LightDB数据库分布式部署实践

标签：LightDB 数据库 LTHOME ltcluster etc 分片 节点 分布式

　　当今做大型数据库应用的时候，随着业务越做越大，数据量也会越来越大，计算也会越来越复杂。对性能，可靠性，可扩展性的需求越来越强烈，集中式数据库显然已经满足不了需求。

　　LightDB数据库通过自身集成的Canopy扩展已支持了分布式模式部署，使转换为具有分片、分布式SQL引擎、引用表和分布式表等功能的分布式数据库。

　　LightDB Canopy采用协调者（CN）+工作者（DN）节点架构（也可以认为是master和worker，且协调者和工作者一样都是LightDB实例），当在协调者节点中执行一条命令时，SQL语句经过语法解析后，在协调者节点的analyze阶段被LightDB中的Canopy扩展替换，并进行SQL语句的fork and join过程，最终分发到不同的工作者节点中。在分布式事务的实现上，LightDB Canopy采用2PC协议。

 

分布式部署

LightDB分布式安装

LightDB分布式支持常规模式、多机单实例和单机多实例三种部署方式安装。

• 常规模式：1台服务器作为协调者节点，N（N > 1）台服务器作为工作节点，每个节点都是高可用方式部署 ，例如1个协调节点2个工作节点，每个节点都按1主1备方式部署，则需要6台服务器。如果每个节点按照1主1备1witness部署，则需要9台服务器；
• 多机单实例：1台服务器作为协调者节点，N（N > 1）台服务器作为工作节点，每个节点上均有一个数据库实例，且所有实例均按单机模式部署；
• 单机多实例：使用1台服务器同时安装协调者节点和工作节点的实例，且所有实例均按单机模式部署。

（注意：如果需要在生产环境使用LightDB分布式，则建议只使用常规模式，其余两种模式仅为测试、学习等非生产环境提供。）

 

LightDB分布式版可通过GUI或命令行进行安装部署，对应安装包和参考手册如下，具体安装步骤此处不再赘述：

安装包：http://www.light-pg.com/downloadList.html?key=lightDB_X

手册：http://www.light-pg.com/docs/LightDB_Install_Manual/current/install.html#id26

分布式部署方案改造

　　针对上述的常规分布式部署，如果是1CN 2DN按照每个节点至少一主一备的模式，至少需要6台服务器。然而现场环境基本不会这么理想化，很多时候需要依靠少量服务器来搭建分布式环境。此时可通过DN节点上不同服务器互为主备的方式来节约服务器的数量（由于DN节点主要做存储，故单台服务器上仅部署一个DN节点会存在较大的性能浪费），这种DN互为主备的方式可以节约一半数量的服务器，同样可以实现整体环境的稳定性和高效性。

 

 

 

 

　　由于当前LightDB版本（22.4及以前版本）尚不支持这种DN互为主备的部署方案，可通过手动安装方式进行部署，具体操作步骤如下：

（注：以下部署流程中所设计的IP、端口、HOME/DATA等路径需根据实际环境进行替换为绝对路径，此处仅为举例说明）

1. 使用LightDB安装包安装分布式多机单实例模式，安装完成后形成1CN 2DN环境，每个服务器上运行一个实例（具体部署步骤可根据LightDB安装手册进行操作

http://www.light-pg.com/docs/LightDB_Install_Manual/current/install.html#id3

http://www.light-pg.com/docs/LightDB_Install_Manual/current/install.html#id30）

2. 分别修改三个实例配置文件$LTDATA/lightdb.conf中的shared_preload_libraries，添加ltcluster（注：需添加在canopy之后）

shared_preload_libraries='canopy,ltcluster,lt_stat_statements,lt_stat_activity,lt_prewarm,lt_cron,lt_hint_plan,lt_show_plans'

修改后重启数据库

lt_ctl restart

3. 在CN节点库中执行以下三条SQL：

create extension ltcluster;

create role ltcluster superuser password 'ltcluster' login;

create database ltcluster owner ltcluster;

分别在两个DN节点库中执行以下一条SQL：

create database ltcluster owner ltcluster;

4. 在DN1节点的$LTHOME/etc/ltcluster下创建ltcluster.conf配置文件，内容如下（以下IP、端口、路径均针对DN1节点数据库，此处仅作举例）：

node_id=1295432

node_name='192168111295432'

conninfo='host=192.168.11.129 port=5432 user=ltcluster dbname=ltcluster connect_timeout=2'

data_directory='$LTDATA'

pg_bindir='$LTHOME/bin'

failover='automatic'

promote_command='$LTHOME/bin/ltcluster standby promote -f $LTHOME/etc/ltcluster/ltcluster.conf'

follow_command='$LTHOME/bin/ltcluster standby follow -f $LTHOME/etc/ltcluster/ltcluster.conf  --upstream-node-id=%n'

restore_command='cp $LTHOME/archive/%f %p'

monitoring_history=true #(Enable monitoring parameters)

monitor_interval_secs=2 #(Define monitoring data interval write time parameter)

connection_check_type='ping'

reconnect_attempts=3 #(before failover,Number of attempts to reconnect to primary before failover(default 6))

reconnect_interval=5

standby_disconnect_on_failover =true

failover_validation_command='$LTHOME/etc/ltcluster/ltcluster_failover.sh "$LTHOME" "$LTDATA"'

log_level=INFO

log_facility=STDERR

log_file=’$LTHOME/etc/ltcluster/ltcluster.log'

shutdown_check_timeout=1800

use_replication_slots=true

check_lightdb_command='$LTHOME/etc/ltcluster/check_lightdb.sh'

check_lightdb_interval=10

5. DN1节点上执行以下两条命令：

ltcluster primary register -f $LTHOME/etc/ltcluster/ltcluster.conf –F

ltclusterd -d -f $LTHOME/etc/ltcluster/ltcluster.conf -p $LTHOME/etc/ltcluster/ltcluster.pid

此时DN1主已注册添加完成；

6. 在DN2节点服务器上使用LightDB安装包安装一个单机版数据库并创建实例，这里端口以5435为例，该实例作为DN1主的备节点；

7. 修改该实例配置文件$LTDATA/lightdb.conf中的shared_preload_libraries，添加ltcluster：

shared_preload_libraries='ltcluster,lt_stat_statements,lt_stat_activity,lt_prewarm,lt_cron,lt_hint_plan,lt_show_plans'

修改后重启数据库

8. 在DN2 5435库中执行以下三条SQL：

create extension ltcluster;

create role ltcluster superuser password 'ltcluster' login;

create database ltcluster owner ltcluster;

9. 停止DN2 5435实例，在DN2 5435的$LTHOME/etc/ltcluster下创建ltcluster.conf配置文件，内容如下（以下IP、端口、路径均针对为DN2 5435单机版数据库，此处仅作举例）：

node_id=1305435

node_name='192168111305435'

conninfo='host=192.168.11.130 port=5435 user=ltcluster dbname=ltcluster connect_timeout=2'

data_directory='$LTDATA'

pg_bindir='$LTHOME/bin'

failover='automatic'

promote_command='$LTHOME/bin/ltcluster standby promote -f $LTHOME/etc/ltcluster/ltcluster.conf'

follow_command='$LTHOME/bin/ltcluster standby follow -f $LTHOME/etc/ltcluster/ltcluster.conf  --upstream-node-id=%n'

restore_command='cp $LTHOME/archive/%f %p'

monitoring_history=true #(Enable monitoring parameters)

monitor_interval_secs=2 #(Define monitoring data interval write time parameter)

connection_check_type='ping'

reconnect_attempts=3 #(before failover,Number of attempts to reconnect to primary before failover(default 6))

reconnect_interval=5

standby_disconnect_on_failover =true

failover_validation_command='$LTHOME/etc/ltcluster/ltcluster_failover.sh "$LTHOME" "$LTDATA"'

log_level=INFO

log_facility=STDERR

log_file=’$LTHOME/etc/ltcluster/ltcluster.log'

shutdown_check_timeout=1800

use_replication_slots=true

check_lightdb_command='$LTHOME/etc/ltcluster/check_lightdb.sh'

check_lightdb_interval=10

10. DN2 5435备机克隆

ltcluster -h $DN1_PRIMARY_IP -p $DN1_PRIMARY_PORT -U ltcluster –d ltcluster -f $DN2_5435_HOME/etc/ltcluster/ltcluster.conf standby clone –F

（克隆时间根据DN1 主库大小时间不定）

克隆完成后修改DN2 5435的DATA/lightdb.conf，将port改为5435

port=5435

启动DN2 5435数据库；

11. DN2 5435注册为从节点

ltcluster standby register -f $LTHOME/etc/ltcluster/ltcluster.conf –F

ltclusterd -d -f $LTHOME/etc/ltcluster/ltcluster.conf -p $LTHOME/etc/ltcluster/ltcluster.pid

此时DN1主-DN2备高可用已完成；

12. 可使用以下命令查看DN的主备状态：

ltcluster –f $LTHOME/etc/ltcluster/ltcluster.conf cluster show

ltcluster –f $LTHOME/etc/ltcluster/ltcluster.conf service status

13. DN2主-DN1备环境搭建及CN备机的环境搭建与上述的DN1主-DN2备操作步骤相同，此处不再赘述。

手动添加witness节点

　　上节DN互为主备环境中并未部署witness节点，如果需要可以进行手动添加witness部署，具体安装步骤如下：

（注：以下部署流程中所设计的IP、端口、HOME/DATA等路径需根据实际环境进行替换为绝对路径，此处仅为举例说明）

 

1. 使用同一个安装包在新的服务器上安装一个单机版并创建实例（这里以创建的实例端口为以5432 为例）；

       http://www.light-pg.com/docs/LightDB_Install_Manual/current/install.html#id3

       http://www.light-pg.com/docs/LightDB_Install_Manual/current/install.html#id9

 

2. 修改实例配置文件，vim $LTDATA/lightdb.conf，修改配置shared_preload_libraries，添加ltcluster (注：仅添加ltcluster，其他项无需改动)

    shared_preload_libraries='ltcluster,lt_stat_statements,lt_stat_activity,lt_prewarm,lt_cron,ltaudit,lt_hint_plan,lt_show_plans,lt_standby_forward,lt_ope,lt_pathman'

      

3. 重启实例，lt_ctl -D $LTDATA start，然后配置ltcluster，执行以下命令：

$LTHOME/bin/ltsql -h 127.0.0.1 -p 5432 -d postgres -c"create extension ltcluster;"

$LTHOME/bin/ltsql -h 127.0.0.1 -p 5432 -d postgres -c "create role ltcluster superuser password 'ltcluster' login;"

$LTHOME/bin/ltsql -h 127.0.0.1 -p 5432 -d postgres -c "create database ltcluster owner ltcluster;"

      

4. 在$LTHOME/etc/ltcluster下创建witness配置文件 ltcluster.conf，内容如下：

    node_id=3

       node_name='192168111305432'

       conninfo='host=127.0.0.1 port=5432 user=ltcluster dbname=ltcluster connect_timeout=2'

       data_directory='$LTDATA'

       pg_bindir='$LTHOME/bin'

       failover='automatic'

       promote_command='$LTHOME/bin/ltcluster standby promote -f $LTHOME/etc/ltcluster/ltcluster.conf'

       follow_command='$LTHOME/bin/ltcluster standby follow -f $LTHOME/etc/ltcluster/ltcluster.conf  --upstream-node-id=%n'

       restore_command='cp $LTHOME/archive/%f %p'

       monitoring_history=true #(Enable monitoring parameters)

       monitor_interval_secs=2 #(Define monitoring data interval write time parameter)

       connection_check_type='ping'

       reconnect_attempts=3 #(before failover,Number of attempts to reconnect to primary before failover(default 6))

       reconnect_interval=5

       standby_disconnect_on_failover =true

       log_level=INFO

       log_facility=STDERR

       log_file='$LTHOME/etc/ltcluster/ltcluster.log'

failover_validation_command='$LTHOME/etc/ltcluster/ltcluster_failover.sh "$LTHOME" "$LTDATA"'

       shutdown_check_timeout=1800

       use_replication_slots=true

 

5. 将witness注册添加到环境中，执行以下命令：

       $LTHOME/bin/ltcluster -f $LTHOME/etc/ltcluster/ltcluster.conf witness register -h192.168.11.128 -p 5432 -F

    $LTHOME/bin/ltclusterd -d -f $LTHOME/etc/ltcluster/ltcluster.conf -p ${LTHOME}/etc/ltcluster/ltcluster.pid

 

6. 可使用以下命令查看DN的主备状态：

ltcluster –f $LTHOME/etc/ltcluster/ltcluster.conf cluster show

 

ltcluster –f $LTHOME/etc/ltcluster/ltcluster.conf service status

 

分布式实践

LihgtDB分布式模式通过上述步骤安装后，分布式集群会默认部署在postgres库中，针对其他业务库，需手动将CN和DN节点添加到pg_dist_node表中。

查看分布式节点信息：select * from pg_dist_node;

设置分布式CN节点：select canopy_set_coordinator_host('CN_NODE_IP', CN_NODE_PORT);

添加分布式DN节点：select master_add_node('DN_NODE_IP', DN_NODE_PORT); -- 在CN节点上执行该步骤即可，对应的DN节点会同步分布式集群信息

上图中5437为CN节点，65501~65503为DN节点，四个节点部署在同一台服务器中。

分布式表类型

1. 分布表

　　分布式表是跨数据节点的水平分区（即，分片），可通过select create_distributed_table函数来进创建。

　　LightDB Canopy默认使用Hash算法来将数据分配给分片，分片的规则需依赖特殊的分布列来进行划分不同的分片，因此在创建分布表时必须指定此列。

　　分布式表的数据存储在DN节点上。

2. 参考表

　　参考表是一种分布式表，它的全部内容集中在一个分片中，在每个数据节点上复制该内容。因此，对任何数据节点的查询都可以在本地访问参考表，无需从另一个节点请求行而带来的网络开销。参考表没有分布列，因为不需要区分每行的不同切分，可通过select create_reference_table函数来进创建。

　　参考表通常很小，用于存储与在任何数据节点上运行的查询相关的数据，例如，订单状态或产品类别等枚举值等。

　　参考表的数据存储在DN节点上。

3. 本地表

　　本地表一般不会和广播表、分布表进行关联，默认CN创建表的时候就是local表，也可以通过select undistribute_table('github_events');将分布表切换回local表（此时会数据先迁移回来，也是缩容的一种方式）。

　　本地表的表结构和数据仅存储在当前数据库实例中。

　　广播表和分库表，广播表和广播表之间关联会很多。同时会存在多种业务存在于同一个数据库中的情况，例如库存和客户，操作日志和订单，小二和菜单、功能、客户，并且同时有从菜单维度查，也有从小二维度查。所以LightDB Canopy支持对表进行分组，相关分组的表，LightDB Canopy在生成分布式执行计划的时候就知道哪些是相关的，哪些是无关的。如下：

　　SELECT create_distributed_table('event', 'tenant_id');
　　SELECT create_distributed_table('page', 'tenant_id', colocate_with => 'event');

　　分组的前提是两个表使用相同字段作为分片字段。分组可以使得SQL的优化更加进一步。

　　通常会发现库存和客户表进行关联，是通过订单进行的。这个时候库存是根据产品分片的，客户是通过客户id分片的。

　　不同于greenplum支持distributed by语法，LightDB Canopy采用extension实现，用函数的方式来指定表是否为分布式表。

CREATE TABLE companies (

id bigserial PRIMARY KEY,

name text NOT NULL,

image_url text,

created_at timestamp without time zone NOT NULL,

updated_at timestamp without time zone NOT NULL

);

SELECT create_distributed_table('companies', 'id'); -- companies表为分布式表，id是用于分片的字段

　　需要注意的是，LightDB Canopy分片数量和worker数量不是一一对应，这和gp不同，但类似于现在tidb、oceanbase的做法。如下：

 

可以使用以下命令查询库中所有的分布式表：

select * from canopy_tables;

分片和规则

　　协调节点上的pg_dist_shard元数据表包含系统中每个分布式表的每个分片的信息。每一行匹配一个shardid和一个Hash空间中的整数范围（shardminvalue, shardmaxvalue）：

 

　　如果协调节点希望确定哪个分片包含companies行，需要根据Hash该行中的分布列的值，检查哪个shard的范围包含该Hash值。假设要查询的行与分片102104相关联，那么应该将行读写到一个数据节点中名为companies _102104的表中。具体是哪个数据节点，这完全由元数据表决定，可通过pg_dist_shard_placement表查看到所有分片在DN节点上的分布情况。

 

　　由上图可知102104分片分布在65501端口的DN中。

　　或者可通过以下查询来确定对应分片所在的节点信息：

SELECT

    shardid,

    node.nodename,

    node.nodeport

FROM pg_dist_placement placement

JOIN pg_dist_node node

  ON placement.groupid = node.groupid

 AND node.noderole = 'primary'::noderole

WHERE shardid = 102104;

 

shardid   |   nodename   | nodeport

---------+--------------+----------

 102104  |  10.20.30.218  |    65501

(1 row)

　　在表跨集群分布时，每个表的分片数量是可配置的。分片数量的最佳选择取决于具体的使用场景。

　　分布式表的分片方式具体可分为Hash分片（根据列的Hash进行分片）和range分片（根据列的值进行分片）。分片方式可通过pg_dist_partition表来进行查询。

 

　　上图中partmethod字段，h代表根据hash值分区，r代表根据列值分区。

　　默认情况下，Hash分片为均匀的，可以直接对Hash值和分片数相除，获取分片编号。

如：Hash值是32，节点数是16 (32+2147483648)/(4294967296/16)，分配在8上,如果分片编号等与分片总数，则分片编号是分片总数-1。

选择分布列

　　LightDB Canopy 使用分布式表中的分布列将表行分配给分片。为每个表选择分布列是最重要的建模决策之一，因为它决定了数据如何跨节点分布。

　　如果正确选择了分布列，那么相关数据将在相同的物理节点上组合在一起，从而使查询快速。如果列选择不正确，可能会导致系统缓慢运行，并且无法支持跨节点的 SQL 功能。具体可参考上一节的分片和规则，结合实际的业务场景来进行合理的设计分片列。

新增节点

　　新增节点后，默认不会启用分布式集群，需要调用rebalance_table_shards让LightDB Canopy对数据进行迁移，然后才会被访问。

　　SELECT rebalance_table_shards('companies');

　　具体步骤可参考：https://www.cnblogs.com/xxl-cr7/p/17170589.html

DML

　　正常的高可用主备环境，备机是无法执行DML的。协调节点属于Master-Standby架构，仅CN节点支持数据写入，势必会有单点可入瓶颈。例如在CN-Standby备机中执行insert，会报如下错误：

ERROR:  cannot execute INSERT in a read-only transaction

　　在LightDB分布式环境中，当将参数canopy.writable_standby_coordinator由默认off改为on时，此时会使CN-Standby备节点中的分布式表也支持DML，比如insert、copy等操作,使得写入能力得到扩展。     

性能优化

　　co-location是分布式数据库性能好坏和扩展性的关键。

如果实在无法实现colocation，可通过LightDB逻辑复制，尽可能避免下列操作：
1、agg(distinct value2)，带distinct的聚合函数；
2、分析函数<window_function>() OVER (PARTITION BY <...> ORDER BY <...> <window_frame>)；
3、任意字段排序和分页查询；

注：对于这三种情况，gp的interconnect也无能为力，CN必然是瓶颈，流式计算也不能解决to B端的问题，只能靠更加智能的算法和空间换时间。

常见问题

当对数据进行哈希分区时，如何选择分片计数

　　在多租户数据库用例中，建议分片数量在32到128个分片之间进行选择。对于小于100GB的较小工作负载，可以从32个分片开始，对于较大的工作负载，可以选择64或128个分片。这意味着可以从32台worker扩展到128台worker。

　　在实时分析用例中，分片计数应该与工作线程上的核心总数相关。为了确保最大的并行性，应该在每个节点上创建足够的分片，以便每个CPU核心至少有一个分片。通常建议创建大量的初始分片，例如当前CPU内核数量的2倍或4倍。如果想添加更多的worker和CPU核心，允许在将来进行扩展。

　　使用canopy.shard_count参数为要分发的表选择分片计数。这会影响后续对create_distributed_table的调用。

mx架构下DN节点自增主键报错

报错信息："nextval(sequence) calls in worker nodes are not supported for column defaults of type int or smallint"

原因：dn节点不支持nextval特性，需要使用人工生成的主键，比如雪花ID。

/*

 * worker_nextval calculates nextval() in worker nodes

 * for int and smallint column default types

 * TODO: not error out but get the proper nextval()

 */

Datum

worker_nextval(PG_FUNCTION_ARGS)

{

    ereport(ERROR, (errmsg(

                        "nextval(sequence) calls in worker nodes are not supported"

                        " for column defaults of type int or smallint")));

    PG_RETURN_INT32(0);

}

分区键的要求（唯一约束必须包含分片键）

DETAIL: Distributed relations cannot have UNIQUE, EXCLUDE, or PRIMARY KEY constraints that do not include the partition column (with an equality operator if EXCLUDE).

　　这个错误提示在 Canopy 中创建了一个分布式表，并且在表上定义了 UNIQUE、EXCLUDE 或 PRIMARY KEY 约束，但约束中没有包含分区列（或分区列的一部分），因此 Canopy 无法在分布式环境中正确地强制执行这些约束。

　　在 Canopy 中，数据通常被分区并存储在不同的节点上，每个节点上存储的数据子集只能部分地表示分布式表的完整数据集。这就需要 Canopy 在整个分布式集群上保证数据一致性和正确性，因此 Canopy 需要在分布式表上使用分区键或分区键的一部分来定义这些约束。

分布式表和本地表不支持直接join

SQL 错误 [0A000]: ERROR: direct joins between distributed and local tables are not supported
Hint: Use CTE's or subqueries to select from local tables and use them in joins

　　这个错误提示是因为 Canopy不支持在分布式表和本地表之间进行直接连接操作。

　　在 Canopy中，分布式表是由多个节点上的数据子集组成的，而本地表只存在于单个节点上。由于分布式表和本地表之间的数据分布不同，Canopy不能有效地执行这种连接操作。

　　相反，可以使用公共表表达式 (CTE) 或子查询来从本地表中选择数据，然后将其与分布式表连接。例如：

WITH local_data AS (

  SELECT *

  FROM my_local_table

)

SELECT *

FROM my_distributed_table

JOIN local_data ON my_distributed_table.key = local_data.key

 

参考资料

http://www.light-pg.com/docs/canopy/current/index.html

https://blog.51cto.com/zhjh256/5927620

 

标签：LightDB,数据库,LTHOME,ltcluster,etc,分片,节点,分布式
From： https://www.cnblogs.com/xxl-cr7/p/17183979.html