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TiDB-Lightning 部署与执行 |
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本文主要介绍 TiDB-Lightning 单独部署与混合部署的硬件需求,Ansible 部署与手动部署这两种部署方式,以及启动与执行。
在使用 TiDB-Lightning 前,需注意以下事项:
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TiDB-Lightning 运行后,TiDB 集群将无法正常对外提供服务。
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若
tidb-lightning
崩溃,集群会留在“导入模式”。若忘记转回“普通模式”,集群会产生大量未压缩的文件,继而消耗 CPU 并导致迟延 (stall)。此时,需要使用tidb-lightning-ctl
手动将集群转回“普通模式”:bin/tidb-lightning-ctl -switch-mode=normal
tidb-lightning
和 tikv-importer
这两个组件皆为资源密集程序,建议各自单独部署。如果资源有限,可以将 tidb-lightning
和 tikv-importer
混合部署在同一台机器上。
为了优化效能,使用单独部署建议的硬件配置如下:
-
tidb-lightning
- 32+ 逻辑核 CPU
- 16 GB+ 内存
- 1 TB+ SSD 硬盘,读取速度越快越好
- 使用万兆网卡
- 运行过程默认会打满 CPU,建议单独部署。条件不允许的情况下可以和其他组件 (比如
tidb-server
) 部署在同一台机器上,然后通过配置region-concurrency
限制tidb-lightning
的 CPU 使用。
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tikv-importer
- 32+ 逻辑核 CPU
- 32 GB+ 内存
- 1 TB+ SSD 硬盘,IOPS 越高越好
- 使用万兆网卡
- 运行过程中 CPU、I/O 和网络带宽都可能打满,建议单独部署。条件不允许的情况下可以和其他组件(比如
tikv-server
)部署在同一台机器上,但可能会影响导入速度。
如果机器充裕的话,可以部署多套 tidb-lightning
+ tikv-importer
,然后将源数据以表为粒度进行切分,并发导入。
如果条件有限,可以将 tidb-lightning
和 tikv-importer
(也可以是其他程序)混合部署在同一台机器上,但这样会影响导入速度。
使用混合部署建议的硬件配置如下:
- 32+ 逻辑核 CPU
- 32 GB+ 内存
- 1 TB+ SSD 硬盘,IOPS 越高越好
- 使用万兆网卡
注意:
tidb-lightning
是 CPU 密集型程序,如果和其它程序混合部署,需要通过region-concurrency
限制tidb-lightning
的 CPU 实际占用核数,否则会影响其他程序的正常运行。建议将混合部署机器上 75% 的 CPU 分配给tidb-lightning
。例如,机器为 32 核,则tidb-lightning
的region-concurrency
可设为 24。
本节介绍 TiDB-Lightning 的两种部署方式:使用 Ansible 部署和手动部署。
TiDB-Lightning 可随 TiDB 集群一起用 Ansible 部署。
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编辑
inventory.ini
,分别配置一个 IP 来部署tidb-lightning
和tikv-importer
。... [importer_server] 192.168.20.9 [lightning_server] 192.168.20.10 ...
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修改
group_vars/*.yml
的变量配置这两个工具。-
group_vars/all.yml
... # tikv-importer 的监听端口。需对 tidb-lightning 服务器开放。 tikv_importer_port: 20170 ...
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group_vars/lightning_server.yml
--- dummy: # 提供监控告警的端口。需对监控服务器 (monitoring_server) 开放。 tidb_lightning_pprof_port: 10089 # 获取 mydumper SQL dump 的路径。 data_source_dir: "{{ deploy_dir }}/mydumper"
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group_vars/importer_server.yml
--- dummy: # 储存引擎文件的路径。需存放在空间足够大的分区。 import_dir: "{{ deploy_dir }}/data.import"
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开始部署。
ansible-playbook bootstrap.yml ansible-playbook deploy.yml
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将数据源写入
data_source_dir
指定的路径。 -
登录
tikv-importer
的服务器,并执行以下命令来启动 Importer。scripts/start_importer.sh
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登录
tidb-lightning
的服务器,并执行以下命令来启动 Lightning,开始导入过程。scripts/start_lightning.sh
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完成后,在
tikv-importer
的服务器执行scripts/stop_importer.sh
来关闭 Importer。
在开始数据导入之前,需先部署一套要进行导入的 TiDB 集群 (版本要求 2.0.9 以上),建议使用最新版。部署方法可参考 TiDB 快速入门指南。
通过以下链接获取 TiDB-Lightning 安装包(需选择与集群相同的版本):
- v2.1: https://download.pingcap.org/tidb-lightning-release-2.1-linux-amd64.tar.gz
- v2.0: https://download.pingcap.org/tidb-lightning-release-2.0-linux-amd64.tar.gz
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从安装包上传
bin/tikv-importer
。 -
配置
tikv-importer.toml
。# TiKV Importer 配置文件模版 # 日志文件。 log-file = "tikv-importer.log" # 日志等级:trace、debug、info、warn、error、off。 log-level = "info" [server] # tikv-importer 监听的地址,tidb-lightning 需要连到这个地址进行数据写入。 addr = "0.0.0.0:20170" # gRPC 服务器的线程池大小。 grpc-concurrency = 16 [metric] # 给 Prometheus 客户端的推送任务名称。 job = "tikv-importer" # 给 Prometheus 客户端的推送间隔。 interval = "15s" # Prometheus Pushgateway 地址。 address = "" [rocksdb] # 最大的背景任务并发数。 max-background-jobs = 32 [rocksdb.defaultcf] # 数据在刷新到硬盘前能存于内存的容量上限。 write-buffer-size = "1GB" # 存于内存的写入缓冲最大数量。 max-write-buffer-number = 8 # 各个压缩层级使用的算法。 # 第 0 层的算法用于压缩 KV 数据。 # 第 6 层的算法用于压缩 SST 文件。 # 第 1 至 5 层的算法目前忽略。 compression-per-level = ["lz4", "no", "no", "no", "no", "no", "zstd"] [import] # 存储引擎文档 (engine file) 的文件夹路径。 import-dir = "/tmp/tikv/import" # 处理 gRPC 请求的线程数量。 num-threads = 16 # 导入任务并发数。 num-import-jobs = 24 # 预处理 Region 最长时间。 #max-prepare-duration = "5m" # 把要导入的数据切分为这个大小的 Region。 #region-split-size = "96MB" # 流管道窗口大小,管道满时会阻塞流。 #stream-channel-window = 128 # 引擎文档同时打开的最大数量。 max-open-engines = 8
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运行
tikv-importer
。nohup ./tikv-importer -C tikv-importer.toml > nohup.out &
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从安装包上传
bin/tidb-lightning
及bin/tidb-lightning-ctl
。 -
将 mydumper SQL dump 数据源写入到同样的机器。
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配置
tidb-lightning.toml
。# TiDB-Lightning 配置文件模版 [lightning] # 用于调试和 Prometheus 监控的 HTTP 端口。输入 0 关闭。 pprof-port = 10089 # 开始导入前先检查集群版本是否支持。 #check-requirements = true # 控制同时处理的表的数量。这个值会影响 tikv-importer 的内存使用量。 # 不能超过 tikv-importer 中 max-open-engines 的值。 table-concurrency = 8 # 转换数据的并发数,默认为逻辑 CPU 数量,不需要配置。 # 混合部署的情况下可以配置为逻辑 CPU 的 75% 大小。 #region-concurrency = # 日志 level = "info" file = "tidb-lightning.log" max-size = 128 # MB max-days = 28 max-backups = 14 [checkpoint] # 启用断点续传。 # 导入时,Lightning 会记录当前进度。 # 若 Lightning 或其他组件异常退出,在重启时可以避免重复再导入已完成的数据。 enable = true # 存储断点的数据库名称。 schema = "tidb_lightning_checkpoint" # 存储断点的数据库连接参数 (DSN),格式为“用户:密码@tcp(地址:端口)/”。 # 默认会重用 [tidb] 设置目标数据库来存储断点。 # 为避免加重目标集群的压力,建议另外使用一个兼容 MySQL 协议的数据库服务器。 # dsn = "root@tcp(127.0.0.1:4000)/" # 导入成功后是否保留断点。默认为删除。 # 保留断点可用于调试,但有可能泄漏数据源的元数据。 # keep-after-success = false [tikv-importer] # tikv-importer 的监听地址,需改成 tikv-importer 服务器的实际地址。 addr = "172.16.31.10:20170" [mydumper] # 文件读取区块大小。 read-block-size = 4096 # 字节 (默认 = 4 KB) # 每个文档在转换时会切分为多个 Chunk 并发处理,此为每个 Chunk 的大小。 region-min-size = 268435456 # 字节 (默认 = 256 MB) # mydumper 源数据目录。 data-source-dir = "/data/my_database" # 如果 no-schema 设置为 true,tidb-lightning 将直接去 tidb-server 获取表结构信息, # 而不是根据 data-source-dir 的 schema 文件来创建库/表, # 适用于手动创建表或者 TiDB 本来就有表结构的情况。 no-schema = false [tidb] # 目标集群的信息。tidb-server 的监听地址,填一个即可。 host = "172.16.31.1" port = 4000 user = "root" password = "" # 表架构信息在从 TiDB 的“状态端口”获取。 status-port = 10080 # pd-server 的监听地址,填一个即可。 pd-addr = "172.16.31.4:2379" # tidb-lightning 引用了 TiDB 库,而它自己会产生一些日志。此设置控制 TiDB 库的日志等级。 log-level = "error" # 设置 TiDB 会话变量,提升 CHECKSUM 和 ANALYZE 的速度。 distsql-scan-concurrency = 16 # 导完数据以后可以自动进行校验和 (CHECKSUM)、压缩 (Compact) 和分析 (ANALYZE) 的操作。 # 生产环境建议都设为 true # 执行顺序是: CHECKSUM -> Compact -> ANALYZE。 [post-restore] # 如果设置为 true,会对每个表逐个做 `ADMIN CHECKSUM TABLE <table>` 操作。 checksum = true # 如果设置为 true,会对所有数据做一次全量 Compact。 compact = true # 如果设置为 true,会对每个表逐个做 `ANALYZE TABLE <table>` 操作。 analyze = true
-
运行
tidb-lightning
。如果直接在命令行中用nohup
启动程序,可能会因为 SIGHUP 信号而退出,建议把nohup
放到脚本里面,如:#!/bin/bash nohup ./tidb-lightning -config tidb-lightning.toml > nohup.out &