激发大规模ClickHouse数据加载(2/3)大规模数据加载的加速调优

本文字数：4552；估计阅读时间：12?分钟

作者：Maksim Kita

审校：庄晓东（魏庄）

本文在公众号【ClickHouseInc】首发

Meetup活动：

ClickHouse Shenzhen User Group第1届 Meetup 火热报名中，详见文末！

进入赛道

在我们关于“激发大规模数据加载”三篇连载系列博客文章的第二篇中，我们将演示如何使用相同的硬件，在相同时间内运行“十亿行插入”大规模数加载场景，实现比默认设置快3倍的实验，将第一篇文章中的理论付诸实践（设置链接到第一篇）。我们将介绍一个公式，您可以使用该公式确定最适合您写入的业务场景：最佳块大小/并行度比。最后，我们将通过利用ClickHouse新的SharedMergeTree表引擎，以及简单的水平集群扩展，来突破数据加载速度极限。

请注意，我们仅在此演示了一种场景的调试，其中数据由ClickHouse服务器自己拉取。您可以在此处阅读有关客户端将数据推送到ClickHouse的设置的信息。（ClickHouse中的异步数据插入）

挑战

使用ClickHouse进行大规模数据加载就像驾驶一辆高性能的一级方程式赛车🏎?。我们可以获得巨大的原始马力，并且可以为大规模数据加载提供最高速度。但是，为了实现最大写入性能，您必须选择（1）足够高的档位【插入块大小】和（2）适当加速度【并行插入】，以及（3）可用到的马力（CPU核心和RAM）。

理想情况下，我们希望以最高档位和加速度驾驶我们的赛车：

• 最高档位：将插入块大小配置的越大，ClickHouse需要创建的部分（part）就越少，需要磁盘文件的I/O和后台的合并就越少。

• 最高加速度：将并行插入线程数量配置的越高，处理数据的速度就会越快。

然而，这两个性能因素之间存在着冲突和权衡（以及与后台part合并的权衡）。ClickHouse服务器的可用主存有限。较大的块使用更多的主内存，这限制了我们可以利用的并行插入线程的数量。相反，更高数量的并行插入线程需要更多的主存，因为插入线程的数量确定了内存中同时创建的插入块的数量。这限制了插入的块大小。此外，插入线程和后台合并线程之间可能存在资源争用。配置的插入线程数量较高（1）会创建需要合并的part较多，（2）会从后台合并线程中占用CPU核心和内存。

我们的挑战是：既要找到一个足够大的块大小，又要有足够多的并行插入线程的平衡点，以达到最佳的插入速度。

实验

在以下各节中，我们将对这些块大小/并行性设置进行测试，并评估它们对写入速度的影响。

测试数据

我们进行实验的数据来自PyPi数据集（存储在S3存储桶中）。它包含653亿行，未经压缩的原始大小约为14 TiB。将数据存储在ClickHouse表中时，磁盘上的压缩数据大小为约1.2 TiB。

测试表和插入查询

在这些测试中，我们将尽可能快地将此数据写入到ClickHouse服务的一个表中，该服务由3个ClickHouse服务器组成，每个服务器有59个CPU核心和236 GiB的RAM。我们将使用INSERT INTO SELECT查询，结合使用与S3Cluster集成表函数。

我们将从使用默认设置启动大规模数据加载，包括插入块大小和插入线程，然后将使用不同的数值组合重复相同数据的加载，以评估对加载时间的影响。

用于审视性能指标的查询

我们在系统表上使用以下SQL查询来审视和可视化--测试结果中的插入性能指标：

• 插入完成时的活动Part数量

• 达到少于3k活动Part的时间

• 写入存储的初始Part数

• 写入每个集群节点的初始Part数

换挡

为了说明插入块的大小如何影响到创建Part的数量（以及需要合并的Part数量），我们在下面的可视化中展示了各种插入块大小（以行为单位）与单个数据块的（未压缩）平均内存大小，以及单个数据Part的（压缩）平均磁盘上大小的关系。这与写入存储的平均总Part数量叠加在一起。请注意，我们给出平均值，因为如在第一篇文章中所述，由于ClickHouse按行块处理数据，创建的块和Part很少精确包含配置的行数或字节数。因此，这些设置指定最小阈值。

此外，请注意，我们从下一节，在不同的写入测试运行中获取这些数字。

您可以看到，插入块大小配置的越大，存储测试数据（约1.2 TiB的压缩表数据）所需创建（和合并）的Part就越少。例如，使用100万行的插入块大小，将在磁盘上创建6.5万个初始Part（平均压缩大小为20 MiB）。而使用8000万行的插入块大小，只会创建817个初始Part（平均压缩大小为1.5 GiB）。

标准速度

以下图表可视化了使用默认插入块大小（约100万行），但不同的插入线程数量运行的写入测试结果。我们显示了峰值内存使用量，以及达到3000个Part（用于高效查询的建议数量）所需的时间：

使用ClickHouse 默认设置的4个写入线程（OSS中默认没有开启并行协程线程），每个服务器消耗的主内存的峰值量为7 GiB。从写入开始到最初创建的6.5万个Part被合并为少于3千个Part，需要超过4个小时。通过其默认设置，ClickHouse试图提供资源使用的良好平衡，以支持来自并发用户的并发任务。然而，并非一刀切。我们在这里的目标是调整一个只被我们用于单一目的的专用服务：实现插入数据集的最高速度。

如果我们将利用的并行插入线程数量与可用的59个CPU核心的数量相匹配，与较低的线程设置相比，达到3k活动Part的时间会增加。

使用16个插入线程达到最短的时间，为后台合并线程留下了大量可用的59个CPU核心，这些线程与数据插入同时运行。

请注意上图中顶部的蓝色水平横线表示每个服务器的可用内存（236 GiB RAM）。我们可以看到增加插入块大小和内存使用（上图中的蓝色垂直条）的空间很大。

目前，我们正在全力以赴地踩油门（最多59个插入线程）以极低的档位（每个初始part仅有100万行），导致整体写入速度较慢。我们将在下一节中找到更好的档位和加速度组合。

最高速度

我们试图通过运行不同排列组合：分析这些写入测试插入速度的因素，来确定插入块大小和插入线程数的完美组合。以下图表可视化了这些写入测试运行的结果，我们多次将插入块大小翻倍（从100万到500万，再到1000万，再到2000万，最后到4000万，直至8000万）：

对于每个块大小，我们将插入线程数翻倍（从4开始），直到峰值内存使用量（蓝色垂直条）几乎达到每个服务器的可用内存（蓝色水平线）。黄色圆圈表示从开始写入到最初创建的所有 Part合并到少于3000个Part所需的时间。

当我们使用插入块大小为1000万行和32个并行插入线程时，我们达到了最高速度，成功写入了测试数据集的653亿行数据。这是我们服务器的甜蜜点（极点），测试服务器具有59个CPU核心和236 GiB RAM。这导致了一个适度数量的6.5千个初始Part，可以通过空闲的27个CPU核心（32个核心用于并行读取和写入数据）在后台快速合并到少于3000个Part。使用16个插入线程或更少的插入并行性将会太低。使用59个插入线程，1000万行块大小无法适配RAM。

500万行块大小可以使用59个插入线程。然而，它创建了13,000个初始Part，没有为高效的后台合并留下专用的CPU核心，导致资源争用和达到3,000个活动Part的时间较长。使用32和16个插入线程，数据处理速度较慢，但合并更快，因为有更多专用的CPU核心用于后台合并。4和8个插入线程不能使500万行块大小产生足够的插入并行性。

2000万行及以上的插入块大小会导致初始Part数量较低，但高内存开销限制了插入到创建不足的插入并行性的插入线程数量。

通过我们测定的甜蜜点设置，我们将写入速度提高了近3倍。我们使用完全相同的基础硬件，但我们更有效地利用了它进行数据写入，而不是通过一半的油门（32个插入线程）以最高可能档位（1000万行块大小）创建过多的初始Part。

一级方程式赛车

我们知道通过多次的测试运行，来测定大规模数十亿行级别的插入的完美设置是不切实际的。因此，我们为您提供了计算大数据负载最高速度的近似设置的方便公式：

??max_insert_threads：选择可用CPU核心的大约一半用于插入线程（以留出足够的专用核心用于后台合并）

??peak_memory_usage_in_bytes：选择预期的峰值内存使用量；可以是所有可用的RAM（如果它是隔离的写入），也可以是一半或更少（以留有其他并发任务的空间）

然后公式为：

min_insert_block_size_bytes?=?peak_memory_usage_in_bytes?/（?3 *?max_insert_threads）

通过这个公式，您可以将min_insert_block_size_rows设置为0（以禁用基于行的阈值），同时将max_insert_threads设置为选择的值，将min_insert_block_size_bytes设置为上述公式的计算结果。

在ClickHouse中突破速度限制

使写入速度更快的下一个措施是：为我们的引擎注入更多的动力，并通过添加额外的服务器分别增加可用的CPU核心数量。

与SharedMergeTree表引擎一起，ClickHouse允许您自由地（并快速！）改变：现有服务器的大小（CPU和RAM）或添加额外的服务器。我们在我们的服务中选择了后者，并使用不同数量的ClickHouse服务器（每个服务器有59个CPU核心和236 GB RAM）写入了我们的数据集。此图显示了结果：

对于每个写入测试运行，我们使用了上文中测定的最佳调整设置（32个并行插入线程，插入块大小为1000万行）。

我们可以看到，写入吞吐量与CPU核心和ClickHouse服务器的数量完美线性地扩展。这使我们能够以所需的速度运行大规模数据插入。

它可以像您想要的那样快

ClickHouse 允许您通过额外的CPU核心和服务器将写入持续时间线性扩展。因此，您可以按所需的速度运行大规模数据写入。以下图表可视化了这一点：

单个ClickHouse服务器（具有59个CPU核心和236 GB RAM）在约240分钟内以每秒约4百万行的速度写入了我们的650亿行数据集。基于我们上面的写入测试运行证明了可线性扩展性，我们展示了如何通过添加额外的服务器来改善吞吐量和写入时间。

总结

在我们的三部曲博客系列的第二部分中，我们提供了指导，并演示了如何调整插入性能的重要因素，从而大幅加快大规模数十亿行数据插入的速度。在相同的硬件上，最高的写入速度比默认设置快了近3倍。此外，我们利用了ClickHouse的无缝集群扩展，使写入速度更快，并说明了如何通过扩展节点来以所需的速度运行大规模数据插入。

我们希望您学到了一些新的方法来加速大规模ClickHouse数据的加载。

在这个系列的下一篇也是最后一篇文章中，我们将演示如何在较长时间内逐渐而可靠地加载大型数据集。

Meetup 活动报名通知

好消息：ClickHouse Shenzhen?User Group第1届 Meetup 已经开放报名了，将于2024年1月6日在深圳南山区海天二路33号腾讯滨海大厦举行，扫码免费报名

??联系我们

手机号：13910395701

邮箱：Tracy.Wang@clickhouse.com

满足您所有的在线分析列式数据库管理需求