StarRocks资源评估

本文介绍StarRocks集群的高可用配置方案,包括节点数量、单节点硬件配置要求及环境支持需求。通过实例演示如何根据业务场景估算所需的CPU资源,并提供搭建建议。

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为了实现集群高可用,建议集群最低3个节点,FE和BE分开部署也可以混合部署。

单节点配置要求:

  • BE推荐16核64GB内存以上,FE推荐8核16GB内存以上。
  • 磁盘可以使用HDD或者SSD。
  • CPU必须支持AVX2指令集, cat /proc/cpuinfo |grep avx2 确认有输出即可,如果没有支持,建议更换机器,StarRocks的向量化技术需要CPU指令集支持才能发挥更好的效果。
  • 网络需要万兆网卡和万兆交换机。

环境支持要求:

  • Linux (Centos 7+)

  • Java 1.8+

假定内存、磁盘都不会拖后腿的情况下,分析/查询的性能瓶颈在 CPU 的处理能力。所以通过对 CPU 的算力要求,来预估集群的数量。

集群需要的总 CPU 资源:e_core = scan_rows / cal_rows / e_rt * e_qps

变量名变量含义样例
e_core预计要使用的CPU核数(vCPU)
vCPU总数(逻辑处理器) = Socket数(CPU个数)x Core数(内核)x Thread数(超线程)540c
scan_rows线上典型场景中的数据扫描量3000万/s
e_qps预期线上QPS180qps
e_rt预期线上响应时间300ms
cal_rowsStarRocks针对SQL场景的计算能力3000万/s

场景样例:

  1. 数据量:事实表一年 3.6亿行数据,大约 100万行/天;
  2. 典型查询场景:一个月的事实表数据( 3000万 )和比较小的的维度表(万级别)做关联,再进行 group by、sum 等聚合计算;
  3. 期望:响应时间在 300ms 以内,业务的峰值 QPS 达 180 左右。

估算解释:

  1. StarRocks 的处理能力在“单核 1000万~1亿/秒”,此场景有「多表 join」和「group by」以及一些表达式函数,相对复杂,所以按照「 3000万/s 的计算能力」估算,需要 3 个 vCPU:3000万 / 3000万/s / 300ms = 3c。
  2. 并发峰值为180qps,因此需要 3 * 180 = 540c,即总共需要 540 个 vCPU。按单台物理机48虚拟核(vCPU)算,理论计算大约需要12台物理机。
  3. 实际 POC 过程中,用3台物理机16虚拟核进行压力测试,能够在40qps下满足300-500ms的响应时间。最终,线上确定用7台48虚拟核的物理机。 所以,还是建议用户要根据实际的业务场景做一下POC测试。

综上:根据POC的测试结果,建议用户搭建3个FE节点每个节点16核64GB内存、7个BE节点每个节点48核152GB内存。

其他说明:

  1. 计算业务越复杂、处理中的一行的列数量越多越复杂,每秒能处理的行数就会越少;
  2. 计算中「条件过滤」的效果越好(能过滤掉很多数据),则能处理的行数就会越多(因为内部有一些索引结构,能更快地帮助处理数据);
  3. 不同「表模型」会对处理能力有很大影响,上面是按照「明细模型」估算。其他模型,内部会有一些特殊处理,真实的数据量行数会和用户理解的数据量行数有一些差异;同时,分区/分桶,也会对查询性能有很大影响;(我们有其他相关文档来指导用户如何使用以达到最佳性能)
  4. 对于一些需要扫描大量数据的场景,磁盘的性能也会影响处理能力。需要时,可以使用SSD来加速。
### StarRocks性能测试方法与结果 #### 测试环境描述 StarRocks的性能测试通常基于实际业务场景构建,例如在多节点集群环境下运行特定的工作负载。在一个案例中,使用了一个由4个节点组成的StarRocks集群来执行性能测试[^1]。这种设置可以反映其在分布式计算环境下的表现。 #### 性能指标分析 对于上述提到的TestCase 1,在处理查询请求时,该4节点集群的最大CPU使用率达到平均67%,即总可用资源利用率约为4266%(相对于理论最大值6400%)。这一数据表明StarRocks能够在高并发情况下保持较高的硬件资源利用效率。 #### 数据导入方式的影响 为了全面评估StarRocks的性能,还需要考虑不同类型的加载任务对其影响。顺丰的实际应用显示,通过原生Load任务以及Flink/Spark Connectors等方式完成的数据ETL操作会显著改变系统的吞吐能力和延迟特性[^2]。因此,在设计测试方案时应充分模拟这些真实世界中的工作流程。 #### 用户体验反馈渠道 如果开发者希望亲自验证官方文档之外的功能或者解决具体实施过程中的疑问,则可以通过关注相关社交媒体账号并发送关键词获取最新版本支持信息,比如回复“starrocks3.0”即可获得关于如何快速上手新特性的指导[^3]。 #### 部署注意事项 另外值得注意的是,良好的部署规划也是保障良好性能的前提条件之一。这不仅涉及到物理基础设施的选择如服务器规格型号等硬性参数设定;还包括软件层面诸如网络拓扑结构优化等方面考量因素[^4]。 综上所述,通过对多个维度包括但不限于计算密集型作业期间cpu占用比例统计数值变化规律的研究探讨得出结论认为:只要按照推荐指南正确搭建起整个生态系统架构之后再辅以科学合理的调优策略便能够充分发挥出这款产品应有的价值所在! ```python # 示例代码展示简单的压力测试脚本框架 import time from starrocks import connect, execute_query def run_performance_test(connection_string, query_list): conn = connect(connection_string) start_time = time.time() results = [] for q in query_list: result = execute_query(conn, q) results.append(result) end_time = time.time() total_duration = end_time - start_time return {"results": results, "total_duration": total_duration} if __name__ == "__main__": queries = ["SELECT * FROM table LIMIT 10", "..."] # Add your test queries here. connection_info = 'your_connection_details' performance_data = run_performance_test(connection_info, queries) print(performance_data) ```
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