【LSP】腾讯云ClickHouse如何实现自动化的数据均衡？

ClickHouse 是一个用于联机分析( OLAP )的列式数据库管理系统( DBMS )。它于 2016 年以 Apache 2.0 协议开源，以优秀的查询性能，深受广大大数据工程师欢迎。 为了服务客户业务，腾讯云于 2020 年 4 月正式上线 ClickHouse 服务。服务上线以来，迅速获得内外客户广泛支持，服务业务数量成规模增长。与此同时，运维与管控压力也随之而来，用户对弹性伸缩能力的呼声越来越大。 事实上，ClickHouse 是典型的 Share-Nothing 架构，天然支持弹性伸缩能力。无论是增加节点数量，还是增加数据分片副本数量都非常容易。 图1 ClickHouse Share-Nothing 架构
但是，ClickHouse 集群在增加节点后，集群上的数据集无法自动均衡分布。需要人工干预，确保数据均衡。同理，下线集群节点前，也需要人工干预，将被下线节点的机器迁移到其他节点。 在生产环境中，运维工作强度随着集群中表的数量，数据规模增加而急剧增强。为了缓解云上 ClickHouse 用户运维压力，将 ClickHouse 数据均衡运维工作自动化是非常有价值的。 本文将带大家了解腾讯云 ClickHouse 是如何实现无人值守的数据均衡服务，希望与大家一同交流。 二、ClickHouse集群数据均衡功能缺失
在生产环境中，通常 ClickHouse 通常以集群模式部署。在 ClickHouse 集群中，用户根据业务需求将集群节点划分为若干子集合。每个集合存储若干数据集，在使用层面，用户通过分布式表( Distributed Engine )来查询整个数据集。 在 ClickHouse 的语义中，有一个 Cluster 概念，它是一个节点的集合，并且定义了存储在该 Cluster 上的数据集的分片数量，以及分片的副本数量，以及其存储节点。 如上图 1 所示，一个名为 cluster-dataset 的 Cluster, 定义了 4 个分片( SHARD ), 每个分片有 2 个副本。当存储在这个 Cluster 上的数据集，通常会分散存储在 4 个分片中，并且每个分片数据会存储 2 个副本。 为 Cluster 增加分片是非常容易，分配机器，修改配置即可。如下图所示，给 cluster-dataset 增加一个分片。但是已存的数据数据集仍然在分片 SHARED1-4 上。很明显，新增的节点存在资源浪费的问题，包括计算资源和存储资源。 图2：扩容节点示意图 为了解决这样问题，有若干方案解决： 将数据全部删除掉，从后备数据源重新导入数据到 ClickKhouse;增加新节点的权重，过一定时间后待数据均衡后，重新调整新增节点权重；其他，如人工搬运数据到新增节点 但是无论使用上述哪一种种方法，都存在缺陷。比如对于第一个方案而言，如果 ClickHouse 中数据并无后备数据源，那么该方案不可行。即使有后备数据源，重新导入数据耗时，且停服时间与数据量成正比，代价大。 对于第二种方案，需要对新节点进行多次权限调整。在调整期间，数据存储压力向新增节点倾斜，无法充分利用集群优势。且容易导致新近数据集中在新增节点上，导致集群资源浪费，降低查询效率。 对于第三种方案而言，操作繁杂，在表多，数据量大的情况下，易出错。 三、云上ClickHouse解决方案  为了解决 ClickHouse 集群数据均衡功能缺失，带来的运维压力，腾讯云 ClickHouse 提供了数据自动均衡功能。 简而言之，在获得用户授权后，用户在控制台上简单配置，填写数据迁移网络带宽上限，即可启动数据均衡任务。 后台管控系统根据机器当期磁盘可用容量，合理安排数据迁移计划。然后，根据网络带宽上限，执行迁移计划。最终，使得数据在节点上分布趋于均衡。 举一个例子来进行说明，在云上申请一个 ClickHouse 实例，2 个节点。在其中一个节点上创建一个名为 lineorder 的表，并导入测试数据。查看该表在该节点上的存储容量，结果如下所示：
另外一个节点上没有该表的数据，也没有表的 schema。我们通过数据迁移功能完成数据均衡。接下来通过控制台，我们完成数据迁移。具体步骤如下：

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