ClickHouse集群部署全网最佳实践

Dear 丶 2022-08-31 07:19 427阅读 0赞

## 一、准备工作： ##

**1.机器准备：**  
我们准备了6台机器用来部署clickhouse，准备搭建一个3分片2副本集群，当然也可根据你自己实际情况选择机器数量。  
**2.在每台机器上安装clickhouse：**  
依次执行以下命令（来源于官网文档）：

sudo yum install yum-utils
    sudo rpm --import https://repo.clickhouse.tech/CLICKHOUSE-KEY.GPG
    sudo yum-config-manager --add-repo https://repo.clickhouse.tech/rpm/stable/x86_64
    sudo yum install clickhouse-server clickhouse-client

**3.启动每台机器的clickhouse：**

sudo systemctl start clickhouse-server

启动后可以查看状态：

sudo systemctl status clickhouse-server

启动成功后，可以使用命令连接clickhouse：

clickhouse-client

成功进入会显示下：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDEyMzU0MA_size_16_color_FFFFFF_t_70]

**4.部署zookeeper集群：**  
为什么使用zookeeper？不用也可以，但建议还是使用。附上我搭建zookeeper的教程连接：  
[zookeeper集群部署教程][zookeeper]  
（一定要看，本人亲自搭建过，一步一步来，不会有问题）

## 二、clickhouse集群部署方式 ##

ClickHouse提供了非常高级的基于zookeeper的表复制方式，同时也提供了基于Cluster的复制方式，分析一下这两种方式：  
首先附上clickhouse的配置文件目录：![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDEyMzU0MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
**1.基于zookeeper的表复制方式：**  
打开这个配置文件：

/etc/clickhouse-server/config.xml

**（1）配置 listen\_host字段：**

<listen_host>::1</listen_host>
     <listen_host>127.0.0.1</listen_host>

**（2）配置zookeeper字段：**  
host改成你自己的zookeeper 内网ip地址

**3.配置 remote\_server字段：**  
找到配置文件中的 remote\_server标签，发现它里面有很多的内容，我们没有都用到，它只是给我一个例子，把里面的内容都删除，粘贴上我们自己想要的：

<remote_servers>
            
            <ck_cluster> 
                
                <shard>
                    <internal_replication>true</internal_replication>
                    <replica>
                        <host>172.32.28.141</host>
                        <port>9000</port>
                    </replica>
                    <replica>
                        <host>172.32.28.142</host>
                        <port>9000</port>
                    </replica>
                </shard>
                
                <shard>
                    <internal_replication>true</internal_replication>
                    <replica>
                        <host>172.32.28.143</host>
                        <port>9000</port>
                    </replica>
                    <replica>
                        <host>172.32.28.144</host>
                        <port>9000</port>
                    </replica>
                </shard>
                
                <shard>
                    <internal_replication>true</internal_replication>
                    <replica>
                        <host>172.32.28.145</host>
                        <port>9000</port>
                    </replica>
                    <replica>
                        <host>172.32.28.146</host>
                        <port>9000</port>
                    </replica>
                </shard>
            </ck_cluster>
        </remote_servers>

由于我们准备部署的是3分片2副本的集群，现在来解释一下配置参数的意思：

shard标签代表分片的意思，如上图我们有3个分片，clickhouse集群中每个分片会存储整个集群一部分的数据，每个分片中有这个标签：

代表副本的意思，什么是副本？比如我只有三台机器做三个分片，那么每个分片中只有这一台机器作为副本，这台机器存储这个分片的所有数据，若这台机器挂掉了，那么数据就丢了。那如果我们有6台机器或者更多，每个分片里就可以配置两个副本机器，这两个副本存储的数据是一摸一样的，集群读取数据时会随机从其中选择一个读取。这样即使一台机器挂掉了，也不会影响正常使用，而且对业务来说是无感的，数据一切正常。  
还有最重要的这个标签：

<internal_replication>true</internal_replication>

因为我们和zookeeper配合使用，**internal\_replication必须设置为true**，原因等下解释。

来张图，看起来更直观：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDEyMzU0MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
**（4）配置macros字段：**  
根据每台机器的分片副本，配置。如：第3分片的第一副本这样配置：

比如：我们所有机器具体信息：

ck01: shard=01, replica=01
    ck02: shard=01, replica=02
    ck03: shard=02, replica=01
    ck04: shard=02, replica=02
    ck05: shard=03, replica=01
    ck05: shard=03, replica=02

配置后可以再每台机器上用命令查看是否成功：

select * from system.macros

第一分片第一副本的机器会显示：

┌─macro───┬─substitution─┐
    │ replica │ 01           │
    │ shard   │ 01           │
    └─────────┴──────────────┘

配置文件是热更新的，所以修改配置后无需要重启服务，除非是首次启动 ClickHouse 。

**（5）实验：**  
当我们配置完成以上之后，基于zookeeper的clickhouse集群就部署完成了，我们做几个简单的实验来验证：  
**查看集群状态：**  
随便选一台机器，连接clickhouse后，输入命令：

select * from system.clusters;

如果集群部署成功，你会看到所有机器的信息。

**创建 ReplicatedMergeTree 测试表：**  
任选一台机器，创建一个 ReplicatedMergeTree 引擎的测试表，测试 ZooKeeper 同步功能

CREATE TABLE test_ck ON CLUSTER ck_cluster (EventDate DateTime, Number UInt32, id UInt32 ) ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/{shard}/test_ck', '{replica}') PARTITION BY toYYYYMM(EventDate) ORDER BY (Number, EventDate, intHash32(id)) SAMPLE BY intHash32(id);

在其他机器节点show tables查看表结构是否同步成功;

**验证同一分片不同副本数据备份是否生效：**

-- ck01 登录执行
    insert into test_ck values ('2021-02-01 00:00:01', 2, 2);
    
    -- ck02 登录执行
    select * from test

若数据存在，则表示数据同步配置成功!

**创建 Distributed 引擎测试表：**  
创建一个分布式测试表测试数据分片是否正常。因为已经配置了zookeeper，所以创建表的DDL语句也会同步到其他节点上。

CREATE TABLE dis_test ON CLUSTER ck_cluster AS test_ck
    ENGINE = Distributed(ck_cluster, default, test_ck, rand())
    //参数含义：ck_cluster集群名称，default数据库，test_ck表，rand()分布式表采用的分配算法，除了这个还有sipHash64(字段名)

**（注意：分布式表是基于已经存在的本地表来实现的，分布式表相当于视图，本身并不存储数据，写分布式表，分布式表会将数据发送到各个机器上。查分布式表，会聚合所有机器的数据显示）**

插入分布式表几条数据：

insert into dis_test values ('2021-07-01 8:00:01', 1,10);
    insert into dis_test values ('2021-07-01 8:00:02', 11,15);
    insert into dis_test values ('2021-07-01 8:00:03', 10,15);
    insert into dis_test values ('2021-07-01 8:00:04', 13,5);
    insert into dis_test values ('2021-07-01 8:00:05', 1,5);
    insert into dis_test values ('2021-07-01 8:00:06', 12,14);

直接查询分布式表可以看到这些数据：

select * from dis_test

可以在每个分片的一个机器上查看本地表test\_ck，看每个分片都有几条数据：

select * from test_ck

至此，基于zookeeper的clickhouse集群部署方式完成！

**2.基于Cluster的复制方式:**  
大致说一下这种方式，包括官方在内都不推荐这种方式。这种方式不需要配置zookeeper。  
如果我们想使用这种方式，需要打开配置文件：  
`/etc/clickhouse-server/config.xml`  
找到<remote\_servers>这个标签，下面的所有信息就是我们配置集群的配置信息，和上边基本一致，但这个标签`<internal_replication>false</internal_replication>`不一样，里面要写false  
详细说一下：  
**（1）internal\_replication=false时**：  
往分布式表(注意分布式表只是本地表的view，是不存放任何实体数据的)里面写入数据时，表层面自动同步开启，数据会写入所有备份中（同属一个shard内的表数据相同），但是这个时候是不校验数据一致性的（比如说写入server1的时候成功了，但是写入server1的备份server2的时候有一些没有写入成功，那么这两个互为备份的表就不一致了），也就是说，有可能出现两个备份数据略微不一致的情况，虽然这种可能性很小，另外出现了不一致的时候表之间不会自动同步需要自己手动。这种被官方称为poor man’s replication，如果喜欢简单而且特别讨厌配置zookeeper的话可以使用  
**（2）internal\_replication=true，且没有zookeeper的配合：**  
不使用zookeeper，那么往分布式表写入数据时，是只写入一组备份中的（也就是说同一个shard内部只有一个表写入了数据，其他的表均不会写入数据，除非有一个宕机另外的作为补充下入，但是这个时候表之间的数据就不同了，需要人工手动统一（备份合并就是shard总体）。实际测试中，当向分布式表写入数据时，replica group 1 被写入了数据，replica group 2 没有被写入数据。在此种条件下（internal\_replication=true时且不使用zookeeper），存在海量风险，极其不建议使用： 实际测试中，所有节点均正常工作的情况下，使用分布式表查询，同样的sql语句会出现前后结果不一致的情况 当有节点挂掉时候，那么挂掉之前的数据是写入备份A，挂掉之后数据写入了备份B（此时集群还是正常工作的），当你去使用分布表查询数据时，是肯定会得到错误结果的，因为分布表的查询方式是每个shard中选取一个表来查询并合并结果，由于备份A和备份B之间没同步，那么你查询的只是一部分数据。这种方法切记不能使用！  
**（3）internal\_replication=true时：**  
使用ReplicatedMergeTree表引擎+zookeeper，这种方案看起来配置很多但是也是最稳定的方案。

## 三、总结： ##

对比clickhouse集群部署提供的两种方案，基于zookeeper的部署方案更稳重更安全。所以建议采用这种。  
另外在搭建完成后，我们创建了分布式表和本地表，在上述实验中，我们是直接写分布式表，分布式表会将数据发送到其他机器的本地表上。有人建议不要直接这么做，我查阅了很多文章，总结一下原因：  
**1.数据量很大时：**  
当每天数据量很大时，比如每天上亿级别或以上。  
由于分布式表的逻辑简单，仅仅是转发请求，所以在转发安全性上，会有风险，并且rand的方式，可能会造成不均衡，而且Distributed表在写入时会在本地节点生成临时数据，会产生写放大，所以会对CPU及内存造成一些额外消耗，分布式表接收到数据后会将数据拆分成多个parts, 并转发数据到其它服务器, 会引起服务器间网络流量增加、服务器merge的工作量增加, 导致写入速度变慢, 并且增加了Too many parts的可能性.因此数据量大时建议通过轮询的方式写本地表，这样最保险和均衡，这也是很多人建议使用的。  
**1.数据量并不大时：**  
直接写分布式表和轮询写本地表都差不多，想用哪种方式都可以。

其实分布式表的本质就是一个视图，设计的目的就是为了查询的，虽然数据量不大时没有什么影响。  
**2.综上所述，我觉得集群部署使用的最佳建议：**  
**（1）采用基于zookeeper的方式部署集群  
（2）每个分片最少有两个副本来保证数据一致性  
（3）读分布式表，分布式表只做查询  
（4）通过负载均衡的方式写本地表  
（5）尽量做1000条以上批量的写入，避免逐行insert或小批量的insert，update，delete操作，因为ClickHouse底层会不断的做异步的数据合并，会影响查询性能。**

大家如果有什么问题直接给我留言～

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDEyMzU0MA_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220829/31e07e58d81d42e78018f6df18527977.png
[zookeeper]: https://blog.csdn.net/weixin_44123540/article/details/118580473
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDEyMzU0MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220829/0ef707fe310344cc8d567905ae1812bc.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDEyMzU0MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20220829/fc13bd98d97e47c99edf5b3fb9f0284d.png