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大数据StarRocks(九)：资源隔离实战

在这里插入图片描述

前言

自 2.2 版本起，StarRocks 支持资源组管理，集群可以通过设置资源组（Resource Group）的方式限制查询对资源的消耗，实现多租户之间的资源隔离与合理利用。在 2.3 版本中，StarRocks 支持限制大查询，集群可以进一步控制大查询对资源的消耗，避免少数的大查询耗尽系统资源，进而影响系统稳定性。StarRocks 2.5 版本支持通过资源组对导入计算进行资源隔离，从而间接控制导入任务对集群资源的消耗。
通过资源隔离功能，您可以将 BE 节点的计算资源划分成若干个资源组，并且为每个资源组关联一个或多个分类器（Classifier）。根据在分类器中设置的条件，系统将匹配查询任务的对应信息。当您发起查询任务时，分类器会根据查询任务的相关信息进行匹配。其中匹配度最高的分类器才会生效，系统则会根据生效的分类器所属的资源组为查询任务分配资源。

资源隔离功能支持计划
image.png

基本概念

资源组

通过将 BE 节点划分为若干个资源组 (resource group)，系统在执行相应资源组的查询任务时，会按照为该资源组划分的资源配额（CPU 及内存）分配查询资源。

资源组设置以下资源限制

cpu_core_limit

该资源组在当前 BE 节点可使用的 CPU 核数软上限，实际使用的 CPU 核数会根据节点资源空闲程度按比例弹性伸缩。
取值为正整数。取值范围为 (1, avg_be_cpu_cores]。
** avg_be_cpu_cores 表示所有 BE 的 CPU 核数的平均值。**
image.png
说明：
案例一
在 64 核的 BE 节点中设置三个资源组 rg1、rg2、rg3，cpu_core_limit 分别设置为 8、24、32。
当在该 BE 节点满载时，资源组 rg1、rg2、rg3 能分配到的 CPU 核数分别为
BE 节点总 CPU 核数 ×（8/64）= 48
BE 节点总 CPU 核数 ×（24/64）= 144
BE 节点总 CPU 核数 ×（32/64）= 192

如果当前 BE 节点资源非满载，rg1、rg2 有负载，rg3 无负载，则 rg1、rg2 分配到的 CPU 核数分别为
BE 节点总 CPU 核数 ×（8/32）= 96
BE 节点总 CPU 核数 ×（24/32）= 288

案例二、
在 64 核的 BE 节点中设置三个资源组 rg1、rg2、rg3，cpu_core_limit 分别设置为 24、48、56。
当在该 BE 节点满载时，资源组 rg1、rg2、rg3 能分配到的 CPU 核数分别为
BE 节点总 CPU 核数 ×（24/128）= 72
BE 节点总 CPU 核数 ×（48/128）= 144
BE 节点总 CPU 核数 ×（56/128）= 168

如果当前 BE 节点资源非满载，rg1、rg2 有负载，rg3 无负载，则 rg1、rg2 分配到的 CPU 核数分别为
BE 节点总 CPU 核数 ×（24/72）= 128
BE 节点总 CPU 核数 ×（48/72）= 256

cpu_core_limit 不能大于BE 的 CPU 核数的平均值，理论上来说超出平均值设置无效，相当于无限制

mem_limit

该资源组在当前 BE 节点可使用于查询的内存（query_pool）占总内存的百分比（%）。取值范围为 (0,1)
image.png

concurrency_limit

资源组中并发查询数的上限，用以防止并发查询提交过多而导致的过载。只有大于 0 时才生效，默认值为 0。

大查询限制进一步对资源组进行如下的配置

big_query_cpu_second_limit：
  • 大查询任务可以使用 CPU 的时间上限，其中的并行任务将累加 CPU 使用时间。单位为秒。只有大于 0 时才生效，默认值为 0。
big_query_scan_rows_limit
  • 大查询任务可以扫描的行数上限。只有大于 0 时才生效，默认值为 0。
big_query_mem_limit
  • 大查询任务可以使用的内存上限。单位为 Byte。只有大于 0 时才生效，默认值为 0。

当资源组中运行的查询超过以上大查询限制时，查询将会终止，并返回错误。您也可以在 FE 节点 fe.audit.log 的 ErrorCode 列中查看错误信息。

big_query_mem_limit 和 mem_limit对查询限制的影响

BE节点内存
image.png

下面展示将big_query_mem_limit和mem_limit设置不同值对查询的影响

  • big_query_mem_limit > mem_limit

image.png
设置mem_limit=693M，big_query_mem_limit=8G
image.png
执行查询时，包内存超限，瓶颈在mem_limit
image.png

  • big_query_mem_limit < mem_limit

image.png
设置mem_limit=8G，big_query_mem_limit=693M
image.png
执行查询时，包内存超限，瓶颈在big_query_mem_limit
image.png

  • big_query_mem_limit = mem_limit

image.png
设置mem_limit=10G，big_query_mem_limit=10240M
image.png
执行查询成功

以上实战足以证明mem_limit是基础的内存限制，而big_query_mem_limit是对查询内存进行进一步限制，若big_query_mem_limit和mem_limit相等，big_query_mem_limit设置限制相当于无效；因此big_query_mem_limit小于mem_limit时，对大内存查询进一步限制才有意义。

设置big_query_scan_rows_limit大小对查询的影响

在这里插入图片描述

设置big_query_scan_rows_limit=1000
image.png
执行查询时报错误，实际需要扫描12152行的数据，但扫描行数限制1000，所以查询报错。

分类器

可以为每个资源组关联一个或多个分类器。系统将会根据所有分类器中设置的条件，为每个查询任务选择一个匹配度最高的分类器，并根据生效的分类器所属的资源组为该查询任务分配资源。
分类器可以包含以下条件：

  • user：用户名。
  • role：用户所属的 Role。
  • query_type: 查询类型，目前仅支持 SELECT。
  • source_ip：发起查询的 IP 地址，类型为 CIDR。
  • db：查询所访问的 Database，可以为 , 分割的字符串。

系统在为查询任务匹配分类器时，查询任务的信息与分类器的条件完全相同，才能视为匹配。如果存在多个分类器的条件与查询任务完全匹配，则需要计算不同分类器的匹配度。其中只有匹配度最高的分类器才会生效。

匹配度的计算方式如下

  • 如果 user 一致，则该分类器匹配度增加 1。
  • 如果 role 一致，则该分类器匹配度增加 1。
  • 如果 query_type 一致，则该分类器匹配度增加 1 + 1/分类器的 query_type 数量。
  • 如果 source_ip 一致，则该分类器匹配度增加 1 + (32 - cidr_prefix)/64。
  • 如果查询的 db 匹配，则匹配度加 10。

例如
多个与查询任务匹配的分类器中，分类器的条件数量越多，则其匹配度越高。

-- 因为分类器 B 的条件数量比 A 多，所以 B 的匹配度比 A 高。
classifier A (user='Alice')
classifier B (user='Alice', source_ip = '192.168.1.0/24')

如果分类器的条件数量相等，则分类器的条件描述越精确，其匹配度越高。

因为分类器 B 限定的 `source_ip` 地址范围更小，所以 B 的匹配度比 A 高。
classifier A (user='Alice', source_ip = '192.168.1.0/16')
classifier B (user='Alice', source_ip = '192.168.1.0/24')

隔离计算资源

开启资源组

通过设置相应会话变量开启 Pipeline 引擎以及资源组功能。

SET enable_pipeline_engine =true;SET enable_resource_group =true;

说明：如果需要设置全局变量，需要运行 SET GLOBAL enable_resource_group = true;。

创建资源组和分类器

创建资源组，关联分类器，并分配资源。

CREATE RESOURCE GROUP group_name 
TO(user='string', 
    role='string', 
    query_type in('select'), 
    source_ip='cidr')-- 创建分类器，多个分类器间用英文逗号（,）分隔。WITH("cpu_core_limit"="INT","mem_limit"="m%","concurrency_limit"="INT","type"="str"-- 资源组的类型，取值为 normal 或 short_query。);

示例：

CREATE RESOURCE GROUP rg1
TO(user='rg1_user1', role='rg1_role1', query_type in('select'), source_ip='192.168.x.x/24'),(user='rg1_user2', query_type in('select'), source_ip='192.168.x.x/24'),(user='rg1_user3', source_ip='192.168.x.x/24'),(user='rg1_user4'),(db='db1')WITH('cpu_core_limit'='10','mem_limit'='20%','big_query_cpu_second_limit'='100','big_query_scan_rows_limit'='100000','big_query_mem_limit'='1073741824');

查看资源组和分类器

查询所有的资源组和分类器

SHOW RESOURCE GROUPS ALL;

查询和当前用户匹配的资源组和分类器

SHOW RESOURCE GROUPS;

查询指定的资源组和分类器

SHOW RESOURCE GROUP group_name；

实操记录：

'root'@(none)06:05:20>SHOW RESOURCE GROUPS;+------+-----------+----------------+-----------+----------------------------+---------------------------+---------------------+-------------------+--------+-----------------------------------------------+| name | id        | cpu_core_limit | mem_limit | big_query_cpu_second_limit | big_query_scan_rows_limit | big_query_mem_limit | concurrency_limit |type| classifiers                                   |+------+-----------+----------------+-----------+----------------------------+---------------------------+---------------------+-------------------+--------+-----------------------------------------------+| rg2  |129398467|10|12.0%|300|50000000|536870912|2000000| NORMAL |(id=129398469, weight=10.0, db='test')|| rg1  |129398471|10|15.0%|300|50000000|8589934592|2000000| NORMAL |(id=129398473, weight=10.0, db='test')|+------+-----------+----------------+-----------+----------------------------+---------------------------+---------------------+-------------------+--------+-----------------------------------------------+2rowsinset(0.00 sec)'root'@(none)06:05:43>SHOW RESOURCE GROUPS ALL;+------+-----------+----------------+-----------+----------------------------+---------------------------+---------------------+-------------------+--------+----------------------------------------------------------------------------------------------------+| name | id        | cpu_core_limit | mem_limit | big_query_cpu_second_limit | big_query_scan_rows_limit | big_query_mem_limit | concurrency_limit |type| classifiers                                                                                        |+------+-----------+----------------+-----------+----------------------------+---------------------------+---------------------+-------------------+--------+----------------------------------------------------------------------------------------------------+| rg1  |129398471|10|15.0%|300|50000000|8589934592|2000000| NORMAL |(id=129398472, weight=3.459375,user=test_rw, query_type in(SELECT), source_ip=192.168.10.12/24)|| rg1  |129398471|10|15.0%|300|50000000|8589934592|2000000| NORMAL |(id=129398473, weight=10.0, db='test')|| rg2  |129398467|10|12.0%|300|50000000|536870912|2000000| NORMAL |(id=129398468, weight=3.459375,user=bigdatat_rw, query_type in(SELECT), source_ip=192.168.10.13/24)|| rg2  |129398467|10|12.0%|300|50000000|536870912|2000000| NORMAL |(id=129398469, weight=10.0, db='test')|+------+-----------+----------------+-----------+----------------------------+---------------------------+---------------------+-------------------+--------+----------------------------------------------------------------------------------------------------+4rowsinset(0.00 sec)'root'@(none)06:06:18>SHOW RESOURCE GROUP rg1;+------+-----------+----------------+-----------+----------------------------+---------------------------+---------------------+-------------------+--------+--------------------------------------------------------------------------------------------------+| name | id        | cpu_core_limit | mem_limit | big_query_cpu_second_limit | big_query_scan_rows_limit | big_query_mem_limit | concurrency_limit |type| classifiers                                                                                      |+------+-----------+----------------+-----------+----------------------------+---------------------------+---------------------+-------------------+--------+--------------------------------------------------------------------------------------------------+| rg1  |129398471|10|15.0%|300|50000000|8589934592|2000000| NORMAL |(id=129398472, weight=3.459375,user=test_rw, query_type in(SELECT), source_ip=192.168.10.12/24)|| rg1  |129398471|10|15.0%|300|50000000|8589934592|2000000| NORMAL |(id=129398473, weight=10.0, db='test')|+------+-----------+----------------+-----------+----------------------------+---------------------------+---------------------+-------------------+--------+--------------------------------------------------------------------------------------------------+2rowsinset(0.00 sec)'root'@(none)06:06:24>

说明：weight：代表分类器的匹配度。

管理资源组配额和分类器

您可以修改资源组的配额，以及增加或删除资源组的分类器。
为已有的资源组修改资源配额。

ALTER RESOURCE GROUP group_name WITH('cpu_core_limit'='INT','mem_limit'='m%');

删除指定资源组。

DROP RESOURCE GROUP<group_name>;

添加新的分类器。

ALTER RESOURCE GROUP<group_name>ADD(user='string', role='string', query_type in('select'), source_ip='cidr');

删除指定的分类器。

ALTER RESOURCE GROUP<group_name>DROP(CLASSIFIER_ID_1, CLASSIFIER_ID_2,...);

删除所有的分类器。

ALTER RESOURCE GROUP<group_name>DROPALL;

监控资源组

可监控的资源组相关 Metric 包括：

  • FE 节点- starrocks_fe_query_resource_group：该资源组中查询任务的数量。- starrocks_fe_query_resource_group_latency：该资源组的查询延迟百分位数。- starrocks_fe_query_resource_group_err：该资源组中报错的查询任务的数量。- 查看metrics采集数据：FE IP:8040/metrics- image.png
  • BE 节点- starrocks_be_resource_group_cpu_limit_ratio：该资源组 CPU 配额比率的瞬时值。- starrocks_be_resource_group_cpu_use_ratio：该资源组 CPU 使用率瞬时值。- starrocks_be_resource_group_mem_limit_bytes：该资源组内存配额比率的瞬时值。- starrocks_be_resource_group_mem_allocated_bytes：该资源组内存使用率瞬时值。- 查看metrics采集数据：BE IP:8040/metrics- image.png

总结：

以上是starrocks集群资源资源的介绍，欢迎评论交流，转发，收藏~

标签： 大数据 网络 数据库
本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_37791303/article/details/135920186
版权归原作者 运维仙人 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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