Hologres中发现是一个 20GB 的数据在写入，写了20 分钟，有8个并发在写，放在哪个时间？

在Hologres中遇到写入性能问题时，需要综合分析当前的资源使用情况、并发配置以及数据分布等因素。以下是针对您描述的问题的具体分析和解决方案：

1. 问题分析

根据您的描述： - 写入的数据量为20GB，耗时20分钟。 - 使用了8个并发写入。 - CPU告警频繁，尤其是在凌晨时间段。

结合知识库中的信息，可以初步判断以下几点： 1. CPU告警的原因： - 如果Hologres实例的CPU使用率长期接近100%，说明实例已经达到了资源瓶颈。 - 并发写入可能导致资源争用，尤其是当多个任务同时执行时，CPU负载会显著增加。 2. 写入时间与并发的关系： - 增加并发可能会加速写入，但如果资源不足（如CPU或内存），反而会导致性能下降甚至系统不稳定。 - 减少并发虽然会延长写入时间，但可以降低资源压力，避免频繁触发告警。

2. 解决方案

2.1 确认写入瓶颈

首先需要确认写入性能瓶颈是否在Hologres侧： - 检查CPU使用率：如果Hologres实例的CPU使用率长期接近100%，说明瓶颈在Hologres侧。 - 排查上游问题：如果数据集成读端的等待时间比写端长，则可能是上游数据读取较慢导致的。

2.2 调整并发策略

根据当前情况，建议采取以下措施： 1. 减少并发数： - 当前使用8个并发写入，可能已经超过了实例的承载能力。建议逐步减少并发数（例如从8降到4或更低），观察写入性能和CPU使用率的变化。 - 减少并发后，虽然写入时间可能延长至40分钟，但可以有效降低CPU负载，避免频繁触发告警。 2. 优化写入方式： - 使用Prepared Statement模式写入数据，可以缓存SQL编译结果，降低FE（前端）和QO（查询优化器）的开销，从而提高写入性能。 - 如果使用Flink写入，建议调整binlogBatchReadSize参数以优化消费延迟，并开启异步模式（async=true）以提高吞吐量。

2.3 检查数据倾斜

数据倾斜可能导致部分Worker节点负载过高，而其他节点负载较低。可以通过以下SQL命令检查是否存在数据倾斜：

SELECT hg_shard_id, count(1) FROM t1 GROUP BY hg_shard_id ORDER BY hg_shard_id;

如果发现数据分布不均，建议修改Distribution Key，使数据分布更加均衡。

2.4 设置合理的Segment Key

对于有主键的结果表，建议设置segment_key，可以快速定位到数据所在的底层文件，从而提高写入性能。推荐使用时间戳或日期字段作为segment_key，并确保写入时对应字段的数据与时间有强相关性。

2.5 扩容实例

如果经过上述优化后，写入性能仍然无法满足需求，建议适当扩容Hologres实例。扩容可以增加CPU和内存资源，缓解资源瓶颈问题。

3. 告警处理建议

为了避免每天凌晨接到告警电话，可以采取以下措施： 1. 调整告警规则： - 不建议将CPU使用率达到100%就触发告警。短时间内的高CPU使用率并不表示系统过载，而是代表了高效的资源利用。 - 推荐设置如下告警规则： - 警告（Warn）：CPU使用率连续10个周期（1周期=1分钟），监控值>=99%。 - 紧急（Critical）：CPU使用率连续60个周期（1周期=1分钟），监控值>=99%。 2. 启用一键报警功能： - 在云监控中开启一键报警功能，为所有实例设置默认的告警规则，包括CPU使用率、内存使用率等指标。

4. 总结建议

• 短期措施：减少并发数（例如从8降到4），优化写入方式（如使用Prepared Statement模式），并检查数据倾斜问题。
• 长期措施：设置合理的segment_key，优化Flink参数配置，并根据业务需求扩容实例。
• 告警优化：调整告警规则，避免因短时间的高CPU使用率触发不必要的告警。

通过以上措施，可以有效缓解写入性能问题，降低CPU告警频率，提升系统的稳定性和用户体验。