines: Engines<RocksEngine, ER>) { ... self.background_worker .spawn_interval_task(DEFAULT_STORAGE_STATS_INTERVAL, move || { let disk_stats = match fs2::statvfs(&store_path) { Err(e) => { error!( "get disk stat for kv store failed"; "kv path" => store_path.to_str(), "err" => e ); return; } Ok(stats) => stats, }; let disk_cap = disk_stats.total_space(); let snap_size = snap_mgr.get_total_snap_size(版权声明:本文内容由网络用户投稿,版权归原作者所有,本站不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容,请联系我们jiasou666@gmail.com 处理,核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。