ClickHouse高可用集群方案

概述

在ClickHouse集群中使用复制表引擎ReplicatedMerge*Tree建立本地表，插入的数据会在ClickHouse的副本间进行自动复制，实现数据的高可用效果

安装配置

RPM安装

从官网直接下载安装包 https://repo.clickhouse.tech/deb/stable/main/
直接使用 rpm -ivh命令安装就OK
建议新建用户clickhouse并加入sudoers
注意所有安装包的版本要相同

clickhouse-common-static — ClickHouse编译的二进制文件
clickhouse-server — 创建clickhouse-server软连接，并安装默认配置服务
clickhouse-client — 创建clickhouse-client客户端工具软连接，并安装客户端配置文件
clickhouse-common-static-dbg — 带有调试信息的ClickHouse二进制文件（非必要）

基础配置

/etc/clickhouse-server目录为clickhouse的主配置目录

启动时默认加载config.xml和users.xml
在config.d和users.d目录下的所有附加xml文件也会被加载(需要满足clickhouse的配置文件语法)

config.xml常用配置如下：

<!-- 日志 -->
<logger>
  <level>trace</level>
  <log>/var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.log</log>
  <errorlog>/var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.err.log</errorlog>
  <size>1000M</size>
  <count>10</count>
</logger>

<!-- jdbc连接端口 -->
<http_port>8123</http_port>
<!-- client 连接端口 -->
<tcp_port>9000</tcp_port>
<!-- 服务器之间交换数据的端口 -->
<interserver_http_port>9009</interserver_http_port>
<!-- 本机域名 -->
<interserver_http_host>这里需要用域名，如果后续用到复制的话</interserver_http_host>

<!-- 监听IP，默认是ipv6的格式，如果没有开启则需要修改 -->
<listen_host>0.0.0.0</listen_host>

<!-- 最大连接数，默认4096 -->
<max_connections>64</max_connections>
<!-- 最大并发查询数，默认100 -->
<max_concurrent_queries>16</max_concurrent_queries>

<!-- 存储路径 -->
<path>/var/lib/clickhouse/</path>
<tmp_path>/var/lib/clickhouse/tmp/</tmp_path>

<!-- metrika.xml中的节点映射，替换config.xml中的对应的节点配置 -->
<remote_servers incl="clickhouse_remote_servers" />
<zookeeper incl="zookeeper_servers" optional="true" />
<macros incl="macros" optional="true" />

<!-- 引用外部配置，这里引用的是集群配置，metrika.xml默认路径是/etc/metrika.xml -->
<include_from>/etc/clickhouse-server/metrika.xml</include_from>
启动&连接

启动命令 sudo systemctl start clickhouse-server
命令行连接 clickhouse-client -u root --password --port 9000 (默认9000端口可以不加port参数)
JDBC连接 jdbc:clickhouse://10.10.10.10:8123

集群配置

ClickHouse集群信息基于手工编写配置文件metrika.xml，默认加载/etc/metrika.xml，为了方便管理我们在主配置文件中引用/etc/clickhouse-server/metrika.xml，集群搭建完毕后可查询系统表system.clusters，查看集群配置信息

ClickHouse的集群层级，对应metrika.xml配置中的macros节点：

  • 集群《layer》 => 分片《shard》 => 副本《replica》 (每个ClickHouse实例都可以看做一个副本)

具体集群部署方案放在后续详细介绍

metrika.xml 配置如下：

<yandex>
  <clickhouse_remote_servers>
    <!-- 自定义的集群名称 -->
    <ck_cluster>
      <!-- 分片信息 -->
      <shard>
        <!-- 分布式表写入数据是否只写入到一个副本，配合复制表引擎使用，默认false -->
        <internal_replication>true</internal_replication>
        <!-- 分片副本信息，这里指定的用户名密码只能是明文，如果需要密文密码需要将配置指向users.xml中的profile中 -->
        <replica>
          <host>VM_102_21_centos</host>
          <port>9000</port>
          <user>xxx</user>
          <password>xxx</password>
        </replica>
        <replica>
          <host>VM_102_22_centos</host>
          <port>9001</port>
          <user>xxx</user>
          <password>xxx</password>
        </replica>
      </shard>
    </ck_cluster>
  </clickhouse_remote_servers>

  <!-- Replicated*MergeTree会用到zk -->
  <zookeeper_servers>
    <node index="1">
      <host>vm162centos31</host>
      <port>2181</port>
    </node>
    <node index="2">
      <host>vm162centos32</host>
      <port>2181</port>
    </node>
    <node index="3">
      <host>vm162centos33</host>
      <port>2181</port>
    </node>
  </zookeeper_servers>

  <!-- Replicated*MergeTree建表语句的参数，指定zk的存储目录用 -->
  <macros>
    <layer>ck_cluster</layer>
    <shard>shard01</shard>
    <replica>replica01</replica>
  </macros>

  ……

</yandex>

常用的表引擎

分布式表 Distributed

分布式引擎本身不存储数据, 但可以在多个服务器上进行分布式查询。
读是自动并行的。读取时，远程服务器表的索引（如果有的话）会被使用。
我们可以引申理解它就相当于关系型数据库中的视图概念。

示例：ENGINE = Distributed(<集群名称>, <库名>, <表名>[, sharding_key])

与分布式表对应的是本地表，也就是上面的<表名>参数，查询分布式表的时候，ClickHouse会自动查询所有分片，然后将结果汇总后返回

向分布式表插入数据

ClickHouse会根据分片权重将数据分散插入到各个分片中
默认情况下，每个分片中所有副本都会写入数据
或者通过参数internal_replication配置每个分片只写入其中一个副本，使用复制表(Replicated*MergeTree)管理数据的副本

数据副本 Replicated*MergeTree

ReplicatedMergeTree
ReplicatedSummingMergeTree
ReplicatedReplacingMergeTree
ReplicatedAggregatingMergeTree
ReplicatedCollapsingMergeTree
ReplicatedVersionedCollapsingMergetree
ReplicatedGraphiteMergeTree

  • 只有MergeTree系列引擎支持Replicated前缀
  • 副本是表级别的，不是整个服务器级的。所以，服务器里可以同时有复制表和非复制表
  • 副本不依赖分片。每个分片有它自己的独立副本
  • 数据副本使用到Zookeeper，需要在metrika.xml中配置zk的集群信息
  • SELECT 查询并不需要借助 ZooKeeper ，副本并不影响 SELECT 的性能，查询复制表与非复制表速度是一样的
  • 默认情况下，INSERT 语句仅等待一个副本写入成功后返回。如果数据只成功写入一个副本后该副本所在的服务器不再存在，则存储的数据会丢失。要启用数据写入多个副本才确认返回，使用 insert_quorum选项
  • 数据块会去重。对于被多次写的相同数据块（大小相同且具有相同顺序的相同行的数据块），该块仅会写入一次

示例： ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/{layer}-{shard}/table_name', '{replica}')

大括号中的参数是metrika.xml中macros配置的，每个节点读取自己的配置信息，统一了建表语句
第一个参数用于zk中的目录结构，用了layer-shard名称分层
第二个参数是副本名，用于标识同一个表分片的不同副本，同个分片中不同副本的副本名称要唯一

分布式集群方案

方案1.0：MergeTree + Distributed

每个分片中只有一个副本，数据存储在本地表(MergeTree)，查询分布式表，引擎自动向所有分片查询数据并计算后返回


方案1.0.jpg
优势

架构简单，单机和分布式都可以用

劣势

单点问题，数据丢失风险大

方案2.0：MergeTree + Distributed + 多副本

在方案一的基础上为每个节点增加副本


方案2.0.jpg
优势

在1.0的基础上，数据安全有了保障，任何一个实例或者服务器挂掉了，不影响集群查询服务

劣势

如果某个节点挂了，恢复以后可以将丢失的增量数据补全，但是如果硬盘彻底损坏，存量数据基本无法恢复，且这种方案不能用两个节点互为主备，会造成数据错乱

方案3.0：ReplicatedMergeTree + Distributed + 多副本

把2.0方案中的数据表引擎替换成ReplicatedMergeTree，并设置分布式写入时只写入分片的一个节点：internal_replication设置为true
实现同一个分片中，写入一个节点的数据后，自动同步到其他的副本中
下图实现的是一个节点启动多个ClickHouse实例

方案3.0.jpg

优势

由ReplicatedMergeTree表引擎管理数据副本(依赖Zookeeper)，无须担心节点挂掉后数据的同步和丢失问题

劣势

集群配置比较复杂， macros配置分片和副本需要仔细

metrika.xml配置

2分片2副本配置.jpg

节点扩展
方案3.0节点扩展.jpg

单节点多实例部署

多套配置文件

将/etc/clickhouse-server/目录下的config.xml、users.xml 、metrika.xml复制到/etc/clickhouse-server/replica02/目录下
并对config.xml中配置的目录和端口做如下修改：

<!-- 日志目录 -->
<logger>
    <log>/var/log/clickhouse-server/replica02/clickhouse-server.log</log>
    <errorlog>/var/log/clickhouse-server/replica02/clickhouse-server.err.log</errorlog>
</logger>

<!-- 端口 -->
<http_port>8124</http_port>
<tcp_port>9001</tcp_port>
<mysql_port>9005</mysql_port>
<interserver_http_port>9010</interserver_http_port>

<!-- 数据目录 -->
<path>/var/lib/clickhouse/replica02/</path>
<tmp_path>/var/lib/clickhouse/replica02/tmp/</tmp_path>
<user_files_path>/var/lib/clickhouse/replica02/user_files/</user_files_path>

<!-- user配置 -->
<user_directories>
    <local_directory>
        <!-- Path to folder where users created by SQL commands are stored. -->
        <path>/var/lib/clickhouse/replica02/access/</path>
    </local_directory>
</user_directories>

<include_from>/etc/clickhouse-server/replica02/metrika.xml</include_from>

<format_schema_path>/var/lib/clickhouse/replica02/format_schemas/</format_schema_path>

多套服务启动文件

复制 /etc/systemd/system/clickhouse-server.service 重命名为 clickhouse-server-replica02.serviced
修改启动时加载的配置指向新的文件上，同时pid-file需要跟服务名称保持一直，否则启动不起来

ExecStart=/usr/bin/clickhouse-server --config=/etc/clickhouse-server/replica02/config.xml --pid-file=/run/clickhouse-server/clickhouse-server-replica02.pid

修改完毕后，重新加载systemd服务 system daemon-reload
然后使用命令启动多实例 sudo systemctl start clickhouse-server-replica02

集群验证

通过客户端登录任意节点，查询集群配置信息

select * from system.clusters;
集群信息.jpg

集群数据写入

写入分布式表

分布式表会跨服务器分发插入数据，仅仅是简单的请求转发，同时写入多个副本无法保证副本数据的一致性，长时间可能会造成副本数据有些不一样
所以不推荐直接写入分布式表

利用ReplicatedMergeTree引擎写入本地表

将数据副本的同步过程交给ClickHouse的复制表引擎管理
可以自已指定要将哪些数据写入哪些服务器，并直接在每个分片上执行写入，并且你可以使用任何分片方案。对于复杂业务特性的需求，这可能是非常重要的
官方推荐这种方案

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