分布式DB数据倾斜的原因和解法 - 阿里云HybridDB for PostgreSQL最佳实践-阿里云开发者社区

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分布式DB数据倾斜的原因和解法 - 阿里云HybridDB for PostgreSQL最佳实践

简介:

标签

PostgreSQL , Greenplum , query倾斜 , 存储倾斜 , OOM , disk full , 短板 , 数据分布


背景

对于分布式数据库来说,QUERY的运行效率取决于最慢的那个节点。

pic

当数据出现倾斜时,某些节点的运算量可能比其他节点大。除了带来运行慢的问题,还有其他的问题,例如导致OOM,或者DISK FULL等问题。

如何监控倾斜

1、监控数据库级别倾斜

postgres=#  select gp_execution_dbid(), datname, pg_size_pretty(pg_database_size(datname)) from gp_dist_random('pg_database') order by 2,1,pg_database_size(datname) desc;
 gp_execution_dbid |  datname  | pg_size_pretty 
-------------------+-----------+----------------
                 2 | postgres  | 42 GB
                 3 | postgres  | 42 GB
                 4 | postgres  | 42 GB
                 5 | postgres  | 42 GB
                 6 | postgres  | 42 GB
                 7 | postgres  | 42 GB
                 8 | postgres  | 42 GB
                 9 | postgres  | 42 GB
                10 | postgres  | 42 GB
... ...

2、监控表级倾斜

select gp_execution_dbid(), datname, pg_size_pretty(pg_total_relation_size('表名')) from gp_dist_random('gp_id') ;

出现数据倾斜的原因和解决办法

1、分布键选择不正确,导致数据存储分布不均。

例如选择的字段某些值特别多,由于数据是按分布键VALUE的HASH进行分布的,导致这些值所在的SEGMENT的数据可能比而其他SEGMENT多很多。

分布键的选择详见:

《Greenplum 最佳实践 - 数据分布黄金法则 - 分布列与分区的选择》

2、查询导致的数据重分布,数据重分布后,数据不均。

例如group by的字段不是分布键,那么运算时就需要重分布数据。

解决办法1:

由于查询带来的数据倾斜的可能性非常大,所以Greenplum在内核层面做了优化,做法是:

先在segment本地聚合产生少量记录,将聚合结果再次重分布,重分布后再次在segment聚合,最后将结果发到master节点,有必要的话在master节点调用聚合函数的final func(已经是很少的记录数和运算量)。

例子:

tbl_ao_col表是c1的分布键,但是我们group by使用了c398字段,因此看看它是怎么做的呢?请看执行计划的解释。

postgres=# explain analyze select c398,count(*),sum(c399),avg(c399),min(c399),max(c399) from tbl_ao_col group by c398;    
                                                                       QUERY PLAN                                                                           
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------    
 Gather Motion 48:1  (slice2; segments: 48)  (cost=123364.18..123582.28 rows=9693 width=96)    
 // 返回结果  
   Rows out:  10001 rows at destination with 120 ms to end, start offset by 1.921 ms.    
   ->  HashAggregate  (cost=123364.18..123582.28 rows=202 width=96)    
   // 重分布后再次聚合。  
	 Group By: tbl_ao_col.c398    
         Rows out:  Avg 208.4 rows x 48 workers.  Max 223 rows (seg17) with 0.001 ms to first row, 54 ms to end, start offset by 35 ms.    
         ->  Redistribute Motion 48:48  (slice1; segments: 48)  (cost=122928.00..123121.86 rows=202 width=96)    
         // 第一次聚合后,记录数以及降低到了几千行,因此重分布后即使出现倾斜,关系也不大。  
	       Hash Key: tbl_ao_col.c398    
               Rows out:  Avg 8762.2 rows x 48 workers at destination.  Max 9422 rows (seg46) with 31 ms to end, start offset by 63 ms.    
	       ->  HashAggregate  (cost=122928.00..122928.00 rows=202 width=96)    
               // 这一步是在segment节点聚合  
		     Group By: tbl_ao_col.c398    
                     Rows out:  Avg 8762.2 rows x 48 workers.  Max 8835 rows (seg2) with 0.004 ms to first row, 8.004 ms to end, start offset by 82 ms.    
                     ->  Append-only Columnar Scan on tbl_ao_col  (cost=0.00..107928.00 rows=20834 width=16)    
                           Rows out:  0 rows (seg0) with 28 ms to end, start offset by 64 ms.    
 Slice statistics:    
   (slice0)    Executor memory: 377K bytes.    
   (slice1)    Executor memory: 1272K bytes avg x 48 workers, 1272K bytes max (seg0).    
   (slice2)    Executor memory: 414K bytes avg x 48 workers, 414K bytes max (seg0).    
 Statement statistics:    
   Memory used: 128000K bytes    
 Settings:  optimizer=off    
 Optimizer status: legacy query optimizer    
 Total runtime: 122.173 ms    
(22 rows)    

对于非分布键的分组聚合请求,Greenplum采用了多阶段聚合如下:

第一阶段,在SEGMENT本地聚合。(需要扫描所有数据,这里不同存储,前面的列和后面的列的差别就体现出来了,行存储的deform开销,在对后面的列进行统计时性能影响很明显。)

第二阶段,根据分组字段,将结果数据重分布。(重分布需要用到的字段,此时结果很小。)

第三阶段,再次在SEGMENT本地聚合。(需要对重分布后的数据进行聚合。)

第四阶段,返回结果给master,有必要的话master节点调用聚合函数的final func(已经是很少的记录数和运算量)。

3、内核只能解决一部分查询引入的数据重分布倾斜问题,还有一部分问题内核没法解决。例如窗口查询。

postgres=# explain select * from (select row_number() over (partition by c2 order by c3) as rn , * from tbl_ao_col) t where rn=1;  
                                                       QUERY PLAN                                                          
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  
 Gather Motion 48:1  (slice2; segments: 48)  (cost=5294619.34..5314619.34 rows=1000 width=3208)  
   ->  Subquery Scan t  (cost=5294619.34..5314619.34 rows=21 width=3208)  
         Filter: rn = 1  
         ->  Window  (cost=5294619.34..5302119.34 rows=20834 width=3200)  
               Partition By: tbl_ao_col.c2  
               Order By: tbl_ao_col.c3  
               ->  Sort  (cost=5294619.34..5297119.34 rows=20834 width=3200)  
                     Sort Key: tbl_ao_col.c2, tbl_ao_col.c3  
                     ->  Redistribute Motion 48:48  (slice1; segments: 48)  (cost=0.00..127928.00 rows=20834 width=3200)  
                     如果c2的数据倾斜很严重,会导致某个SEGMENT节点的数据过多。后面的计算截断可能造成OOM或者disk full。  
			   Hash Key: tbl_ao_col.c2  
                           ->  Append-only Columnar Scan on tbl_ao_col  (cost=0.00..107928.00 rows=20834 width=3200)  
 Settings:  optimizer=off  
 Optimizer status: legacy query optimizer  
(13 rows)  

使用窗口函数时,Greenplum需要先按窗口中的分组对数据进行重分布,这一次重分布就可能导致严重的倾斜。

实际上内核层优化才是最好的解决办法,例如以上窗口函数,由于我们只需要取c2分组中c3最小的一条记录。因此也可以在每个节点先取得一条,再重分布,再算。

不通过修改内核,还有什么方法呢?

3.1 Mapreduce任务就很好解决,Greenplum的mapreduce接口调用方法如下:

http://greenplum.org/docs/ref_guide/yaml_spec.html

3.2 通过写PL函数也能解决。例如

declare  
  v_c2 int;  
  v_t tbl_ao_col;  
begin  
  for v_c2 in select c2 from tbl_ao_col group by c2  
  loop  -- 引入多次扫描数据的成本,其实是不划算的,还是内核解决最棒。  
    select t into v_t from tbl_ao_col as t where c2=v_c2 order by c3 limit 1;    
    return next v_t;  
  end loop;  
end;  

小结

数据倾斜的原因可能是数据存储的倾斜,QUERY执行过程中数据重分布的倾斜。

数据倾斜可能引入以下后果:

1、计算短板

2、oom

3、disk full

数据倾斜的解决办法:

1、如果是存储的倾斜,通过调整更加均匀的分布键来解决。(也可以选择使用随机分布,或者使用多列作为分布键)。

2、如果是QUERY造成的倾斜,Greenplum内核对group by已经做了优化,即使分组字段不是分布键,通过多阶段聚合,可以消除影响。

3、如果是窗口函数QUERY造成的倾斜,目前内核没有对这部分优化,首先会对窗口函数的分组字段所有数据进行重分布,如果这个分组字段数据有严重倾斜,那么会造成重分布后的某些节点数据量过大。解决办法有mapreduce或pl函数。

参考

《Greenplum 内存与负载管理最佳实践》

《Greenplum 最佳实践 - 数据分布黄金法则 - 分布列与分区的选择》

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