TiDB-Lightning 部署与执行
本文主要介绍 TiDB-Lightning 单独部署与混合部署的硬件需求，Ansible 部署与手动部署这两种部署方式，以及启动与执行。
注意事项
在使用 TiDB-Lightning 前，需注意以下事项：
- TiDB-Lightning 运行后，TiDB 集群将无法正常对外提供服务。
- 若
tidb-lightning崩溃，集群会留在“导入模式”。若忘记转回“普通模式”，集群会产生大量未压缩的文件，继而消耗 CPU 并导致迟延 (stall)。此时，需要使用tidb-lightning-ctl手动将集群转回“普通模式”：
bin/tidb-lightning-ctl -switch-mode=normal
硬件需求
tidb-lightning 和 tikv-importer 这两个组件皆为资源密集程序，建议各自单独部署。
为了优化效能，建议硬件配置如下：
tidb-lightning32+ 逻辑核 CPU
- 足够储存整个数据源的 SSD 硬盘，读取速度越快越好
- 使用万兆网卡，带宽需 300 MB/s 以上
- 运行过程默认会打满 CPU，建议单独部署。条件不允许的情况下可以和其他组件 (比如
tidb-server) 部署在同一台机器上，然后通过配置region-concurrency限制tidb-lightning的 CPU 使用。 tikv-importer32+ 逻辑核 CPU
- 40 GB+ 内存
1 TB+ SSD 硬盘，IOPS 越高越好（要求 ≥8000）
硬盘必须大于最大的 N 个表的大小总和，其中 N = max(index-concurrency, table-concurrency)。
- 使用万兆网卡，带宽需 300 MB/s 以上
- 运行过程中 CPU、I/O 和网络带宽都可能打满，建议单独部署。
如果机器充裕的话，可以部署多套 tidb-lightning + tikv-importer，然后将源数据以表为粒度进行切分，并发导入。
注意：
tidb-lightning是 CPU 密集型程序，如果和其它程序混合部署，需要通过region-concurrency限制tidb-lightning的 CPU 实际占用核数，否则会影响其他程序的正常运行。建议将混合部署机器上 75% 的 CPU 分配给tidb-lightning。例如，机器为 32 核，则tidb-lightning的region-concurrency可设为 24。tikv-importer将中间数据存储缓存到内存上以加速导入过程。占用内存大小可以通过 (max-open-engines×write-buffer-size× 2) + (num-import-jobs×region-split-size× 2) 计算得来。如果磁盘写入速度慢，缓存可能会带来更大的内存占用。
此外，目标 TiKV 集群必须有足够空间接收新导入的数据。除了标准硬件配置以外，目标 TiKV 集群的总存储空间必须大于 数据源大小 × 副本数量 × 2。例如集群默认使用 3 副本，那么总存储空间需为数据源大小的 6 倍以上。
导出数据
我们使用 mydumper 从 MySQL 导出数据，如下：
./bin/mydumper -h 127.0.0.1 -P 3306 -u root -t 16 -F 256 -B test -T t1,t2 --skip-tz-utc -o /data/my_database/
其中：
-B test：从test数据库导出。-T t1,t2：只导出t1和t2这两个表。-t 16：使用 16 个线程导出数据。-F 256：将每张表切分成多个文件，每个文件大小约为 256 MB。--skip-tz-utc：添加这个参数则会忽略掉 TiDB 与导数据的机器之间时区设置不一致的情况，禁止自动转换。
如果数据源是 CSV 文件，请参考 CSV 支持获取配置信息。
部署 TiDB-Lightning
本节介绍 TiDB-Lightning 的两种部署方式：使用 Ansible 部署和手动部署。
使用 Ansible 部署 TiDB-Lightning
TiDB-Lightning 可随 TiDB 集群一起用 Ansible 部署。
- 编辑
inventory.ini，分别配置一个 IP 来部署tidb-lightning和tikv-importer。
...
[importer_server]
192.168.20.9
[lightning_server]
192.168.20.10
...
修改
group_vars/*.yml的变量配置这两个工具。group_vars/all.yml
...
# tikv-importer 的监听端口。需对 tidb-lightning 服务器开放。
tikv_importer_port: 8287
...
group_vars/lightning_server.yml
---
dummy:
# 提供监控告警的端口。需对监控服务器 (monitoring_server) 开放。
tidb_lightning_pprof_port: 8289
# 获取数据源（mydumper SQL dump 或 CSV）的路径。
data_source_dir: "{{ deploy_dir }}/mydumper"
group_vars/importer_server.yml
---
dummy:
# 储存引擎文件的路径。需存放在空间足够大的分区。
import_dir: "{{ deploy_dir }}/data.import"
- 开始部署。
ansible-playbook bootstrap.yml
ansible-playbook deploy.yml
- 将数据源写入
data_source_dir指定的路径。 - 登录
tikv-importer的服务器，并执行以下命令来启动 Importer。
scripts/start_importer.sh
- 登录
tidb-lightning的服务器，并执行以下命令来启动 Lightning，开始导入过程。
scripts/start_lightning.sh
- 完成后，在
tikv-importer的服务器执行scripts/stop_importer.sh来关闭 Importer。
手动部署 TiDB-Lightning
第 1 步：部署 TiDB 集群
在开始数据导入之前，需先部署一套要进行导入的 TiDB 集群 (版本要求 2.0.9 以上)，建议使用最新版。部署方法可参考 TiDB 快速入门指南。
第 2 步：下载 TiDB-Lightning 安装包
通过以下链接获取 TiDB-Lightning 安装包（需选择与集群相同的版本）：
- v2.1.9: https://download.pingcap.org/tidb-v2.1.9-linux-amd64.tar.gz
- v2.0.9: https://download.pingcap.org/tidb-lightning-v2.0.9-linux-amd64.tar.gz
- 最新 unstable 版本：https://download.pingcap.org/tidb-lightning-test-xx-latest-linux-amd64.tar.gz
第 3 步：启动 tikv-importer
- 从安装包上传
bin/tikv-importer。 - 配置
tikv-importer.toml。
# TiKV Importer 配置文件模版
# 日志文件。
log-file = "tikv-importer.log"
# 日志等级：trace、debug、info、warn、error、off。
log-level = "info"
[server]
# tikv-importer 监听的地址，tidb-lightning 需要连到这个地址进行数据写入。
addr = "0.0.0.0:8287"
# gRPC 服务器的线程池大小。
grpc-concurrency = 16
[metric]
# 给 Prometheus 客户端的推送任务名称。
job = "tikv-importer"
# 给 Prometheus 客户端的推送间隔。
interval = "15s"
# Prometheus Pushgateway 地址。
address = ""
[rocksdb]
# 最大的背景任务并发数。
max-background-jobs = 32
[rocksdb.defaultcf]
# 数据在刷新到硬盘前能存于内存的容量上限。
write-buffer-size = "1GB"
# 存于内存的写入缓冲最大数量。
max-write-buffer-number = 8
# 各个压缩层级使用的算法。
# 第 0 层的算法用于压缩 KV 数据。
# 第 6 层的算法用于压缩 SST 文件。
# 第 1 至 5 层的算法目前忽略。
compression-per-level = ["lz4", "no", "no", "no", "no", "no", "lz4"]
[rocksdb.writecf]
# (同上)
compression-per-level = ["lz4", "no", "no", "no", "no", "no", "lz4"]
[import]
# 存储引擎文档 (engine file) 的文件夹路径。
import-dir = "/mnt/ssd/data.import/"
# 处理 gRPC 请求的线程数量。
num-threads = 16
# 导入任务并发数。
num-import-jobs = 24
# 预处理 Region 最长时间。
#max-prepare-duration = "5m"
# 把要导入的数据切分为这个大小的 Region。
#region-split-size = "512MB"
# 流管道窗口大小，管道满时会阻塞流。
#stream-channel-window = 128
# 引擎文档同时打开的最大数量。
max-open-engines = 8
# Importer 上传至 TiKV 的最大速度 (bytes per second)。
#upload-speed-limit = "512MB"
# 目标 store 可用空间的最小比率：store_available_space / store_capacity.
# 如果目标存储空间的可用比率低于下值，Importer 将会暂停上传 SST 来为 PD 提供足够时间进行 regions 负载均衡。
min-available-ratio = 0.05
- 运行
tikv-importer。
nohup ./tikv-importer -C tikv-importer.toml > nohup.out &
第 4 步：启动 tidb-lightning
- 从安装包上传
bin/tidb-lightning及bin/tidb-lightning-ctl。 - 将数据源写入到同样的机器。
- 配置
tidb-lightning.toml。
# TiDB-Lightning 配置文件模版
[lightning]
# 用于调试和 Prometheus 监控的 HTTP 端口。输入 0 关闭。
pprof-port = 8289
# 开始导入前先检查集群版本是否支持。
#check-requirements = true
# 控制同时处理的最大引擎数量。
# 每张表被分割为一个用于储存索引的“索引引擎”和若干存储行数据的“数据引擎”。
# 这两项设置控制同时处理每种引擎的最大数量。设置会影响 tikv-importer 的内存和
# 磁盘用量。两项数值之和不能超过 tikv-importer 的 max-open-engines 的设定。
index-concurrency = 2
table-concurrency = 6
# 转换数据的并发数，默认为逻辑 CPU 数量，不需要配置。
# 混合部署的情况下可以配置为逻辑 CPU 的 75% 大小。
#region-concurrency =
# 最大的 I/O 并发数。I/O 并发量太高时，会因硬盘内部缓存频繁被刷新而增加 I/O 等待时间，
# 导致缓存未命中和降低读取速度。因应不同的存储介质，此参数可能需要调整以达到最佳效率。
io-concurrency = 5
# 日志
level = "info"
file = "tidb-lightning.log"
max-size = 128 # MB
max-days = 28
max-backups = 14
[checkpoint]
# 启用断点续传。
# 导入时，Lightning 会记录当前进度。
# 若 Lightning 或其他组件异常退出，在重启时可以避免重复再导入已完成的数据。
enable = true
# 存储断点的数据库名称。
schema = "tidb_lightning_checkpoint"
# 存储断点的方式
# - file：存放在本地文件系统（要求 v2.1.1 或以上）
# - mysql：存放在兼容 MySQL 的数据库服务器
driver = "file"
# 断点的存放位置
# 若 driver = "file"，此参数为断点信息存放的文件路径。
# 如果不设置改参数则默认为“/tmp/CHECKPOINT_SCHEMA.pb”。
# 若 driver = "mysql"，此参数为数据库连接参数 (DSN)，格式为“用户:密码@tcp(地址:端口)/”。
# 默认会重用 [tidb] 设置目标数据库来存储断点。
# 为避免加重目标集群的压力，建议另外使用一个兼容 MySQL 的数据库服务器。
#dsn = "/tmp/tidb_lightning_checkpoint.pb"
# 导入成功后是否保留断点。默认为删除。
# 保留断点可用于调试，但有可能泄漏数据源的元数据。
# keep-after-success = false
[tikv-importer]
# tikv-importer 的监听地址，需改成 tikv-importer 服务器的实际地址。
addr = "172.16.31.10:8287"
[mydumper]
# 文件读取区块大小。
read-block-size = 65536 # 字节 (默认 = 64 KB)
#（源数据文件）单个导入区块大小的最小值。
# Lightning 根据该大小将一张大表分割为多个数据引擎文件。
batch-size = 107_374_182_400 # 字节 (默认 100 GiB)
# 引擎文件要按序导入。因为是并行处理，多个数据引擎几乎同时被导入，
# 这样形成的处理队列会造成资源浪费。因此，Lightning 稍微增大了前几个
# 区块的大小，从而合理分配资源。该参数也决定了向上扩展（scale up）因
# 数，代表在完全并发下“导入”和“写入”过程的持续时间比。这个值也可以通过
# 计算 1 GB 大小单张表的（导入时长/写入时长）得到。精确的时间可以在日志
# 里看到。如果“导入”更快，区块大小差异就会更小；比值为 0 则说明区块大小
# 是一致的。取值范围是（0 <= batch-import-ratio < 1）。
batch-import-ratio = 0.75
# mydumper 源数据目录。
data-source-dir = "/data/my_database"
# 如果 no-schema 设置为 true，tidb-lightning 将直接去 tidb-server 获取表结构信息，
# 而不是根据 data-source-dir 的 schema 文件来创建库/表，
# 适用于手动创建表或者 TiDB 本来就有表结构的情况。
no-schema = false
# 指定包含 CREATE TABLE 语句的表结构文件的字符集。只支持下列选项：
# - utf8mb4：表结构文件必须使用 UTF-8 编码，否则 Lightning 会报错
# - gb18030：表结构文件必须使用 GB-18030 编码，否则 Lightning 会报错
# - auto：（默认）自动判断文件编码是 UTF-8 还是 GB-18030，两者皆非则会报错
# - binary：不尝试转换编码
# 注意，此参数不影响 Lightning 读取数据文件。
character-set = "auto"
# 配置如何解析 CSV 文件。
[mydumper.csv]
# 字段分隔符，应为单个 ASCII 字符。
separator = ','
# 引用定界符，可为单个 ASCII 字符或空字符串。
delimiter = '"'
# CSV 文件是否包含表头。
# 如果为 true，第一行导入时会被跳过。
header = true
# CSV 是否包含 NULL。
# 如果 `not-null` 为 true，CSV 所有列都不能解析为 NULL。
not-null = false
# 如果 `not-null` 为 false（即 CSV 可以包含 NULL），
# 为以下值的字段将会被解析为 NULL。
null = '\N'
# 是否解析字段内反斜线转义符。
backslash-escape = true
# 如果有行以分隔符结尾，删除尾部分隔符。
trim-last-separator = false
[tidb]
# 目标集群的信息。tidb-server 的监听地址，填一个即可。
host = "172.16.31.1"
port = 4000
user = "root"
password = ""
# 表架构信息在从 TiDB 的“状态端口”获取。
status-port = 10080
# pd-server 的监听地址，填一个即可。
pd-addr = "172.16.31.4:2379"
# tidb-lightning 引用了 TiDB 库，而它自己会产生一些日志。此设置控制 TiDB 库的日志等级。
log-level = "error"
# 设置 TiDB 会话变量，提升 CHECKSUM 和 ANALYZE 的速度。各参数定义可参阅
# https://pingcap.com/docs-cn/sql/statistics/#%E6%8E%A7%E5%88%B6-analyze-%E5%B9%B6%E5%8F%91%E5%BA%A6
build-stats-concurrency = 20
distsql-scan-concurrency = 100
index-serial-scan-concurrency = 20
checksum-table-concurrency = 16
# 导完数据以后可以自动进行校验和 (CHECKSUM)、压缩 (Compact) 和分析 (ANALYZE) 的操作。
# 生产环境建议都设为 true
# 执行顺序是: CHECKSUM -> ANALYZE。
[post-restore]
# 如果设置为 true，会对每个表逐个做 `ADMIN CHECKSUM TABLE <table>` 操作。
checksum = true
# 如果设置为 false，会在导入每张表后做一次 level-1 Compact。
level-1-compact = false
# 如果设置为 false，会在导入过程结束时对整个 TiKV 集群执行一次全量 Compact。
compact = false
# 如果设置为 true，会对每个表逐个做 `ANALYZE TABLE <table>` 操作。
analyze = true
# 设置背景周期性动作。
# 支持的单位：h（时）、m（分）、s（秒）。
[cron]
# Lightning 自动刷新导入模式周期。需要比 TiKV 对应的设定值短。
switch-mode = "5m"
# 每经过这段时间，在日志打印当前进度。
log-progress = "5m"
# 表库过滤设置。详情见《TiDB-Lightning 表库过滤》。
#[black-white-list]
# ...
- 运行
tidb-lightning。如果直接在命令行中用nohup启动程序，可能会因为 SIGHUP 信号而退出，建议把nohup放到脚本里面，如：
#!/bin/bash
nohup ./tidb-lightning -config tidb-lightning.toml > nohup.out &
看完两件小事
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