TiDB 技术内幕 - 调度

Bertha 。 2022-03-19 03:16 214阅读 0赞

## 为什么要进行调度 ##

先回忆一下[第一篇文章][Link 1]提到的一些信息，TiKV 集群是 TiDB 数据库的分布式 KV 存储引擎，数据以 Region 为单位进行复制和管理，每个 Region 会有多个 Replica（副本），这些 Replica 会分布在不同的 TiKV 节点上，其中 Leader 负责读/写，Follower 负责同步 Leader 发来的 raft log。了解了这些信息后，请思考下面这些问题：

*  如何保证同一个 Region 的多个 Replica 分布在不同的节点上？更进一步，如果在一台机器上启动多个 TiKV 实例，会有什么问题？
 *  TiKV 集群进行跨机房部署用于容灾的时候，如何保证一个机房掉线，不会丢失 Raft Group 的多个 Replica？
 *  添加一个节点进入 TiKV 集群之后，如何将集群中其他节点上的数据搬过来?
 *  当一个节点掉线时，会出现什么问题？整个集群需要做什么事情？如果节点只是短暂掉线（重启服务），那么如何处理？如果节点是长时间掉线（磁盘故障，数据全部丢失），需要如何处理？
 *  假设集群需要每个 Raft Group 有 N 个副本，那么对于单个 Raft Group 来说，Replica 数量可能会不够多（例如节点掉线，失去副本），也可能会过于多（例如掉线的节点又回复正常，自动加入集群）。那么如何调节 Replica 个数？
 *  读/写都是通过 Leader 进行，如果 Leader 只集中在少量节点上，会对集群有什么影响？
 *  并不是所有的 Region 都被频繁的访问，可能访问热点只在少数几个 Region，这个时候我们需要做什么？
 *  集群在做负载均衡的时候，往往需要搬迁数据，这种数据的迁移会不会占用大量的网络带宽、磁盘 IO 以及 CPU？进而影响在线服务？

这些问题单独拿出可能都能找到简单的解决方案，但是混杂在一起，就不太好解决。有的问题貌似只需要考虑单个 Raft Group 内部的情况，比如根据副本数量是否足够多来决定是否需要添加副本。但是实际上这个副本添加在哪里，是需要考虑全局的信息。整个系统也是在动态变化，Region 分裂、节点加入、节点失效、访问热点变化等情况会不断发生，整个调度系统也需要在动态中不断向最优状态前进，如果没有一个掌握全局信息，可以对全局进行调度，并且可以配置的组件，就很难满足这些需求。因此我们需要一个中心节点，来对系统的整体状况进行把控和调整，所以有了 PD 这个模块。

## 调度的需求 ##

上面罗列了一大堆问题，我们先进行分类和整理。总体来看，问题有两大类：

**作为一个分布式高可用存储系统，必须满足的需求，包括四种：**

*  副本数量不能多也不能少
 *  副本需要分布在不同的机器上
 *  新加节点后，可以将其他节点上的副本迁移过来
 *  节点下线后，需要将该节点的数据迁移走

**作为一个良好的分布式系统，需要优化的地方，包括：**

*  维持整个集群的 Leader 分布均匀
 *  维持每个节点的储存容量均匀
 *  维持访问热点分布均匀
 *  控制 Balance 的速度，避免影响在线服务
 *  管理节点状态，包括手动上线/下线节点，以及自动下线失效节点

满足第一类需求后，整个系统将具备多副本容错、动态扩容/缩容、容忍节点掉线以及自动错误恢复的功能。满足第二类需求后，可以使得整体系统的负载更加均匀、且可以方便的管理。

为了满足这些需求，首先我们需要收集足够的信息，比如每个节点的状态、每个 Raft Group 的信息、业务访问操作的统计等；其次需要设置一些策略，PD 根据这些信息以及调度的策略，制定出尽量满足前面所述需求的调度计划；最后需要一些基本的操作，来完成调度计划。

## 调度的基本操作 ##

我们先来介绍最简单的一点，也就是调度的基本操作，也就是为了满足调度的策略，我们有哪些功能可以用。这是整个调度的基础，了解了手里有什么样的锤子，才知道用什么样的姿势去砸钉子。

上述调度需求看似复杂，但是整理下来最终落地的无非是下面三件事：

*  增加一个 Replica
 *  删除一个 Replica
 *  将 Leader 角色在一个 Raft Group 的不同 Replica 之间 transfer

刚好 Raft 协议能够满足这三种需求，通过 AddReplica、RemoveReplica、TransferLeader 这三个命令，可以支撑上述三种基本操作。

## 信息收集 ##

调度依赖于整个集群信息的收集，简单来说，我们需要知道每个 TiKV 节点的状态以及每个 Region 的状态。TiKV 集群会向 PD 汇报两类消息：

**每个 TiKV 节点会定期向 PD 汇报节点的整体信息**

TiKV 节点（Store）与 PD 之间存在心跳包，一方面 PD 通过心跳包检测每个 Store 是否存活，以及是否有新加入的 Store；另一方面，心跳包中也会携带这个 [Store 的状态信息][Store]，主要包括：

*  总磁盘容量
 *  可用磁盘容量
 *  承载的 Region 数量
 *  数据写入速度
 *  发送/接受的 Snapshot 数量（Replica 之间可能会通过 Snapshot 同步数据）
 *  是否过载
 *  标签信息（标签是具备层级关系的一系列 Tag）

**每个 Raft Group 的 Leader 会定期向 PD 汇报信息**

每个 Raft Group 的 Leader 和 PD 之间存在心跳包，用于汇报这个 [Region 的状态][Region]，主要包括下面几点信息：

*  Leader 的位置
 *  Followers 的位置
 *  掉线 Replica 的个数
 *  数据写入/读取的速度

PD 不断的通过这两类心跳消息收集整个集群的信息，再以这些信息作为决策的依据。除此之外，PD 还可以通过管理接口接受额外的信息，用来做更准确的决策。比如当某个 Store 的心跳包中断的时候，PD 并不能判断这个节点是临时失效还是永久失效，只能经过一段时间的等待（默认是 30 分钟），如果一直没有心跳包，就认为是 Store 已经下线，再决定需要将这个 Store 上面的 Region 都调度走。但是有的时候，是运维人员主动将某台机器下线，这个时候，可以通过 PD 的管理接口通知 PD 该 Store 不可用，PD 就可以马上判断需要将这个 Store 上面的 Region 都调度走。

## 调度的策略 ##

PD 收集了这些信息后，还需要一些策略来制定具体的调度计划。

**一个 Region 的 Replica 数量正确**

当 PD 通过某个 Region Leader 的心跳包发现这个 Region 的 Replica 数量不满足要求时，需要通过 Add/Remove Replica 操作调整 Replica 数量。出现这种情况的可能原因是：

*  某个节点掉线，上面的数据全部丢失，导致一些 Region 的 Replica 数量不足
 *  某个掉线节点又恢复服务，自动接入集群，这样之前已经补足了 Replica 的 Region 的 Replica 数量多过，需要删除某个 Replica
 *  管理员调整了副本策略，修改了 [max-replicas][] 的配置

**一个 Raft Group 中的多个 Replica 不在同一个位置**

注意第二点，『一个 Raft Group 中的多个 Replica 不在同一个位置』，这里用的是『同一个位置』而不是『同一个节点』。在一般情况下，PD 只会保证多个 Replica 不落在一个节点上，以避免单个节点失效导致多个 Replica 丢失。在实际部署中，还可能出现下面这些需求：

*  多个节点部署在同一台物理机器上
 *  TiKV 节点分布在多个机架上，希望单个机架掉电时，也能保证系统可用性
 *  TiKV 节点分布在多个 IDC 中，希望单个机房掉电时，也能保证系统可用

这些需求本质上都是某一个节点具备共同的位置属性，构成一个最小的容错单元，我们希望这个单元内部不会存在一个 Region 的多个 Replica。这个时候，可以给节点配置 [lables][] 并且通过在 PD 上配置 [location-labels][] 来指明哪些 lable 是位置标识，需要在 Replica 分配的时候尽量保证不会有一个 Region 的多个 Replica 所在结点有相同的位置标识。

**副本在 Store 之间的分布均匀分配**

前面说过，每个副本中存储的数据容量上限是固定的，所以我们维持每个节点上面，副本数量的均衡，会使得总体的负载更均衡。

**Leader 数量在 Store 之间均匀分配**

Raft 协议要读取和写入都通过 Leader 进行，所以计算的负载主要在 Leader 上面，PD 会尽可能将 Leader 在节点间分散开。

**访问热点数量在 Store 之间均匀分配**

每个 Store 以及 Region Leader 在上报信息时携带了当前访问负载的信息，比如 Key 的读取/写入速度。PD 会检测出访问热点，且将其在节点之间分散开。

**各个 Store 的存储空间占用大致相等**

每个 Store 启动的时候都会指定一个 Capacity 参数，表明这个 Store 的存储空间上限，PD 在做调度的时候，会考虑节点的存储空间剩余量。

**控制调度速度，避免影响在线服务**

调度操作需要耗费 CPU、内存、磁盘 IO 以及网络带宽，我们需要避免对线上服务造成太大影响。PD 会对当前正在进行的操作数量进行控制，默认的速度控制是比较保守的，如果希望加快调度(比如已经停服务升级，增加新节点，希望尽快调度)，那么可以通过 pd-ctl 手动加快调度速度。

**支持手动下线节点**

当通过 pd-ctl 手动下线节点后，PD 会在一定的速率控制下，将节点上的数据调度走。当调度完成后，就会将这个节点置为下线状态。

## 调度的实现 ##

了解了上面这些信息后，接下来我们看一下整个调度的流程。

PD 不断的通过 Store 或者 Leader 的心跳包收集信息，获得整个集群的详细数据，并且根据这些信息以及调度策略生成调度操作序列，每次收到 Region Leader 发来的心跳包时，PD 都会检查是否有对这个 Region 待进行的操作，通过心跳包的回复消息，将需要进行的操作返回给 Region Leader，并在后面的心跳包中监测执行结果。注意这里的操作只是给 Region Leader 的建议，并不保证一定能得到执行，具体是否会执行以及什么时候执行，由 Region Leader 自己根据当前自身状态来定。

## 总结 ##

本篇文章讲的东西，大家可能平时很少会在其他文章中看到，每一个设计都有背后的考量，希望大家能了解到一个分布式存储系统在做调度的时候，需要考虑哪些东西，如何将策略、实现进行解耦，更灵活的支持策略的扩展。

至此三篇文章已经讲完，希望大家能够对整个 TiDB 的基本概念和实现原理有了解，后续我们还会写更多的文章，从架构以及代码级别介绍 TiDB 的更多内幕。如果大家有问题，欢迎发邮件到 shenli@pingcap.com 进行交流。

[Link 1]: https://pingcap.com/blog-cn/tidb-internal-1
[Store]: https://github.com/pingcap/kvproto/blob/master/proto/pdpb.proto#L294
[Region]: https://github.com/pingcap/kvproto/blob/master/proto/pdpb.proto#L207
[max-replicas]: https://github.com/pingcap/pd/blob/master/conf/config.toml#L54
[lables]: https://github.com/pingcap/tikv/blob/master/etc/config-template.toml#L16
[location-labels]: https://github.com/pingcap/pd/blob/master/conf/config.toml#L59