数据导入故障排查
本指南旨在帮助数据库管理员和运维工程师通过 SQL 接口监控数据导入作业的状态，而无需依赖外部监控系统。同时，还提供了识别性能瓶颈和排查导入操作异常的指导。
术语
导入作业： 一个持续的数据导入过程，例如 Routine Load 作业 或 Pipe 作业。
导入任 务： 一次性的数据导入过程，通常对应于单个导入事务。示例包括 Broker Load、Stream Load、Spark Load 和 INSERT INTO。Routine Load 作业和 Pipe 作业会持续生成任务以执行数据摄取。
观察导入作业
观察导入作业有两种方式：
- 使用 SQL 语句 SHOW ROUTINE LOAD 和 SHOW PIPES。
- 使用系统视图 information_schema.routine_load_jobs 和 information_schema.pipes。
观察导入任务
导入任务也可以通过两种方式进行监控：
- 使用 SQL 语句 SHOW LOAD 和 SHOW ROUTINE LOAD TASK。
- 使用系统视图 information_schema.loads 和 statistics.loads_history。
SQL 语句
SHOW 语句显示当前数据库中正在进行和最近完成的导入任务，提供任务状态的快速概览。检索到的信息是 statistics.loads_history 系统视图的一个子集。
SHOW LOAD 语句返回 Broker Load、Insert Into 和 Spark Load 任务的信息，而 SHOW ROUTINE LOAD TASK 语句返回 Routine Load 任务的信息。
系统视图
information_schema.loads
information_schema.loads 系统视图存储有关最近导入任务的信息，包括活动的和最近完成的任务。StarRocks 定期将数据同步到 statistics.loads_history 系统表以进行持久存储。
information_schema.loads 提供以下字段：
| 字段 | 描述 |
|---|---|
| ID | 全局唯一标识符。 |
| LABEL | 导入作业的标签。 |
| PROFILE_ID | Profile 的 ID，可以通过 ANALYZE PROFILE 进行分析。 |
| DB_NAME | 目标表所属的数据库。 |
| TABLE_NAME | 目标表。 |
| USER | 启动导入作业的用户。 |
| WAREHOUSE | 导入作业所属的仓库。 |
| STATE | 导入作业的状态。有效值：
|
| PROGRESS | 导入作业的 ETL 阶段和 LOADING 阶段的进度。 |
| TYPE | 导入作业的类型。对于 Broker Load，返回值为 BROKER。对于 INSERT，返回值为 INSERT。对于 Stream Load，返回值为 STREAM。对于 Routine Load，返回值为 ROUTINE。 |
| PRIORITY | 导入作业的优先级。有效值：HIGHEST、HIGH、NORMAL、LOW 和 LOWEST。 |
| SCAN_ROWS | 扫描的数据行数。 |
| SCAN_BYTES | 扫描的字节数。 |
| FILTERED_ROWS | 由于数据质量不佳而被过滤掉的数据行数。 |
| UNSELECTED_ROWS | 由于 WHERE 子句中指定的条件而被过滤掉的数据行数。 |
| SINK_ROWS | 加载的数据行数。 |
| RUNTIME_DETAILS | 加载运行时元数据。详情请参见 RUNTIME_DETAILS。 |
| CREATE_TIME | 导入作业创建的时间。格式：yyyy-MM-dd HH:mm:ss。示例：2023-07-24 14:58:58。 |
| LOAD_START_TIME | 导入作业 LOADING 阶段的开始时间。格式：yyyy-MM-dd HH:mm:ss。示例：2023-07-24 14:58:58。 |
| LOAD_COMMIT_TIME | 加载事务提交的时间。格式：yyyy-MM-dd HH:mm:ss。示例：2023-07-24 14:58:58。 |
| LOAD_FINISH_TIME | 导入作业 LOADING 阶段的结束时间。格式：yyyy-MM-dd HH:mm:ss。示例：2023-07-24 14:58:58。 |
| PROPERTIES | 导入作业的静态属性。详情请参见 PROPERTIES。 |
| ERROR_MSG | 导入作业的错误信息。如果导入作业未遇到任何错误，则返回 NULL。 |
| TRACKING_SQL | 可用于查询导入作业跟踪日志的 SQL 语句。仅当导入作业涉及不合格数据行时，才返回 SQL 语句。如果导入作业不涉及任何不合格数据行，则返回 NULL。 |
| REJECTED_RECORD_PATH | 可以从中访问导入作业中过滤掉的所有不合格数据行的路径。记录的不合格数据行数由导入作业中配置的 log_rejected_record_num 参数决定。可以使用 wget 命令访问该路径。如果导入作业不涉及任何不合格数据行，则返回 NULL。 |
RUNTIME_DETAILS
- 通用指标：
| 指标 | 描述 |
|---|---|
| load_id | 加载执行计划的全局唯一 ID。 |
| txn_id | 加载事务 ID。 |
- Broker Load、INSERT INTO 和 Spark Load 的特定指标：
| 指标 | 描述 |
|---|---|
| etl_info | ETL 详情。此字段仅对 Spark Load 作业有效。对于其他类型的导入作业，值将为空。 |
| etl_start_time | 导入作业 ETL 阶段的开始时间。格式：yyyy-MM-dd HH:mm:ss。示例：2023-07-24 14:58:58。 |
| etl_start_time | 导入作业 ETL 阶段的结束时间。格式：yyyy-MM-dd HH:mm:ss。示例：2023-07-24 14:58:58。 |
| unfinished_backends | 未完成执行的 BE 列表。 |
| backends | 参与执行的 BE 列表。 |
| file_num | 读取的文件数量。 |
| file_size | 读取的文件总大小。 |
| task_num | 子任务的数量。 |
- Routine Load 的特定指标：
| 指标 | 描述 |
|---|---|
| schedule_interval | Routine Load 的调度间隔。 |
| wait_slot_time | Routine Load 任务等待执行槽的时间。 |
| check_offset_time | Routine Load 任务调度期间检查偏移信息所消耗的时间。 |
| consume_time | Routine Load 任务读取上游数据所消耗的时间。 |
| plan_time | 生成执行计划的时间。 |
| commit_publish_time | 执行 COMMIT RPC 所消耗的时间。 |
- Stream Load 的特定指标：
| 指标 | 描述 |
|---|---|
| timeout | 导入任务的超时时间。 |
| begin_txn_ms | 开始事务所消耗的时间。 |
| plan_time_ms | 生成执行计划的时间。 |
| receive_data_time_ms | 接收数据的时间。 |
| commit_publish_time_ms | 执行 COMMIT RPC 所消耗的时间。 |
| client_ip | 客户端 IP 地址。 |
PROPERTIES
- Broker Load、INSERT INTO 和 Spark Load 的特定属性：
| 属性 | 描述 |
|---|---|
| timeout | 导入任务的超时时间。 |
| max_filter_ratio | 由于数据质量不佳而被过滤掉的数据行的最大比例。 |
- Routine Load 的特定属性：
| 属性 | 描述 |
|---|---|
| job_name | Routine Load 作业名称。 |
| task_num | 实际并行执行的子任务数量。 |
| timeout | 导入任务的超时时间。 |
statistics.loads_history
statistics.loads_history 系统视图默认存储最近三个月的导入记录。数据库管理员可以通过修改视图的 partition_ttl 来调整保留期。statistics.loads_history 的模式与 information_schema.loads 一致。
使用 Load Profiles 识别导入性能问题
Load Profile 记录了参与数据导入的所有工作节点的执行细节。它帮助您快速定位 StarRocks 集群中的性能瓶颈。
启用 Load Profiles
StarRocks 提供多种方法来启用 Load Profiles，具体取决于导入类型：
对于 Broker Load 和 INSERT INTO
在会话级别启用 Broker Load 和 INSERT INTO 的 Load Profiles：
SET enable_profile = true;
默认情况下，自动为运行时间超过 300 秒的作业启用配置文件。您可以通过以下方式自定义此阈值：
SET big_query_profile_threshold = 60s;
备注
当 big_query_profile_threshold 设置为默认值 0 时，默认行为是禁用查询分析。然而，对于导入任务，执行时间超过 300 秒的任务会自动记录配置文件。
StarRocks 还支持 Runtime Profiles，它会定期（每 30 秒）报告长时间运行的导入作业的执行指标。您可以通过以下方式自定义报告间隔：
SET runtime_profile_report_interval = 60;
备注
runtime_profile_report_interval 仅指定导入任务的最小报告间隔。实际报告间隔是动态调整的，可能会超过此值。
对于 Stream Load 和 Routine Load
在表级别启用 Stream Load 和 Routine Load 的 Load Profiles：
ALTER TABLE <table_name> SET ("enable_load_profile" = "true");
Stream Load 通常具有高 QPS，因此 StarRocks 允许对 Load Profile 收集进行采样，以避免因过度分析而导致性能下降。您可以通过配置 FE 参数 load_profile_collect_interval_second 来调整收集间隔。此设置仅适用于通过表属性启用的 Load Profiles。默认值为 0。
ADMIN SET FRONTEND CONFIG ("load_profile_collect_interval_second"="30");
StarRocks 还允许仅从超过特定时间阈值的导入作业中收集配置文件。您可以通过配置 FE 参数 stream_load_profile_collect_threshold_second 来调整此阈值。默认值为 0。
ADMIN SET FRONTEND CONFIG ("stream_load_profile_collect_threshold_second"="10");
分析 Load Profiles
Load Profiles 的结构与 Query Profiles 相同。有关详细说明，请参见 Query Tuning Recipes。
您可以通过执行 ANALYZE PROFILE 来分析 Load Profiles。有关详细说明，请参见 Analyze text-based Profiles。
配置文件提供了详细的操作符指标。关键组件包括 OlapTableSink 操作符和 LoadChannel 操作符。
OlapTableSink 操作符
| 指标 | 描述 |
|---|---|
| IndexNum | 目标表的同步物化视图数量。 |
| ReplicatedStorage | 是否启用了单领导者复制。 |
| TxnID | 加载事务 ID。 |
| RowsRead | 从上游操作符读取的数据行数。 |
| RowsFiltered | 由于数据质量不佳而被过滤掉的数据行数。 |
| RowsReturned | 加载的数据行数。 |
| RpcClientSideTime | 客户端统计的数据写入 RPC 所消耗的总时间。 |
| RpcServerSideTime | 服务器端统计的数据写入 RPC 所消耗的总时间。 |
| PrepareDataTime | 数据格式转换和数据质量检查所消耗的时间。 |
| SendDataTime | 发送数据所消耗的本地时间，包括数据序列化、压缩和写入发送队列。 |
提示
OLAP_TABLE_SINK中PushChunkNum的最大值和最小值之间的显著差异表明上游操作符中的数据倾斜，这可能导致写入性能瓶颈。RpcClientSideTime等于RpcServerSideTime、网络传输时间和 RPC 框架处理时间的总和。如果RpcClientSideTime和RpcServerSideTime之间的差异显著，考虑启用数据压缩以减少传输时间。- 如果
RpcServerSideTime占用的时间比例较大，可以进一步使用LoadChannel配置文件进行分析。
LoadChannel 操作符
| 指标 | 描述 |
|---|---|
| Address | BE 节点的 IP 地址或 FQDN。 |
| LoadMemoryLimit | 加载的内存限制。 |
| PeakMemoryUsage | 加载的峰值内存使用量。 |
| OpenCount | 通道打开的次数，反映了 sink 的总并发性。 |
| OpenTime | 打开通道所消耗的总时间。 |
| AddChunkCount | 加载块的数量，即 TabletsChannel::add_chunk 的调用次数。 |
| AddRowNum | 加载的数据行数。 |
| AddChunkTime | 加载块所消耗的总时间，即 TabletsChannel::add_chunk 的总执行时间。 |
| WaitFlushTime | TabletsChannel::add_chunk 等待 MemTable 刷新的总时间。 |
| WaitWriterTime | TabletsChannel::add_chunk 等待异步 Delta Writer 执行的总时间。 |
| WaitReplicaTime | TabletsChannel::add_chunk 等待副本同步的总时间。 |
| PrimaryTabletsNum | 主 tablet 的数量。 |
| SecondaryTabletsNum | 次要 tablet 的数量。 |
提示
如果 WaitFlushTime 花费的时间较长，可能表明刷新线程的资源不足。考虑调整 BE 配置 flush_thread_num_per_store。
最佳实践
诊断 Broker Load 性能瓶颈
-
使用 Broker Load 加载数据：
LOAD LABEL click_bench.hits_1713874468
(
DATA INFILE ("s3://test-data/benchmark_data/query_data/click_bench/hits.tbl*")
INTO TABLE hits COLUMNS TERMINATED BY "\t" (WatchID,JavaEnable,Title,GoodEvent,EventTime,EventDate,CounterID,ClientIP,RegionID,UserID,CounterClass,OS,UserAgent,URL,Referer,IsRefresh,RefererCategoryID,RefererRegionID,URLCategoryID,URLRegionID,ResolutionWidth,ResolutionHeight,ResolutionDepth,FlashMajor,FlashMinor,FlashMinor2,NetMajor,NetMinor,UserAgentMajor,UserAgentMinor,CookieEnable,JavascriptEnable,IsMobile,MobilePhone,MobilePhoneModel,Params,IPNetworkID,TraficSourceID,SearchEngineID,SearchPhrase,AdvEngineID,IsArtifical,WindowClientWidth,WindowClientHeight,ClientTimeZone,ClientEventTime,SilverlightVersion1,SilverlightVersion2,SilverlightVersion3,SilverlightVersion4,PageCharset,CodeVersion,IsLink,IsDownload,IsNotBounce,FUniqID,OriginalURL,HID,IsOldCounter,IsEvent,IsParameter,DontCountHits,WithHash,HitColor,LocalEventTime,Age,Sex,Income,Interests,Robotness,RemoteIP,WindowName,OpenerName,HistoryLength,BrowserLanguage,BrowserCountry,SocialNetwork,SocialAction,HTTPError,SendTiming,DNSTiming,ConnectTiming,ResponseStartTiming,ResponseEndTiming,FetchTiming,SocialSourceNetworkID,SocialSourcePage,ParamPrice,ParamOrderID,ParamCurrency,ParamCurrencyID,OpenstatServiceName,OpenstatCampaignID,OpenstatAdID,OpenstatSourceID,UTMSource,UTMMedium,UTMCampaign,UTMContent,UTMTerm,FromTag,HasGCLID,RefererHash,URLHash,CLID)
)
WITH BROKER
(
"aws.s3.access_key" = "<iam_user_access_key>",
"aws.s3.secret_key" = "<iam_user_secret_key>",
"aws.s3.region" = "<aws_s3_region>"
) -
使用 SHOW PROFILELIST 检索运行时配置文件列表。
MySQL [click_bench]> SHOW PROFILELIST;
+--------------------------------------+---------------------+----------+---------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| QueryId | StartTime | Time | State | Statement |
+--------------------------------------+---------------------+----------+---------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| 3df61627-f82b-4776-b16a-6810279a79a3 | 2024-04-23 20:28:26 | 11s850ms | Running | LOAD LABEL click_bench.hits_1713875306 (DATA INFILE ("s3://test-data/benchmark_data/query_data/click_bench/hits.tbl*" ... |
+--------------------------------------+---------------------+----------+---------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec) -
使用 ANALYZE PROFILE 查看运行时配置文件。
MySQL [click_bench]> ANALYZE PROFILE FROM '3df61627-f82b-4776-b16a-6810279a79a3';
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Explain String |
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Summary |
| Attention: The transaction of the statement will be aborted, and no data will be actually inserted!!! |
| Attention: Profile is not identical!!! |
| QueryId: 3df61627-f82b-4776-b16a-6810279a79a3 |
| Version: default_profile-70fe819 |
| State: Running |
| Legend: ⏳ for blocked; 🚀 for running; ✅ for finished |
| TotalTime: 31s832ms |
| ExecutionTime: 30s1ms [Scan: 28s885ms (96.28%), Network: 0ns (0.00%), ResultDeliverTime: 7s613ms (25.38%), ScheduleTime: 145.701ms (0.49%)] |
| FrontendProfileMergeTime: 3.838ms |
| QueryPeakMemoryUsage: 141.367 MB, QueryAllocatedMemoryUsage: 82.422 GB |
| Top Most Time-consuming Nodes: |
| 1. FILE_SCAN (id=0) 🚀 : 28s902ms (85.43%) |
| 2. OLAP_TABLE_SINK 🚀 : 4s930ms (14.57%) |
| Top Most Memory-consuming Nodes: |
| Progress (finished operator/all operator): 0.00% |
| NonDefaultVariables: |
| big_query_profile_threshold: 0s -> 60s |
| enable_adaptive_sink_dop: false -> true |
| enable_profile: false -> true |
| sql_mode_v2: 32 -> 34 |
| use_compute_nodes: -1 -> 0 |
| Fragment 0 |
| │ BackendNum: 3 |
| │ InstancePeakMemoryUsage: 128.541 MB, InstanceAllocatedMemoryUsage: 82.422 GB |
| │ PrepareTime: 2.304ms |
| └──OLAP_TABLE_SINK |
| │ TotalTime: 4s930ms (14.57%) [CPUTime: 4s930ms] |
| │ OutputRows: 14.823M (14823424) |
| │ PartitionType: RANDOM |
| │ Table: hits |
| └──FILE_SCAN (id=0) 🚀 |
| Estimates: [row: ?, cpu: ?, memory: ?, network: ?, cost: ?] |
| TotalTime: 28s902ms (85.43%) [CPUTime: 17.038ms, ScanTime: 28s885ms] |
| OutputRows: 14.823M (14823424) |
| Progress (processed rows/total rows): ? |
| Detail Timers: [ScanTime = IOTaskExecTime + IOTaskWaitTime] |
| IOTaskExecTime: 25s612ms [min=19s376ms, max=28s804ms] |
| IOTaskWaitTime: 63.192ms [min=20.946ms, max=91.668ms] |
| |
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
40 rows in set (0.04 sec)
配置文件显示 FILE_SCAN 部分耗时近 29 秒，占总 32 秒时长的约 90%。这表明从对象存储读取数据是当前导入过程中的瓶颈。
诊断 Stream Load 性能
-
为目标表启用 Load Profile。
mysql> ALTER TABLE duplicate_200_column_sCH SET('enable_load_profile'='true');
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) -
使用 SHOW PROFILELIST 检索配置文件列表。
mysql> SHOW PROFILELIST;
+--------------------------------------+---------------------+----------+----------+-----------+
| QueryId | StartTime | Time | State | Statement |
+--------------------------------------+---------------------+----------+----------+-----------+
| 90481df8-afaf-c0fd-8e91-a7889c1746b6 | 2024-09-19 10:43:38 | 9s571ms | Finished | |
| 9c41a13f-4d7b-2c18-4eaf-cdeea3facba5 | 2024-09-19 10:43:37 | 10s664ms | Finished | |
| 5641cf37-0af4-f116-46c6-ca7cce149886 | 2024-09-19 10:43:20 | 13s88ms | Finished | |
| 4446c8b3-4dc5-9faa-dccb-e1a71ab3519e | 2024-09-19 10:43:20 | 13s64ms | Finished | |
| 48469b66-3866-1cd9-9f3b-17d786bb4fa7 | 2024-09-19 10:43:20 | 13s85ms | Finished | |
| bc441907-e779-bc5a-be8e-992757e4d992 | 2024-09-19 10:43:19 | 845ms | Finished | |
+--------------------------------------+---------------------+----------+----------+-----------+ -
使用 ANALYZE PROFILE 查看配置文件。
mysql> ANALYZE PROFILE FROM '90481df8-afaf-c0fd-8e91-a7889c1746b6';
+-----------------------------------------------------------+
| Explain String |
+-----------------------------------------------------------+
| Load: |
| Summary: |
| - Query ID: 90481df8-afaf-c0fd-8e91-a7889c1746b6 |
| - Start Time: 2024-09-19 10:43:38 |
| - End Time: 2024-09-19 10:43:48 |
| - Query Type: Load |
| - Load Type: STREAM_LOAD |
| - Query State: Finished |
| - StarRocks Version: main-d49cb08 |
| - Sql Statement |
| - Default Db: ingestion_db |
| - NumLoadBytesTotal: 799008 |
| - NumRowsAbnormal: 0 |
| - NumRowsNormal: 280 |
| - Total: 9s571ms |
| - numRowsUnselected: 0 |
| Execution: |
| Fragment 0: |
| - Address: 172.26.93.218:59498 |
| - InstanceId: 90481df8-afaf-c0fd-8e91-a7889c1746b7 |
| - TxnID: 1367 |
| - ReplicatedStorage: true |
| - AutomaticPartition: false |
| - InstanceAllocatedMemoryUsage: 12.478 MB |
| - InstanceDeallocatedMemoryUsage: 10.745 MB |
| - InstancePeakMemoryUsage: 9.422 MB |
| - MemoryLimit: -1.000 B |
| - RowsProduced: 280 |
| - AllocAutoIncrementTime: 348ns |
| - AutomaticBucketSize: 0 |
| - BytesRead: 0.000 B |
| - CloseWaitTime: 9s504ms |
| - IOTaskExecTime: 0ns |
| - IOTaskWaitTime: 0ns |
| - IndexNum: 1 |
| - NumDiskAccess: 0 |
| - OpenTime: 15.639ms |
| - PeakMemoryUsage: 0.000 B |
| - PrepareDataTime: 583.480us |
| - ConvertChunkTime: 44.670us |
| - ValidateDataTime: 109.333us |
| - RowsFiltered: 0 |
| - RowsRead: 0 |
| - RowsReturned: 280 |
| - RowsReturnedRate: 12.049K (12049) /sec |
| - RpcClientSideTime: 28s396ms |
| - RpcServerSideTime: 28s385ms |
| - RpcServerWaitFlushTime: 0ns |
| - ScanTime: 9.841ms |
| - ScannerQueueCounter: 1 |
| - ScannerQueueTime: 3.272us |
| - ScannerThreadsInvoluntaryContextSwitches: 0 |
| - ScannerThreadsTotalWallClockTime: 0ns |
| - MaterializeTupleTime(*): 0ns |
| - ScannerThreadsSysTime: 0ns |
| - ScannerThreadsUserTime: 0ns |
| - ScannerThreadsVoluntaryContextSwitches: 0 |
| - SendDataTime: 2.452ms |
| - PackChunkTime: 1.475ms |
| - SendRpcTime: 1.617ms |
| - CompressTime: 0ns |
| - SerializeChunkTime: 880.424us |
| - WaitResponseTime: 0ns |
| - TotalRawReadTime(*): 0ns |
| - TotalReadThroughput: 0.000 B/sec |
| DataSource: |
| - DataSourceType: FileDataSource |
| - FileScanner: |
| - CastChunkTime: 0ns |
| - CreateChunkTime: 227.100us |
| - FileReadCount: 3 |
| - FileReadTime: 253.765us |
| - FillTime: 6.892ms |
| - MaterializeTime: 133.637us |
| - ReadTime: 0ns |
| - ScannerTotalTime: 9.292ms |
+-----------------------------------------------------------+
76 rows in set (0.00 sec)
附录
运维常用 SQL
备注
本节仅适用于存算一体集群。
查询每分钟吞吐量
-- overall
select date_trunc('minute', load_finish_time) as t,count(*) as tpm,sum(SCAN_BYTES) as scan_bytes,sum(sink_rows) as sink_rows from _statistics_.loads_history group by t order by t desc limit 10;
-- table
select date_trunc('minute', load_finish_time) as t,count(*) as tpm,sum(SCAN_BYTES) as scan_bytes,sum(sink_rows) as sink_rows from _statistics_.loads_history where table_name = 't' group by t order by t desc limit 10;
查询表的 RowsetNum 和 SegmentNum
-- overall
select * from information_schema.be_tablets t, information_schema.tables_config c where t.table_id = c.table_id order by num_segment desc limit 5;
select * from information_schema.be_tablets t, information_schema.tables_config c where t.table_id = c.table_id order by num_rowset desc limit 5;
-- table
select * from information_schema.be_tablets t, information_schema.tables_config c where t.table_id = c.table_id and table_name = 't' order by num_segment desc limit 5;
select * from information_schema.be_tablets t, information_schema.tables_config c where t.table_id = c.table_id and table_name = 't' order by num_rowset desc limit 5;
- 高 RowsetNum (>100) 表示导入过于频繁。您可以考虑减少频率或增加 Compaction 线程。
- 高 SegmentNum (>100) 表示每次导入的段过多。您可以考虑增加 Compaction 线程或采用随机分布策略。
检查数据倾斜
节点间的数据倾斜
-- overall
SELECT tbt.be_id, sum(tbt.DATA_SIZE) FROM information_schema.tables_config tb JOIN information_schema.be_tablets tbt ON tb.TABLE_ID = tbt.TABLE_ID group by be_id;
-- table
SELECT tbt.be_id, sum(tbt.DATA_SIZE) FROM information_schema.tables_config tb JOIN information_schema.be_tablets tbt ON tb.TABLE_ID = tbt.TABLE_ID WHERE tb.table_name = 't' group by be_id;
如果检测到节点级别的倾斜，您可以考虑使用更高基数的列作为分布键或采用随机分布策略。
tablet 间的数据倾斜
select tablet_id,t.data_size,num_row,visible_version,num_version,num_rowset,num_segment,PARTITION_NAME from information_schema.partitions_meta m, information_schema.be_tablets t where t.partition_id = m.partition_id and m.partition_name = 'att' and m.table_name='att' order by t.data_size desc;
加载的常见监控指标
BE Load
这些指标在 Grafana 的 BE Load 类别下可用。如果找不到此类别，请确认您正在使用 最新的 Grafana 仪表板模板。
ThreadPool
这些指标有助于分析线程池的状态，例如任务是否积压，或任务在等待中花费的时间。目前，有四个受监控的线程池：
async_delta_writermemtable_flushsegment_replicate_syncsegment_flush
每个线程池包括以下指标：
| 名称 | 描述 |
|---|---|
| rate | 任务处理速率。 |
| pending | 任务在队列中等待的时间。 |
| execute | 任务执行时间。 |
| total | 池中可用的最大线程数。 |
| util | 给定时间段内的池利用率；由于采样不准确，在负载较重时可能超过 100%。 |
| count | 队列中任务的瞬时数量。 |
备注
- 积压的可靠指标是 pending duration 是否持续增加。workers util 和 queue count 是必要但不充分的指标。
- 如果发生积压，使用 rate 和 execute duration 确定是由于负载增加还是处理速度变慢。
- workers util 有助于评估池的繁忙程度，从而指导调优工作。
LoadChannel::add_chunks
这些指标有助于分析 LoadChannel::add_chunks 在收到 BRPC tablet_writer_add_chunks 请求后的行为。
| 名称 | 描述 |
|---|---|
| rate | add_chunks 请求的处理速率。 |
| execute | add_chunks 的平均执行时间。 |
| wait_memtable | 主副本的 MemTable 刷新的平均等待时间。 |
| wait_writer | 主副本的异步 delta writer 执行写入/提交的平均等待时间 。 |
| wait_replica | 次要副本完成段刷新的平均等待时间。 |
备注
- latency 指标等于
wait_memtable、wait_writer和wait_replica的总和。 - 高等待比率表明下游瓶颈，应进一步分析。
Async Delta Writer
这些指标有助于分析 async delta writer 的行为。
| 名称 | 描述 |
|---|---|
| rate | 写入/提交任务的处理速率。 |
| pending | 在线程池队列中等待的时间。 |
| execute | 处理单个任务的平均时间。 |
| wait_memtable | 等待 MemTable 刷新的平均时间。 |
| wait_replica | 等待段同步的平均时间。 |
备注
- 每个任务的总时间（从上游的角度）等于 pending 加上 execute。
- execute 进一步包括 wait_memtable 加上 wait_replica。
- 高 pending 时间可能表明 execute 较慢或线程池规模不足。
- 如果 wait 占据 execute 的大部分时间，则下游阶段是瓶颈；否则，瓶颈可能在 writer 的逻辑内部。
MemTable Flush
这些指标分析 MemTable flush 性能。
| 名称 | 描述 |
|---|---|
| rate | MemTable 的刷新速率。 |
| memory-size | 每秒刷新到内存的数据量。 |
| disk-size | 每秒写入磁盘的数据量。 |
| execute | 任务执行时间。 |
| io | 刷新任务的 I/O 时间。 |
备注
- 通过比较 rate 和 size，可以确定工作负载是否在变化或是否发生了大规模导入——例如，小 rate 但大 size 表示大规模导入。
- 可以使用
memory-size / disk-size估算压缩比。 - 还可以通过检查 io 时间在 execute 中的比例来评估 I/O 是否是瓶颈。
Segment Replicate Sync
| 名称 | 描述 |
|---|---|
| rate | 段同步速率。 |
| execute | 同步单个 tablet 副本的时间。 |
Segment Flush
这些指标分析 segment flush 性能。
| 名称 | 描述 |
|---|---|
| rate | 段刷新速率。 |
| size | 每秒刷新到磁盘的数据量。 |
| execute | 任务执行时间。 |
| io | 刷新任务的 I/O 时间。 |
备注
- 通过比较 rate 和 size，可以确定工作负载是否在变化或是否发生了大规模导入——例如，小 rate 但大 size 表示大规模导入。
- 还可以通过检查 io 时间在 execute 中的比例来评估 I/O 是否是瓶颈。
