Greenplum集群部署和架构优化，我总结了5000字的心得

Posted 2023-03-24

参考技术A

最近对离线数仓体系进行了扩容和架构改造，也算是一波三折，出了很多小插曲，有一些改进点对我们来说也是真空地带，通过对比和模拟压测总算是得到了预期的结果，这方面尤其值得一提的是郭运凯同学的敬业，很多前置的工作，优化和应用压测的工作都是他完成的。 

整体来说，整个事情的背景是因为服务器硬件过保，刚好借着过保服务器替换的机会来做集群架构的优化和改造。 

1.集群架构改造的目标

在之前也总结过目前存在的一些潜在问题，也是本次部署架构改进的目标：

1）之前 的GP segment数量设计过度 ，因为资源限制，过多考虑了功能和性能，对于集群的稳定性和资源平衡性考虑有所欠缺，在每个物理机节点上部署了10个Primary,10个Mirror，一旦1个服务器节点不可用，整个集群几乎无法支撑业务。

2）GP集群 的存储资源和性能的平衡不够 ，GP存储基于RAID-5,如果出现坏盘，磁盘重构的代价比较高，而且重构期间如果再出现坏盘，就会非常被动，而且对于离线数仓的数据质量要求较高，存储容量相对不是很大，所以在存储容量和性能的综合之上，我们选择了RAID-10。

3)集 群的异常场景的恢复需要完善， 集群在异常情况下（如服务器异常宕机，数据节点不可用，服务器后续过保实现节点滚动替换）的故障恢复场景测试不够充分，导致在一些迁移和改造中，相对底气不足，存在一些知识盲区。

4）集群版本过 低 ，功能和性能上存在改进空间。毕竟这个集群是4年前的版本，底层的PG节点的版本也比较旧了，在功能上和性能上都有一定的期望，至少能够与时俱进。

5）操作系统版本升 级 ，之前的操作系统是基于CentOS6，至少需要适配CentOS 7 。

6）集群TPCH 压测验收 ，集群在完成部署之后，需要做一次整体的TPCH压测验收，如果存在明显的问题需要不断调整配置和架构，使得达到预期的性能目标。

此外在应用层面也有一些考虑，总而言之，是希望能够解决绝大多数的痛点问题，无论是在系统层面，还是应用层面，都能上一个台阶。

2.集群规划设计的选型和思考

明确了目标，就是拆分任务来规划设计了，在规划设计方面主要有如下的几个问题：

1）Greenplum的版本选择 ，目前有两个主要的版本类别，一个是开源版（Open Source distribution）和Pivotal官方版，它们的其中一个差异就是官方版需要注册，签署协议，在此基础上还有GPCC等工具可以用，而开源版本可以实现源码编译或者rpm安装，无法配置GPCC。综合来看，我们选择了 开源版本的6.16.2 ，这其中也询问了一些行业朋友，特意选择了几个涉及稳定性bug修复的版本。

2）数据集市的技术选型 ，在数据集市的技术选型方面起初我是比较坚持基于PostgreSQL的模式，而业务侧是希望对于一些较为复杂的逻辑能够通过GP去支撑，一来二去之后，加上我咨询了一些行业朋友的意见，是可以选择基于GP的方案，于是我们就抱着试一试的方式做了压测，所以数据仓库和和数据集市会是两个不同规模体量的GP集群来支撑。

3）GP的容量规划 ，因为之前的节点设计有些过度，所以在数量上我们做了缩减，每台服务器部署12个segment节点，比如一共12台服务器，其中有10台服务器是Segment节点，每台上面部署了6个Primary,6个Mirror，另外2台部署了Master和Standby，就是即（6+6）*10+2，整体的配置情况类似下面的模式。

4）部署架构方案选型 ，部署架构想起来比较容易，但是落实起来有很多的考虑细节，起初考虑GP的Master和Standby节点如果混用还是能够节省一些资源，所以设计的数据仓库和数据集市的部署架构是这样考虑的，但是从走入部署阶段之后，很快就发现这种交叉部署的模式是不可行的，或者说有一些复杂度。

除此之外，在单个GP集群的部署架构层面，还有4类方案考虑。

  方案1 ：Master,Standby和segment混合部署
  方案2 ：Master,Standby和segment独立部署，整个集群的节点数会少一些
  方案3 ：Segment独立部署，Master,Standby虚拟机部署
  方案4 ：最小化单节点集群部署（这是数据集市最保底的方案）  

这方面存在较大的发挥空间，而且总体来说这种验证磨合的成本也相对比较高，实践给我上了一课， 越是想走捷径，越是会让你走一些弯路 ，而且有些时候的优化其实我也不知道改怎么往下走，感觉已经无路可走，所以上面这4种方案其实我们都做了相关的测试和验证。

3.集群架构的详细设计和实践

1）设计详细的部署架构图

在整体规划之上，我设计了如下的部署架构图，每个服务器节点有6个Primary,6个Mirror,服务器两两映射。

2）内核参数优化

按照官方文档的建议和具体的配置情况，我们对内核参数做了如下的配置：

vm.swappiness=10
vm.zone_reclaim_mode = 0
vm.dirty_expire_centisecs = 500
vm.dirty_writeback_centisecs = 100
vm.dirty_background_ratio = 0 # See System Memory
vm.dirty_ratio = 0
vm.dirty_background_bytes = 1610612736
vm.dirty_bytes = 4294967296
vm.min_free_kbytes = 3943084
vm.overcommit_memory=2
kernel.sem = 500 2048000 200 4096

4.集群部署步骤

1）首先是配置/etc/hosts，需要把所有节点的IP和主机名都整理出来。 

2）配置用户，很常规的步骤

groupadd  gpadmin

useradd gpadmin -g gpadmin

passwd gpadmin

3）配置sysctl.conf和资源配置

4）使用rpm模式安装

# yum install -y apr apr-util bzip2 krb5-devel  zip

# rpm -ivh open-source-greenplum-db-6.16.2-rhel7-x86_64.rpm

5）配置两个host文件，也是为了后面进行统一部署方便，在此建议先开启gpadmin的sudo权限，可以通过gpssh处理一些较为复杂的批量操作

6）通过gpssh-exkeys来打通ssh信任关系，这里需要吐槽这个ssh互信，端口还得是22，否则处理起来很麻烦,需要修改/etc/ssh/sshd_config文件

gpssh-exkeys -f hostlist

7）较为复杂的一步是打包master的Greenplum-db-6.16.2软件，然后分发到各个segment机器中，整个过程涉及文件打包，批量传输和配置，可以借助gpscp和gpssh，比如gpscp传输文件，如下的命令会传输到/tmp目录下

gpscp -f /usr/local/greenplum-db/conf/hostlist /tmp/greenplum-db-6.16.2.tar.gz =:/tmp

或者说在每台服务器上面直接rpm -ivh安装也可以。

8）Master节点需要单独配置相关的目录，而Segment节点的目录可以提前规划好，比如我们把Primary和Mirror放在不同的分区。 

mkdir -p /data1/gpdata/gpdatap1

mkdir -p /data1/gpdata/gpdatap2

mkdir -p /data2/gpdata/gpdatam1

mkdir -p /data2/gpdata/gpdatam2

9）整个过程里最关键的就是gpinitsystem_config配置了，因为Segment节点的ID配置和命名，端口区间都是根据一定的规则来动态生成的，所以对于目录的配置需要额外注意。

10）部署GP集群最关键的命令是

gpinitsystem -c gpinitsystem_config -s 【standby_hostname】

其中文件gpinitsystem_config的主要内容如下：

MASTER_HOSTNAME=xxxx

declare -a DATA_DIRECTORY=(/data1/gpdata/gpdatap1  /data1/gpdata/gpdatap2 /data1/gpdata/gpdatap3 /data1/gpdata/gpdatap4 /data1/gpdata/gpdatap5 /data1/gpdata/gpdatap6)

TRUSTED_SHELL=ssh

declare -a MIRROR_DATA_DIRECTORY=(/data2/gpdata/gpdatam1  /data2/gpdata/gpdatam2 /data2/gpdata/gpdatam3 /data2/gpdata/gpdatam4 /data2/gpdata/gpdatam5 /data2/gpdata/gpdatam6)

MACHINE_LIST_FILE=/usr/local/greenplum-db/conf/seg_hosts

整个过程大约5分钟~10分钟以内会完成，在部署过程中建议要查看后端的日志查看是否有异常，异常情况下的体验不是很好，可能会白等。

5.集群部署问题梳理

集群部署中还是有很多细节的问题，太基础的就不提了，基本上就是配置，目录权限等问题，我提另外几个：

1） 资源配置问题 ，如果/etc/security/limits.conf的资源配置不足会在安装时有如下的警告：

2） 网络问题 ，集群部署完成后可以正常操作，但是在查询数据的时候会抛出错误，比如SQL是这样的，看起来很简单：select count(*) from customer,但是会抛出如下的错误：

这个问题的主要原因还是和防火墙配置相关，其实不光需要配置INPUT的权限，还需要配置OUTPUT的权限。 

对于数据节点可以开放略大的权限，如：

入口的配置：

-A INPUT -p all -s xxxxx    -j ACCEPT

出口的配置：

-A OUTPUT -p all -s xxxxx    -j ACCEPT

3）网络配置问题 ，这个问题比较诡异的是，报错和上面是一样的，但是在排除了防火墙配置后，select count(*) from customer；这样的语句是可以执行的，但是执行的等待时间较长，比如表lineitem这表比较大，过亿的数据量，,在10个物理节点时，查询响应时间是10秒，但是4个物理节点，查询响应时间是在90秒，总体删感觉说不过去。

为了排查网络问题，使用gpcheckperf等工具也做过测试，4节点和10节点的基础配置也是相同的。

gpcheckperf -f /usr/local/greenplum-db/conf/seg_hosts -r N -d /tmp

$ cat /etc/hosts
127.0.0.1   localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
::1      localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6
#127.0.0.1    test-dbs-gp-128-230
xxxxx.128.238 test-dbs-gp-svr-128-238
xxxxx.128.239 test-dbs-gp-svr-128-239

其中127.0.0.1的这个配置在segment和Master,Standby混部的情况是存在问题的，修正后就没问题了，这个关键的问题也是郭运凯同学发现的。

5.集群故障恢复的测试

集群的故障测试是本次架构设计中的重点内容，所以这一块也是跃跃欲试。

整体上我们包含两个场景，服务器宕机修复后的集群恢复和服务器不可用时的恢复方式。

第一种场景相对比较简单，就是让Segment节点重新加入集群，并且在集群层面将Primary和Mirror的角色互换，而第二种场景相对时间较长一些，主要原因是需要重构数据节点，这个代价基本就就是PG层面的数据恢复了，为了整个测试和恢复能够完整模拟，我们采用了类似的恢复方式，比如宕机修复使用了服务器重启来替代，而服务器不可用则使用了清理数据目录，类似于一台新配置机器的模式。

1）服务器宕机修复后集群恢复

select * from gp_segment_configuration where status!=\'u\';

gprecoverseg  -o ./recov

gprecoverseg -r

select * from gp_segment_configuration where status=\'u\'

2）服务器不可用时集群恢复

重构数据节点的过程中，总体来看网络带宽还是使用很充分的。

select * from gp_segment_configuration where status=\'u\'

select * from gp_segment_configuration where status=\'u\' and role!=preferred_role;

gprecoverseg -r

select * from gp_segment_configuration where status=\'u\' and role!=preferred_role;

经过测试，重启节点到数据修复，近50G数据耗时3分钟左右

6.集群优化问题梳理

1）部署架构优化和迭代

对于优化问题，是本次测试中尤其关注，而且争议较多的部分。 

首先在做完初步选型后，数仓体系的部署相对是比较顺利的，采用的是第一套方案。

数据集市的集群部分因为节点相对较少，所以就选用了第二套方案

实际测试的过程，因为配置问题导致TPCH的结果没有达到预期。

所以这个阶段也产生了一些疑问和怀疑，一种就是折回第一种方案，但是节点数会少很多，要不就是第三种采用虚拟机的模式部署，最保底的方案则是单节点部署，当然这是最牵强的方案。

这个阶段确实很难，而在上面提到的修复了配置之后，集群好像突然开悟了一般，性能表现不错，很快就完成了100G和1T数据量的TPCH测试。

在后续的改造中，我们也尝试了第三套方案，基于虚拟机的模式，通过测试发现，远没有我们预期的那么理想，在同样的数据节点下，Master和Standby采用物理机和虚拟机，性能差异非常大，这个是出乎我们预料的。比如同样的SQL,方案3执行需要2秒，而方案2则需要80秒，这个差异我们对比了很多指标，最后我个人理解差异还是在网卡部分。

所以经过对比后，还是选择了方案2的混合部署模式。

2）SQL性能优化的分析

此外整个过程的TPCH也为集群的性能表现提供了参考。比如方案2的混合部署模式下，有一条SQL需要18秒，但是相比同类型的集群，可能就只需要2秒钟左右，这块显然是存在问题的。 

在排除了系统配置，硬件配置的差异之后，经典的解决办法还是查看执行计划。

性能较差的SQL执行计划：

# explain analyze select count(*)from customer;

QUERY PLAN   

Aggregate  (cost=0.00..431.00 rows=1 width=8) (actual time=24792.916..24792.916 rows=1 loops=1)

   ->  Gather Motion 36:1  (slice1; segments: 36)  (cost=0.00..431.00 rows=1 width=1) (actual time=3.255..16489.394 rows=150000000 loops=1)

         ->  Seq Scan on customer  (cost=0.00..431.00 rows=1 width=1) (actual time=0.780..1267.878 rows=4172607 loops=1)

Planning time: 4.466 ms

   (slice0)    Executor memory: 680K bytes.

   (slice1)    Executor memory: 218K bytes avg x 36 workers, 218K bytes max (seg0).

Memory used:  2457600kB

Optimizer: Pivotal Optimizer (GPORCA)

Execution time: 24832.611 ms

(9 rows)

Time: 24892.500 ms

性能较好的SQL执行计划：

# explain analyze select count(*)from customer;                            

QUERY PLAN

Aggregate  (cost=0.00..842.08 rows=1 width=8) (actual time=1519.311..1519.311 rows=1 loops=1)

   ->  Gather Motion 36:1  (slice1; segments: 36)  (cost=0.00..842.08 rows=1 width=8) (actual time=634.787..1519.214 rows=36 loops=1)

         ->  Aggregate  (cost=0.00..842.08 rows=1 width=8) (actual time=1473.296..1473.296 rows=1 loops=1)

               ->  Seq Scan on customer  (cost=0.00..834.33 rows=4166667 width=1) (actual time=0.758..438.319 rows=4172607 loops=1)

Planning time: 5.033 ms

   (slice0)    Executor memory: 176K bytes.

   (slice1)    Executor memory: 234K bytes avg x 36 workers, 234K bytes max (seg0).

Memory used:  2457600kB

Optimizer: Pivotal Optimizer (GPORCA)

Execution time: 1543.611 ms

(10 rows)

Time: 1549.324 ms

很明显执行计划是被误导了，而误导的因素则是基于统计信息，这个问题的修复很简单：

analyze customer;

但是深究原因，则是在压测时，先是使用了100G压测，压测完之后保留了原来的表结构，直接导入了1T的数据量，导致执行计划这块没有更新。

3）集群配置优化

此外也做了一些集群配置层面的优化，比如对缓存做了调整。 

gpconfig -c statement_mem -m 2457600 -v 2457600

gpconfig -c gp_vmem_protect_limit -m 32000 -v 32000

7.集群优化数据

最后来感受下集群的性能：

1）10个物理节点，（6+6）*10+2

tpch_1t=# iming on

Timing is on.

tpch_1t=# select count(*)from customer;

   count   

-----------

150000000

(1 row)

Time: 1235.801 ms

tpch_1t=# select count(*)from lineitem;

   count    

------------

5999989709

(1 row)

Time: 10661.756 ms

2）6个物理节点，（6+6）*6

# select count(*)from customer;
   count   
-----------
 150000000
(1 row)
Time: 1346.833 ms

# select count(*)from lineitem;
   count    
------------
 5999989709
(1 row)
Time: 18145.092 ms

3）4个物理节点，（6+6）*4

# select count(*)from customer;
   count   
-----------
 150000000
(1 row)
Time: 1531.621 ms

# select count(*)from lineitem;
   count    
------------
 5999989709
(1 row)
Time: 25072.501 ms

4）TPCH在不通架构模式下的性能比对 ，有19个查询模型，有个别SQL逻辑过于复杂暂时忽略，也是郭运凯同学整理的列表。

在1T基准下的基准测试表现：