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多租户考虑

Apache Druid经常被用于支持面向用户的数据应用程序其中多租户是一个重要的需求。本文概述了Druid的多租户存储和查询功能。

共享数据源还是每个租户一个数据源

Druid中的数据源等价于关系型数据库中的表。 对于多租户场景可以为每一个租户创建独立的数据源也可以多个租户之间通过使用一个租户ID的维度来共享一个或者多个数据源。在决定走哪条路时要考虑每一条路都有利弊。

为租户独立数据源的优势:

  • 每个数据源可以有自己的schema、自己的backfills、自己的分区规则以及自己的数据加载和过期规则。
  • 查询可以更快,因为对于典型的租户查询,需要检查的段更少。
  • 你得到了最大的灵活性。

多租户共享数据源的优势:

  • 每个数据源都需要自己的JVM来进行实时索引。
  • 对于Hadoop批处理作业每个数据源都需要自己的YARN资源。
  • 每个数据源在磁盘上都需要自己的段文件。
  • 由于这些原因,拥有大量的小数据源可能是浪费。

一个折衷方案是使用多个数据源但数量要比租户少。例如您可以让一些租户使用分区规则A而另一些租户使用分区规则B您可以使用两个数据源并在它们之间拆分租户。

对共享数据源进行分区

如果您的多租户集群使用共享数据源,那么您的大多数查询可能会在"tenant_id"维度上过滤。当数据被租户很好地分区时,这类查询的性能最好。有几种方法可以做到这一点。

使用批处理索引,您可以使用 单维分区 按租户ID对数据进行分区。Druid总是先按时间进行分区但每个时间段内的辅助分区将位于租户ID上。

通过实时索引你可以通过调整发送给Druid的数据流来实现这一点。例如如果您使用的是Kafka那么您可以让Kafka生产者按照租户ID的哈希对您的Topic进行分区。

定制数据的分布

Druid还通过提供可配置的数据分发方式来支持多租户。Druid的Historical进程可以配置成多个层次(tier),并且可以设置 规则(rule) 来决定哪些部分进入哪些层。其中一个场景是最近的数据比旧的数据更容易被访问,分层使较新的数据段能够托管在功能更强大的硬件上,以获得更好的性能。最近的段的第二个副本可以复制到更便宜的硬件上(另一层),旧的段也可以存储在这个层上。

支持高查询并发

Druid的基本计算单位是。进程并行地扫描段,给定进程可以根据druid.processing.numThreads的配置并发扫描。为了并行处理更多的数据并提高性能可以向集群中添加更多的核。Druid段的大小应该使任何给定段上的计算都能在最多500毫秒内完成。

Druid在内部将扫描段的请求存储在优先队列中。如果一个给定的查询需要扫描比集群中可用处理器总数更多的段并且许多类似昂贵的查询同时运行我们不希望任何查询都被耗尽。Druid的内部处理逻辑将扫描一个查询中的一组段扫描完成后立即释放资源允许继续扫描来自另一个查询的第二组段。通过保持段计算时间非常小我们确保不断地产生资源并且与不同查询相关的段都被处理。

Druid查询可以选择在查询上下文中设置priority标志。已知速度较慢的查询(下载或报告样式的查询)可以取消优先级,交互程度更高的查询可以具有更高的优先级。

Broker进程也可以专用于给定的层。例如一组Broker进程可以专用于快速交互查询另一组Broker进程可以专用于较慢的报告查询。Druid还提供了一个Router进程可以根据各种查询参数datasource、interval等将查询路由到不同的Broker。