详解大集群通信建模理论公式
作者：互联网
摘要：对扩容后集群的性能提升进行评估，首先需要对集群的通信过程进行建模。
本文分享自华为云社区《大集群通信代价公式》，作者： 向巴菲特学习。
为提升当前业务实时性，客户可以选择对业务集群进行扩容，预期会带来性能提升。但是，扩容后集群的性能提升能否达到预期，是否值得进行扩容？扩容比与性能提升有没有相关性？如果在扩容前能够准确回答这些问题，可以给客户决策提供依据，具有极其重要的实践意义。
对扩容后集群的性能提升进行评估，首先需要对集群的通信过程进行建模。在GaussDB的各种使用场景中，涉及数据重分布的查询场景对集群的通信能力要求最高，因此，这里主要对GaussDB各类查询场景的通信过程进行建模，并推导出理论公式。
图：查询场景数据流图
查询场景数据流图如上所示，具体说明如下：
- gsql客户端向cn发送查询语句；
- cn根据接收到的查询语句，生成执行计划，下发到每个dn上；
- 每个dn根据收到的执行计划，按需进行数据重分布；数据重分布产生的通信流量占据了集群通信流量的90%以上；
- 每个dn将处理完成的结果返回给cn进行汇聚；
- cn将查询结果汇聚后，返回给gsql客户端。
可以看出，扩容对dn间数据重分布（上图流程4）性能的影响是最大的，直接关系到扩容后查询性能的提升。dn间数据重分布有两种方式：广播；rehash。
接下来我们对gaussdb查询场景的通信流程进行梳理，我们假设表数据在各个dn上均匀分布，并且每个dn处理数据耗时与数据量线性正相关。
1.无数据重分布的查询场景：
当从一张数据库表中查询全量数据，或者当两张数据库表的join列都是分布列时，查询过程不涉及DN间数据重分布。这种场景下，每个dn只需要处理各自存储的表数据，然后返回给cn。
定义：
r：扩容比
dbefore：扩容前表数据在每个dn上的存储量，我们假设表数据在各个dn上均匀分布
推导：
扩容后每个dn上表数据存储量dafter = dbefore / (1 + r)；
结论：该场景下，扩容后查询性能提升上界为：1 / (1 + r)；
2.rehash数据重分布查询场景：
当查询语句至少有一个join列不是分布列，且涉及数据库表的数据量相当时，DN间使用rehash数据重分布。
定义：
r：扩容比
dbefore：扩容前表数据在每个dn上的存储量，我们假设表数据在各个dn上均匀分布，重分布以后的表数据在各个dn上也是均匀分布；
推导：
扩容后每个dn上表数据存储量dafter = dbefore / (1 + r)；
结论：该场景下，扩容后查询性能提升上界为：1 / (1 + r)；
3.广播数据重分布查询场景：
当查询语句有一个join列不是分布列，且对应的数据库表的数据量相比之下很小时，DN间使用广播方式进行数据重分布，每个dn上存储全量的表数据。
定义：
r：扩容比
dbefore：扩容前表数据在每个dn上的存储量，我们假设表数据在各个dn上均匀分布，重分布以后的表数据在各个dn上也是均匀分布；
推导：
扩容后每个dn上表数据存储量dafter = dbefore / (1 + r)；
结论：该场景下，扩容后查询性能提升上界为：1 / (1 + r)；
以上公式推导出扩容后查询性能提升上界与扩容比的关系，后续会构建扩容场景，测试出各个扩容场景下的实际性能提升值，与理论值进行对比，确定一个通用的校正因子，即实际扩容性能提升为∂ / （1 + r），∂为校正因子。
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标签：dn,扩容,场景,建模,查询,详解,集群,数据 来源： https://www.cnblogs.com/huaweiyun/p/16351025.html