TiDB 冷热存储分离解决方案介绍

结论先行

TiDB 6.0 的 Placement Rules in SQL 功能正式 GA，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 版本正式支持数据冷热存储分离，可以降低 ssd 的使用成本。使用 Placement Rules in SQL 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，速度大约是将热数据从 ssd 迁移到 hdd 的 2倍

分离存储过程，ssd 和 hdd 用于归档的磁盘 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 Placement Rules in SQL 可以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 集群替换众多的 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 集群面临数据归档的需求，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 的热数据到 ssd，250TB的冷数据存到 hdd。现基于该大数据冷热分离归档存储的业务场景，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 TiPD 节点在系统内基于热点、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，对用户而言几乎是透明的，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 的 Placement Rules in SQL 功能让用户通过 SQL 配置数据在集群中的放置位置，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 Rules 功能在使用时需用户通过 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 Placement Rules in SQL 对用户更友好，很方便理解和使用，避免了使用 pd-ctl 工具配置的复杂性，大大降低使用门槛。

Placement Rules in SQL 功能的实现依赖于 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"]                                            

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

(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。

AR(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

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CPUOSTiDB&TiPD3256G1TB hdd40 cpu (20 core*2 thread)Debian 4.19.208-1 (2021-09-29) x86_64 GNU/LinuxTiKV3256G800GB ssd，1TB hdd40 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

        Placement: CONSTRAINTS="[+disk=hdd]"  Scheduling_State: NULL  *************************** 2. row ***************************           Target: POLICY storeonssd      

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             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: DATABAS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-

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

在原有基础上再扩容 3 个 hdd TiKV 实例

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) |

停止 Flink 写入后，设置放置策略，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)

在应用冷数据归档的策略后，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。

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 。

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

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）

数据从 ssd 迁入 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;

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 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

数据从 hdd 迁入 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 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；

相反地，由于数据不断迁入到 ssd 中，ssd 节点的 TiKV 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：

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 同时持续写入热数据，期间 ssd 节点的 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

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

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 的写 pqs 比较平稳，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 流补全冷数据，hdd 节点的 io 打满，ssd 节点的 io 使用率比较低

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 节点的空间消耗也在不断增加，而 ssd 节点的空间使用和 Region 数均保持不变，说明数据并不会写入 ssd 中，符合预期。

结论：

说明该冷热数据分离存储功能，在补全历史冷数据的场景，即归档数据补写场景，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 节点 io 几乎达到 100%，而此时 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 Rules in SQL 功能可以很容易实现集群共享规则。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、备份、扩容、缩容等运维操作可以大幅减少，降低管理负担，提升效率。

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 Placement Rules in SQL 我们可以使用少数 TiDB 集群替换大量的 MySQL 实例，不同业务的数据放到不同的数据库，不同数据库的数据可以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，避免不同业务资源争抢、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，提升数据安全。在这种部署方式下，数据库实例的数量大大减小，原本的升级、监控告警设置等运维工作大大减少，有效降低 DBA 的运维管理成本。

总结

1.冷热分离存储，降低存储成本

Placement Rules in SQL 功能可以帮助我们降低使用 ssd 的成本，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，集群请求 qps 和延迟表现平稳，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，即每小时写入约 1500万行，也有不错的效率。

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