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TiDB Lightning 并行导入

TiDB Lightning 的 Local 后端模式从 v5.3.0 版本开始支持单表或多表数据的并行导入。通过支持同步启动多个实例，并行导入不同的单表或多表的不同数据，使 TiDB Lightning 具备水平扩展的能力，可大大降低导入大量数据所需的时间。

在技术实现上，TiDB Lightning 通过在目标 TiDB 中记录各个实例以及每个导入表导入数据的元信息，协调不同实例的 Row ID 分配范围、全局 Checksum 的记录和 TiKV 及 PD 的配置变更与恢复。

TiDB Lightning 并行导入可以用于以下场景：

  • 并行导入分库分表的数据。在该场景中，来自上游多个数据库实例中的多个表，分别由不同的 TiDB Lightning 实例并行导入到下游 TiDB 数据库中。
  • 并行导入单表的数据。在该场景中，存放在某个目录中或云存储（如 Amazon S3）中的多个单表文件，分别由不同的 TiDB Lightning 实例并行导入到下游 TiDB 数据库中。该功能为 v5.3.0 版本引入的新功能。

使用说明

使用 TiDB Lightning 并行导入无须额外配置。TiDB Lightning 在启动时，会在下游 TiDB 中注册元信息，并自动检测是否有其他实例向目标集群导入数据。如果有，则自动进入并行导入模式。

但是在并行导入时，需要注意以下情况：

  • 解决主键或者唯一索引的冲突
  • 导入性能优化

解决主键或者唯一索引的冲突

在使用 Local 后端模式并行导入时，需要确保多个 TiDB Lightning 的数据源之间，以及它们和 TiDB 的目标表中的数据没有主键或者唯一索引的冲突，并且导入的目标表不能有其他应用进行数据写入。否则，TiDB Lightning 将无法保证导入结果的正确性，并且导入完成后相关的数据表将处于数据索引不一致的状态。

导入性能优化

由于 TiDB Lightning 需要将生成的 Key-Value 数据上传到对应 Region 的每一个副本所在的 TiKV 节点，其导入速度受目标集群规模的限制。在通常情况下，建议确保目标 TiDB 集群中的 TiKV 实例数量与 TiDB Lightning 的实例数量大于 n:1 (n 为 Region 的副本数量)。同时，在使用 TiDB Lightning 并行导入模式时，为达到最优性能，建议进行如下限制：

  • 每个 TiDB Lightning 部署在单独的机器上面。TiDB Lightning 默认会消耗所有的 CPU 资源，在单台机器上面部署多个实例并不能提升性能。
  • 每个 TiDB Lightning 实例导入的源文件总大小不超过 5 TiB
  • TiDB Lightning 实例的总数量不超过 10 个

在使用 TiDB Lightning 并行导入分库分表数据的时候，请根据数据量大小选择使用的 TiDB Lightning 实例数量。

  • 如果 MySQL 数据量小于 2 TiB，可以使用 1 个 TiDB Lightning 实例进行并行导入
  • 如果 MySQL 数据量超过 2 TiB，并且 MySQL 实例总数小于 10 个，建议每个 MySQL 实例对应 1 个 TiDB Lightning 实例，而且并行 TiDB Lightning 实例数量不要超过 10 个
  • 如果 MySQL 数据量超过 2 TiB，并且 MySQL 实例总数超过 10 个，建议这些 MySQL 实例导出的数据平均分配 5 到 10 个 TiDB Lightning 实例进行导入

接下来，本文档将以两个并行导入的示例，详细介绍了不同场景下并行导入的操作步骤：

  • 示例 1：使用 Dumpling + TiDB Lightning 并行导入分库分表数据至 TiDB
  • 示例 2：使用 TiDB Lightning 并行导入单表数据

使用限制

TiDB Lightning 在运行时，需要独占部分资源，因此如果需要在单台机器上面部署多个 TiDB Lightning 实例(不建议生产环境使用)或多台机器共享磁盘存储时，需要注意如下使用限制：

  • 每个 TiDB Lightning 实例的 tikv-importer.sorted-kv-dir 必须设置为不同的路径。多个实例共享相同的路径会导致非预期的行为，可能导致导入失败或数据出错。
  • 每个 TiDB Lightning 的 checkpoint 需要分开存储。checkpoint 的详细配置见 TiDB Lightning 断点续传。
    • 如果设置 checkpoint.driver = "file"（默认值），需要确保每个实例设置的 checkpoint 的路径不同。
    • 如果设置 checkpoint.driver = "mysql", 需要为每个实例设置不同的 schema。
  • 每个 TiDB Lightning 的 log 文件应该设置为不同的路径。共享同一个 log 文件将不利于日志的查询和排查问题。
  • 如果开启 Web 界面 或 Debug API, 需要为每个实例的 lightning.status-addr 设置不同地址，否则，TiDB Lightning 进程会由于端口冲突无法启动。

示例 1：使用 Dumpling + TiDB Lightning 并行导入分库分表数据至 TiDB

在本示例中，假设上游为包含 10 个分表的 MySQL 集群，总共大小为 10 TiB。使用 5 个 TiDB Lightning 实例并行导入，每个实例导入 2 TiB 数据，预计可以将总导入时间（不包含 Dumpling 导出的耗时）由约 40 小时降至约 10 小时。

假设上游的库名为 my_db，每个分表的名字为 my_table_01 ~ my_table_10，需要合并导入至下游的 my_db.my_table 表中。下面介绍具体的操作步骤。

第 1 步：使用 Dumpling 导出数据

在部署 TiDB Lightning 的 5 个节点上面分别导出两个分表的数据：

  • 如果两个分表位于同一个 MySQL 实例中，可以直接使用 Dumpling 的 --filter 参数一次性导出。此时在使用 TiDB Lightning 导入时，指定 data-source-dir 为 Dumpling 数据导出的目录即可；
  • 如果两个分表的数据分布在不同的 MySQL 节点上，则需要使用 Dumpling 分别导出，两次导出数据需要放置在同一父目录下不同子目录里，然后在使用 TiDB Lightning 导入时，data-source-dir 指定为此父级目录。

使用 Dumpling 导出数据的步骤，请参考 Dumpling。

第 2 步：配置 TiDB Lightning 的数据源

创建 tidb-lightning.toml 配置文件，并加入如下内容：

[lightning]
status-addr = ":8289"

[mydumper]
# 设置为 Dumpling 导出数据的路径，如果 Dumpling 执行了多次并分属不同的目录，请将多次导出的数据置放在相同的父目录下并指定此父目录即可。
data-source-dir = "/path/to/source-dir"

[tikv-importer]
# 是否允许向已存在数据的表导入数据。默认值为 false。
# 当使用并行导入模式时，由于多个 TiDB Lightning 实例同时导入一张表，因此此开关必须设置为 true。
incremental-import = true
# "local"：默认使用该模式，适用于 TB 级以上大数据量，但导入期间下游 TiDB 无法对外提供服务。
# "tidb"：TB 级以下数据量也可以采用 "tidb" 后端模式，下游 TiDB 可正常提供服务。
backend = "local"

# 设置本地排序数据的路径
sorted-kv-dir = "/path/to/sorted-dir"

# 设置分库分表合并规则
[[routes]]
schema-pattern = "my_db"
table-pattern = "my_table_*"
target-schema = "my_db"
target-table = "my_table"

如果数据源存放在 Amazon S3 或 GCS 等外部存储中，请参考外部存储。

第 3 步：开启 TiDB Lightning 进行数据导入

在使用 TiDB Lightning 并行导入时，对每个 TiDB Lightning 节点机器配置的需求与非并行导入模式相同，每个 TiDB Lightning 节点需要消耗相同的资源，建议部署在不同的机器上。详细的部署步骤，请参考 TiDB Lightning 部署与执行

依次在每台机器上面运行 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 tiup tidb-lightning -config tidb-lightning.toml > nohup.out &

在并行导入的场景下，TiDB Lightning 在启动任务之后，会自动进行下列检查：

  • 检查本地盘空间以及 TiKV 集群是否有足够空间导入数据。检查时会对数据源进行采样，通过采样结果预估索引大小占比。由于估算中考虑了索引，因此可能会出现尽管数据源大小低于本地盘可用空间，但依然无法通过检测的情况。
  • 检查 TiKV 集群的 region 分布是否均匀，以及是否存在大量空 region，如果空 region 的数量大于 max(1000, 表的数量 * 3) ，即大于 “1000” 和 “3 倍表数量”二者中的最大者，则无法执行导入。
  • 检查数据源导入数据是否有序，并且根据检查结果自动调整 mydumper.batch-size 的大小。因此 mydumper.batch-size 配置不再对用户开放。

你也可以通过 lightning.check-requirements 配置来关闭检查，执行强制导入。更多详细检查内容，可以查看 Lightning 执行前检查项。

第 4 步：查看进度

开始导入后，可以通过以下任意方式查看进度：

  • 通过 grep 日志关键字 progress 查看进度，默认 5 分钟更新一次。
  • 通过监控面板查看进度。详情请参见 TiDB Lightning 监控。

等待所有的 TiDB Lightning 运行结束，则整个导入完成。

示例 2：使用 TiDB Lightning 并行导入单表数据

TiDB Lightning 也支持并行导入单表的数据。例如，将存放在 Amazon S3 中的多个单表文件，分别由不同的 TiDB Lightning 实例并行导入到下游 TiDB 数据库中。该方法可以加快整体导入速度。关于更多远端存储信息，请参考 TiDB Lightning 支持的远端存储。

假设通过 Dumpling 导出的源文件存放在 Amazon S3 云存储中，数据文件为 my_db.my_table.00001.sql ~ my_db.my_table.10000.sql 共计 10000 个 SQL 文件。如果希望使用 2 个 TiDB Lightning 实例加速导入，则需要在配置文件中增加如下设置：

[[mydumper.files]]
# db schema 文件
pattern = '(?i)^(?:[^/]*/)*my_db-schema-create\.sql'
schema = "my_db"
type = "schema-schema"

[[mydumper.files]]
# table schema 文件
pattern = '(?i)^(?:[^/]*/)*my_db\.my_table-schema\.sql'
schema = "my_db"
table = "my_table"
type = "table-schema"

[[mydumper.files]]
# 只导入 00001~05000 这些数据文件并忽略其他文件
pattern = '(?i)^(?:[^/]*/)*my_db\.my_table\.(0[0-4][0-9][0-9][0-9]|05000)\.sql'
schema = "my_db"
table = "my_table"
type = "sql"

另外一个实例的配置修改为只导入 05001 ~ 10000 数据文件即可。

其他步骤请参考示例 1 中的相关步骤。

错误处理

部分 TiDB Lightning 节点异常终止

在并行导入过程中，如果一个或多个 TiDB Lightning 节点异常终止，需要首先根据日志中的报错明确异常退出的原因，然后根据错误类型做不同处理：

  1. 如果是正常退出(如手动 Kill 等)，或内存溢出被操作系统终止等，可以在适当调整配置后直接重启 TiDB Lightning，无须任何其他操作。

  2. 如果是不影响数据正确性的报错，如网络超时，可以在每一个失败的节点上使用 tidb-lightning-ctl 工具清除断点续传源数据中记录的错误，然后重启这些异常的节点，从断点位置继续导入，详见 checkpoint-error-ignore。

  3. 如果是影响数据正确性的报错，如 checksum mismatched，表示源文件中有非法的数据，则需要在每一个失败的节点上使用 tidb-lightning-ctl 工具，清除失败的表中已导入的数据及断点续传相关的源数据，详见 checkpoint-error-destroy。此命令会删除下游导入失败表中已导入的数据，因此，应在所有 TiDB Lightning 节点（包括任务正常结束的）重新配置和导入失败的表的数据，可以配置 filters 参数只导入报错失败的表。

导入过程中报错 "Target table is calculating checksum. Please wait until the checksum is finished and try again"

在部分并行导入场景，如果表比较多或者一些表的数据量比较小，可能会出现当一个或多个任务开始处理某个表的时候，此表对应的其他任务已经完成，并开始数据一致性校验。此时，由于数据一致性校验不支持写入其他数据，对应的任务会返回 "Target table is calculating checksum. Please wait until the checksum is finished and try again" 错误。等校验任务完成，重启这些失败的任务，报错会消失，数据的正确性也不会受影响。

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