一文带你了解数仓智能运维框架

摘要：本文将针对GaussDB(DWS)内调度器的底层运作原理进行简单说明，并针对调度模式扩容重分布进行介绍。

本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)智能运维框架-调度框架实现原理介绍》，作者： 疯狂朔朔。

随着GaussDB(DWS)的快速发展，GaussDB(DWS)目前集成了众多运维操作，其中大部分运维操作均需占用用户资源，如IO、Mem、CPU、网络、磁盘空间等，且无法依据用户业务负载，自动调整运维负载，因此，如何协调不同运维操作与用户业务之间的资源分配，成为了关键问题。

调度框架实现原理介绍

为解决这个问题，GaussDB(DWS)内设计并实现了运维任务调度器，下图描述了运维任务调度器的基本工作原理。

调度器分为客户端和服务端，通过grpc实现通信，调度器客户端的功能在此不做详细说明，可参考另一篇博文https://bbs.huaweicloud.com/blogs/257575。

调度器服务端是整个调度器的核心，主要包括几个核心模块，调度模块、业务模块、动态调度模块、静态调度模块、数据持久化模块和负载信息采集模块，其中业务模块包括业务分析模块和业务执行模块。

调度模块：调度模块主要负责客户端交互、维护调度器、拉起运维任务执行模块。

• 客户端交互：调度器服务端通过grpc与客户端进行通信，调度器启动时将占用默认端口49851，若该端口已被占用，则随机选取空闲端口，并将该端口写入配置文件。客户端启动时，将读取该配置文件，与服务端通信。
• 维护调度器：调度模块内包含一个常驻维护线程，该维护线程负责维护调度器正常执行，该维护线程通过轮询方式执行多个维护项，目前版本维护项包括：
  1. 执行模块维护：轮询所有的执行模块，查看执行模块是否已经完成，若完成，则释放该执行模块。
  2. 运维任务清理：清理调度器历史数据。
  3. 查询调度任务：从数据库中查询当前时间节点是否有需要做的运维任务，并调用动态调度模块，依据集群资源负载情况，判断该运维任务是否可以执行。

动态调度模块：依据集群实时状态，提供调度决策，决定是否执行该运维任务。

• 通常情况下，用户在注册运维任务时，会配置该运维任务执行的时间窗。调度器会从时间窗开始的时间点，调用动态调度模块，判断该运维任务是否可以执行，若不可以执行，则进行下一次轮询判断，若可以执行，则拉起运维任务对应的执行模块。

执行模块：负责运维任务的执行。

• 调度器可同时执行多个运维任务，每个运维任务对应一个单独的执行模块，执行模块之间未实现资源隔离，执行模块之间会争抢集群资源。当执行模块被拉起以后，执行模块从数据库中读取对应的作业，并执行该作业。在执行模块执行完以后，执行模块退出，并等待调度模块执行清理操作。

分析模块：负责运维任务的分析。

• 在用户注册运维任务以后，分析模块将该运维任务拆分为多个作业，并分析每个作业的IO、CPU、MEM负载、执行时长预估等信息，作业信息为静态调度和动态调度提供了调度依据。

静态调度模块：依据集群历史信息，提供静态调度策略。

• 相比于动态调度策略，静态调度策略仅依据集群历史负载信息，对运维任务进行粗略的调度，该运维任务真正被调起的时间实际取决于动态调度。静态调度的意义是，粗略估计运维任务的执行时间，判断用户提供时间窗是否合理。

数据持久化模块：调度器通过调用libpq.so.5.5动态库与gauss内核进行通信。相比于gsql，libpq的通信方式更轻量。

采集模块：负责采集集群信息。

• 采集模块目前仅包括两个采集项，集群IO负载和集群网络负载，其中IO负载通过读取gs_wlm_instance_history实现，网络负载通过读取视图pgxc_comm_status实现。

调度重分布

随着GaussDB(DWS)用户数据的不断增长，用户原有的集群规模，无论从存储容量还是算力，均已经无法满足用户日益增长的业务需求，为提升用户体验，GaussDB(DWS)对外提供了集群扩容方案，该方案中包括以下几个步骤：

1. 集群下发：用户购买新机器，此时下发后的新节点处于裸机状态，还无法使用；
2. 构建新节点：对下发后的裸机进行初始化，加入到集群中，此时新节点已经加入到集群中，但是用户数据还未搬迁到新节点中，数据处于不均衡状态，新集群的算力还未达标；
3. 数据重分布：进行数据搬迁，将数据从老集群重分布到新集群中，算力提升。

在上述三个步骤中，可能会对用户业务产生影响：

1. 集群下发不会对用户业务产生影响
2. 构建新节点包含两种模式，一种模式为read-only模式，该模式下用户业务必须离线，阻塞用户业务，另外一种模式为insert模式，该模式下用户业务受阻程度较小，阻塞时间为分钟级。通常情况下，构建新节点的时间与用户数据量、用户新增节点数量和CN数量相关，通常为小时级。
3. 数据重分布也包含两种模式，read-only模式和insert模式，与构建新节点不同的是，数据重分布时间较长，通常为小时级至天级，具体需要依据用户表数据规模、磁盘类型进行估计。

综上，构建新节点和数据重分布可能会对用户业务造成一定影响，为减少对用户业务的影响，通常用户会选择业务低峰期进行扩容，然而，用户业务低峰期有可能是不连续的，例如说，用户业务低峰期为每天的00:00:00至05:00:00，而数据重分布时长总长为12小时，也就是说用户扩容可能会持续三天，每天只有5小时的扩容时间。为实现该目标，GaussDB(DWS)提供了分段扩容方案，虽然目前分段扩容方案已经逐步成熟，在多个局点取得了良好的效果，获得了用户的好评，但现阶段分段扩容方案依然面临着人力成本投入过高的问题。在分段扩容方案实施过程中，运维人员需要在用户业务低峰期，手动在后台通过命令行执行数据重分布，在用户低峰期时间窗结束时，再手动暂停重分布。

为了解决人力成本投入过高的问题，GaussDB(DWS)利用调度器（https://bbs.huaweicloud.com/blogs/262904）功能，实现了智能扩容方案。相比于已有的扩容方案，调度模式扩容具备以下特点：

• 【调度扩容-时间窗】
  在调度模式重分布方案中，用户需预先将重分布时间窗信息写入配置文件，而调度器将自动在指定时间窗内执行重分布，调度器会在每个时间窗开始时，将重分布进程拉起，并在每个时间窗结束时，自动将重分布暂停。
  若在所有时间窗耗尽后，重分布依然未完成，将进行告警处理，需要用户重新配置新的时间窗。
• 【调度模式扩容-容错】
  在数据重分布过程中，可能会出现集群网络闪断，CN/DN进程重启，或者错表坏表的情况，会导致数据重分布失败。在调度模式扩容过程中，具备一定的容错能力，若发生部份表重分布失败，将跳过失败的表，继续重分布其他表，以避免浪费低峰期时间窗。对于重分布失败的表，需要用户手动修复重分布失败的表，或通知调度器进行重试。
• 【调度模式扩容-并发调节】
  通常情况下，重分布会占用用户IO资源，现有扩容方案通过并发数量实现IO资源控制，高并发表示占用IO资源较高，低并发表示占用IO资源较少，现网实施过程中，通常通过手动调整并发数实现IO控制，需要运维人员实时跟踪扩容IO占用。
  在调度模式重分布过程中，支持智能并发调节，调度器依据集群IO状态，自动执行并发调节。其中集群IO状态依据木桶原理，以集群中IO负载最高的节点作为集群整体IO。
• 【调度模式扩容-优先级表】
  数据重分布支持“早投资早收益”的原则，即重分布完成的表将立即获得算力和容量的提升。因此，在调度模式重分布过程中，支持实时变更修改重分布优先级，用户可以手动指定表重分布顺序，对于用户业务频繁访问的表，可优先重分布，以立即获取算力和容量的提升。
• 【调度模式扩容-表重分布资源估计】
  在调度模式重分布过程中，调度器将针对每张表的重分布执行时长进行估计，若当前时间窗不足以完成该表的重分布，则调度器不会针对该表进行重分布。
• 【调度模式扩容-多库并行】
  调度模式重分布支持多库并发执行重分布。

调度模式重分布在已有扩容方案的基础上，依据现网扩容实时方案的反馈结果进行改进，主要针对人力成本、易用性进行改善，未来会成为GaussDB(DWS)主流扩容实施方案。

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