ByConity 如何在Kubernetes上无感扩缩容_开源_王蕴博@ByConity布道师

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引言

ByConity 是一个由字节跳动开源的云原生数据仓库引擎，采用存储计算分离的架构，实现了读写分离和弹性扩缩容。这款引擎支持多个关键功能特性，如资源隔离、无感扩缩容、高性能和数据的强一致性等。该架构确保读写操作不会相互影响，同时使计算资源和存储资源解耦，两者可以按需独立扩缩容，实现资源高效利用。ByConity 适用于多租户环境，支持多租户资源隔离功能，保证不同租户之间不会互相影响。另外，ByConity 采用主流的 OLAP 引擎优化技术，如列存储、向量化执行、MPP 执行和查询优化等，为用户提供优异的读写性能。

ByConity 存储计算分离架构

为了让大家更好的理解需要部署的组件，这里简单介绍下 ByConity 的架构。想更深入了解请参考另一篇文章《谈谈ByConity存储计算分离架构和优势》。ByConity 的存储计算分离架构主要分为三层：共享服务层、计算层和云存储层。共享服务层是所有查询的入口，主要组件是 Cloud Service 和 Metadata Storage，它会对查询进行解析和优化，并负责一些服务、组件和事务的管理和元数据的管理。计算层是计算资源组，主要组件是 Virtual Warehouse（VW），包括 Read VW 和 Writer VW。云存储层是分布式统一存储系统，ByConity 所有的数据都存储在这一层，在计算层进行查询时，会从云存储层中读取数据，具体实现可以采用各种云存储服务，如 HDFS、S3 等。此外，ByConity 还包括 TSO、Daemon Manager、Resource Manager、后台任务和服务发现等共享服务组件，为整个系统提供稳定的支持和管理。

图 1 ByConity 三层技术架构

ByConity 如何在 Kubernetes 上部署和操作

Kubernetes 是一个开源的容器编排平台，可以自动管理和部署容器化应用程序，并提供高可用性和弹性的部署模式。将 ByConity 部署在 Kubernetes 上，可以享受 Kubernetes 提供的可伸缩性、高可用性、负载均衡、容错性等，同时简化管理和部署的过程。下面将给大家详细介绍下，如何在 Kubernetes 上部署 ByConity。

硬件配置：

用户需要部署和购买自己的 Kubernetes 集群，且要求在不影响测试性能前提下的最低硬件配置如下表：

组件名称	CPU	内存	硬盘	网络	实例
TSO	1	300M	5G	千兆网卡	1
Server	8	32G	100G	千兆网卡	1
Worker	4	16G	100G+	千兆网卡	1
DaemonManager	1	500M	5G	千兆网卡	1
ResourceManager	1	2G	5G	千兆网卡	1

同时，我们也给出一个生产环境下建议的硬件配置，供大家参考：

组件名称	CPU	内存	硬盘	网络	实例
TSO	2	2G	5G	万兆网卡	3
Server	16	60G	1T	万兆网卡	>=1
Worker	16	100G	2T+	万兆网卡	>=1
DaemonManager	4	10G	10G	万兆网卡	1
ResourceManager	8	16G	10G	万兆网卡	1

工具安装：

本地安装 Kubernetes 命令行工具 kubectl，用于管理 Kubernetes 集群
本地安装用于管理 Kubernetes 应用程序的包管理工具 helm
本地安装 byconity-deploy 代码：

git clone git@github.com:ByConity/byconity-deploy.git cd byconity-deploy

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配置存储

为了获得最佳的 TCO（https://en.wikipedia.org/wiki/Total_cost_of_ownership）和性能，本地存储最好与 ByConity Server 和 Worker 一起使用。

ByConity Server 和 Worker 的存储仅用于磁盘缓存，可以随时删除它们。

您可以使用 OpenEBS local PV （https://openebs.io/docs/concepts/localpv）等存储.

配置 helm

可以从安装的 byconity-deploy 的目录复制./chart/byconity/values.yml 文件，并进行修改适配，需要修改的地方如下：

storageClassName
timezone
replicas for server/worker
hdfs storage request

部署 ByConity 集群

# Install with fdb CRD firsthelm upgrade --install --create-namespace --namespace byconity -f ./your/custom/values.yaml byconity ./chart/byconity --set fdb.enabled=false
# Install with fdb clusterhelm upgrade --install --create-namespace --namespace byconity -f ./your/custom/values.yaml byconity ./chart/byconity

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等待 Pod 启动：

kubectl -n byconity get po

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完成部署，启动 client：

$ kubectl -n byconity exec -it sts/byconity-server -- bashroot@byconity-server-0:/# clickhouse client172.16.1.1 :)

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测试 ByConity 集群

执行一些 SQL 语句测试：

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS test;USE test;DROP TABLE IF EXISTS test.lc;CREATE TABLE test.lc (b LowCardinality(String)) engine=CnchMergeTree ORDER BY b;INSERT INTO test.lc SELECT '0123456789' FROM numbers(100000000);SELECT count(), b FROM test.lc group by b;DROP TABLE IF EXISTS test.lc;DROP DATABASE test;

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手动更新 ByConity 集群

这里举例说明如何增加新的计算组（Virtual Warehouse），假如用户希望增加两个计算组，5 个副本用户读取（my-new-vw-default ）2 个副本用户写入（my-new-vw-write ）。

更新用户的 values.yaml 文件

byconity:  virtualWarehouses:    ...
    - <<: *defaultWorker      name: my-new-vw-default      replicas: 5    - <<: *defaultWorker      name: my-new-vw-write      replicas: 2

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使用新的 value.yml 文件，执行 helm upgrade

helm upgrade --install --create-namespace --namespace byconity -f ./your/custom/values.yaml byconity ./chart/byconity

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在 Byconity 中运行执行 DDL 语句 CREATE WAREHOUSE 创建新的计算组

CREATE WAREHOUSE IF NOT EXISTS `my-new-vw-default` SETTINGS num_workers = 0, type = 'Read';CREATE WAREHOUSE IF NOT EXISTS `my-new-vw-write` SETTINGS num_workers = 0, type = 'Write';

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测试新的计算组

-- Create a table with SETTINGS cnch_vw_default = 'my-new-vw-default', cnch_vw_write = 'my-new-vw-write'CREATE DATABASE IF NOT EXISTS test;CREATE TABLE test.lc2 (b LowCardinality(String)) engine=CnchMergeTreeORDER BY bSETTINGS cnch_vw_default = 'my-new-vw-default', cnch_vw_write = 'my-new-vw-write';
-- Check if the table has the new settingsSHOW CREATE TABLE test.lc2;

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在 Kubernetes 上无感扩缩容

无感扩缩容是指在系统运行过程中，通过动态调整计算和存储资源的分配，以满足业务需求，同时不影响系统的正常运行和服务质量的一种扩容方式。无感扩缩容的目的是为了提高系统的可用性和可靠性，同时降低系统维护和运营的成本。下面介绍下如何利用 Kubernetes 对 ByConity 集群进行无感扩缩容：

部署 ByConity 集群：利用上面步骤在用户的 Kubernetes 集群上部署 ByConity
设定负载阈值：用户需要设定负载阈值，即当 ByConity 集群负载达到一定程度时需要进行扩容操作。可以通过 Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler（HPA）对象进行设定，设置 CPU 使用率或内存使用率等指标作为负载阈值。例如，可以设置当 ByConity 集群的 CPU 使用率达到 80%时，自动进行扩容操作。
自动触发扩容：当 ByConity 集群负载达到设定的负载阈值时，Kubernetes HPA 会自动触发扩容操作，增加 ByConity 节点数量以满足业务需求。例如，当 ByConity 集群的 CPU 使用率达到 80%时，Kubernetes HPA 会自动增加节点数量，保证 ByConity 集群的性能和可用性。Kubernetes 会根据预设的规则和算法，自动增加或减少节点数量，并调整负载均衡策略，以保证系统的高性能和高可用性。
动态调整资源：Kubernetes 会根据实际负载情况，动态调整计算和存储资源的分配，以保证系统的高性能和高可用性。Kubernetes 会自动将负载均衡地分配到不同的 ByConity 节点上，同时保证数据的一致性和可靠性。
实时监控和报警：可以通过 Prometheus 等监控工具，实时监控 ByConity 集群负载和资源使用情况，当出现异常情况时会自动触发报警机制，通知管理员进行处理。

总结

总之，将 ByConity 部署在 Kubernetes 上，可以享受 Kubernetes 提供的可伸缩性、高可用性、负载均衡、容错性等，同时简化管理和部署的过程，同时 ByConity 可以利用 Kubernetes 进行无感扩缩容对用户带来的价值包括：

提高系统的可用性和可靠性：无感扩缩容可以根据实际负载情况动态调整计算和存储资源的分配，保证系统始终能够满足业务需求，避免因系统资源不足而导致的系统宕机或服务中断。
提高系统的灵活性和可扩展性：无感扩缩容可以根据业务需求动态地增加或减少计算或存储资源，不需要进行系统停机或重启，从而提高了系统的灵活性和可扩展性。
降低系统维护和运营成本：无感扩缩容可以自动调整系统资源，减少了系统管理员和运营人员的工作量，降低了系统维护和运营的成本。

同时 ByConity 也提供多种其他部署方式，欢迎社区开发者使用，并给我们提 issue：