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启用 TidbCluster 弹性伸缩

在 Kubernetes 平台上，有着基于 CPU 利用率进行负载的原生 API: Horizontal Pod Autoscaler。基于 Kubernetes，TiDB 4.0 起支持了全新的弹性调度算法。与之相应的，在 TiDB Operator 1.1 及以上版本中，TiDB 集群可以凭借 Kubernetes 平台本身的特性来开启弹性调度的能力。本篇文章将会介绍如何开启并使用 TidbCluster 的弹性伸缩能力。

开启弹性伸缩特性

开启弹性伸缩特性需要主动开启 Operator 相关配置，默认情况下 Operator 的弹性伸缩特性是关闭的。你可以通过以下方式来开启弹性调度特性:

  1. 修改 Operator 的 values.yaml

    在 features 选项中开启 AutoScaling：

    features:
  - AutoScaling=true

    开启 Operator Webhook 特性:

    admissionWebhook:
  create: true
  mutation:
    pods: true

    关于 Operator Webhook，请参考开启 TiDB Operator 准入控制器

  2. 安装/更新 TiDB Operator

    修改完 values.yaml 文件中上述配置项以后进行 TiDB Operator 部署或者更新。安装与更新 Operator 请参考在 Kubernetes 上部署 TiDB Operator。

  3. 确认目标 TiDB 集群资源设置

    目标 TiDB 集群在使用弹性伸缩前，首先需要设置好对应组件的 CPU 设置。以 TiKV 为例，你需要申明 spec.tikv.requests.cpu：

    spec:
  tikv:
    requests:
      cpu: "1"
  tidb:
    requests:
      cpu: "1"

了解 TidbClusterAutoScaler

我们通过 TidbClusterAutoScaler CR 对象来控制 TiDB 集群的弹性伸缩行为，如果你曾经使用过 Horizontal Pod Autoscaler，那么你一定会对这个概念感到非常熟悉。以下是一个 TiKV 的弹性伸缩例子。

apiVersion: pingcap.com/v1alpha1
kind: TidbClusterAutoScaler
metadata:
  name: auto-scaling-demo
spec:
  cluster:
    name: auto-scaling-demo
    namespace: default
  monitor:
    name: auto-scaling-demo
    namespace: default
  tikv:
    minReplicas: 3
    maxReplicas: 4
    metrics:
      - type: "Resource"
        resource:
          name: "cpu"
          target:
            type: "Utilization"
            averageUtilization: 80

对于 TiDB 组件，你可以通过 spec.tidb 来进行配置，目前 TiKV 与 TiDB 的弹性伸缩 API 相同。

在 TidbClusterAutoScaler 对象中，cluster 属性代表了需要被弹性调度的 TiDB 集群，通过 name 与 namespace 来标识。由于 TidbClusterAutoScaler 组件需要通过指标采集组件抓取相关资源使用情况，我们需要提供对应的指标采集与查询服务给 TidbClusterAutoScaler。monitor 属性则代表了与之相关连的 TidbMonitor 对象。如果你不了解 TidbMonitor，可以参考 TiDB 集群监控与告警。

对于非 TidbMonitor 的外部 Prometheus, 你可以通过 spec.metricsUrl 来填写这个服务的 Host，从而指定该 TiDB 集群的监控指标采集服务。对于使用 Helm 部署 TiDB 集群监控的情况，可以通过以下方式来指定 spec.metricsUrl。

apiVersion: pingcap.com/v1alpha1
kind: TidbClusterAutoScaler
metadata:
  name: auto-scaling-demo
spec:
  cluster:
    name: auto-scaling-demo
    namespace: default
  metricsUrl: "http://${release_name}-prometheus.${namespace}.svc:9090"
  ......

例子

  1. 执行以下命令在 Kubernetes 集群上快速安装一个 1 PD、3 TiKV、2 TiDB，并带有监控与弹性伸缩能力的 TiDB 集群。

    $ kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/pingcap/tidb-operator/v1.1.15/examples/auto-scale/tidb-cluster.yaml -n ${namespace}

    $ kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/pingcap/tidb-operator/v1.1.15/examples/auto-scale/tidb-monitor.yaml -n ${namespace}

    $ kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/pingcap/tidb-operator/v1.1.15/examples/auto-scale/tidb-cluster-auto-scaler.yaml  -n ${namespace}

  2. 当 TiDB 集群创建完毕以后，使用以下方式暴露 TiDB 集群服务到本地。

    kubectl port-forward svc/auto-scaling-demo-tidb 4000:4000 &

    将以下内容复制到本地的 sysbench.config 文件中：

    mysql-host=127.0.0.1
mysql-port=4000
mysql-user=root
mysql-password=
mysql-db=test
time=120
threads=20
report-interval=5
db-driver=mysql

  3. 使用 sysbench 工具准备数据并进行压测。

    将以下内容复制到本地的 sysbench.config 文件中：

    mysql-host=127.0.0.1
mysql-port=4000
mysql-user=root
mysql-password=
mysql-db=test
time=120
threads=20
report-interval=5
db-driver=mysql

    通过以下命令准备数据:

    sysbench --config-file=${path-to-file}/sysbench.config oltp_point_select --tables=1 --table-size=20000 prepare

    通过以下命令开始进行压测:

    sysbench --config-file=${path-to-file}/sysbench.config oltp_point_select --tables=1 --table-size=20000 run

    上述命令执行完毕后，出现如下输出：

    Initializing worker threads...

Threads started!

[ 5s ] thds: 20 tps: 37686.35 qps: 37686.35 (r/w/o: 37686.35/0.00/0.00) lat (ms,95%): 0.99 err/s: 0.00 reconn/s: 0.00
[ 10s ] thds: 20 tps: 38487.20 qps: 38487.20 (r/w/o: 38487.20/0.00/0.00) lat (ms,95%): 0.95 err/s: 0.00 reconn/s: 0.00

  4. 新建一个会话终端，通过以下命令观察 TiDB 集群的 Pod 变化情况。

    watch -n1 "kubectl -n ${namespace} get pod"

    出现如下输出:

    auto-scaling-demo-discovery-fbd95b679-f4cb9   1/1     Running   0          17m
auto-scaling-demo-monitor-6857c58564-ftkp4    3/3     Running   0          17m
auto-scaling-demo-pd-0                        1/1     Running   0          17m
auto-scaling-demo-tidb-0                      2/2     Running   0          15m
auto-scaling-demo-tidb-1                      2/2     Running   0          15m
auto-scaling-demo-tikv-0                      1/1     Running   0          15m
auto-scaling-demo-tikv-1                      1/1     Running   0          15m
auto-scaling-demo-tikv-2                      1/1     Running   0          15m

    观察 Pod 的变化情况与 sysbench 的 TPS 与 QPS，当 TiKV 与 TiDB Pod 新增时，sysbench 的 TPS 与 QPS 值有显著提升。当 sysbench 结束后，观察 Pod 变化情况，发现新增的 TiKV 与 TiDB Pod 自动消失。

  5. 使用如下命令销毁环境：

    kubectl delete tidbcluster auto-scaling-demo -n ${namespace}
kubectl delete tidbmonitor auto-scaling-demo -n ${namespace}
kubectl delete tidbclusterautoscaler auto-scaling-demo -n ${namespace}

配置 TidbClusterAutoScaler

  1. 设置弹性伸缩间隔

    相比无状态的 Web 服务，一个分布式数据库软件对于实例的伸缩往往是非常敏感的。我们需要保证每次弹性伸缩之间存在一定的间隔，从而避免引起频繁的弹性伸缩。

    你可以通过 spec.tikv.scaleInIntervalSeconds 和 spec.tikv.ScaleOutIntervalSeconds 来配置每两次弹性伸缩之间的时间间隔(秒)，对于 TiDB 也同样如此。

    apiVersion: pingcap.com/v1alpha1
kind: TidbClusterAutoScaler
metadata:
  name: auto-sclaer
spec:
  tidb:
    scaleInIntervalSeconds: 500
    ScaleOutIntervalSeconds: 300
  tikv:
    scaleInIntervalSeconds: 500
    ScaleOutIntervalSeconds: 300

  2. 设置最大最小值

    就像 Horizontal Pod Autoscaler，在 TidbClusterAutoScaler 中你也可以设置给每个组件最大最小值来控制 TiDB、TiKV 的伸缩范围。

    apiVersion: pingcap.com/v1alpha1
kind: TidbClusterAutoScaler
metadata:
  name: auto-scaling-demo
spec:
  tikv:
    minReplicas: 3
    maxReplicas: 4
  tidb:
    minReplicas: 2
    maxReplicas: 3

  3. 配置 CPU 弹性伸缩

    目前 TidbClusterAutoScaler 仅支持基于 CPU 负载的弹性伸缩，CPU 负载的描述性 API 如下所示。averageUtilization 则代表了 CPU 负载利用率的阈值。如果当前 CPU 利用率超过 80%，则会触发弹性扩容。

    apiVersion: pingcap.com/v1alpha1
kind: TidbClusterAutoScaler
metadata:
  name: auto-scaling-demo
spec:
  tikv:
    minReplicas: 3
    maxReplicas: 4
    metrics:
      - type: "Resource"
        resource:
          name: "cpu"
          target:
            type: "Utilization"
            averageUtilization: 80

  4. 配置指标时间窗口

    目前基于 CPU 负载的弹性调度，TidbClusterAutoScaler 会在所指定的监控系统中获取 TiDB、TiKV 的 CPU 指标，你可以指定采集指标的时间窗口。

    apiVersion: pingcap.com/v1alpha1
kind: TidbClusterAutoScaler
metadata:
  name: basic
  tidb:
    metricsTimeDuration: "1m"
    metrics:
      - type: "Resource"
        resource:
          name: "cpu"
          target:
            type: "Utilization"
            averageUtilization: 60
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