OceanBase 如何实现多层面的资源隔离

OceanBase的资源隔离涵盖了多个方面,如物理机器间的隔离、不同租户之间的隔离、同一租户内的隔离,以及针对大型查询请求的隔离等。在实际应用OceanBase的过程中,我们经常会遇到这些操作场景或产生相关需求。这篇文章针对这些内容进行了简要的梳理与汇总,有需要的朋友们可以通过以下内容进行初步的了解。

物理机器隔离

每个租户可以通过使用不同的服务器,来保证资源层面完全不会有任何影响。默认情况下,如果每个ZONE 有多个OBServer,那么OB会根据租户UNIT的资源配置将其均分到多个OBServer内,当然这个过程对于使用者来说是透明的,无需关注。

但是如果想要自定义UNIT到对应的节点上,也就是不同租户占用不同的机器,那么就需要关闭OB本身的均衡和迁移能力,比如关闭 enable_rebalance 和 enable_transfer,然后通过 ALTER SYSTEM MIGRATE UNIT 手动迁移UNIT 到想要的节点上,通过 ALTER SYSTEM TRANSFER PARTITION 语句用于将指定分区的迁移至指定的日志流。

这种方式可以按照自己需求来自定义分配,但是除非对OB有非常强的掌控力,否则不建议这个操作。因为这样操作以后,OB本身的负载均衡和迁移能力将不会再发挥作用。

租户隔离

租户隔离分为租户间的隔离和租户内的隔离。

租户间主要是通过指定UNIT配置,给到这个租户对应的资源大小以及权重,然后OB 会根据配置调度整个实例的资源给到不同的租户。租户内的隔离主要分为用户资源隔离和SQL资源隔离,通过配置用户和SQL的资源来对租户内的资源进行分配及隔离。

租户间资源隔离

咱们熟知的物理资源一般可以分为两类:一类是弹性资源,比如CPU,磁盘带宽等;另一类是刚性资源,比如内存,磁盘空间等。弹性资源是可以抢占的,刚性资源一旦被占用,除非占有者主动释放,否则是无法抢占的。

租户间资源隔离包含了弹性资源以及刚性资源,比如CPU、IOPS以及内存与磁盘空间,通过UNIT划分控制。

CPU隔离

CPU的隔离通过UNIT CONFIG中的MIN_CPU和MAX_CPU来配置,可以通过配置最小占用、最大占用以及可选择性的开启超卖来实现。

OB的CPU隔离主要有两种方式:基于线程数和基于Cgroup。

在了解CPU隔离之前,可以看一下这个文章,可能对这个内容会更容易理解:容器CPU(1):怎么限制容器的CPU使用?-CSDN博客

基于线程数的租户工作线程的 CPU 隔离

OBServer 最基础的CPU隔离是通过用户态调度,控制活跃线程数来实现的。每个租户有独立的线程池,线程池的规格是由租户规格和一些配置参数来决定的。

由于 SQL 执行过程中可能会有 IO 等待、锁等待等,所以一个线程无法用满一个物理 CPU,故在缺省配置下,OBServer 节点会给每个 CPU 启动 4 个线程,4 这个倍数可以通过配置 cpu_quota_concurrency 来控制。这就意味着如果一个 Unit 的 MAX_CPU 是 10,那么它能同时运行的活跃线程是 40,最大物理 CPU 的占用是 400%。

但是这种方式的隔离存在一些问题,就是只能限制线程数但是不能完全限制CPU使用率,因为每个线程对CPU的占用这个不可控,所以只能做软隔离。

基于 cgroup 的租户工作线程的 CPU 隔离

OBServer 也支持配置 cgroup 来实现 CPU 的隔离优化。cgroup 能对线程的 CPU 使用率进行精准的限制,达到租户之间 CPU 强隔离的效果。

observer├── tenant1│   └── tasks│         ├── thread1│         ├── thread2│         └── ...├── tenant2│   └── tasks│         ├── thread1│         ├── thread2│         └── ...└── other

开启 cgroup 后最大的变化是不同租户的工作线程放到不同的 cgroup 目录内,租户间的 CPU 隔离效果会更好。最后的隔离效果如下:

  • 如果一个 OBServer 上只有一个租户负载很高,其余租户比较空闲,那么这个负载高的租户的 CPU 也会受到 MAX_CPU 的限制。
  • 延续上面的场景,如果有多个空闲的租户的负载上升了,导致物理 CPU 不够了,cgroup 会按照权重分配时间片。

cgroup 方式可以做到硬隔离,因为可以严格控制每个租户的cpu使用率,所以可以更好的保证cpu之间相互不影响,尤其是在不超卖的情况下。4.2.x版本以后,通过OCP创建的集群,默认会使用cgroup做CPU隔离。

内存隔离

内存空间等资源属于刚性资源,因为这类资源的描述是标量,一块内存被 A 占用了,就不能再分配给 B 使用。所以对于内存隔离就不过多赘述了。

IOPS 隔离

OBServer 内所有的 IO 都是异步 IO,并且是绕过 OS 的 direct IO,磁盘带宽(IOPS)的隔离是通过控制 OBServer 提交异步 IO 的时间间隔来实现的。

OBServer 的 IO隔离没有借助cgroup,而是自研实现的,底层算法可以简单理解为多个租户共用一组io线程,所有租户都根据IO线程来分配资源以及执行租户IO队列中的IO请求,所以不同租户之间的IO请求正常情况下没有冲突,也能通过IO线程保证各个租户IOPS的使用量。

租户的IOPS受三个配置影响,MIN_IOPS、MAX_IOPS 和 IOPS_WEIGHT。

OBServer 内部会统一按照 16 KB 读的 IOPS 值作为有效值进行处理,所以建议MIN_IOPS和MAX_IOPS 根据当前磁盘计算出来的 16KB读对应的值来配置。MIN_IOPS总和建议不超过机器磁盘的IOPS,MAX_IOPS可以根据实际情况配置,可以超过。MAX_IOPS需要大于等于MIN_IOPS,如果没有指定具体的值,那么MIN_IOPS 和 MAX_IOPS 的值均为 INT64_MAX。

多租户之间的资源分配与抢占可以总结为一句话:闲时共享,忙时隔离。空闲带宽可以给有需求的租户或io类别共享,但忙碌时,需要按weight的比例隔离。

举个例子,如果磁盘IO的IOPS为10000,其中,

租户A,MIN_IOPS:4000,MAX_IOPS:8000

租户B,MIN_IOPS:6000,MAX_IOPS:10000

假设两个租户当前使用的IOPS都能达到设置的 MIN_IOPS的值,他们只会占用各自 MIN_IOPS 的 IOPS 大小,因为已经达到了磁盘本身IOPS的上限。如果租户 A 现在只用了2000,租户B是可以挤占的,比如用到8000的 IOPS。当租户A需要的时候,它会挤占回来,以满足MIN_IOPS的需求,并且这个优先级最高。

所以说,如果租户B需要的IOPS是1w,但是租户A至少也需要4000的IOPS,那么这个时候租户B是会受到影响的,因为当前场景下IO是不满足需求的,所以说对于IO也要提前做好规划,如果单台机器的IO满足不了需求可以通过扩容机器的方式来满足。

如果磁盘IO的IOPS为12000,那么剩余的这2000IOPS 租户AB需要使用的话如何分配则根据IOPS_WEIGHT来做权重。

验证磁盘 IO 隔离能力的实例

这里引用研发的文章实例可能更容易理解一些

原文链接:OceanBase 4.1解读:给用户足够灵活简单的IO隔离体验

为了验证磁盘 IO 隔离的能力,我们首先用单测做了一项仿真实验:我们设置 4 个租户,每个租户启动 64 个线程发送 IO 请求,IO 请求固定为 16KB 随机读,租户 1、2、4 的负载持续 20 秒,租户 3 的负载从第 10 秒开始,持续 10 秒。实验磁盘 IOPS 上限大概在 6w,如果不加限制,任意一个租户单独都可以打满磁盘。

首先验证租户间磁盘 IO 隔离,各租户的配置和实验结果如表 1 和图 1 所示:

  • 磁盘已经打满时,新加入的租户 3 依然拥有 1 万 IOPS,因为其通过 MIN_IOPS 预留了 1 万;
  • 租户 4 的 IOPS 没有超过 5 千,因为其通过 MAX_IOPS 设置了资源上限;
  • 无论负载如何变化,租户 1 和租户 2 的 IOPS 比值大概为 2:1,正如权重比例要求。

租户内隔离

租户内资源隔离通过DBMS_RESOURCE_MANAGER系统包的CREATE_PLAN_DIRECTIVE接口进行配置,会对资源使用组的CPU和IO资源进行限制

DBMS_RESOURCE_MANAGER.CREATE_PLAN_DIRECTIVE (plan                      IN VARCHAR2, group_or_subplan          IN VARCHAR2, comment                   IN VARCHAR2 DEFAULT'', mgmt_p1                   IN NUMBER   DEFAULT 100,utilization_limit         IN NUMBER   DEFAULT 100,MIN_IOPS                  IN NUMBER   DEFAULT 0,MAX_IOPS                  IN NUMBER   DEFAULT 100,WEIGHT_IOPS               IN NUMBER   DEFAULT 0,
);

其中,utilization_limit 表示CPU 资源使用比例上限。MIN_IOPS、MAX_IOPS和WEIGHT_IOPS用来配置管理IOPS。

目前支持配置租户内用户级和SQL 级的资源隔离,配置的方法可以参考官网:

配置用户级资源隔离:

OceanBase配置用户级资源隔离

配置SQL 级资源隔离:

OceanBase 配置 SQL 级资源隔离

大查询队列

除了上面提到的方式,其实OB还支持大查询队列。

默认情况下,如果TP业务请求的数据库,突然过来AP相关的请求,很有可能会影响到TP的业务甚至整个集群的访问,所以为了避免这类问题,OB提供了一个大查询队列,这个大查询队列默认情况下只会占用 30% 的CPU资源,大查询判断的条件默认为执行时间超过 5s。对于后面进来的大查询,如果在计划缓存中存在,并且预估执行时间超过5s,那么会直接判断它是大查询,然后放到大查询队列中。以此来避免问题SQL或者AP查询对TP业务的影响。

当然,如果当前集群内本身没有小查询,基本上都是大查询的时候,这个限制是不生效的,大查询可以用到全部的CPU资源。

相关参数:

large_query_threshold:用于设置查询执行时间的阈值,默认5s。

large_query_worker_percentage:用于设置预留给处理大查询的工作线程百分比,默认30%。

总结

OB的资源隔离还是涵盖了很多方面的,并且非常的灵活,可以更好的帮助我们管理集群、做业务优化等,在使用OB的过程中,可以按需使用OB的资源隔离能力来满足业务的需求。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/web/8003.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

软件测试--接口测试

接口测试:直接对后端服务的测试,是服务端性能测试的基础 接口:系统之间数据交互的通道 接口测试:校验接口响应数据与预期数据是否一致

docker私有仓库部署与管理

一、搭建本地公有仓库 1.1 首先下载registry镜像 docker pull registry 1.2 在daemon.json文件中添加私有镜像仓库地址并重新启动docker服务 vim /etc/docker/daemon.json 1.3 运行registry容器 docker run -itd -v /data/registry:/var/lib/registry -p 5000:5000 --restartal…

04_SpringCloud

文章目录 单体架构与微服务架构的介绍单体架构微服务架构 微服务的实现服务之间的调用服务注册中心Eureka 注册中心Eureka的自我保护机制Nacos注册中心 单体架构与微服务架构的介绍 单体架构 单体架构 所有的代码最终打包成一个文件(jar包),整个系统的所有功能单元…

(三十六)第 6 章 树和二叉树(二叉树的顺序存储表示实现)

1. 背景说明 2. 示例代码 1) errorRecord.h // 记录错误宏定义头文件#ifndef ERROR_RECORD_H #define ERROR_RECORD_H#include <stdio.h> #include <string.h> #include <stdint.h>// 从文件路径中提取文件名 #define FILE_NAME(X) strrchr(X, \\) ?…

[Kubernetes] Rancher 2.7.5 部署 k8s

server: 192.168.66.100 master: 192.168.66.101 node1: 192.168.66.102 文章目录 1.rancher server 安装docker2.部署k8s3.kubeconfig 1.rancher server 安装docker 所有主机开通ipv4 vi /etc/sysctl.conf#加入 net.ipv4.ip_forward 1#配置生效 sysctl -prancher-server开通…

鸿蒙准备1

鸿蒙心路 感慨索性&#xff0c; 看看鸿蒙吧。打开官网相关介绍 新建工程目录结构 感慨 最近面试Android应用开发&#xff0c;动不动就问framework的知识&#xff0c;什么touch事件的触发源是啥&#xff08;eventHub&#xff09;&#xff0c;gc流程是啥&#xff0c;图形框架是什…

美国纽扣电池UL4200A及16CFR1262标准亚马逊要求

2023年9月21日&#xff0c;美国消费品安全委员会CPSC(Consumer Product Safety Commission) 决定采用UL 4200A-2023&#xff08;包含纽扣电池或硬币电池的产品安全标准&#xff09;作为包含纽扣电池或硬币电池的消费品的强制性消费品安全规则&#xff0c;相关要求同时被编入到1…

JMeter - 如何测试REST API / 微服务

概述&#xff1a; 有许多方法和工具可用于测试REST API。 当我需要测试REST API时&#xff0c;在查看了各种工具和选项之后&#xff0c;由于以下原因&#xff0c;我选择了JMeter。 JMeter是免费和开源的。 JMeter可以从CSV文件中直接读取您的测试数据。参数化非常简单。 可以…

SparkSQL与Hive整合 、SparkSQL函数操作

SparkSQL与Hive整合 SparkSQL和Hive的整合&#xff0c;是一种比较常见的关联处理方式&#xff0c;SparkSQL加载Hive中的数据进行业务处理&#xff0c;同时将计算结果落地回Hive中。 整合需要注意的地方 1)需要引入hive的hive-site.xml&#xff0c;添加classpath目录下面即可…

【web网页制作】html+css旅游家乡河南开封主题网页制作(4页面)【附源码】

HTMLCSS家乡河南主题网页目录 &#x1f354;涉及知识&#x1f964;写在前面&#x1f367;一、网页主题&#x1f333;二、页面效果Page1 首页Page2 开封游玩Page 3 开封美食Page4 留言 &#x1f308; 三、网页架构与技术3.1 脑海构思3.2 整体布局3.3 技术说明书 &#x1f40b;四…

springboot lua检查redis库存

需求 最近需求需要实现检查多个马戏场次下的座位等席对应库存渠道的库存余量&#xff0c;考虑到性能&#xff0c;决定采用Lua脚本实现库存检查。 数据结构 库存层级结构 redis库存hash类型结构 实现 lua脚本 --- 字符串分割为数组 local function split(str, char)local…

IIoT:数据融合在工业物联网中的应用——青创智通

工业物联网解决方案-工业IOT-青创智通 随着科技的不断发展&#xff0c;工业物联网&#xff08;IIoT&#xff09;已经逐渐渗透到各个行业&#xff0c;为企业的生产和管理带来了前所未有的便利。 然而&#xff0c;与此同时&#xff0c;海量的数据也为企业带来了挑战。如何将这些…

【数学建模】天然肠衣搭配问题

2011高教社杯全国大学生数学建模竞赛D题 天然肠衣&#xff08;以下简称肠衣&#xff09;制作加工是我国的一个传统产业&#xff0c;出口量占世界首位。肠衣经过清洗整理后被分割成长度不等的小段&#xff08;原料&#xff09;&#xff0c;进入组装工序。传统的生产方式依靠人工…

基于springboot实现可盈保险合同管理系统项目【项目源码+论文说明】

基于springboot实现可盈保险合同管理系统演示 摘要 现代经济快节奏发展以及不断完善升级的信息化技术&#xff0c;让传统数据信息的管理升级为软件存储&#xff0c;归纳&#xff0c;集中处理数据信息的管理方式。本可盈保险合同管理系统就是在这样的大环境下诞生&#xff0c;其…

C#里如何设置输出路径,不要net7.0-windows

官网介绍&#xff1a; 更改生成输出目录 - Visual Studio (Windows) | Microsoft Learn <PropertyGroup> <AppendTargetFrameworkToOutputPath>false</AppendTargetFrameworkToOutputPath> <AppendRuntimeIdentifierToOutputPath>false</Appen…

git bash各分支修改内容不同但合并后不显示冲突问题

在跟着廖雪峰老师的git学习时&#xff0c;按部就班的执行明后&#xff0c;发现 而不是出现原文的结果 解决方法&#xff1a; 切换位feature分支&#xff0c;再合并 git switch feature1 git merge master 此时我们发现&#xff1a; 后面再跟着原文敲就可以了

每日一题5:Pandas-修改列

一、每日一题 一家公司决定增加员工的薪水。 编写一个解决方案&#xff0c;将每个员工的薪水乘以2来 修改 salary 列。 返回结果格式如下示例所示。 解答&#xff1a; import pandas as pddef modifySalaryColumn(employees: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:employees.loc[…

如何更好地使用Kafka? - 故障时解决

要确保Kafka在使用过程中的稳定性&#xff0c;需要从kafka在业务中的使用周期进行依次保障。主要可以分为&#xff1a;事先预防&#xff08;通过规范的使用、开发&#xff0c;预防问题产生&#xff09;、运行时监控&#xff08;保障集群稳定&#xff0c;出问题能及时发现&#…

Databend 开源周报第 143 期

Databend 是一款现代云数仓。专为弹性和高效设计&#xff0c;为您的大规模分析需求保驾护航。自由且开源。即刻体验云服务&#xff1a;https://app.databend.cn 。 Whats On In Databend 探索 Databend 本周新进展&#xff0c;遇到更贴近你心意的 Databend 。 了解 Databend …

Redis学习(十)|使用消息队列的重试机制实现 MySQL 和 Redis 的数据一致性

文章目录 介绍原理整体方案实现步骤示例代码总结其他&#xff1a;Kafka 重试策略配置1. 生产者重试策略配置2. 消费者重试策略配置 介绍 在分布式系统中&#xff0c;保持 MySQL 和 Redis 之间的数据一致性是至关重要的。为了确保数据的一致性&#xff0c;我们通常采取先更新数…