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TiDB 数据库的调度

PD (Placement Driver) 是 TiDB 集群的管理模块,同时也负责集群数据的实时调度。本文档介绍一下 PD 的设计思想和关键概念。

场景描述

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 会有多个副本 (Replica),这些副本会分布在不同的 TiKV 节点上,其中 Leader 负责读/写,Follower 负责同步 Leader 发来的 Raft log。

需要考虑以下场景:

  • 为了提高集群的空间利用率,需要根据 Region 的空间占用对副本进行合理的分布。
  • 集群进行跨机房部署的时候,要保证一个机房掉线,不会丢失 Raft Group 的多个副本。
  • 添加一个节点进入 TiKV 集群之后,需要合理地将集群中其他节点上的数据搬到新增节点。
  • 当一个节点掉线时,需要考虑快速稳定地进行容灾。
    • 从节点的恢复时间来看
      • 如果节点只是短暂掉线(重启服务),是否需要进行调度。
      • 如果节点是长时间掉线(磁盘故障,数据全部丢失),如何进行调度。
    • 假设集群需要每个 Raft Group 有 N 个副本,从单个 Raft Group 的副本个数来看
      • 副本数量不够(例如节点掉线,失去副本),需要选择适当的机器的进行补充。
      • 副本数量过多(例如掉线的节点又恢复正常,自动加入集群),需要合理的删除多余的副本。
  • 读/写通过 Leader 进行,Leader 的分布只集中在少量几个节点会对集群造成影响。
  • 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,需要通过调度进行负载均衡。
  • 集群在做负载均衡的时候,往往需要搬迁数据,这种数据的迁移可能会占用大量的网络带宽、磁盘 IO 以及 CPU,进而影响在线服务。

以上问题和场景如果多个同时出现,就不太容易解决,因为需要考虑全局信息。同时整个系统也是在动态变化的,因此需要一个中心节点,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

对以上的问题和场景进行分类和整理,可归为以下两类:

第一类:作为一个分布式高可用存储系统,必须满足的需求,包括几种:

  • 副本数量不能多也不能少
  • 副本需要根据拓扑结构分布在不同属性的机器上
  • 节点宕机或异常能够自动合理快速地进行容灾

第二类:作为一个良好的分布式系统,需要考虑的地方包括:

  • 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
  • 控制负载均衡的速度,避免影响在线服务
  • 管理节点状态,包括手动上线/下线节点

满足第一类需求后,整个系统将具备强大的容灾功能。满足第二类需求后,可以使得系统整体的资源利用率更高且合理,具备良好的扩展性。

为了满足这些需求,首先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

调度的基本操作指的是为了满足调度的策略。上述调度需求可整理为以下三个操作:

  • 增加一个副本
  • 删除一个副本
  • 将 Leader 角色在一个 Raft Group 的不同副本之间 transfer(迁移)。

刚好 Raft 协议通过 AddReplicaRemoveReplicaTransferLeader 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,调度需要知道每个 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,TiKV 节点信息和 Region 信息:

每个 TiKV 节点会定期向 PD 汇报节点的状态信息

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,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/读取速度
  • 发送/接受的 Snapshot 数量(副本之间可能会通过 Snapshot 同步数据)
  • 是否过载
  • labels 标签信息(标签是具备层级关系的一系列 Tag,能够感知拓扑信息

每个 Raft Group 的 Leader 会定期向 PD 汇报 Region 的状态信息

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,主要包括下面几点信息:

  • Leader 的位置
  • Followers 的位置
  • 掉线副本的个数
  • 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 还可以通过扩展的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,就认为该 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 的副本数量正确

当 PD 通过某个 Region Leader 的心跳包发现这个 Region 的副本数量不满足要求时,需要通过 Add/Remove Replica 操作调整副本数量。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 的副本数量不足
  • 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副本的 Region 的副本数量过多,需要删除某个副本
  • 管理员调整副本策略,修改了 max-replicas 的配置

一个 Raft Group 中的多个副本不在同一个位置

注意这里用的是『同一个位置』而不是『同一个节点』。在一般情况下,PD 只会保证多个副本不落在一个节点上,以避免单个节点失效导致多个副本丢失。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,也能保证系统可用性

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』,希望这个单元内部不会存在一个 Region 的多个副本。这个时候,可以给节点配置 labels 并且通过在 PD 上配置 location-labels 来指名哪些 label 是位置标识,需要在副本分配的时候尽量保证一个 Region 的多个副本不会分布在具有相同的位置标识的节点上。

副本在 Store 之间的分布均匀分配

由于每个 Region 的副本中存储的数据容量上限是固定的,通过维持每个节点上面副本数量的均衡,使得各节点间承载的数据更均衡。

Leader 数量在 Store 之间均匀分配

Raft 协议要求读取和写入都通过 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,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(比如停服务升级或者增加新节点,希望尽快调度),那么可以通过调节 PD 参数动态加快调度速度。

调度的实现

本节介绍调度的实现

PD 不断地通过 Store 或者 Leader 的心跳包收集整个集群信息,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 都会检查这个 Region 是否有待进行的操作,然后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 根据当前自身状态来定。