ClickHouse 数据库中的 “超时”

一、超时范例

关于Clickhouse数据库超时问题，必要留意三种不同的超时设置：
1.1 distributed_ddl_task_timeout超时问题：

• 这是分布式DDL查询（带有 on cluster ）的实行等候时间，默认值为180秒。
  
• 可以通过在DMS上实行命令来设置全局参数：set global on cluster ck_cluster distributed_ddl_task_timeout = 1800;
  
• 分布式DDL基于clickhouse-keeper构建任务队列异步实行，实行等候超时并不代表查询失败，只是表示之前发送的任务还在排队等候实行。可以在system.distrubuted_ddl_queue表中查到。
  
• 这个超时的出现，一般是有什么异常DDL操作卡住了，导致背面的所有DDL语句都是一种超时状态。办理这个卡住的DDL语句就可以啦。
  

1.2 max_execution_time超时问题：

• 这是一般查询的实行超时时间，默认值为3600秒。
  
• 用户可以举行查询级别更改，比方：select * from system.numbers settings max_execution_time = 3600；
  
• 可以在DMS上实行以下命令来设置全局参数：set global on cluster default max_execution_time = 3600;
  
• 该参数在chproxy 代理上也可以设置（用到9090端口）
  

1.3 socket_timeout超时问题：

• 这是HTTP协议在监听socket返回效果时的等候时间
  
• 该参数不是Clickhouse系统内的参数，而是属于jdbc在HTTP协议上的参数。它会影响到前面的max_execution_time参数设置的效果，由于它决定了客户端在等候效果返回时间上的时间限制
  
• 用户在调整 max_execution_time 参数的时间也必要配套调整 socket_timeout 参数，比方：jdbc:clickhouse://127.0.0.1:9090/ceelake?socket_timeout=3600000
  

以是这也是为什么很多应用超过30s就报超时的原因


二、insert数据超时优化策略

⚠️优化策略必要在确保插入语句没有问题之后才必要考虑，这里必要提前留意下不是由于 select 超时而导致insert 超时
2.1 max_insert_threads

默认值：0
增长并发插入线程----对于大数据量的插入操作，尤其是宽表（列非常多），默认的主动设置可能无法最大化使用系统的资源，导致插入速度较慢。
假如你的机器有多个CPU焦点，可以考虑手动增长max_insert_threads的值，以进步插入的并发度。你可以将其设置为与CPU焦点数雷同，大概略高一些。比方：
SETTINGS max_insert_threads = 16; -- 根据你服务器的焦点数调整
这可以增长插入操作的并行度，尤其是在大数据量的插入时，这样每个线程可以处理不同的数据分块，进步整体插入吞吐量。
实例：700多列 3000万数据的insert （大宽表）
2.2 insert_quorum

假如你的ClickHouse集群是分布式的，可以调整insert_quorum来控制写入的节点数量。淘汰insert_quorum可以淘汰等候节点确认的时间，从而提升插入速度。好比：
SETTINGS insert_quorum = 2; -- 根据集群规模调整
这个设置会使得插入操作在部门节点完成后就返回成功，从而加速插入过程。

2.3 max_memory_usage

插入大数据量时，内存消耗也很高。你可以通过调整max_memory_usage来限制每个插入操作的内存使用，制止因内存不足导致的瓶颈：
SETTINGS max_memory_usage = 10000000000; -- 设置为符合的内存限制

2.4 批量插入

假如一次性插入的数据量过大，实验将数据分批插入。ClickHouse在处理大批量数据时，分批插入可以淘汰资源压力。比方，每次插入100万条数据，而不是一次插入500万条数据。


2.5 得当调整max_insert_block_size

默认值：1048449
可以调整max_insert_block_size来限制每个插入块的巨细。固然默认设置一般得当，但在某些情况下，较小的块巨细可能会进步插入性能：
SETTINGS max_insert_block_size = 1048576; -- 比方：1MB巨细
插入表时要形成的块的巨细（以行数表示）。此设置仅实用于服务器形成块的情况。比方，对于通过HTTP接口的INSERT，服务器解析数据格式并形成指定巨细的块。但是，当使用clickhouse客户端时，客户端会自己解析数据，服务器上的“max_insert_block_size”设置不会影响插入块的巨细。使用INSERT SELECT时，该设置也没有目的，由于数据是使用SELECT后形成的雷同块插入的。
默认值略大于max_block_size。这样做的原因是，某些表引擎（*MergeTree）在磁盘上为每个插入的块形成一个数据部门，这是一个相当大的实体。同样，*MergeTree表在插入过程中对数据举行排序，足够大的块巨细答应在RAM中对更多数据举行排序。


2.6 并行批量插入

可以使用并行化工具（如clickhouse-client的并行插入功能，大概通过编写多线程的脚本）来进一步进步插入性能。通过并行插入多个小批次，可以进步吞吐量。




三、select 数据超时优化策略

3.0 语句优化

除了数据本身的问题，比方是否有字段大量使用NLLAble（影响性能）, 具体查询语句具体优化；

3.1 单节点join

clickhouse单机join默认采取的是hash join算法，也就是说，先将右表全量读取到内存，然后构建hashmap，然后从左表分批读取数据，到hashmap中去匹配，假如掷中，那么就作为join之后的效果输出。
由于右表是要全量加载到内存的，这就要求要足够小。但是实际上右表大于TB级是很常见的事情，这时间就很容易出现OOM。

为了办理这个问题，有一种办理思路是将右表构建成大宽表，将维度拍平，使行尽量少，这样右表只必要加载少量的列进内存，从而缓解这一情况。
一个典范的落地实施案例就是clickhouse_sinker存储Prometheus指标的方案。它将指标分拆成两张表，一张metric表，用来存储时序指标值，一张metric_series表，用来存储具体的指标。两张表通过series_id举行关联。
在metric表中，每个时间点的每个值，都对应着一个series_id，我们通过这个series_id，反查metric_series表，就可以找到这个series_id对应的指标以及label。

3.2 分布式join

clickhouse的分布式join有两种玩法，一种是带global，一种是不带global。
普通join

汇总节点将左表更换为本地表
将左表的本地表分发到每个节点
在每个节点实行本地join
将效果汇总回汇总节点
这种做法有一个非常严重的问题。在第三步，每个节点实行分布式join的时间，假如右表也是分布式表，那么集群中的每个节点都要去实行分布式查询，那也就是说，假如集群有N个节点，右表查询就会在集群中实行N*N次，这就是查询放大现象。(对这个感爱好的可以看看文档。。。。 ，具体报告了查询放大的现象）

正是由于这种问题的存在，在比较新的clickhouse版本中，分布式join假如不加global，已经会从语法层面报错了。这说明官方已经克制了这种写法的存在。

global join

汇总节点将右表改成子查询，先在汇总节点将右表的数据效果集查询出来
将右表的效果集广播给各个节点，与各个节点的左表本地表举行join查询
各个节点将查询效果发送给汇总节点
由于右表的效果已经在汇总节点计算出来了，那么也就不必要在其他节点重复计算，从而制止了读放大的问题。
但global join 的问题是它必要将整个子查询的效果集发送给各个节点，假如右表的效果集特别大，那么整个过程耗费的网络带宽也将黑白常恐怖的。

正确姿势

• 大表在左，小表在右
  
• 数据预分布，实现colocate join。也就是将涉及到join的表按照雷同的join key分片，使必要join的数据尽量都能在本地完成。也就是前文提到的shardingkey的用处。
  
• 改大宽表
  

并发查询

并发查询也是clickhouse的一个比较单薄的领域。

由于对于clickhouse的查询来说，一个大的查询SQL往往会把整个服务器的资源吃满，假如并发查询比较多的话，那么不可制止地造成资源竞争，最终的效果就是谁也快不了，甚至还会出现OOM的情况。
官方默认的最大并发数是100， 这个100是每个节点的最大并发数，而不是整个集群的。它包含了查询的并发和写入的并发。

我们很容易碰到这样的场景：在界面上点击一个查询耗时比较久，等得不耐心，就多点了几下。究竟上，clickhouse并不会由于你在界面上多点了一下鼠标，就取消之前的SQL运行，反而会产生多个SQL在并发实行，假如这种耗时比较久的SQL越积CPU打满，造成的效果就是恶性循环，其他SQL也会越来越慢，最终导致并发的SQL超过了设置的最大并发数，再也无法实行任何查询语句，甚至写入都会受到影响。
我们一般建议将最大查询并发数，设置为最大并发数的90%，预留出10%的并发数量供数据写入使用。这样即使查询并发数打满了，仍旧不会影响到数据的写入。

我们可以通过配置来实现这一策略：

1. <clickhouse>
2.     <max_concurrent_queries>100</max_concurrent_queries>
3.     <max_concurrent_select_queries>90</max_concurrent_select_queries>
4. </clickhouse>

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