如何管理和优化 clickhouse 集群的性能？

类别运维 big-data

1 Clickhouse集群的性能管理

1.1 优化对象

集群的性能一般可以从以下两个方面进行优化：一是“硬件”优化，另一种则是“软件”优化。具体的优化对象可以为节点的硬件配置、网络环境及运行参数优化等，以达到最高的系统性能。

1、硬件优化：

（1）针对节点的硬件配置，可以考虑更换更高性能的服务器，比如更新CPU、内存、硬盘等，以满足系统的高性能要求。

（2）可以考虑增加节点的数量，使集群拥有更多的节点，以提高系统的性能。

（3）可以考虑更换更高速的网络，以提高集群间的数据传输速度。

2、软件优化：

（1）可以考虑优化Clickhouse的启动参数，比如调整缓存大小，以提高系统的性能。

（2）可以考虑优化SQL语句，比如优化查询语句，以提高查询性能。

（3）可以考虑优化表的存储结构，比如使用分区表，以提高查询性能。

（4）可以考虑优化数据导入导出，比如使用Clickhouse复制，以提高数据导入导出速度。

（5）可以考虑优化系统的索引结构，比如使用多级索引，以提高查询性能。

1.2 建立数据采集体系

对于Clickhouse集群性能的优化，首先应建立良好的数据采集体系，以便及时有效的统计出系统运行的信息，并用于系统性能参数的调整优化。当把信息收集整理成相应的文档或表格后，就可以清楚地了解集群的核心性能，以判断哪些方面可以进行优化，进而提高系统性能。

在生产环境中，可以采用Prometheus+Grafana来建立Clickhouse集群的数据采集体系。

1、首先，安装Prometheus服务器，将Prometheus服务器部署到Clickhouse集群的每台服务器上，并在Prometheus服务器上配置Clickhouse的相关监控指标，例如，查询次数、查询时间、连接数等；

2、安装Grafana服务器，并将Prometheus服务器与Grafana服务器连接起来，从而可以在Grafana服务器上可视化展示Clickhouse集群的监控信息；

3、通过定期收集和分析Clickhouse集群的监控信息，可以及时有效的统计出系统运行的信息，并用于系统性能参数的调整优化；

4、可以根据Prometheus和Grafana收集到的Clickhouse集群的监控信息，判断哪些方面可以进行优化，进而提高系统性能；

5、可以根据Prometheus和Grafana收集到的Clickhouse集群的监控信息，诊断出存在的性能问题，并采取相应的措施来优化系统性能。

通过上述步骤，可以建立良好的数据采集体系，以便于及时有效的统计出Clickhouse集群的运行信息，并用于系统性能参数的调整优化，从而提高系统性能。

1.3 监控节点状态

除了数据采集之外，还应该及时监控Clickhouse集群的各个节点的状态，包括节点状态、磁盘使用率、节点网络情况、CPU、内存占用、连接数等信息。一旦发现集群节点状态异常，可以及时采取紧急措施，处理和解决问题，确保集群的正常运行。

在生产环境中，为了确保Clickhouse集群的正常运行，我们可以采用如下步骤来监控节点状态：

使用Clickhouse的内置查询语句，查询节点的状态，包括节点的运行状态、磁盘使用率、节点网络情况、CPU、内存占用、连接数等信息：

SELECT * FROM system.cluster_nodes

使用Clickhouse的内置查询语句，查询磁盘使用率：

SELECT name, disk_space_used_bytes/disk_space_total_bytes AS disk_usage_percentage FROM system.disks

使用Clickhouse的内置查询语句，查询节点的网络情况：

SELECT * FROM system.networks

使用Clickhouse的内置查询语句，查询节点的CPU使用情况：

SELECT * FROM system.cpus

使用Clickhouse的内置查询语句，查询节点的内存使用情况：

SELECT * FROM system.memory

使用Clickhouse的内置查询语句，查询节点的连接数：

SELECT * FROM system.connections

上述步骤可以帮助我们及时监控Clickhouse集群的各个节点的状态，一旦发现集群节点状态异常，可以及时采取紧急措施，处理和解决问题，确保集群的正常运行。

2 Clickhouse集群性能优化指导原则

2.1 参数调整

在性能优化之前，应根据业务特性进行合理的参数调整，具体来讲可以通过更改表结构、存储引擎和索引结构，以及更新相关的配置和SQL脚本，以改进集群的性能。

在生产环境中，可以通过以下步骤优化Clickhouse集群的性能：

1.更改表结构：可以使用Clickhouse的MergeTree存储引擎，它可以提高查询性能，同时还可以支持更高的写入吞吐量。另外，可以通过更改表结构，如添加分区键或索引，以减少查询时间。

2.更新配置：可以通过更新Clickhouse的配置文件，如max_memory_usage、max_memory_usage_for_all_queries等，来改善集群的性能。

3.更新SQL脚本：可以通过更新SQL脚本，如使用更有效的查询语句，以及适当使用函数和索引，来改善集群的性能。

下面是一个具体的例子：

假设有一张表叫做“users”，它有三个字段：name，age和city。为了提高性能，可以将表的存储引擎更改为MergeTree，并且添加一个分区键（city）和一个索引（name）。

CREATE TABLE users
(
name String,
age Int32,
city String
) 
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY city
ORDER BY (name);

CREATE INDEX name_idx ON users (name);

此外，可以通过更新配置文件和SQL脚本来提高集群的性能。例如，可以通过调整max_memory_usage参数来控制内存使用，以及通过使用更有效的查询语句和合理使用函数和索引来提高查询性能。

2.2 合理的负载分担

为了保证集群性能的最大化，需要合理的负载分担，以把负载尽早分散到各个节点上去，这样不仅可以充分利用集群中每一项计算强度，还会减少单台服务器的压力，从而极大地提高集群性能。

在生产环境中，合理的负载分担可以极大地提高Clickhouse集群的性能。

首先，我们可以利用Clickhouse的分片功能，将表格按照不同的分片键进行分片，将查询任务分散到不同的节点上，从而减轻单台节点的压力，从而提高整个集群的性能。

其次，我们可以利用Clickhouse的异步执行功能，将查询任务拆分成多个异步任务，同时发送到多个节点上，从而提高查询任务的吞吐量，提高集群的性能。

此外，我们还可以利用Clickhouse的负载均衡功能，将查询任务负载均衡地分担到不同的节点上，从而减轻单台节点的压力，提高集群的性能。

最后，我们可以利用Clickhouse的分布式查询功能，将查询任务并行化地分担到不同的节点上，从而提高查询任务的吞吐量，提高集群的性能。

总之，以上几种方法可以有效地提高Clickhouse集群的性能，从而更好地满足生产环境的需求。

2.3 索引使用

除了更改表结构之外，还可以通过合理使用索引提高数据库性能，索引不仅可以减少查询次数，同时可以减少查询时间，降低I/O开销等。合理的索引使用可以有效提高数据库的查询性能，并缩短查询时间。

实际例子：

假设有一个名为“orders”的表，其中有一个“order_date”字段，该字段用于存储订单日期。如果要在查询中快速检索某一特定日期的订单，则可以为“order_date”字段创建索引。

3 性能优化实践

3.1 对表数据进行碎片化处理

对于Clickhouse集群的性能优化，建议首先对表数据进行碎片化处理，以利用硬盘存储空间，提升I/O性能。针对此，可以采用MergeTree根据时间戳等多种类型走表分桶，让每个表拆分成几块，以提高存储容量和查询性能。

在生产环境中，我们可以采用MergeTree进行表数据碎片化处理，以提升Clickhouse集群的性能。具体步骤如下：

1、首先，我们需要在Clickhouse中创建一个MergeTree表，并为其配置好分区字段和排序字段，如：

CREATE TABLE my_table ( id UInt32, date Date, value Int32 ) ENGINE = MergeTree PARTITION BY date ORDER BY (id);

2、然后，我们可以使用ALTER TABLE语句，将MergeTree表的分区数量调整为更小的值，以拆分表数据，如：

ALTER TABLE my_table PARTITION BY date GRANULARITY 4;

3、最后，我们可以使用OPTIMIZE TABLE语句，将表中的数据进行碎片化处理，以提升I/O性能，如：

OPTIMIZE TABLE my_table GRANULARITY 4;

通过以上步骤，我们可以将表数据碎片化处理，以提升Clickhouse集群的性能。

3.2 熟悉FlushHighWatermark和FreeSpace等解决方案

Clickhouse集群的性能优化，还可以尝试FlushHighWatermark、FreeSpace等解决方案。FlushHighWatermark会预先将超过一定阈值的内部Buffer以及临时Disk信息写入到磁盘持久化，以改善系统的内存管理和查询性能；FreeSpace则会预先分配一定空间，以减少系统内部空间分配时的IO消耗，提升系统吞吐量

实际例子：

在生产环境中，我们可以使用FlushHighWatermark和FreeSpace解决方案来提升Clickhouse集群的性能。

首先，我们可以使用FlushHighWatermark解决方案来改善集群的内存管理和查询性能。我们可以在Clickhouse配置文件中添加一行代码，如下所示：

max_bytes_before_remerge_operations = 1048576

这行代码会设置一个最大的内部Buffer阈值，超过该阈值时，会触发FlushHighWatermark，将超过该阈值的Buffer以及临时Disk信息写入到磁盘持久化。

其次，我们可以使用FreeSpace解决方案来提升Clickhouse集群的吞吐量。我们可以在Clickhouse配置文件中添加一行代码，如下所示：

max_free_disk_space = 1073741824

这行代码会设置一个最大的空间阈值，超过该阈值时，会触发FreeSpace，将超过该阈值的空间预先分配，以减少系统内部空间分配时的IO消耗，提升系统吞吐量。

总之，FlushHighWatermark和FreeSpace解决方案可以有效提升Clickhouse集群的性能，可以在Clickhouse配置文件中添加上述相应的代码，以实现性能优化。

3.3 对集群进行可视化管理

Clickhouse集群性能优化还可以通过可视化平台进行统一管理，可视化平台不仅能实现可视化管理，还能实时监控每台服务器的状态和运行参数，以及集群的查询性能等，方便管理员得到准确的系统运行状态，进而调整和优化集群性能。

在生产环境中，可以使用可视化工具来管理和优化Clickhouse集群性能。下面以Grafana为例，介绍如何使用可视化工具来管理和优化Clickhouse集群性能。

首先，安装Grafana，并使用Grafana官网提供的安装步骤进行安装。安装完成后，在Grafana中创建一个新的数据源，并将其设置为Clickhouse数据源。然后，在Grafana中创建一个新的仪表板，并使用Clickhouse数据源来查询Clickhouse集群的运行状态，例如服务器的运行参数，查询性能等。

此外，在Grafana中还可以使用插件来实现对Clickhouse集群的性能分析。例如，可以使用Clickhouse插件来查看Clickhouse集群的运行状态，例如查询的时间，查询的数量，查询的负载等。此外，还可以使用Clickhouse插件来查看查询的参数，例如查询的时间，查询的数量，查询的负载等，以便进行性能优化。

最后，通过Grafana可视化工具，可以对Clickhouse集群进行可视化管理，实时监控服务器的状态和运行参数，以及集群的查询性能，从而更好地优化集群性能。