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启用 TidbCluster 弹性伸缩

在 Kubernetes 平台上,有原生的弹性伸缩 API: Horizontal Pod Autoscaler。基于 Kubernetes,TiDB 5.0 起支持了全新的弹性调度算法。与之相应的,在 TiDB Operator 1.2 及以上版本中,TiDB 集群可以凭借 Kubernetes 平台本身的特性来开启弹性调度的能力。本篇文章将会介绍如何开启并使用 TidbCluster 的弹性伸缩能力。

开启弹性伸缩特性

警告:

  • TidbCluster 弹性伸缩目前仍处于 Alpha 阶段,我们极其不推荐在关键、生产环境开启这个特性。
  • 我们推荐你在测试环境对这个特性进行体验,并反馈相关的建议与问题给我们,帮助我们更好地提高这一特性能力。
  • 目前仅支持基于 CPU 利用率的弹性伸缩。

开启弹性伸缩特性需要主动开启 TiDB Operator 相关配置,默认情况下 TiDB Operator 的弹性伸缩特性是关闭的。

你可以通过以下方式来开启弹性调度特性:

  1. 修改 TiDB Operator 的 values.yaml

    features 选项中开启 AutoScaling:

    features:
    - AutoScaling=true
  2. 安装/更新 TiDB Operator

    修改完 values.yaml 文件中上述配置项以后进行 TiDB Operator 部署或者更新。安装与更新 Operator 请参考在 Kubernetes 上部署 TiDB Operator

  3. 确认目标 TiDB 集群资源设置

    目标 TiDB 集群在使用弹性伸缩前,首先需要设置好对应组件的 CPU 设置。以 TiKV 为例,你需要配置 spec.tikv.requests.cpu

    spec:
      tikv:
        requests:
          cpu: "1"
      tidb:
        requests:
          cpu: "1"

了解 TidbClusterAutoScaler

你可以通过 TidbClusterAutoScaler CR 对象来控制 TiDB 集群的弹性伸缩行为。

以下是一个例子:

apiVersion: pingcap.com/v1alpha1
kind: TidbClusterAutoScaler
metadata:
  name: auto-scaling-demo
spec:
  cluster:
    name: auto-scaling-demo
  tikv:
    resources:
      storage_small:
        cpu: 1000m
        memory: 2Gi
        storage: 10Gi
        count: 3
    rules:
      cpu:
        max_threshold: 0.8
        min_threshold: 0.2
        resource_types:
        - storage_small
    scaleInIntervalSeconds: 500
    scaleOutIntervalSeconds: 300
  tidb:
    resources:
      compute_small:
        cpu: 1000m
        memory: 2Gi
        count: 3
    rules:
      cpu:
        max_threshold: 0.8
        min_threshold: 0.2
        resource_types:
        - compute_small

原理介绍

TiDB Operator 会根据 TidbClusterAutoScaler CR 的配置,向 PD 发起请求,查询扩缩容结果,并根据 PD 返回的结果,利用异构集群特性,创建、更新或者删除异构 TiDB 集群(只配置 TiDB 组件或者只配置 TiKV 组件),实现 TiDB 集群的弹性伸缩。

字段介绍

  • spec.cluster:需要被弹性调度的 TiDB 集群。

    • name:TiDB 集群名称。
    • namespace:TiDB 集群所在 namespace,如果没有配置 namespace,会默认设置为和 TidbClusterAutoScaler CR 相同的 namespace。
  • spec.tikv:TiKV 弹性调度相关配置。

  • spec.tikv.resources:TiKV 弹性调度可以选择的资源配置类型,如果没有配置,会默认设置为 spec.cluster 对应的 TidbCluster CR 中的 spec.tikv.requests 资源配置。

    • cpu:CPU 配置。
    • memory:内存配置。
    • storage:存储配置。
    • count:当前资源配置可以使用的数量,如果不配置,则认为没有限制。
  • spec.tikv.rules:TiKV 弹性调度规则,目前只支持 CPU 规则。

    • max_threshold:所有 Pod CPU 平均利用率超过 max_threshold 会触发扩容操作。
    • min_threshold:所有 Pod CPU 平均利用率低于 min_threshold 会触发缩容操作。
    • resource_types:配置根据 CPU 规则弹性伸缩时可以使用的资源类型,对应 spec.tikv.resources[] 中的 key,如果没有配置,默认会设置为 spec.tikv.resources[] 中所有的 key
  • spec.tikv.scaleInIntervalSeconds:缩容距离上一次伸缩(扩容或者缩容)的冷却时间,如果没有配置,默认设置为 500,即 500s

  • spec.tikv.scaleOutIntervalSeconds:扩容距离上一次伸缩(扩容或者缩容)的冷却时间,如果没有配置,默认设置为 300,即 300s

  • spec.tidb:TiDB 弹性调度相关配置,下面的各个字段和 spec.tikv 一样。

更多配置字段可以参考 API 文档

演示示例

  1. 执行以下命令在 Kubernetes 集群上快速安装一个 1 PD、3 TiKV、2 TiDB,并带有监控与弹性伸缩能力的 TiDB 集群。

    $ kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/pingcap/tidb-operator/master/examples/auto-scale/tidb-cluster.yaml -n ${namespace}
    $ kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/pingcap/tidb-operator/master/examples/auto-scale/tidb-monitor.yaml -n ${namespace}
    $ kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/pingcap/tidb-operator/master/examples/auto-scale/tidb-cluster-auto-scaler.yaml  -n ${namespace}
  2. 使用 sysbench 工具准备数据。

    将以下内容复制到 sysbench.config 文件中:

    mysql-host=${tidb_service_ip}
    mysql-port=4000
    mysql-user=root
    mysql-password=
    mysql-db=test
    time=120
    threads=20
    report-interval=5
    db-driver=mysql

    通过以下命令准备数据:

    sysbench --config-file=${path}/sysbench.config oltp_point_select --tables=1 --table-size=20000 prepare
  3. 通过以下命令开始进行压测:

    sysbench --config-file=${path}/sysbench.config oltp_point_select --tables=1 --table-size=20000 run

    上述命令执行完毕后,出现如下输出:

    Initializing worker threads...
    
    Threads started!
    
    [ 5s ] thds: 20 tps: 37686.35 qps: 37686.35 (r/w/o: 37686.35/0.00/0.00) lat (ms,95%): 0.99 err/s: 0.00 reconn/s: 0.00
    [ 10s ] thds: 20 tps: 38487.20 qps: 38487.20 (r/w/o: 38487.20/0.00/0.00) lat (ms,95%): 0.95 err/s: 0.00 reconn/s: 0.00
  4. 新建一个会话终端,通过以下命令观察 TiDB 集群的 Pod 变化情况。

    watch -n1 "kubectl -n ${namespace} get pod"

    出现如下输出:

    auto-scaling-demo-discovery-fbd95b679-f4cb9   1/1     Running   0          17m
    auto-scaling-demo-monitor-6857c58564-ftkp4    3/3     Running   0          17m
    auto-scaling-demo-pd-0                        1/1     Running   0          17m
    auto-scaling-demo-tidb-0                      2/2     Running   0          15m
    auto-scaling-demo-tidb-1                      2/2     Running   0          15m
    auto-scaling-demo-tikv-0                      1/1     Running   0          15m
    auto-scaling-demo-tikv-1                      1/1     Running   0          15m
    auto-scaling-demo-tikv-2                      1/1     Running   0          15m

    观察 Pod 的变化情况与 sysbench 的 TPS 与 QPS,当 TiKV 与 TiDB Pod 新增时,sysbench 的 TPS 与 QPS 值有显著提升。当 sysbench 结束后,观察 Pod 变化情况,发现新增的 TiKV 与 TiDB Pod 自动消失。

  5. 使用如下命令销毁环境:

    kubectl delete tidbcluster auto-scaling-demo -n ${namespace}
    kubectl delete tidbmonitor auto-scaling-demo -n ${namespace}
    kubectl delete tidbclusterautoscaler auto-scaling-demo -n ${namespace}