Prometheus 2 मधील टाइम सीरीज डेटाबेस (TSDB) हे अभियांत्रिकी सोल्यूशनचे उत्कृष्ट उदाहरण आहे जे प्रोमिथियस 2 मधील v1 स्टोरेजमध्ये डेटा जमा करण्याची गती, क्वेरी अंमलबजावणी आणि संसाधन कार्यक्षमतेच्या बाबतीत मोठ्या सुधारणा देते. आम्ही Percona Monitoring and Management (PMM) मध्ये Prometheus 2 ची अंमलबजावणी करत होतो आणि मला Prometheus 2 TSDB ची कामगिरी समजून घेण्याची संधी मिळाली. या लेखात मी या निरीक्षणांच्या परिणामांबद्दल बोलेन.
सरासरी प्रोमिथियस वर्कलोड
ज्यांना सामान्य उद्देश डेटाबेस हाताळण्याची सवय आहे त्यांच्यासाठी, सामान्य प्रोमिथियस वर्कलोड खूपच मनोरंजक आहे. डेटा जमा होण्याचा दर स्थिर असतो: सहसा तुम्ही ज्या सेवांचे निरीक्षण करता त्या अंदाजे समान संख्या मेट्रिक्स पाठवतात आणि पायाभूत सुविधा तुलनेने हळूहळू बदलतात.
माहितीसाठी विनंत्या विविध स्त्रोतांकडून येऊ शकतात. त्यापैकी काही, जसे की अलर्ट, स्थिर आणि अंदाजे मूल्यासाठी देखील प्रयत्न करतात. इतर, जसे की वापरकर्ता विनंत्या, स्फोट होऊ शकतात, जरी बहुतेक वर्कलोड्ससाठी असे नाही.
लोड चाचणी
चाचणी दरम्यान, मी डेटा जमा करण्याच्या क्षमतेवर लक्ष केंद्रित केले. मी ही स्क्रिप्ट वापरून लिनोड सेवेवर Go 2.3.2 (PMM 1.10.1 चा भाग म्हणून) सह संकलित केलेले Prometheus 1.14 तैनात केले: . सर्वात वास्तववादी लोड निर्मितीसाठी, हे वापरून मी रिअल लोड (Sysbench TPC-C टेस्ट) सह अनेक MySQL नोड्स लाँच केले, ज्यापैकी प्रत्येकाने 10 Linux/MySQL नोड्सचे अनुकरण केले.
खालील सर्व चाचण्या लिनोड सर्व्हरवर आठ व्हर्च्युअल कोर आणि 32 GB मेमरीसह केल्या गेल्या, दोनशे MySQL घटनांचे निरीक्षण करणारे 20 लोड सिम्युलेशन चालवले. किंवा, प्रोमिथियसच्या अटींमध्ये, 800 लक्ष्ये, प्रति सेकंद 440 स्क्रॅप्स, प्रति सेकंद 380 हजार रेकॉर्ड आणि 1,7 दशलक्ष सक्रिय वेळ मालिका.
डिझाईन
प्रोमिथियस 1.x द्वारे वापरल्या जाणार्‍या डेटाबेससह पारंपारिक डेटाबेसचा नेहमीचा दृष्टीकोन आहे . लोड हाताळण्यासाठी ते पुरेसे नसल्यास, तुम्हाला उच्च विलंबांचा अनुभव येईल आणि काही विनंत्या अयशस्वी होतील. Prometheus 2 मधील मेमरी वापर की द्वारे कॉन्फिगर करण्यायोग्य आहे storage.tsdb.min-block-duration, जे डिस्कवर फ्लश करण्यापूर्वी किती काळ रेकॉर्डिंग मेमरीमध्ये ठेवली जाईल हे निर्धारित करते (डीफॉल्ट 2 तास आहे). आवश्यक मेमरीचे प्रमाण निव्वळ इनकमिंग स्ट्रीममध्ये जोडलेल्या टाइम सीरीज, लेबल्स आणि स्क्रॅप्सच्या संख्येवर अवलंबून असेल. डिस्क स्पेसच्या बाबतीत, प्रोमिथियसचे लक्ष्य प्रति रेकॉर्ड (नमुना) 3 बाइट्स वापरण्याचे आहे. दुसरीकडे, मेमरी आवश्यकता खूप जास्त आहे.
ब्लॉक आकार कॉन्फिगर करणे शक्य असले तरी, ते स्वहस्ते कॉन्फिगर करण्याची शिफारस केलेली नाही, म्हणून तुम्हाला तुमच्या वर्कलोडसाठी आवश्यक तेवढी मेमरी Prometheus ला देणे भाग पडते.
मेट्रिक्सच्या इनकमिंग स्ट्रीमला सपोर्ट करण्यासाठी पुरेशी मेमरी नसल्यास, प्रोमिथियस मेमरीमधून बाहेर पडेल किंवा OOM किलर ते मिळवेल.
जेव्हा प्रोमिथियसची मेमरी संपते तेव्हा क्रॅशला उशीर करण्यासाठी स्वॅप जोडणे खरोखर मदत करत नाही, कारण हे फंक्शन वापरल्याने स्फोटक मेमरीचा वापर होतो. मला असे वाटते की हे गो, त्याचे कचरा गोळा करणारे आणि ते ज्या पद्धतीने स्वॅपशी व्यवहार करते त्याशी संबंधित आहे.
आणखी एक मनोरंजक दृष्टीकोन म्हणजे प्रक्रियेच्या सुरूवातीपासून मोजण्याऐवजी हेड ब्लॉक एका विशिष्ट वेळी डिस्कवर फ्लश करण्यासाठी कॉन्फिगर करणे.
जसे तुम्ही आलेखावरून पाहू शकता, दर दोन तासांनी डिस्कवर फ्लश होतात. तुम्ही किमान-ब्लॉक-कालावधी पॅरामीटर एका तासात बदलल्यास, अर्ध्या तासानंतर हे रीसेट दर तासाला होतील.
तुम्हाला तुमच्या Prometheus इंस्टॉलेशनमध्ये हे आणि इतर आलेख वापरायचे असल्यास, तुम्ही हे वापरू शकता . हे PMM साठी डिझाइन केले होते परंतु, किरकोळ बदलांसह, कोणत्याही Prometheus इंस्टॉलेशनमध्ये बसते.
आमच्याकडे हेड ब्लॉक नावाचा एक सक्रिय ब्लॉक आहे जो मेमरीमध्ये संग्रहित आहे; द्वारे जुन्या डेटासह ब्लॉक उपलब्ध आहेत mmap(). हे कॅशे स्वतंत्रपणे कॉन्फिगर करण्याची गरज दूर करते, परंतु याचा अर्थ असा आहे की जर तुम्हाला हेड ब्लॉक सामावून घेऊ शकतील त्यापेक्षा जुना डेटा शोधायचा असेल तर तुम्हाला ऑपरेटिंग सिस्टम कॅशेसाठी पुरेशी जागा सोडणे आवश्यक आहे.
याचा अर्थ असा आहे की प्रोमिथियस व्हर्च्युअल मेमरी वापर खूप जास्त दिसेल, ज्याबद्दल काळजी करण्याची गरज नाही.
आणखी एक मनोरंजक डिझाइन पॉइंट म्हणजे WAL चा वापर (पुढे लॉग लिहा). स्टोरेज दस्तऐवजीकरणावरून तुम्ही बघू शकता, क्रॅश टाळण्यासाठी Prometheus WAL चा वापर करतो. डेटा टिकून राहण्याची हमी देणारी विशिष्ट यंत्रणा, दुर्दैवाने, चांगल्या प्रकारे दस्तऐवजीकरण केलेली नाही. Prometheus आवृत्ती 2.3.2 प्रत्येक 10 सेकंदांनी WAL ला डिस्कवर फ्लश करते आणि हा पर्याय वापरकर्ता कॉन्फिगर करता येत नाही.
कॉम्पॅक्शन
Prometheus TSDB ला LSM (लॉग स्ट्रक्चर्ड मर्ज) स्टोअर प्रमाणे डिझाइन केले आहे: हेड ब्लॉक वेळोवेळी डिस्कवर फ्लश केले जाते, तर कॉम्पॅक्शन मेकॅनिझम क्वेरी दरम्यान बरेच ब्लॉक स्कॅन करणे टाळण्यासाठी अनेक ब्लॉक्स एकत्र करते. एका दिवसाच्या लोडनंतर मी चाचणी प्रणालीवर पाहिलेल्या ब्लॉक्सची संख्या येथे तुम्ही पाहू शकता.
तुम्हाला स्टोअरबद्दल अधिक जाणून घ्यायचे असल्यास, तुम्ही meta.json फाइल तपासू शकता, ज्यामध्ये उपलब्ध ब्लॉक्स आणि ते कसे आले याबद्दल माहिती आहे.
{
"ulid": "01CPZDPD1D9R019JS87TPV5MPE",
"minTime": 1536472800000,
"maxTime": 1536494400000,
"stats": {
"numSamples": 8292128378,
"numSeries": 1673622,
"numChunks": 69528220
},
"compaction": {
"level": 2,
"sources": [
"01CPYRY9MS465Y5ETM3SXFBV7X",
"01CPYZT0WRJ1JB1P0DP80VY5KJ",
"01CPZ6NR4Q3PDP3E57HEH760XS"
],
"parents": [
{
"ulid": "01CPYRY9MS465Y5ETM3SXFBV7X",
"minTime": 1536472800000,
"maxTime": 1536480000000
},
{
"ulid": "01CPYZT0WRJ1JB1P0DP80VY5KJ",
"minTime": 1536480000000,
"maxTime": 1536487200000
},
{
"ulid": "01CPZ6NR4Q3PDP3E57HEH760XS",
"minTime": 1536487200000,
"maxTime": 1536494400000
}
]
},
"version": 1
}प्रोमिथियसमधील कॉम्पॅक्शन्स हेड ब्लॉक डिस्कवर फ्लश होण्याच्या वेळेशी जोडलेले असतात. या टप्प्यावर, अशा अनेक ऑपरेशन्स केल्या जाऊ शकतात.
असे दिसते की कॉम्पॅक्शन्स कोणत्याही प्रकारे मर्यादित नाहीत आणि अंमलबजावणी दरम्यान मोठ्या डिस्क I/O स्पाइक होऊ शकतात.
CPU लोड स्पाइक
अर्थात, याचा प्रणालीच्या गतीवर नकारात्मक प्रभाव पडतो, आणि LSM स्टोरेजसाठी एक गंभीर आव्हान देखील आहे: जास्त ओव्हरहेड न करता उच्च विनंती दरांना समर्थन देण्यासाठी कॉम्पॅक्शन कसे करावे?
कॉम्पॅक्शन प्रक्रियेत मेमरी वापरणे देखील खूप मनोरंजक दिसते.
कॉम्पॅक्शननंतर, बहुतेक मेमरी कॅशेड वरून फ्रीमध्ये कशी बदलते हे आपण पाहू शकतो: याचा अर्थ संभाव्य मौल्यवान माहिती तेथून काढून टाकली गेली आहे. इथे वापरल्यास उत्सुकता आहे fadvice() किंवा इतर काही मिनिमायझेशन तंत्र, किंवा कॅशे कॉम्पॅक्शन दरम्यान नष्ट झालेल्या ब्लॉक्सपासून मुक्त झाल्यामुळे आहे?
अयशस्वी झाल्यानंतर पुनर्प्राप्ती
अपयशातून पुनर्प्राप्त होण्यास वेळ लागतो आणि चांगल्या कारणास्तव. प्रति सेकंद दशलक्ष रेकॉर्डच्या इनकमिंग स्ट्रीमसाठी, एसएसडी ड्राइव्ह लक्षात घेऊन पुनर्प्राप्ती होत असताना मला सुमारे 25 मिनिटे प्रतीक्षा करावी लागली.
level=info ts=2018-09-13T13:38:14.09650965Z caller=main.go:222 msg="Starting Prometheus" version="(version=2.3.2, branch=v2.3.2, revision=71af5e29e815795e9dd14742ee7725682fa14b7b)"
level=info ts=2018-09-13T13:38:14.096599879Z caller=main.go:223 build_context="(go=go1.10.1, user=Jenkins, date=20180725-08:58:13OURCE)"
level=info ts=2018-09-13T13:38:14.096624109Z caller=main.go:224 host_details="(Linux 4.15.0-32-generic #35-Ubuntu SMP Fri Aug 10 17:58:07 UTC 2018 x86_64 1bee9e9b78cf (none))"
level=info ts=2018-09-13T13:38:14.096641396Z caller=main.go:225 fd_limits="(soft=1048576, hard=1048576)"
level=info ts=2018-09-13T13:38:14.097715256Z caller=web.go:415 component=web msg="Start listening for connections" address=:9090
level=info ts=2018-09-13T13:38:14.097400393Z caller=main.go:533 msg="Starting TSDB ..."
level=info ts=2018-09-13T13:38:14.098718401Z caller=repair.go:39 component=tsdb msg="found healthy block" mint=1536530400000 maxt=1536537600000 ulid=01CQ0FW3ME8Q5W2AN5F9CB7R0R
level=info ts=2018-09-13T13:38:14.100315658Z caller=web.go:467 component=web msg="router prefix" prefix=/prometheus
level=info ts=2018-09-13T13:38:14.101793727Z caller=repair.go:39 component=tsdb msg="found healthy block" mint=1536732000000 maxt=1536753600000 ulid=01CQ78486TNX5QZTBF049PQHSM
level=info ts=2018-09-13T13:38:14.102267346Z caller=repair.go:39 component=tsdb msg="found healthy block" mint=1536537600000 maxt=1536732000000 ulid=01CQ78DE7HSQK0C0F5AZ46YGF0
level=info ts=2018-09-13T13:38:14.102660295Z caller=repair.go:39 component=tsdb msg="found healthy block" mint=1536775200000 maxt=1536782400000 ulid=01CQ7SAT4RM21Y0PT5GNSS146Q
level=info ts=2018-09-13T13:38:14.103075885Z caller=repair.go:39 component=tsdb msg="found healthy block" mint=1536753600000 maxt=1536775200000 ulid=01CQ7SV8WJ3C2W5S3RTAHC2GHB
level=error ts=2018-09-13T14:05:18.208469169Z caller=wal.go:275 component=tsdb msg="WAL corruption detected; truncating" err="unexpected CRC32 checksum d0465484, want 0" file=/opt/prometheus/data/.prom2-data/wal/007357 pos=15504363
level=info ts=2018-09-13T14:05:19.471459777Z caller=main.go:543 msg="TSDB started"
level=info ts=2018-09-13T14:05:19.471604598Z caller=main.go:603 msg="Loading configuration file" filename=/etc/prometheus.yml
level=info ts=2018-09-13T14:05:19.499156711Z caller=main.go:629 msg="Completed loading of configuration file" filename=/etc/prometheus.yml
level=info ts=2018-09-13T14:05:19.499228186Z caller=main.go:502 msg="Server is ready to receive web requests."पुनर्प्राप्ती प्रक्रियेची मुख्य समस्या उच्च मेमरी वापर आहे. सामान्य परिस्थितीत सर्व्हर समान प्रमाणात मेमरीसह स्थिरपणे कार्य करू शकतो हे तथ्य असूनही, तो क्रॅश झाल्यास तो OOM मुळे पुनर्प्राप्त होऊ शकत नाही. डेटा संकलन अक्षम करणे, सर्व्हर आणणे, ते पुनर्प्राप्त करू देणे आणि संग्रह सक्षम करून रीबूट करणे हा मला एकमेव उपाय सापडला.
वार्मिंग अप
वॉर्म-अप दरम्यान लक्षात ठेवण्यासारखे आणखी एक वर्तन म्हणजे सुरुवातीनंतर कमी कार्यक्षमता आणि उच्च स्त्रोत वापर यांच्यातील संबंध. काही दरम्यान, परंतु सर्व सुरू होत नाही, मी CPU आणि मेमरीवर गंभीर भार पाहिला.
मेमरी वापरातील अंतर दर्शविते की प्रोमिथियस सुरुवातीपासून सर्व संग्रह कॉन्फिगर करू शकत नाही आणि काही माहिती गमावली आहे.
उच्च CPU आणि मेमरी लोडची नेमकी कारणे मी शोधून काढली नाहीत. मला शंका आहे की हे उच्च वारंवारतेसह हेड ब्लॉकमध्ये नवीन वेळ मालिका तयार केल्यामुळे आहे.
CPU लोड वाढतो
कॉम्पॅक्शन्स व्यतिरिक्त, जे बर्‍यापैकी उच्च I/O लोड तयार करतात, मला दर दोन मिनिटांनी CPU लोडमध्ये गंभीर स्पाइक आढळले. जेव्हा इनपुट फ्लो जास्त असतो तेव्हा स्फोट जास्त असतात आणि गोच्या कचरा गोळा करणाऱ्यांमुळे असे दिसते, कमीतकमी काही कोर पूर्णपणे लोड केले जातात.
या उड्या इतक्या क्षुल्लक नाहीत. असे दिसते की जेव्हा हे घडतात, तेव्हा प्रोमिथियसचे अंतर्गत प्रवेश बिंदू आणि मेट्रिक्स अनुपलब्ध होतात, ज्यामुळे त्याच कालावधीत डेटा अंतर होते.
आपण हे देखील लक्षात घेऊ शकता की प्रोमिथियस निर्यातक एका सेकंदासाठी बंद होतो.
आम्ही कचरा संकलन (GC) सह संबंध लक्षात घेऊ शकतो.
निष्कर्ष
Prometheus 2 मधील TSDB वेगवान आहे, लाखो वेळेची मालिका हाताळण्यास सक्षम आहे आणि त्याच वेळी अगदी माफक हार्डवेअर वापरून प्रति सेकंद हजारो रेकॉर्ड्स हाताळण्यास सक्षम आहे. CPU आणि डिस्क I/O वापर देखील प्रभावी आहे. माझ्या उदाहरणाने प्रति सेकंद 200 मेट्रिक्स प्रति कोर वापरले.
विस्ताराची योजना करण्यासाठी, तुम्हाला पुरेशा प्रमाणात मेमरी लक्षात ठेवणे आवश्यक आहे आणि ही वास्तविक मेमरी असणे आवश्यक आहे. मी पाहिलेली मेमरीची मात्रा 5 GB प्रति 100 रेकॉर्ड प्रति सेकंद इनकमिंग स्ट्रीम होती, जी ऑपरेटिंग सिस्टम कॅशेसह सुमारे 000 GB व्यापलेली मेमरी देते.
अर्थात, CPU आणि डिस्क I/O स्पाइक्सवर नियंत्रण ठेवण्यासाठी अजून बरेच काम करायचे आहे आणि तरुण TSDB Prometheus 2 ची तुलना InnoDB, TokuDB, RocksDB, WiredTiger यांच्याशी कशी केली जाते हे लक्षात घेऊन आश्चर्यकारक नाही, परंतु त्या सर्वांमध्ये समानता होती. त्यांच्या जीवन चक्राच्या सुरुवातीच्या काळात समस्या.
स्त्रोत: www.habr.com