- TiDB-Lightning 部署与执行
- 注意事项
- 硬件需求
- 导出数据
- 部署 TiDB-Lightning
- 使用 Ansible 部署 TiDB-Lightning
- 手动部署 TiDB-Lightning
- 第 1 步:部署 TiDB 集群
- 第 2 步:下载 TiDB-Lightning 安装包
- 第 3 步:启动
tikv-importer - 第 4 步:启动
tidb-lightning
TiDB-Lightning 部署与执行
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。
注意事项
在使用 TiDB-Lightning 前,需注意以下事项:
- TiDB-Lightning 运行后,TiDB 集群将无法正常对外提供服务。
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
硬件需求
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。
为了优化效能,建议硬件配置如下:
tidb-lightning- 32+ 逻辑核 CPU
- 足够储存整个数据源的 SSD 硬盘,读取速度越快越好
- 使用万兆网卡,带宽需 300 MB/s 以上
- 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。
tikv-importer- 32+ 逻辑核 CPU
- 40 GB+ 内存
- 1 TB+ SSD 硬盘,IOPS 越高越好(要求 ≥8000)
- 硬盘必须大于最大的 N 个表的大小总和,其中 N = max(index-concurrency, table-concurrency)。
- 使用万兆网卡,带宽需 300 MB/s 以上
- 运行过程中 CPU、I/O 和网络带宽都可能打满,建议单独部署。
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。
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。
tikv-importer将中间数据存储缓存到内存上以加速导入过程。占用内存大小可以通过 (max-open-engines×write-buffer-size× 2) + (num-import-jobs×region-split-size× 2) 计算得来。如果磁盘写入速度慢,缓存可能会带来更大的内存占用。
此外,目标 TiKV 集群必须有足够空间接收新导入的数据。除了标准硬件配置以外,目标 TiKV 集群的总存储空间必须大于 数据源大小 × 副本数量 × 2。例如集群默认使用 3 副本,那么总存储空间需为数据源大小的 6 倍以上。
导出数据
我们使用 mydumper 从 MySQL 导出数据,如下:
./bin/mydumper -h 127.0.0.1 -P 3306 -u root -t 16 -F 256 -B test -T t1,t2 --skip-tz-utc -o /data/my_database/
其中:
-B test:从test数据库导出。-T t1,t2:只导出t1和t2这两个表。-t 16:使用 16 个线程导出数据。-F 256:将每张表切分成多个文件,每个文件大小约为 256 MB。--skip-tz-utc:添加这个参数则会忽略掉 TiDB 与导数据的机器之间时区设置不一致的情况,禁止自动转换。
如果数据源是 CSV 文件,请参考 CSV 支持获取配置信息。
部署 TiDB-Lightning
本节介绍 TiDB-Lightning 的两种部署方式:使用 Ansible 部署和手动部署。
使用 Ansible 部署 TiDB-Lightning
TiDB-Lightning 可随 TiDB 集群一起用 Ansible 部署。
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...
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: 8287...
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: 8289# 获取数据源(mydumper SQL dump 或 CSV)的路径。data_source_dir: "{{ deploy_dir }}/mydumper"
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"
开始部署。
ansible-playbook bootstrap.ymlansible-playbook deploy.yml
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
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
完成后,在
tikv-importer的服务器执行scripts/stop_importer.sh来关闭 Importer。
手动部署 TiDB-Lightning
第 1 步:部署 TiDB 集群
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。
第 2 步:下载 TiDB-Lightning 安装包
通过以下链接获取 TiDB-Lightning 安装包(需选择与集群相同的版本):
- v2.1.9: https://download.pingcap.org/tidb-v2.1.9-linux-amd64.tar.gz
- v2.0.9: https://download.pingcap.org/tidb-lightning-v2.0.9-linux-amd64.tar.gz
- 最新 unstable 版本:https://download.pingcap.org/tidb-lightning-test-xx-latest-linux-amd64.tar.gz
第 3 步:启动 tikv-importer
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 = "0.0.0.0:8287"# 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", "lz4"][rocksdb.writecf]# (同上)compression-per-level = ["lz4", "no", "no", "no", "no", "no", "lz4"][import]# 存储引擎文档 (engine file) 的文件夹路径。import-dir = "/mnt/ssd/data.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 = "512MB"# 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# Importer 上传至 TiKV 的最大速度 (bytes per second)。#upload-speed-limit = "512MB"# 目标 store 可用空间的最小比率:store_available_space / store_capacity.# 如果目标存储空间的可用比率低于下值,Importer 将会暂停上传 SST 来为 PD 提供足够时间进行 regions 负载均衡。min-available-ratio = 0.05
运行
tikv-importer。nohup ./tikv-importer -C tikv-importer.toml > nohup.out &
第 4 步:启动 tidb-lightning
从安装包上传
bin/tidb-lightning及bin/tidb-lightning-ctl。将数据源写入到同样的机器。
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 = 8289# 开始导入前先检查集群版本是否支持。#check-requirements = true# 控制同时处理的最大引擎数量。# 每张表被分割为一个用于储存索引的“索引引擎”和若干存储行数据的“数据引擎”。# 这两项设置控制同时处理每种引擎的最大数量。设置会影响 tikv-importer 的内存和# 磁盘用量。两项数值之和不能超过 tikv-importer 的 max-open-engines 的设定。index-concurrency = 2table-concurrency = 6# 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 =# 最大的 I/O 并发数。I/O 并发量太高时,会因硬盘内部缓存频繁被刷新而增加 I/O 等待时间,# 导致缓存未命中和降低读取速度。因应不同的存储介质,此参数可能需要调整以达到最佳效率。io-concurrency = 5# 日志level = "info"file = "tidb-lightning.log"max-size = 128 # MBmax-days = 28max-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"# 存储断点的方式# - file:存放在本地文件系统(要求 v2.1.1 或以上)# - mysql:存放在兼容 MySQL 的数据库服务器driver = "file"# 断点的存放位置# 若 driver = "file",此参数为断点信息存放的文件路径。# 如果不设置改参数则默认为“/tmp/CHECKPOINT_SCHEMA.pb”。# 若 driver = "mysql",此参数为数据库连接参数 (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 的数据库服务器。#dsn = "/tmp/tidb_lightning_checkpoint.pb"# 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 = "172.16.31.10:8287"[mydumper]# 文件读取区块大小。read-block-size = 65536 # 字节 (默认 = 64 KB)#(源数据文件)单个导入区块大小的最小值。# Lightning 根据该大小将一张大表分割为多个数据引擎文件。batch-size = 107_374_182_400 # 字节 (默认 100 GiB)# 引擎文件要按序导入。因为是并行处理,多个数据引擎几乎同时被导入,# 这样形成的处理队列会造成资源浪费。因此,Lightning 稍微增大了前几个# 区块的大小,从而合理分配资源。该参数也决定了向上扩展(scale up)因# 数,代表在完全并发下“导入”和“写入”过程的持续时间比。这个值也可以通过# 计算 1 GB 大小单张表的(导入时长/写入时长)得到。精确的时间可以在日志# 里看到。如果“导入”更快,区块大小差异就会更小;比值为 0 则说明区块大小# 是一致的。取值范围是(0 <= batch-import-ratio < 1)。batch-import-ratio = 0.75# 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# 指定包含 CREATE TABLE 语句的表结构文件的字符集。只支持下列选项:# - utf8mb4:表结构文件必须使用 UTF-8 编码,否则 Lightning 会报错# - gb18030:表结构文件必须使用 GB-18030 编码,否则 Lightning 会报错# - auto:(默认)自动判断文件编码是 UTF-8 还是 GB-18030,两者皆非则会报错# - binary:不尝试转换编码# 注意,此参数不影响 Lightning 读取数据文件。character-set = "auto"# 配置如何解析 CSV 文件。[mydumper.csv]# 字段分隔符,应为单个 ASCII 字符。separator = ','# 引用定界符,可为单个 ASCII 字符或空字符串。delimiter = '"'# CSV 文件是否包含表头。# 如果为 true,第一行导入时会被跳过。header = true# CSV 是否包含 NULL。# 如果 `not-null` 为 true,CSV 所有列都不能解析为 NULL。not-null = false# 如果 `not-null` 为 false(即 CSV 可以包含 NULL),# 为以下值的字段将会被解析为 NULL。null = '\N'# 是否解析字段内反斜线转义符。backslash-escape = true# 如果有行以分隔符结尾,删除尾部分隔符。trim-last-separator = 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 = 4000user = "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。各参数定义可参阅# https://pingcap.com/docs-cn/sql/statistics/#%E6%8E%A7%E5%88%B6-analyze-%E5%B9%B6%E5%8F%91%E5%BA%A6build-stats-concurrency = 20distsql-scan-concurrency = 100index-serial-scan-concurrency = 20checksum-table-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 -> 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 false,会在导入每张表后做一次 level-1 Compact。level-1-compact = false# 如果设置为 false,会在导入过程结束时对整个 TiKV 集群执行一次全量 Compact。compact = false# 如果设置为 true,会对每个表逐个做 `ANALYZE TABLE <table>` 操作。analyze = true# 设置背景周期性动作。# 支持的单位:h(时)、m(分)、s(秒)。[cron]# Lightning 自动刷新导入模式周期。需要比 TiKV 对应的设定值短。switch-mode = "5m"# 每经过这段时间,在日志打印当前进度。log-progress = "5m"# 表库过滤设置。详情见《TiDB-Lightning 表库过滤》。#[black-white-list]# ...
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/bashnohup ./tidb-lightning -config tidb-lightning.toml > nohup.out &
