复杂查询导致clickhouse宕机

背景

最近在研究clickhouse,发现了不少坑,有些坑是官方的无法解决,有些是配置的问题。配置问题及优化的问题就需要我们不断的调整配置以及优化sql。优化sql最主要是理解clickhouse是如何查询的,我们才能找到瓶颈点,找到优化方法。

问题

在8G内存4核CPU的机器上,单节点的默认配置的clickhouse,保存数据8000W+,一个复杂的多表关联的查询,每次查询到98%的时候,clickhouse就自动宕机了,报错如下:

Exception on client:
Code: 32. DB::Exception: Attempt to read after eof: while receiving packet from localhost:9000, ::1

Connecting to localhost:9000.
Code: 210. DB::NetException: Connection refused (localhost:9000, ::1)

查看clickhouse日志正常,error日志也未见异常。很是神奇。
服务被强制干掉了。

在官网的issues中可以查到不少人跟我情况一样

问题排查

为什么会这样,就是clickhouse在查询的时候会把数据加载到缓存中,缓存撑爆了,发生OOM了,可以通过linux命令

dmesg

查看linux状态,发现最后一行如下所示

[14666975.982367] Out of memory: Kill process 2591 (clickhouse-serv) score 412 or sacrifice child
[14666975.989771] Killed process 2591 (clickhouse-serv) total-vm:6092664kB, anon-rss:3145272kB, file-rss:165208kB, shmem-rss:0kB

如何解决

目前没看到有什么好的解决方案,我是如何解决的

  1. 换一个更大内存的服务器8G——>16G
  2. 优化sql,缩小查询范围
  3. 优化索引,跳过更多的数据扫描
  4. 调整用户查询限制,不能超过内存大小(至少先保证服务正常,不能说一个大查询直接把服务kill了)

经过以上优化基本保证了服务不会被kill掉,并且查询速度也会明细提升。

修改user.xml <max_memory_usage>10000000000</max_memory_usage>
限制最大内存不能超过系统最大可用内存

<think>嗯,用户问的是Redis缓存实时排名时,如何保证缓存和ClickHouse存储的一致性。这个问题看起来是关于数据一致性的,尤其是在使用缓存和数据库结合的系统中。首先,我需要回想一下Redis和ClickHouse各自的特点。Redis是内存数据库,读写速度快,适合做缓存;ClickHouse是列式数据库,适合大数据分析,但写入后数据不可变,可能用于存储历史数据或者作为数据源。 用户提到的是实时排名,这可能涉及到频繁的更新操作,比如用户的分数变化,排行榜需要实时反映这些变化。这时候用Redis的Sorted Set结构很常见,因为它可以快速处理排名和分数更新。但是如何确保Redis里的数据和ClickHouse里的数据一致呢?因为ClickHouse可能用于持久化存储或者后续分析,但它的写入机制可能和Redis不同,比如批量写入或者有延迟。 接下来需要考虑数据一致性的策略。常见的策略有几种:延迟双删、异步更新、事务消息、版本控制、最终一致性设计、旁路缓存模式、补偿机制等。需要针对ClickHouse和Redis的特性来选择合适的方案。 比如,延迟双删是在更新数据库后,先删除缓存,然后延迟一段时间再删一次,避免在数据库主从同步期间的脏数据。但ClickHouse本身不支持事务,而且数据写入后不可变,可能采用批量插入的方式,所以延迟双删可能不太适用,或者需要调整策略。 异步更新可能更合适。当数据变更时,先更新Redis,然后异步将数据写入ClickHouse。不过需要考虑ClickHouse的写入延迟,如果ClickHouse的数据不是实时更新的,可能影响一致性。这时候可能需要使用Kafka这样的消息队列来缓冲数据,确保顺序和可靠性。 版本控制也是一个方法,每次更新数据时增加版本号,查询时比较版本号,防止旧数据覆盖新数据。但实现起来可能复杂,需要维护版本信息。 旁路缓存模式,比如Cache-Aside,读取时先查缓存,没有的话从ClickHouse加载。写入时先更新数据库,再让缓存失效。不过ClickHouse的写入可能比较慢,或者有批量处理,这时候需要注意缓存的失效时机。 另外,补偿机制,比如定期对比Redis和ClickHouse的数据,或者使用ClickHouse的物化视图来生成实时数据,然后同步到Redis。不过物化视图的更新频率需要和实时排名需求匹配。 还要考虑业务场景是否需要强一致性还是最终一致性。实时排名通常可以接受短暂的不一致,只要最终一致即可,所以最终一致性可能更合适。比如用户更新分数后,先更新Redis,保证排名及时,然后异步处理ClickHouse的写入,可能有一定的延迟,但最终数据会一致。 另外,可能需要利用ClickHouse的表引擎特性,比如使用ReplacingMergeTree来处理重复数据,或者配合Kafka引擎表实现实时数据流处理。写入数据到Kafka,然后ClickHouse从Kafka中消费数据,同时更新Redis缓存,这样可以保证两者的数据顺序一致。 还有可能遇到的问题,比如ClickHouse的写入延迟导致缓存数据过期,这时候需要合理设置缓存的过期时间,或者在更新时主动刷新缓存。 总结下来,可能的方案包括:使用消息队列异步处理更新,保证顺序;采用Cache-Aside模式,先更新数据库再失效缓存;版本控制或时间戳判断数据新旧;定期数据校对补偿;以及利用ClickHouse的特性如物化视图或表引擎来同步数据。 需要进一步确认ClickHouse在业务中的具体使用方式,是作为主要存储还是辅助分析,数据更新的频率和方式,以及业务对一致性的要求有多严格。不同的场景可能需要不同的策略组合,比如高并发更新时,可能优先保证Redis的性能,异步处理ClickHouse的写入,并通过消息队列确保顺序和最终一致性。</think>在Redis缓存实时排名与ClickHouse存储的一致性保障中,需结合双方特性设计策略。以下是分步解决方案: --- ### **一、架构特性认知** 1. **Redis特性** - 内存型数据库,Sorted Set结构天然支持实时排名(ZADD/ZINCRBY + ZREVRANGE) - 低延迟(微秒级响应),但数据易失(需持久化配置) 2. **ClickHouse特性** - 列式存储,擅长批量写入与OLAP分析 - 数据不可变性(默认引擎不支in-place更新) - 高吞吐但写入延迟较高(通常秒级) --- ### **二、核心矛盾点** | 维度 | Redis | ClickHouse | |--------------|--------------------------------|--------------------------------| | **数据时效性** | 实时更新(毫秒级) | 批量写入(分钟/小时级延迟) | | **更新方式** | 支持增量更新(如ZINCRBY) | 依赖新批次数据覆盖旧数据 | | **一致性需求** | 强实时性(排行榜需即时反馈) | 最终一致性(用于历史分析) | --- ### **三、一致性保障方案** #### **方案1:异步双写+版本控制** 1. **写入流程** ```mermaid graph TD A[用户行为触发更新] --> B[同步写入Redis: ZINCRBY] B --> C[发送带版本号的消息到Kafka] C --> D[ClickHouse消费Kafka消息按版本去重写入] ``` 2. **关键点** - Redis直接处理实时排名,保证用户体验 - Kafka确保消息顺序性,ClickHouse通过`ReplacingMergeTree`+版本号去重 - 定期执行`OPTIMIZE TABLE`合并数据版本 #### **方案2:旁路缓存+增量日志回放** 1. **架构设计** - 使用**Redis作为主存储**,ClickHouse通过`MySQL引擎`或`Kafka引擎`订阅Redis的AOF日志 - 工具链解析AOF中的ZSET操作,转化为ClickHouse可识别的批量插入 2. **优势** - Redis完全承担实时读写压力 - ClickHouse异步消费日志,避免影响主链路性能 #### **方案3:动态TTL+定期快照对齐** 1. **操作步骤** - 为Redis排名设置TTL(如5分钟) - ClickHouse每小时生成全量排名快照 - 通过定时任务对比Redis与快照数据,差异部分触发补偿写入 2. **适用场景** - 容忍短暂不一致(如电竞榜单每小时刷新历史记录) - 需配合`Redis Keyspace Notifications`监听过期事件 --- ### **四、异常场景处理** 1. **Redis宕机恢复** - 方案:从ClickHouse最近分区抽取数据,通过`ZADD CH stmt`重建缓存 - 工具:编写脚本利用`clickhouse-client --query`导出CSV,`redis-cli --pipe`批量注入 2. **ClickHouse写入积压** - 优化:改用`Kafka引擎表`+`MaterializedView`自动消费,避免人工调度 - 降级:在监控到积压时,暂时关闭非核心业务的数据同步 --- ### **五、实战案例参考** **某直播平台打赏排行榜实现** - **需求**:实时显示TOP100,次日生成地区打赏分析报表 - **技术栈**: - Redis: 1个Sorted Set per直播间,ZINCRBY更新打赏值 - ClickHouse: 每10分钟从Kafka消费打赏日志,存入`ReplicatedReplacingMergeTree` - **一致性措施**: - 用户查询实时榜仅访问Redis - 每日0点执行`Redis RDB`全量备份+ClickHouse `OPTIMIZE FINAL` - 凌晨1点启动校验任务,修复差异数据(发生率<0.01%) --- ### **六、选型建议** | 场景 | 推荐方案 | |------------------------------|------------------------------| | 强实时(如游戏竞技榜) | 方案1(版本控制) | | 读写分离+分析需求强 | 方案2(日志回放) | | 容忍延迟(如电商小时榜) | 方案3(TTL+快照) | 通过组合以上策略,可在保证Redis实时性能的同时,实现与ClickHouse的最终一致性。
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