TIDB-扩缩容问题

一、扩容

扩容遇到问题比较少,这里不详细说 

二、缩容

缩容不成功的时候可以采取--force强制缩容(尽量不要使用,除非以下操作不管用)

pd相关操作:

2.1 缩容pd报错xxx faild to stop

  1. 检查出错节点端口是否存在,ss -ltn,确定关闭之前需要确认是否为当前集群的服务,避免影响其他集群。
  2. 检查出错节点服务是否存在,有则可通过 systemctl 关闭,或者 kill
  3. 可以使用 --wait-timeout 参数增加等待时间

我这里报错的原因是因为机器上用systemctl起了一个9100的端口,所以9100一直关不掉,导致的缩容不成功,去到对应的机器上用systemctl stop node_exporter即可正常缩容

2.2 缩容pd leader的保险做法

使用pd-ctl将pd的leader转移到其他的pd上,然后再进行缩容

# 查看成员信息
member
# 查看pd leader
member leader show
# 将pd leader从当前成员迁移走
member leader resign
# 迁移pd leader到对应的pd上
member leader transfer pd3

tikv相关操作

1. 缩容长期处于pending offline的状态

可能是由于pd的调度过慢

进入pd交互界面

tiup ctl:v4.0.13 pd -i -u http://pd_ip:pd_port

查看对应的store情况

# 如果不知道具体的store_id,直接输入store查看
store store_id

如果确实是调度慢则可以调整具体参数

config set schedule.leader-schedule-limit 16

# 以下几个参数的调整都会适当改变调度的速度
# max-pending-peer-count 控制单个 store 的 pending peer 上限,调度受制于这个配置来防止在部分节点产生大量日志落后的 Region。
# leader-schedule-limit  同时进行 leader 调度的任务个数
# region-schedule-limit  同时进行 Region 调度的任务个数
# max-snapshot-count     控制单个 store 最多同时接收或发送的 snapshot 数量,调度受制于这个配置来防止抢占正常业务的资源。
# replica-schedule-limit 同时进行 replica 调度的任务个数

如果速度还是慢则可以先将下线的tikv的leader先手动驱出
scheduler add evict-leader-scheduler 4  # 添加移除 Store 4 的所有 Leader 的调度器

#如果上面都做了还是慢,可以观察对业务的影响使用store limit
store limit 20
# 官网链接:https://docs.pingcap.com/zh/tidb/v4.0/configure-store-limit

具体影响参数可以查看官网:PD 调度策略最佳实践 | PingCAP Docs

缩容集群时,对于某些组件(tikv,tiflash等),并不会立即停止服务并删除数据,而是需要等数据调度完成之后(状态变为Tombstone),用户手动执行 tiup cluster prune  {集群名} 命令清理。

缩容完成后有可能grafana会出现下图所示的问题

用下面的方法解决:

# 方法一、pd-ctl中执行
store remove-tombstone 
# 方法二、还未测试
curl -X DELETE pd-addr:port/pd/api/v1/stores/remove-tombstone

<think>嗯,用户现在问的是数据库能不能自动扩容缩容。首先,我需要确定用户对数据库自动扩缩容的理解程度。可能用户已经接触过一些云服务或者容器编排,比如之前的k8s问题,所以可能对自动扩缩容有基础认识,但不确定具体如何应用到数据库上。 接下来,我需要考虑用户的实际需求。用户可能在使用数据库时遇到了性能问题,比如流量激增导致数据库负载过高,或者资源闲置想要节省成本。这时候自动扩缩容就显得很重要了。用户可能想知道现有的技术是否支持数据库的自动扩缩,以及如何实现。 然后,我需要区分不同类型的数据库,因为关系型数据库和NoSQL在扩缩容上有不同的机制。比如,传统的关系型数据库如MySQL扩展可能较复杂,而云原生的数据库如Aurora或NoSQL的MongoDB、Cassandra可能有更好的支持。此外,用户可能关心的是云服务提供商是否提供这样的功能,或者是否需要自己实现。 还要考虑到自动扩缩容的不同维度,比如存储扩容、计算资源(CPU、内存)的扩缩,以及读写分离或分片等架构上的调整。需要解释这些方面各自的实现方式和自动化程度。 用户可能还关心实现自动扩缩容的条件和挑战,比如数据一致性、分片策略、监控指标的选择(CPU、连接数、磁盘IO)等。需要指出哪些是可以自动化的,哪些需要人工干预,以及不同数据库类型的限制。 另外,用户可能对具体的云服务产品感兴趣,比如AWS的Aurora、Google Cloud的Spanner,或者阿里云的PolarDB,这些服务通常提供了自动扩缩容的功能,应该举例说明,让用户有更直观的理解。 最后,需要总结自动扩缩容的可行性和注意事项,帮助用户权衡利弊,根据自身业务需求选择合适的方案。可能用户是技术决策者或开发者,需要评估实施自动扩缩容的复杂度和维护成本,因此提供实际案例和最佳实践会很有帮助。</think>--- 数据库的自动扩容与缩容能力取决于**数据库类型**、**架构设计**和**底层平台支持**。以下是分场景的详细解析: --- ### **1. 自动扩缩容的维度** #### **(1) 存储扩容** - **传统数据库**: - 如MySQL、PostgreSQL的单机版,存储扩容通常需要**停机扩展磁盘**或使用逻辑卷管理(LVM),**无法自动完成**。 - 例外:云托管服务(如AWS RDS、阿里云RDS)支持**在线调整存储**,无需停机。 - **分布式数据库**: - 如Cassandra、TiDB,通过动态添加节点,存储容量可**自动均衡**。 #### **(2) 计算资源扩缩容(CPU/内存)** - **云托管数据库**: - AWS Aurora、Google Cloud SQL等支持**按负载自动升降配**(如CPU/内存弹性调整)。 - 基于监控指标(CPU利用率、连接数)触发扩缩容- **容器化数据库**: - 在Kubernetes中运行的数据库(如PostgreSQL Operator),可通过HPA(Horizontal Pod Autoscaler)**自动增减Pod副本数**。 #### **(3) 读写分离与分片** - **读写分离**: - 如MySQL Group Replication,可自动添加只读副本(需配合代理层如ProxySQL)。 - **分片(Sharding)**: - 如MongoDB Sharded Cluster、Vitess,支持动态添加分片节点,但**分片策略调整需人工干预**。 --- ### **2. 典型场景与实现方式** #### **场景1:云托管数据库自动扩缩容(以AWS Aurora为例)** - **存储自动扩展**: - 开启**存储自动扩容**后,当存储使用量超过阈值(如85%),系统自动以10%增量扩展,上限为128TB。 - **计算层扩缩容**: - 通过Aurora Serverless v2,可基于ACU(Aurora Capacity Unit)**秒级调整计算资源**,支持缩容到0.5 ACU以节省成本。 #### **场景2:Kubernetes中的数据库自动扩缩(以PostgreSQL为例)** 1. 部署**PostgreSQL Operator**(如Crunchy Data PGO)。 2. 配置HPA基于CPU/内存指标自动扩缩Pod: ```yaml apiVersion: autoscaling/v2 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: postgres-hpa spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: StatefulSet name: postgres minReplicas: 1 maxReplicas: 5 metrics: - type: Resource resource: name: cpu target: type: Utilization averageUtilization: 80 ``` 3. 缩容时需确保**连接排空**,避免事务中断。 #### **场景3:NoSQL数据库弹性扩展(以MongoDB Atlas为例)** - **自动分片平衡**: - 添加新分片后,MongoDB自动迁移数据块(Chunk)实现负载均衡。 - **按需调整集群层级**: - 支持在M10(2GB内存)到M700(488GB内存)间**垂直自动扩缩容**。 --- ### **3. 关键技术挑战** #### **(1) 有状态服务的复杂性** - 数据库扩容需处理**数据一致性**(如分布式事务)、**数据迁移同步**(如Vitess VReplication)。 - 缩容需确保**节点数据已完全转移**,否则可能引发数据丢失。 #### **(2) 自动化工具依赖** - 开源方案(如Patroni for PostgreSQL)仅支持**半自动故障转移**,扩缩容仍需人工介入。 - 完全自动化需结合云服务或专用Operator(如Redis Operator)。 #### **(3) 成本与性能平衡** - 频繁缩容可能导致**冷启动延迟**(如Aurora Serverless恢复暂停实例需数秒)。 - 存储自动扩容可能增加费用,需设置合理上限。 --- ### **4. 最佳实践** 1. **优先选择云托管服务**: - 如Azure SQL Database、Amazon DynamoDB等,原生支持自动扩缩容。 2. **设定缓冲阈值**: - 扩容阈值设为70%负载,缩容阈值设为30%,避免频繁波动。 3. **隔离弹性层级**: - 计算层(无状态)与存储层(有状态)分开扩缩容,降低复杂度。 4. **监控与告警**: - 监控慢查询、锁竞争等指标,避免单纯依赖资源利用率触发扩缩。 --- ### **5. 开源方案 vs 云服务** | **能力** | 开源方案(如K8s+Operators) | 云托管数据库(如Aurora) | |------------------|-----------------------------------|----------------------------------| | 存储自动扩容 | ❌ 需手动扩展PVC | ✅ 完全自动 | | 计算资源弹性 | ✅ 通过HPA实现(仅无状态副本) | ✅ 秒级调整(支持有状态实例) | | 分片自动化 | ❌ 需人工定义分片键 | ✅ 部分支持(如MongoDB Atlas) | | 成本 | 低(基础设施自管) | 高(按需付费) | --- ### **总结** 数据库自动扩缩容**可以实现**,但需根据类型选择方案: - **云托管数据库**:开箱即用的自动弹性,适合快速上云场景。 - **自建数据库**:需结合Kubernetes Operators或分布式架构,实现有限自动化。 - **关键建议**:优先通过读写分离、缓存层优化减少对数据库扩缩容的依赖。
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