跳到主要内容
版本：2.5

Routine Load常见问题

1. 如何提高导入性能？​

方式一：增加实际任务并行度，将一个导入作业拆分成尽可能多的导入任务并行执行。

注意

该方式可能会消耗更多的 CPU 资源，并且导致导入版本过多。

实际任务并行度由如下多个参数组成的公式决定，上限为 BE 节点的数量或者消费分区的数量。

min(alive_be_number, partition_number, desired_concurrent_number, max_routine_load_task_concurrent_num)

参数说明：

  • alive_be_number：存活 BE 数量。

  • partition_number：消费分区数量。

  • desired_concurrent_number：Routine Load 导入作业时为单个导入作业设置较高的期望任务并行度，默认值为 3。

    • 如果还未创建导入作业，则需要在执行 CREATE ROUTINE LOAD 创建导入作业时，设置该参数。
    • 如果已经创建导入作业，则需要执行 ALTER ROUTINE LOAD，修改该参数。

  • max_routine_load_task_concurrent_num：Routine Load 导入作业的默认最大任务并行度的 ，默认值为 5。该参数为 FE 动态参数，更多说明和设置方式，请参见 配置参数。

因此当消费分区和 BE 节点数量较多，并且大于其余两个参数时，如果您需要增加实际任务并行度，则可以提高如下参数。

假设消费分区数量为 7，存活 BE 数量为 5，max_routine_load_task_concurrent_num 为默认值 5。此时如果需要增加实际任务并发度至上限，则需要将 desired_concurrent_number 设置为 5（默认值为 3），则计算实际任务并行度 min(5,7,5,5) 为 5。

更多参数说明，请参见 CREATE ROUTINE LOAD。

方式二：增大单个导入任务消费分区的数据量。

注意

该方式会造成数据导入的延迟变大。

单个 Routine Load 导入任务消费消息的上限由导入任务最多消费消息量 max_routine_load_batch_size，或者消费最大时长 routine_load_task_consume_second 决定。当导入任务消费数据并达到上述要求后，则完成消费。上述两个参数为 FE 配置项，更多说明和设置方式，请参见 配置参数。

您可以通过查看 be/log/be.INFO 中的日志，分析单个导入任务消费数据量的上限由上述何种参数决定，并且通过提高该参数，增大单个导入任务消费的数据量。

I0325 20:27:50.410579 15259 data_consumer_group.cpp:131] consumer group done: 41448fb1a0ca59ad-30e34dabfa7e47a0. consume time(ms)=3261, received rows=179190, received bytes=9855450, eos: 1, left_time: -261, left_bytes: 514432550, blocking get time(us): 3065086, blocking put time(us): 24855

正常情况下，该日志的 left_bytes 字段应该 >= 0，表示在 routine_load_task_consume_second 时间内一次读取的数据量还未超过 max_routine_load_batch_size，说明调度的一批导入任务都可以消费完 Kafka 的数据，不存在消费延迟，则此时您可以通过提高 routine_load_task_consume_second，增大单个导入任务消费分区的数据量 。

如果 left_bytes < 0，则表示未到在 routine_load_task_consume_second 规定时间，一次读取的数据量已经达到 max_routine_load_batch_size，每次 Kafka 的数据都会把调度的一批导入任务填满，因此极有可能 Kafka 还有剩余数据没有消费完，存在消费积压，则可以提高 max_routine_load_batch_size。

2. 执行 SHOW ROUTINE LOAD，导入作业为 PAUSED 或者 CANCELLED 状态，如何排查错误并修复？​

  • 报错提示：导入作业变成 PAUSED 状态，并且 ReasonOfStateChanged 报错 Broker: Offset out of range。

    原因分析：导入作业的消费位点在 Kafka 分区中不存在。

    解决方式：您可以通过执行 SHOW ROUTINE LOAD，在 Progress 参数中查看导入作业的最新消费位点，并且在 Kafka 分区中查看是否存在该位点的消息。如果不存在，则可能有如下两个原因：

    • 创建导入作业时指定的消费位点为将来的时间点。
    • Kafka 分区中该位点的消息还未被导入作业消费，就已经被清理。建议您根据导入作业的导入速度设置合理的 Kafka 日志清理策略和参数，比如 log.retention.hours, log.retention.bytes等。

  • 报错提示：导入作业变成 PAUSED 状态。

    原因分析：可能为导入任务错误行数超过阈值 max_error_number。

    解决方式：您可以根据 ReasonOfStateChanged, ErrorLogUrls报错进行排查。

    • 如果是数据源的数据格式问题，则需要检查数据源数据格式，并进行修复。修复后您可以使用 RESUME ROUTINE LOAD，恢复 PAUSED 状态的导入作业。

    • 如果是数据源的数据格式无法被 StarRocks 解析，则需要调整错误行数阈值max_error_number。 您可以先执行 SHOW ROUTINE LOAD，查看错误行数阈值 max_error_number，然后执行 ALTER ROUTINE LOAD，适当提高错误行数阈值 max_error_number。修改阈值后您可以使用 RESUME ROUTINE LOAD，恢复 PAUSED 状态的导入作业。

  • 报错提示：如果导入作业变成为 CANCELLED 状态。

    原因分析：可能为导入任务执行时遇到异常，如表被删除。

    解决方式：您可以参考 ReasonOfStateChanged, ErrorLogUrls 报错进行排查和修复。但是修复后，您无法恢复 CANCELLED 状态的导入作业。

3. 使用 Routine Load 消费 Kafka 写入 StarRocks 是否能保证一致性语义？​

Routine Load 能够保证 Exactly-once 语义。

一个导入任务是一个单独的事务，如果该事务在执行过程中出现错误，则事务会中止，FE 不会更新该导入任务相关分区的消费进度。并且 FE 在下一次调度任务执行队列中的导入任务时，从上次保存的分区消费位点发起消费请求，如此可以保证 Exactly once 语义。