Clickhouse 踩坑之旅 ---- MergeTree不合并分区的问题

优化CK日志存储:从Toomanyparts到问题解决之旅
本文讲述了作者在部署CK日志存储时遇到的Toomanyparts错误,通过模拟环境、逐步排查,最终发现是文件打开数限制导致的合并分区问题。通过调整系统设置并优化配置,成功解决了日志写入问题。

1 、背景

	> 目前使用 ck 作日志存储用 大概1/s 到 10000/s 数据量不等 我们本地测试没问题 但是部署到客户环境报错
	> 错误信息是在插入数据时 Too many parts(300)

2、解决思路及路线

  • 准备

模拟客户的硬件软件环境 取到日志样本

  • 第一阶段

首先看到错误了 肯定是按照对应错误去找解决方法 第一反应既然这个值比较少 那么就给他调大
果然数据可以继续录入了 不过在尝试了 600、1200、9000后发现 治标不治本

  • 第二阶段

发生错误的时候进入ck 存放数据目录 发现很多分区没有合并 而且总是在卡到一定数量时就不动了
然后就会报错 了解mergeTree的都知道 mergeTree 有个强制合并分区的命令 但是执行了也没有用
再次思考 是不是插入数据的时候 io 消耗过大 导致没有额外IO去执行合并呢
是否考虑增加 buffer 引擎的表挡在 mergeTree 之前就能解决问题呢 不过这个改动过于巨大 还是要确定问题再决定是否这么改 并且 buffer 引擎也有自己的缺点

  • 第三阶段

观察:执行 iostat -d -x 1 命令观察io 发现服务器配置很高 并不会吃满IO 但是还是会出现这个问题。

  • 第四阶段

突然想起ck 有自己的异常日志 再次模拟数据测试 发现 ck 报错 code 76

<think>嗯,用户问的是归并排序合并阶段左右子数组是否需要有序。首先,我得回忆一下归并排序的基本步骤。归并排序是分治法的一个典型应用,分为分解和合并两个阶段。分解阶段将数组分成越来越小的子数组,直到每个子数组只有一个元素,这时候自然是有序的。合并阶段则是将这些有序的子数组逐步合并成更大的有序数组,直到整个数组有序。 那问题来了,合并的时候左右子数组是否需要已经有序呢?根据归并排序的原理,分解到最后每个子数组都是单个元素,所以合并的初始阶段左右子数组都是有序的。然后每次合并都是将两个有序的子数组合并成一个更大的有序数组。所以在合并阶段,左右子数组必须是有序的,这样才能正确地进行合并操作。如果左右子数组无序,合并后的结果也无法保证有序,整个排序过程就会失败。 比如,假设左边是[3,1],右边是[4,2],合并的时候如果直接按顺序比较,结果可能还是无序的。但归并排序在合并之前,已经通过递归分解确保每个子数组都是有序的,所以合并时只需要按顺序比较两个数组的元素即可。这个过程需要两个指针分别指向左右子数组的起始位置,然后选择较小的元素放入结果数组中,直到所有元素都被合并。这也是用户提到的引用中的内容,合并两个有序数组需要这样的步骤[^1][^2]。 总结来说,归并排序的合并阶段必须要求左右子数组都是有序的,这样才能保证合并后的数组也是有序的。如果子数组无序,归并排序就无法正确工作。所以答案应该是肯定的,左右子数组必须有序。</think>归并排序的合并阶段需要左右子数组均为**有序状态**,这是保证合并结果正确性的必要条件。具体分析如下: 1. **分治策略的基础** - 归并排序通过递归将原始数组分解为最小单元(单个元素),此时每个子数组自然有序 -合并阶段,算法假设要合并的两个子数组已分别完成排序 2. **合并操作机制** ```python def merge(left, right): result = [] i = j = 0 # 需要左右数组均有序才能正确执行比较操作 while i < len(left) and j < len(right): if left[i] < right[j]: result.append(left[i]) i += 1 else: result.append(right[j]) j += 1 # 合并剩余元素 result.extend(left[i:]) result.extend(right[j:]) return result ``` - 合并过程依赖两个指针遍历已排序的子数组 - 若子数组无序,无法保证合并结果的有序性(例如可能出现$left[i] > left[i+1]$的情况) 3. **算法正确性证明** - 数学归纳法表明:当第$k$层合并完成时,所有长度为$2^k$的子数组必定有序 - 合并操作满足$T(n) = 2T(n/2) + O(n)$的时间复杂度,其成立前提是子数组有序
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