用GaussDB合理管控数据资源的几点心得
一、摘要
项目交付中可能会遇到同时包含核心交易(OLTP)和报表分析(OLAP)的混合业务场景,其中报表分析类业务复杂度高,消耗大量系统资源,但实时性要求较低,而核心交易类业务并发较大,多为简单事务处理,对实时性要求高。当系统处于业务高峰时,报表分析类业务并发操作会加剧系统负载,且长时间占用资源无法释放,最终可能导致整体性能裂化,实时性要求较高的核心交易类业务因资源争抢而无法得到响应,从而影响客户整体体验。
资源管控的目的是基于业务场景和可用资源,进行合理的资源与并发度管控,以保障数据库可以在高负载场景下正常运行,不会因为资源争抢和耗尽出现系统卡死,提升系统整体吞吐量。
二、场景分析
如上图所示,业务场景主要分为核心交易(OLTP)和报表分析(OLAP)两大类,其中报表服务的优先级相对较低,在合理的情况下优先保障业务系统的正常运行。
业务系统中运行的SQL分为简单SQL和复杂SQL,大量复杂SQL的并发执行会导致数据库服务器资源争抢,简单SQL的大量并发对服务器不构成持续压力,短时间内可执行完成,不会造成业务堆积。其中报表服务中运行的SQL以复杂SQL居多,整体业务逻辑相对复杂,在数据库层面需要分别对核心交易和报表服务进行合理的资源管控,以保障业务系统正常运行。
三、方案规划
(一) 静态资源池规划
静态资源池可以控制数据库能使用服务器资源的上限,由于服务器操作系统运行也需要消耗一定的资源,因此预留一定的服务器资源来保障操作系统的正常运行。推荐静态资源池配置:数据库分配93% CPU资源和70% 内存资源。这样可以保证服务器能够正常响应系统请求。
- 静态资源池分配93% CPU资源和70% 内存资源。
(二) 交易用户和报表用户分离
报表分析类业务的优先级和实时性相对较低,但是复杂度更高,为有效进行资源管控,将报表分析和核心交易业务进行数据库用户分离,例如核心交易业务使用数据库用户budget_config_user,报表分析业务使用数据库用户report_user。针对交易用户和报表用户分别进行CPU资源和并发数控制以保障数据库稳定运行。
结合报表分析业务的负载调研、日常监控和测试验证,20并发以内的复杂报表SQL不会引起服务器资源争抢,不会引起业务系统卡慢,因此配置报表用户最多使用20%的CPU资源。
结合核心交易业务的的负载调研、日常监控和测试验证,50并发以内的复杂SQL不会对系统造成持续压力,整体CPU负载小于60%。
- 交易用户分配60%的CPU配额和50并发。
- 报表用户分配20%的CPU限额和20并发。
其中CPU配额是指占用CPU时间片的百分比。若分配给某个用户的CPU配额资源未使用,系统会自动将这些资源共享给其他用户。CPU限额是指用户可以使用的CPU核数的百分比。系统会将百分比换算成具体的核数供用户使用,且用户可使用的CPU限额资源不超过通过百分比换算的核数范围。
(三) 并发管控阈值设置
资源管控的并发控制是基于SQL的cost值(SQL执行代价)来评估,结合客户场景、硬件配置和SQL测试分析,当SQL的cost值小于1000时,SQL并发对服务器不构成持续压力,短时间内可执行完成,不会造成业务堆积。当SQL的cost值大于1000时,大量并发会导致服务器资源争抢,引起系统卡慢。
因此将受控SQL的cost的临界值设置为1000。当SQL的cost值大于1000时受资源管控的并发度控制,当SQL的cost值小于1000时不受资源管控的并发度控制。
- 区分SQL复杂和简单的cost值设置为1000
四、实施方案
(一) 配置静态资源池
登录运维管理页面,配置静态服务池,设置cpu为93%,内存为70%
(二) 数据库用户分离
创建交易用户(budget_config_user)和报表用户(report_user)。
(三) 配置cgroup
使用omm用户登录数据服务器,执行如下命令设置CPU配额:
- source /opt/huawei/Bigdata/mppdb/.mppdbgs_profile
- gs_ssh -c "gs_cgroup -c -S class1 -s 60"
- gs_ssh -c "gs_cgroup -c -S class1 -G wg1 -g 99"
- gs_ssh -c "gs_cgroup -c -S class2 -s 20 "
- gs_ssh -c "gs_cgroup -u -S class2 -s 20 --fixed"
- gs_ssh -c "gs_cgroup -c -S class2 -G wg2 -g 99 "
(四) 创建资源池并绑定cgroup
使用omm用户登录数据库服务器,执行如下命令设置并发管控:
- source /opt/huawei/Bigdata/mppdb/.mppdbgs_profile
- gSQL -d postgres -p 25308 -c "create resource pool rp1 with (mem_percent=0,active_statements=50,control_group='class1:wg1');”
- gSQL -d postgres -p 25308 -c "create resource pool rp2 with (mem_percent=0,active_statements=20,control_group='class2:wg2');"
(五) 用户绑定资源池
使用omm用户登录数据库服务器,执行如下命令将用户绑定资源池:
- source /opt/huawei/Bigdata/mppdb/.mppdbgs_profile
- gSQL -d postgres -p 25308 -c "alter user budget_config_user resource pool 'rp1';"
- gSQL -d postgres -p 25308 -c "alter user report_user resource pool 'rp2';"
(六) 修改数据库参数并重启生效
使用omm用户登录数据库服务器,执行如下命令修改数据库参数:
- source /opt/huawei/Bigdata/mppdb/.mppdbgs_profile
- gs_guc reload -Z coordinator -Z datanode -N all -I all -c "parctl_min_cost=1000"
- gs_guc set -Z coordinator -Z datanode -N all -I all -c "enable_dynamic_workload=off"
- cm_ctl stop
- cm_ctl start
五、资源管控测试验证
(一) 测试SQL样例
- select count(1) from p#fasp_t_glctrl122299 a,p#fasp_t_glctrl122299 b;
打印执行计划如下,cost值大于1000,已按方案设置资源管控的并发控制阈值cost为1000:
(二) 交易用户并发验证
- 使用交易用户budget_config_user
- 使用测试SQL样例(cost值大于1000)
- 启动100并发测试
使用budget_config_user进行100并发样例SQL验证,当并发数达到50时管控,超过50并发后剩余SQL在管道内排队等待执行。
(三) 报表用户并发验证
- 使用报表用户report_user
- 使用测试SQL样例(cost值大于1000)
- 启动100并发测试
使用report_user进行100并发样例SQL验证,当并发数达到20时管控,超过20并发后剩余SQL在管道内排队,等待执行。
(四) 报表用户和交易用户同时并发验证
- 分别使用交易用户budget_config_user和报表用户report_user
- 使用测试SQL样例(cost值大于1000)
- 分别启动100并发测试
使用budget_config_user和report_user分别进行100并发样例SQL验证,交易用户并发50受控,报表用户并发20受控。
(五) 报表用户限额CPU验证
- 使用报表用户report_user
- 使用测试SQL样例(cost值大于1000)
- 启动100并发测试
CPU限额设置20%,使用report_user进行100并发样例SQL验证,CPU使用达到20%时进行资源管控。
CPU限额设置30%,使用report_user进行100并发样例SQL验证,CPU使用达到30%时进行资源管控。
(六) 交易用户配额CPU验证
- 使用交易用户budget_config_user
- 使用测试SQL样例(cost值大于1000)
- 启动100并发测试
在配额60%CPU的情况下,CPU使用可以超过60%,不进行CPU强制限制(这点与限额不同),业务高峰时可以根据业务情况弹性扩展。
用GaussDB合理管控数据资源的几点心得的更多相关文章
- 超人学院Hadoop大数据资源分享
超人学院Hadoop大数据资源分享 http://bbs.superwu.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=770&extra=page%3D1 很多其它 ...
- 全球DEM数据资源下载
想找有海底地形的全球DEM数据作为三维地球展示用,发现很多都是只有陆地DEM而不带海底的,而且还需要通过Web页面进行选择然后数据下载. 找到一个学校的Ftp可以直接下载数据集,特别是这篇文章几乎汇集 ...
- 数据科学中的R和Python: 30个免费数据资源网站
1 政府数据 Data.gov:这是美国政府收集的数据资源.声称有多达40万个数据集,包括了原始数据和地理空间格式数据.使用这些数据集需要注意的是:你要进行必要的清理工作,因为许多数据是字符型的或是有 ...
- Cocos2d-js 开发记录:图片数据资源等的异步加载
这里说的是在需要的使用加载图片,比如游戏中的某个关卡的图片,不用在游戏一开始就加载(万一用户玩不到那关,岂不是很冤,流量费了那么多),否则载入速度也慢.这种方式加载资源要用到cc.loader官方文档 ...
- android 应用间共享数据,调用其他app数据资源
在Android里面每个app都有一个唯一的linux user ID,则这样权限就被设置成该应用程序的文件只对该用户可见,只对该应用程序自身可见:而我们可以使他们对其他的应用程序可见,可以通过Sha ...
- GIS数据资源下载
GeoJSON数据下载 1.全国.省.市.县级geojson数据下载 地址:http://datav.aliyun.com/tools/atlas/#&lat=33.5219039961561 ...
- Logstash集成GaussDB(高斯DB)数据到Elasticsearch
GaussDB 简介 GaussDB 数据库分为 GaussDB T 和 GaussDB A,分别面向 OLTP 和 OLAP 的业务用户. GaussDB T 数据库是华为公司全自研的分布式数据库, ...
- Flask-在Flask中跨请求传递数据资源
利用 Flask的底层Werkzeug是有缓存支持的,不用使用redis等第三方. 原文地址如下: https://blog.csdn.net/yannanxiu/article/details/52 ...
- MySQL中地理位置数据扩展geometry的使用心得
最近学习了些MySQL geometry数据存储和计算,在这里记录下. 1. 环境 geometry推荐在5.6版本以上使用,尽管大部分功能在5.5已经可用,除了距离计算函数st_distance等新 ...
- 中国联通改造 Apache DolphinScheduler 资源中心,实现计费环境跨集群调用与数据脚本一站式访问
截止2022年,中国联通用户规模达到4.6亿,占据了全中国人口的30%,随着5G的推广普及,运营商IT系统普遍面临着海量用户.海量话单.多样化业务.组网模式等一系列变革的冲击. 当前,联通每天处理话单 ...
随机推荐
- Skywalking APM监控系列(一丶.NET5.0+接入Skywalking监听)
前言 新项目采用的abp vnext的微服务模块化架构,所以把应用的服务拆成了很多独立模块 在初期,我们通过日志还能跟踪到问题, 后期服务越来越多(大约扩充到了十几个),随着调用链路越来越深 ,问题也 ...
- 麒麟系统开发笔记(十三):在国产麒麟系统上编译OSG库、搭建基础开发环境和移植测试Demo
前言 在国产麒麟系统上实现C++三维仿真,使用OSG技术,其他基于web的技术也是可以但是交互上鼠标拽托等交互相对差一些,所以这块需要斟酌选择到底是何种技术来取舍. 本篇在厂家指定的麒麟系统上编 ...
- html考点
编程: 1.放大镜不考 2.购物不考 广告 html html必不可少的标签 <meta charset="utf-8"/> 引入css jis 外部 注释html , ...
- mysql常用函数详解
1. Mysql内置函数分类及使用范围 数学函数: 这类函数只要用于处理数字.这类函数包括绝对值函数.正弦函数.余弦函数.获取随机数函数等. 字符串函数:这类函数主要用于处理字符串.其中包括字符串连接 ...
- git 添加/删除子模块
背景 在很多项目中经常会重复使用一些代码块, 例如按键处理, LED提示, modbus等等 在传统开发中, 我们经常是将一些代码写成独立的.c/.h模块. 但随着时间的推移我们经常需要根据一 些项目 ...
- JavaScript高级程序设计笔记06 集合引用类型
集合引用类型 1. Object(详见c08 p205) 适合存储,在应用程序间交换数据 创建实例: a. 显式构造函数 b. 字面量-->不会调用构造函数(代码更少.更有封装感) 函数:大量参 ...
- Java -- Stream流用法
1. 前言 流是Java 8 API添加的一个新的抽象,称为流Stream,以一种声明性方式处理数据集合,侧重对于源数据计算能力的封装,并且支持序列与并行两种操作方式. Stream流是从支持数据处理 ...
- L2-040 哲哲打游戏
这题读懂题目之后就发现它很呆 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int N = 100010, M = 110; ve ...
- L2-033 简单计算器
#include <bits/stdc++.h> using namespace std; int cal(int a, int b, char c) { int t; if (c == ...
- 6款AI工具网站,赶紧收藏,以备不时之需
1.海鲸AI-支持AI对话.AI文档解析.AI绘画 海鲸AI-基于新一代人工智能技术,只需输入问题,即可得到智能回答 https://www.weijiwangluo.com/talk/ 海鲸AI是 ...