Clickhouse 入门

clickhouse 简介
ck是一个列式存储的数据库，其针对的场景是OLAP。OLAP的特点是：

• 数据不经常写，即便写也是批量写。不像OLTP是一条一条写
• 大多数是读请求
• 查询并发较少，不适合放置先生高并发业务场景使用 , CK本身建议最大一秒100个并发查询。
• 不要求事务

click的优点

为了增强压缩比例，ck存储的一列长度固，于是存储的时候，不用在存储该列的长度信息

使用向量引擎 , vector engine ，什么是向量引擎？
https://www.infoq.cn/article/columnar-databases-and-vectorization/?itm_source=infoq_en&itm_medium=link_on_en_item&itm_campaign=item_in_other_langs

clickhouse的缺点

• 不能完整支持事务
• 不能很高吞吐量的修改或删除数据
• 由于索引的稀疏性，不适合基于key来查询单个记录

性能优化

为了提高插入性能，最好批量插入，最少批次是1000行记录。且使用并发插入能显著提高插入速度。

访问接口

ck像es一样暴露两个端口，一个tcp的，一个http的。tcp默认端口：9000 ,http默认端口：8123。一般我们并不直接通过这些端口与ck交互，而是使用一些客户端，这些客户端可以是：

• Command-line Client 通过它可以链接ck,然后进行基本的crud操作，还可以导入数据到ck 。它使用tcp端口链接ck
• http interface : 能像es一样，通过rest方式，按照ck自己的语法，提交crud
• jdbc driver
• odbc driver

输入输出格式

ck能够读写多种格式做为输入(即insert)，也能在输出时(即select )吐出指定的格式。

比如插入数据时，指定数据源的格式为JSONEachRow

INSERT INTO UserActivity FORMAT JSONEachRow {"PageViews":5, "UserID":"4324182021466249494", "Duration":146,"Sign":-1} {"UserID":"4324182021466249494","PageViews":6,"Duration":185,"Sign":1}

读取数据时，指定格式为JSONEachRow

SELECT * FROM UserActivity FORMAT JSONEachRow

值得注意的时指定这些格式应该是ck解析或生成的格式，并不是ck最终的的存储格式，ck应该还是按自己的列式格式进行存储。ck支持多种格式，具体看文档
https://clickhouse.yandex/docs/en/interfaces/formats/#native

数据库引擎

ck支持在其中ck中创建一个数据库，但数据库的实际存储是Mysql，这样就可以通过ck对该库中表的数据进行crud, 有点像hive中的外表，只是这里外挂的是整个数据库。

假设mysql中有以下数据

mysql> USE test;
Database changed

mysql> CREATE TABLE `mysql_table` (
    ->   `int_id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    ->   `float` FLOAT NOT NULL,
    ->   PRIMARY KEY (`int_id`));
Query OK, 0 rows affected (0,09 sec)

mysql> insert into mysql_table (`int_id`, `float`) VALUES (1,2);
Query OK, 1 row affected (0,00 sec)

mysql> select * from mysql_table;
+--------+-------+
| int_id | value |
+--------+-------+
|      1 |     2 |
+--------+-------+
1 row in set (0,00 sec)

在ck中创建数据库，链接上述mysql

CREATE DATABASE mysql_db ENGINE = MySQL('localhost:3306', 'test', 'my_user', 'user_password')

然后就可以在ck中，对mysql库进行一系列操作

file

表引擎(table engine)—MergeTree 家族

表引擎定义一个表创建是时候，使用什么引擎进行存储。表引擎控制如下事项

• 数据如何读写以及，以及存储位置
• 支持的查询能力
• 数据并发访问能力
• 数据的replica特征

MergeTree 引擎

建表时，指定table engine相关配置

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1] [TTL expr1],
    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2] [TTL expr2],
    ...
    INDEX index_name1 expr1 TYPE type1(...) GRANULARITY value1,
    INDEX index_name2 expr2 TYPE type2(...) GRANULARITY value2
) ENGINE = MergeTree()
[PARTITION BY expr]
[ORDER BY expr]
[PRIMARY KEY expr]
[SAMPLE BY expr]
[TTL expr]
[SETTINGS name=value, ...]

• 该引擎会数据进行分区存储。
• 数据插入时，不同分区的数据，会分为不同的数据段(data part), ck后台再对这些data part做合并，不同的分区的data part不会合到一起
• 一个data part 由有许多不可分割的最小granule组成

部分配置举例

ENGINE MergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(EventDate) ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID)) SAMPLE BY intHash32(UserID) SETTINGS index_granularity=8192

granule

file

gruanule是按主键排序后，紧邻在一起，不可再分割的数据集。每个granule 的第一行数据的主键作为这个数据作为这个数据集的mark 。比如这里的主键是 (CounterID, Date)。第一个granule排序的第一列数据，其主键为 a,1 ,可以看到多一个gruanle中的多行数据，其主键可以相同。

同时为了方便索引，ck会对每个granule指定一个mark number, 方便实际使用的（通过编号，总比通过实际的主键值要好使用一点）。

这种索引结构非常像跳表。也称为稀疏索引，因为它不是对每一行数据做索引，而是以排序后的数据范围做索引。

查询举例，如果我们想查询CounterID in ('a', 'h')，ck服务器基于上述结构，实际读取的数据范围为[0, 3) and [6, 8)

可以在建表时，通过index_granularity指定，两个mark之间存储的行记录数，也即granule的大小(因为两个mark间就是一个granule)

TTL

可以对表和字段进行过期设置

MergeTree 总结

MergeTree 相当于MergeTree家族表引擎的超类。它定义整个MergeTree家族的数据文件存储的特征。即

• 有数据合并
• 有稀疏索引，像跳表一样的数据结构，来存储数据集。
• 可以指定数据分区

而在此数据基础上，衍生出了一些列增对不同应用场景的子MergeTree。他们分别是

• ReplacingMergeTree 自动移除primary key相同的数据
• SummingMergeTree　能够将相同主键的，数字类型字段进行sum,　最后存为一行，这相当于预聚合，它能减少存储空间，提升查询性能
• AggregatingMergeTree　能够将同一主键的数据，按一定规则聚合，减少数据存储，提高聚合查询的性能，相当于预聚合。
• CollapsingMergeTree　将大多数列内容都相同，但是部分列值不同，但是数据是成对的行合并，比如列的值是1和-1

ReplicatedMergeTree　引擎

ck中创建的表，默认都是没有replicate的，为了提高可用性，需要引入replicate。ck的引入方式是通过集成zookeeper实现数据的replicate副本。

正对上述的各种预聚合引擎，也有对应的ReplicatedMergeTree 引擎进行支持

• ReplicatedMergeTree
• ReplicatedSummingMergeTree
• ReplicatedReplacingMergeTree
• ReplicatedAggregatingMergeTree
• ReplicatedCollapsingMergeTree
• ReplicatedVersionedCollapsingMergeTree
• ReplicatedGraphiteMergeTree

表引擎(table engine)— Log Engine 家族

该系列表引擎正对的是那种会持续产生需要小表，并且各个表数据量都不大的日志场景。这些引擎的特点是：

• 数据存储在磁盘上
• 以apeend方式新增数据
• 写是加锁，读需等待，也即查询性能不高

表引擎(table engine)— 外部数据源

ck建表时，还支持许多外部数据源引擎，他们应该是像hive　外表一样，只是建立了一个表形态的链接，实际存储还是源数据源。(这个有待确认)

这些外部数据源表引擎有：

• Kafka
• MySQL
• JDBC
• ODBC
• HDFS

Sql语法

sample 语句

在建表的时候，可以指定基于某个列的散列值做sample (之所以hash散列，是为了保证抽样的均匀和随机).这样我们在查询的时候，可以不用对全表数据做处理，而是基于sample抽样一部分数据，进行结构计算就像。比如全表有100个人，如果要计算这一百个人的总成绩，可以使用sample取十个人，将其成绩求和后，乘以10。sample适用于那些不需要精确计算，并且对计算耗时非常敏感的业务场景。

安装事宜

一些tips

生产环境关掉swap file

Disable the swap file for production environments.

记录集群运行情况的一些表

system.metrics, system.events, and system.asynchronous_metrics tables.

安装环境配置

cpu频率控制

Linux系统，会根据任务的负荷对cpu进行降频或升频，这些调度升降过程会影响到ck的性能，使用以下配置，将cpu的频率开到最大

echo 'performance' | sudo tee /sys/devices/system/cpu/cpu*/cpufreq/scaling_governor

linux系统频率可能的配置如下：

file

运行超额分配内存

基于swap 磁盘机制，Linux系统可以支持应用系统对超过物理内存实际大小的，内存申请，基本原理是将一部分的不用的数据，swap到硬盘，腾出空间给正在用的数据，这样对上层应用来看，仿佛拥有了很大的内存量，这种允许超额申请内存的行为叫：Overcommiting Memory

控制Overcommiting Memory行为的有三个数值

• 0: The Linux kernel is free to overcommit memory (this is the default), a heuristic algorithm is applied to figure out if enough memory is available.
• 1: The Linux kernel will always overcommit memory, and never check if enough memory is available. This increases the risk of out-of-memory situations, but also improves memory-intensive workloads.
• 2: The Linux kernel will not overcommit memory, and only allocate as much memory as defined in overcommit_ratio.

ck需要尽可能多的内存，所以需要开启超额申请的功能，修改配置如下

 echo 0 | sudo tee /proc/sys/vm/overcommit_memory

关闭透明内存

Huge Pages 操作系统为了提速处理，将部分应用内存页放到了处理器中，这个页叫hug pages。而为了透明化这一过程，linux启用了khugepaged内核线程来专门负责此事，这种透明自动化的方式叫： transparent hugepages 。 但自动化的方式会带来内存泄露的风险，具体原因看参考链接。

所以CK安装期望关闭该选项：

echo 'never' | sudo tee /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled

尽量用大的网络带宽

如果是ipv6的话，需要增大 route cache

不要将zk和ck装在一起

ck会尽可能的多占用资源来保证性能，所以如果跟zk装在一起，ck会影响zk,使其吞吐量下降，延迟增高

开启zk日志清理功能

zk默认不会删除过期的snapshot和log文件，日积月累将是个定时炸弹，所以需要修改zk配置，启用autopurge功能，yandex的配置如下:

zk配置zoo.cfg

# http://hadoop.apache.org/zookeeper/docs/current/zookeeperAdmin.html

# The number of milliseconds of each tick
tickTime=2000
# The number of ticks that the initial
# synchronization phase can take
initLimit=30000
# The number of ticks that can pass between
# sending a request and getting an acknowledgement
syncLimit=10

maxClientCnxns=2000

maxSessionTimeout=60000000
# the directory where the snapshot is stored.
dataDir=/opt/zookeeper/{{ cluster['name'] }}/data
# Place the dataLogDir to a separate physical disc for better performance
dataLogDir=/opt/zookeeper/{{ cluster['name'] }}/logs

autopurge.snapRetainCount=10
autopurge.purgeInterval=1


# To avoid seeks ZooKeeper allocates space in the transaction log file in
# blocks of preAllocSize kilobytes. The default block size is 64M. One reason
# for changing the size of the blocks is to reduce the block size if snapshots
# are taken more often. (Also, see snapCount).
preAllocSize=131072

# Clients can submit requests faster than ZooKeeper can process them,
# especially if there are a lot of clients. To prevent ZooKeeper from running
# out of memory due to queued requests, ZooKeeper will throttle clients so that
# there is no more than globalOutstandingLimit outstanding requests in the
# system. The default limit is 1,000.ZooKeeper logs transactions to a
# transaction log. After snapCount transactions are written to a log file a
# snapshot is started and a new transaction log file is started. The default
# snapCount is 10,000.
snapCount=3000000

# If this option is defined, requests will be will logged to a trace file named
# traceFile.year.month.day.
#traceFile=

# Leader accepts client connections. Default value is "yes". The leader machine
# coordinates updates. For higher update throughput at thes slight expense of
# read throughput the leader can be configured to not accept clients and focus
# on coordination.
leaderServes=yes

standaloneEnabled=false
dynamicConfigFile=/etc/zookeeper-{{ cluster['name'] }}/conf/zoo.cfg.dynamic

对应的jvm参数

NAME=zookeeper-{{ cluster['name'] }}
ZOOCFGDIR=/etc/$NAME/conf

# TODO this is really ugly
# How to find out, which jars are needed?
# seems, that log4j requires the log4j.properties file to be in the classpath
CLASSPATH="$ZOOCFGDIR:/usr/build/classes:/usr/build/lib/*.jar:/usr/share/zookeeper/zookeeper-3.5.1-metrika.jar:/usr/share/zookeeper/slf4j-log4j12-1.7.5.jar:/usr/share/zookeeper/slf4j-api-1.7.5.jar:/usr/share/zookeeper/servlet-api-2.5-20081211.jar:/usr/share/zookeeper/netty-3.7.0.Final.jar:/usr/share/zookeeper/log4j-1.2.16.jar:/usr/share/zookeeper/jline-2.11.jar:/usr/share/zookeeper/jetty-util-6.1.26.jar:/usr/share/zookeeper/jetty-6.1.26.jar:/usr/share/zookeeper/javacc.jar:/usr/share/zookeeper/jackson-mapper-asl-1.9.11.jar:/usr/share/zookeeper/jackson-core-asl-1.9.11.jar:/usr/share/zookeeper/commons-cli-1.2.jar:/usr/src/java/lib/*.jar:/usr/etc/zookeeper"

ZOOCFG="$ZOOCFGDIR/zoo.cfg"
ZOO_LOG_DIR=/var/log/$NAME
USER=zookeeper
GROUP=zookeeper
PIDDIR=/var/run/$NAME
PIDFILE=$PIDDIR/$NAME.pid
SCRIPTNAME=/etc/init.d/$NAME
JAVA=/usr/bin/java
ZOOMAIN="org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerMain"
ZOO_LOG4J_PROP="INFO,ROLLINGFILE"
JMXLOCALONLY=false
JAVA_OPTS="-Xms{{ cluster.get('xms','128M') }} \
    -Xmx{{ cluster.get('xmx','1G') }} \
    -Xloggc:/var/log/$NAME/zookeeper-gc.log \
    -XX:+UseGCLogFileRotation \
    -XX:NumberOfGCLogFiles=16 \
    -XX:GCLogFileSize=16M \
    -verbose:gc \
    -XX:+PrintGCTimeStamps \
    -XX:+PrintGCDateStamps \
    -XX:+PrintGCDetails
    -XX:+PrintTenuringDistribution \
    -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime \
    -XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime \
    -XX:+PrintSafepointStatistics \
    -XX:+UseParNewGC \
    -XX:+UseConcMarkSweepGC \
-XX:+CMSParallelRemarkEnabled"

数据备份

数据除了存储在ck之外，可以在hdfs中保留一份，以防止ck数据丢失后，无法恢复。

配置文件

ck的默认配置文件为/etc/clickhouse-server/config.xml，你可以在其中指定所有的服务器配置。

当然你可以将各种不同的配置分开，比如user的配置，和quota的配置，单独放一个文件，其余文件放置的路径为

 /etc/clickhouse-server/config.d

ck最终会将所有的配置合在一起生成一个完整的配置file-preprocessed.xml

各个分开的配置，可以覆盖或删除主配置中的相同配置，使用replace或remove属性就行，比如

    
        hide SSN
        \b\d{3}-\d{2}-\d{4}\b
        000-00-0000
    

同时ck还可以使用zk做为自己的配置源，即最终配置文件的生成，会使用zk中的配置。

默认情况下：
users, access rights, profiles of settings, quotas这些设置都在users.xml

一些最佳实践

一些最佳配置实践：
1.写入时，不要使用distribution 表，怕出现数据不一致
2.设置background_pool_size ，提升Merge的速度，因为merge线程就是使用这个线程池
3.设置max_memory_usage和max_memory_usage_for_all_queries，限制ck使用物理内存的大小，因为使用内存过大，操作系统会将ck进程杀死
4.设置max_bytes_before_external_sort和max_bytes_before_external_group_by，来使得聚合的sort和group在需要大内存且内存超过上述限制时，不至于失败，可以转而使用硬盘进行处理

clickhouse 简介

ck是一个列式存储的数据库，其针对的场景是OLAP。OLAP的特点是：

• 数据不经常写，即便写也是批量写。不像OLTP是一条一条写
• 大多数是读请求
• 查询并发较少，不适合放置先生高并发业务场景使用 , CK本身建议最大一秒100个并发查询。
• 不要求事务

click的优点

为了增强压缩比例，ck存储的一列长度固，于是存储的时候，不用在存储该列的长度信息

使用向量引擎 , vector engine ，什么是向量引擎？
https://www.infoq.cn/article/columnar-databases-and-vectorization/?itm_source=infoq_en&itm_medium=link_on_en_item&itm_campaign=item_in_other_langs

clickhouse的缺点

• 不能完整支持事务
• 不能很高吞吐量的修改或删除数据
• 由于索引的稀疏性，不适合基于key来查询单个记录

性能优化

为了提高插入性能，最好批量插入，最少批次是1000行记录。且使用并发插入能显著提高插入速度。

访问接口

ck像es一样暴露两个端口，一个tcp的，一个http的。tcp默认端口：9000 ,http默认端口：8123。一般我们并不直接通过这些端口与ck交互，而是使用一些客户端，这些客户端可以是：

• Command-line Client 通过它可以链接ck,然后进行基本的crud操作，还可以导入数据到ck 。它使用tcp端口链接ck
• http interface : 能像es一样，通过rest方式，按照ck自己的语法，提交crud
• jdbc driver
• odbc driver

输入输出格式

ck能够读写多种格式做为输入(即insert)，也能在输出时(即select )吐出指定的格式。

比如插入数据时，指定数据源的格式为JSONEachRow

INSERT INTO UserActivity FORMAT JSONEachRow {"PageViews":5, "UserID":"4324182021466249494", "Duration":146,"Sign":-1} {"UserID":"4324182021466249494","PageViews":6,"Duration":185,"Sign":1}

读取数据时，指定格式为JSONEachRow

SELECT * FROM UserActivity FORMAT JSONEachRow

值得注意的时指定这些格式应该是ck解析或生成的格式，并不是ck最终的的存储格式，ck应该还是按自己的列式格式进行存储。ck支持多种格式，具体看文档
https://clickhouse.yandex/docs/en/interfaces/formats/#native

数据库引擎

ck支持在其中ck中创建一个数据库，但数据库的实际存储是Mysql，这样就可以通过ck对该库中表的数据进行crud, 有点像hive中的外表，只是这里外挂的是整个数据库。

假设mysql中有以下数据

mysql> USE test;
Database changed

mysql> CREATE TABLE `mysql_table` (
    ->   `int_id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    ->   `float` FLOAT NOT NULL,
    ->   PRIMARY KEY (`int_id`));
Query OK, 0 rows affected (0,09 sec)

mysql> insert into mysql_table (`int_id`, `float`) VALUES (1,2);
Query OK, 1 row affected (0,00 sec)

mysql> select * from mysql_table;
+--------+-------+
| int_id | value |
+--------+-------+
|      1 |     2 |
+--------+-------+
1 row in set (0,00 sec)

在ck中创建数据库，链接上述mysql

CREATE DATABASE mysql_db ENGINE = MySQL('localhost:3306', 'test', 'my_user', 'user_password')

然后就可以在ck中，对mysql库进行一系列操作

表引擎(table engine)—MergeTree 家族

表引擎定义一个表创建是时候，使用什么引擎进行存储。表引擎控制如下事项

• 数据如何读写以及，以及存储位置
• 支持的查询能力
• 数据并发访问能力
• 数据的replica特征

MergeTree 引擎

建表时，指定table engine相关配置

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1] [TTL expr1],
    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2] [TTL expr2],
    ...
    INDEX index_name1 expr1 TYPE type1(...) GRANULARITY value1,
    INDEX index_name2 expr2 TYPE type2(...) GRANULARITY value2
) ENGINE = MergeTree()
[PARTITION BY expr]
[ORDER BY expr]
[PRIMARY KEY expr]
[SAMPLE BY expr]
[TTL expr]
[SETTINGS name=value, ...]

• 该引擎会数据进行分区存储。
• 数据插入时，不同分区的数据，会分为不同的数据段(data part), ck后台再对这些data part做合并，不同的分区的data part不会合到一起
• 一个data part 由有许多不可分割的最小granule组成

部分配置举例

ENGINE MergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(EventDate) ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID)) SAMPLE BY intHash32(UserID) SETTINGS index_granularity=8192

granule

gruanule是按主键排序后，紧邻在一起，不可再分割的数据集。每个granule 的第一行数据的主键作为这个数据作为这个数据集的mark 。比如这里的主键是 (CounterID, Date)。第一个granule排序的第一列数据，其主键为 a,1 ,可以看到多一个gruanle中的多行数据，其主键可以相同。

同时为了方便索引，ck会对每个granule指定一个mark number, 方便实际使用的（通过编号，总比通过实际的主键值要好使用一点）。

这种索引结构非常像跳表。也称为稀疏索引，因为它不是对每一行数据做索引，而是以排序后的数据范围做索引。

查询举例，如果我们想查询CounterID in ('a', 'h')，ck服务器基于上述结构，实际读取的数据范围为[0, 3) and [6, 8)

可以在建表时，通过index_granularity指定，两个mark之间存储的行记录数，也即granule的大小(因为两个mark间就是一个granule)

TTL

可以对表和字段进行过期设置

MergeTree 总结

MergeTree 相当于MergeTree家族表引擎的超类。它定义整个MergeTree家族的数据文件存储的特征。即

• 有数据合并
• 有稀疏索引，像跳表一样的数据结构，来存储数据集。
• 可以指定数据分区

而在此数据基础上，衍生出了一些列增对不同应用场景的子MergeTree。他们分别是

• ReplacingMergeTree 自动移除primary key相同的数据
• SummingMergeTree　能够将相同主键的，数字类型字段进行sum,　最后存为一行，这相当于预聚合，它能减少存储空间，提升查询性能
• AggregatingMergeTree　能够将同一主键的数据，按一定规则聚合，减少数据存储，提高聚合查询的性能，相当于预聚合。
• CollapsingMergeTree　将大多数列内容都相同，但是部分列值不同，但是数据是成对的行合并，比如列的值是1和-1

ReplicatedMergeTree　引擎

ck中创建的表，默认都是没有replicate的，为了提高可用性，需要引入replicate。ck的引入方式是通过集成zookeeper实现数据的replicate副本。

正对上述的各种预聚合引擎，也有对应的ReplicatedMergeTree 引擎进行支持

• ReplicatedMergeTree
• ReplicatedSummingMergeTree
• ReplicatedReplacingMergeTree
• ReplicatedAggregatingMergeTree
• ReplicatedCollapsingMergeTree
• ReplicatedVersionedCollapsingMergeTree
• ReplicatedGraphiteMergeTree

表引擎(table engine)— Log Engine 家族

该系列表引擎正对的是那种会持续产生需要小表，并且各个表数据量都不大的日志场景。这些引擎的特点是：

• 数据存储在磁盘上
• 以apeend方式新增数据
• 写是加锁，读需等待，也即查询性能不高

表引擎(table engine)— 外部数据源

ck建表时，还支持许多外部数据源引擎，他们应该是像hive　外表一样，只是建立了一个表形态的链接，实际存储还是源数据源。(这个有待确认)

这些外部数据源表引擎有：

• Kafka
• MySQL
• JDBC
• ODBC
• HDFS

Sql语法

sample 语句

在建表的时候，可以指定基于某个列的散列值做sample (之所以hash散列，是为了保证抽样的均匀和随机).这样我们在查询的时候，可以不用对全表数据做处理，而是基于sample抽样一部分数据，进行结构计算就像。比如全表有100个人，如果要计算这一百个人的总成绩，可以使用sample取十个人，将其成绩求和后，乘以10。sample适用于那些不需要精确计算，并且对计算耗时非常敏感的业务场景。

安装事宜

一些tips

生产环境关掉swap file

Disable the swap file for production environments.

记录集群运行情况的一些表

system.metrics, system.events, and system.asynchronous_metrics tables.

安装环境配置

cpu频率控制

Linux系统，会根据任务的负荷对cpu进行降频或升频，这些调度升降过程会影响到ck的性能，使用以下配置，将cpu的频率开到最大

echo 'performance' | sudo tee /sys/devices/system/cpu/cpu*/cpufreq/scaling_governor

linux系统频率可能的配置如下：

运行超额分配内存

基于swap 磁盘机制，Linux系统可以支持应用系统对超过物理内存实际大小的，内存申请，基本原理是将一部分的不用的数据，swap到硬盘，腾出空间给正在用的数据，这样对上层应用来看，仿佛拥有了很大的内存量，这种允许超额申请内存的行为叫：Overcommiting Memory

控制Overcommiting Memory行为的有三个数值

• 0: The Linux kernel is free to overcommit memory (this is the default), a heuristic algorithm is applied to figure out if enough memory is available.
• 1: The Linux kernel will always overcommit memory, and never check if enough memory is available. This increases the risk of out-of-memory situations, but also improves memory-intensive workloads.
• 2: The Linux kernel will not overcommit memory, and only allocate as much memory as defined in overcommit_ratio.

ck需要尽可能多的内存，所以需要开启超额申请的功能，修改配置如下

 echo 0 | sudo tee /proc/sys/vm/overcommit_memory

关闭透明内存

Huge Pages 操作系统为了提速处理，将部分应用内存页放到了处理器中，这个页叫hug pages。而为了透明化这一过程，linux启用了khugepaged内核线程来专门负责此事，这种透明自动化的方式叫： transparent hugepages 。 但自动化的方式会带来内存泄露的风险，具体原因看参考链接。

所以CK安装期望关闭该选项：

echo 'never' | sudo tee /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled

尽量用大的网络带宽

如果是ipv6的话，需要增大 route cache

不要将zk和ck装在一起

ck会尽可能的多占用资源来保证性能，所以如果跟zk装在一起，ck会影响zk,使其吞吐量下降，延迟增高

开启zk日志清理功能

zk默认不会删除过期的snapshot和log文件，日积月累将是个定时炸弹，所以需要修改zk配置，启用autopurge功能，yandex的配置如下:

zk配置zoo.cfg

# http://hadoop.apache.org/zookeeper/docs/current/zookeeperAdmin.html

# The number of milliseconds of each tick
tickTime=2000
# The number of ticks that the initial
# synchronization phase can take
initLimit=30000
# The number of ticks that can pass between
# sending a request and getting an acknowledgement
syncLimit=10

maxClientCnxns=2000

maxSessionTimeout=60000000
# the directory where the snapshot is stored.
dataDir=/opt/zookeeper/{{ cluster['name'] }}/data
# Place the dataLogDir to a separate physical disc for better performance
dataLogDir=/opt/zookeeper/{{ cluster['name'] }}/logs

autopurge.snapRetainCount=10
autopurge.purgeInterval=1


# To avoid seeks ZooKeeper allocates space in the transaction log file in
# blocks of preAllocSize kilobytes. The default block size is 64M. One reason
# for changing the size of the blocks is to reduce the block size if snapshots
# are taken more often. (Also, see snapCount).
preAllocSize=131072

# Clients can submit requests faster than ZooKeeper can process them,
# especially if there are a lot of clients. To prevent ZooKeeper from running
# out of memory due to queued requests, ZooKeeper will throttle clients so that
# there is no more than globalOutstandingLimit outstanding requests in the
# system. The default limit is 1,000.ZooKeeper logs transactions to a
# transaction log. After snapCount transactions are written to a log file a
# snapshot is started and a new transaction log file is started. The default
# snapCount is 10,000.
snapCount=3000000

# If this option is defined, requests will be will logged to a trace file named
# traceFile.year.month.day.
#traceFile=

# Leader accepts client connections. Default value is "yes". The leader machine
# coordinates updates. For higher update throughput at thes slight expense of
# read throughput the leader can be configured to not accept clients and focus
# on coordination.
leaderServes=yes

standaloneEnabled=false
dynamicConfigFile=/etc/zookeeper-{{ cluster['name'] }}/conf/zoo.cfg.dynamic

对应的jvm参数

NAME=zookeeper-{{ cluster['name'] }}
ZOOCFGDIR=/etc/$NAME/conf

# TODO this is really ugly
# How to find out, which jars are needed?
# seems, that log4j requires the log4j.properties file to be in the classpath
CLASSPATH="$ZOOCFGDIR:/usr/build/classes:/usr/build/lib/*.jar:/usr/share/zookeeper/zookeeper-3.5.1-metrika.jar:/usr/share/zookeeper/slf4j-log4j12-1.7.5.jar:/usr/share/zookeeper/slf4j-api-1.7.5.jar:/usr/share/zookeeper/servlet-api-2.5-20081211.jar:/usr/share/zookeeper/netty-3.7.0.Final.jar:/usr/share/zookeeper/log4j-1.2.16.jar:/usr/share/zookeeper/jline-2.11.jar:/usr/share/zookeeper/jetty-util-6.1.26.jar:/usr/share/zookeeper/jetty-6.1.26.jar:/usr/share/zookeeper/javacc.jar:/usr/share/zookeeper/jackson-mapper-asl-1.9.11.jar:/usr/share/zookeeper/jackson-core-asl-1.9.11.jar:/usr/share/zookeeper/commons-cli-1.2.jar:/usr/src/java/lib/*.jar:/usr/etc/zookeeper"

ZOOCFG="$ZOOCFGDIR/zoo.cfg"
ZOO_LOG_DIR=/var/log/$NAME
USER=zookeeper
GROUP=zookeeper
PIDDIR=/var/run/$NAME
PIDFILE=$PIDDIR/$NAME.pid
SCRIPTNAME=/etc/init.d/$NAME
JAVA=/usr/bin/java
ZOOMAIN="org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerMain"
ZOO_LOG4J_PROP="INFO,ROLLINGFILE"
JMXLOCALONLY=false
JAVA_OPTS="-Xms{{ cluster.get('xms','128M') }} \
    -Xmx{{ cluster.get('xmx','1G') }} \
    -Xloggc:/var/log/$NAME/zookeeper-gc.log \
    -XX:+UseGCLogFileRotation \
    -XX:NumberOfGCLogFiles=16 \
    -XX:GCLogFileSize=16M \
    -verbose:gc \
    -XX:+PrintGCTimeStamps \
    -XX:+PrintGCDateStamps \
    -XX:+PrintGCDetails
    -XX:+PrintTenuringDistribution \
    -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime \
    -XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime \
    -XX:+PrintSafepointStatistics \
    -XX:+UseParNewGC \
    -XX:+UseConcMarkSweepGC \
-XX:+CMSParallelRemarkEnabled"

数据备份

数据除了存储在ck之外，可以在hdfs中保留一份，以防止ck数据丢失后，无法恢复。

配置文件

ck的默认配置文件为/etc/clickhouse-server/config.xml，你可以在其中指定所有的服务器配置。

当然你可以将各种不同的配置分开，比如user的配置，和quota的配置，单独放一个文件，其余文件放置的路径为

 /etc/clickhouse-server/config.d

ck最终会将所有的配置合在一起生成一个完整的配置file-preprocessed.xml

各个分开的配置，可以覆盖或删除主配置中的相同配置，使用replace或remove属性就行，比如

    
        hide SSN
        \b\d{3}-\d{2}-\d{4}\b
        000-00-0000
    

同时ck还可以使用zk做为自己的配置源，即最终配置文件的生成，会使用zk中的配置。

默认情况下：
users, access rights, profiles of settings, quotas这些设置都在users.xml

一些最佳实践

一些最佳配置实践：
1.写入时，不要使用distribution 表，怕出现数据不一致
2.设置background_pool_size ，提升Merge的速度，因为merge线程就是使用这个线程池
3.设置max_memory_usage和max_memory_usage_for_all_queries，限制ck使用物理内存的大小，因为使用内存过大，操作系统会将ck进程杀死
4.设置max_bytes_before_external_sort和max_bytes_before_external_group_by，来使得聚合的sort和group在需要大内存且内存超过上述限制时，不至于失败，可以转而使用硬盘进行处理

一些踩坑处理：
1.Too many parts(304). Merges are processing significantly slower than inserts 问题是因为插入的太平凡，插入速度超过了后台merge的速度，解决版本办法是，增大background_pool_size和降低插入速度，官方建议“每秒不超过1次的insert request”，实际是每秒的写入影响不要超过一个文件。如果写入的数据涉及多个分区文件，很可能还是出现这个问题。所以分区的设置一定要合理
2.DB::NetException: Connection reset by peer, while reading from socket xxx 。很有可能是没有配置max_memory_usage和max_memory_usage_for_all_queries，导致内存超限，ck server被操作系统杀死
3.Memory limit (for query) exceeded:would use 9.37 GiB (attempt to allocate chunk of 301989888 bytes), maximum: 9.31 GiB 。是由于我们设置了ck server的内存使用上线。那些超限的请求被ck杀死，但ck本身并没有挂。这个时候就要增加max_bytes_before_external_sort和max_bytes_before_external_group_by配置，来利用上硬盘
4.ck的副本和分片依赖zk,所以zk是个很大的性能瓶颈，需要对zk有很好的认识和配置，甚至启用多个zk集群来支持ck集群
5.zk和ck建议都使用ssd,提升性能
对应文章：https://mp.weixin.qq.com/s/egzFxUOAGen_yrKclZGVag

参考资料

https://clickhouse.yandex/docs/en/operations/tips/

http://engineering.pivotal.io/post/virtual_memory_settings_in_linux_-_the_problem_with_overcommit/

https://blog.nelhage.com/post/transparent-hugepages/

https://wiki.archlinux.org/index.php/CPU_frequency_scaling

一些踩坑处理：
1.Too many parts(304). Merges are processing significantly slower than inserts 问题是因为插入的太平凡，插入速度超过了后台merge的速度，解决版本办法是，增大background_pool_size和降低插入速度，官方建议“每秒不超过1次的insert request”，实际是每秒的写入影响不要超过一个文件。如果写入的数据涉及多个分区文件，很可能还是出现这个问题。所以分区的设置一定要合理
2.DB::NetException: Connection reset by peer, while reading from socket xxx 。很有可能是没有配置max_memory_usage和max_memory_usage_for_all_queries，导致内存超限，ck server被操作系统杀死
3.Memory limit (for query) exceeded:would use 9.37 GiB (attempt to allocate chunk of 301989888 bytes), maximum: 9.31 GiB 。是由于我们设置了ck server的内存使用上线。那些超限的请求被ck杀死，但ck本身并没有挂。这个时候就要增加max_bytes_before_external_sort和max_bytes_before_external_group_by配置，来利用上硬盘
4.ck的副本和分片依赖zk,所以zk是个很大的性能瓶颈，需要对zk有很好的认识和配置，甚至启用多个zk集群来支持ck集群
5.zk和ck建议都使用ssd,提升性能
对应文章：https://mp.weixin.qq.com/s/egzFxUOAGen_yrKclZGVag

参考资料

https://clickhouse.yandex/docs/en/operations/tips/

http://engineering.pivotal.io/post/virtual_memory_settings_in_linux_-_the_problem_with_overcommit/

https://blog.nelhage.com/post/transparent-hugepages/

https://wiki.archlinux.org/index.php/CPU_frequency_scaling

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