机器替换后store leader/region分布不均

【概述】
集群扩缩容做机器替换后,leader、region分布不均

【现象】
对一4节点12store实例的集群(每台机器3tikv实例)做扩缩容机器替换后(10.16.129.81替换为10.69.184.92),旧机器长时间处于pending offline状态,关停旧机器后leader迁走,但region个数依然无变动,强制缩容后store状态依然为offline。

【业务影响】无
【TiDB 版本】5.0.2




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机器替换时间已经是1周之前了,期间由于只是数据不均衡随意没怎么操作,现在有时间了决定处理一下,试了好多办法,包括修改leader/region weight,store delete,重启pd+重启tikv。最后还是不均衡的状态~~
下图为最近24h监控截图,突刺为重启restart tikv引发。

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tikv 为 offline 状态的节点,还有哪些 region 没有迁移完成?一共还有多大的数据需要待迁移的?
参考这个来查询一下
https://docs.pingcap.com/zh/tidb/v5.0/pd-control#region-store-store_id
https://docs.pingcap.com/zh/tidb/v5.0/tikv-control#查看-region-的大小

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未迁移的region数目和上述第2副图里的region_count一样,迁移前后数据没有大的变化甚至还多了2k左右。

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region 的迁移 scheduler 是不是被关闭了?
查下这个参数
disable-replace-offline-replica

  • 关闭迁移 OfflineReplica 的特性的开关,当设置为 true 时,PD 不会迁移下线状态的副本。
  • 默认:false

然后如果是开启的,那么可以调大 replica-schedule-limit (默认 64), 在观察下

通过 grafana 去查看 schedule 的操作信息
PD 面板 -> Operator -> Schedule operator

https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/grafana-pd-dashboard/#scheduler

  • Replica checker:replica checker 的状态

这里可以看到每个 scheduler 操作的状态和耗时
https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/grafana-pd-dashboard/#operator

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看起来都是开的,但结果比较奇怪,没有107节点的记录,81节点报连接超时倒是意料之中,这个机器我已经强制scale-in了,机器也shutdown了。
相关的operator我增加尝试启停过,replica-schedule-limit我尝试调大看看。

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+下图:

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有没有做 label 的设定? 这个会影响到 region 的调度

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旧机器长时间处于pending offline状态,关停旧机器后leader迁走
这部分的操作是怎么处理的?能描述下过程么?

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目前所有机器都有host label,取值格式统一为host_10_69_184_68这种,zone label有的设置了有的未设置,label策略如之前的图所示是这样的:
“replication”: {
“enable-placement-rules”: “true”,
“isolation-level”: “”,
“location-labels”: “host”,
“max-replicas”: 3,
“strictly-match-label”: “true”
},
最初location-labels为”zone,host”,后来升级版本时修改为host,当时没注意数据分布的问题。

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因为集群有4台机器常驻,正常scale-in后一直处于pending-offline,新机器leader只是从其他节点分了一些,旧机器的leader个数依然保持和其他所有节点一样都是10-13k左右(新机器9k左右),新机器分到的region和leader个数一模一样。
这样僵持了几天后,我先把旧机器上的实例直接stop,这样机器上leader就全转走了,但是region个数等了1天发现还是没转,于是我尝试了重启pd节点和transfer pd leader无效,最后今天早上我直接强制scale-in了旧机器的实例并shutdown了旧机器。在pdctl里看状态依然一直是offline,pd的日志没看到大规模region peer转移的现象

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因为切换过几次pd leader,现在的leader/region监控线条也不准了,中午restart -R tikv之后,新的leader分布图更离谱了,前后截图比较如下:


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补充截图:

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有几个问题:
1 .旧机器节点上有几个实例? 如果是 3个 实例,stop 以后就没办法迁移了(如果你是 3副本,如果刚好3副本都落在哪个旧机器的节点上)
2. 缩容以后需要等待节点迁移 region,shutdown 以后 肯定是 offline了,也没办法完全迁移
3. 重启 PD 节点和 转移 PD leader 是个什么操作? :rofl:

操作建议:
启动旧的实例,等待迁移的调度,查阅相关的Region 是否有迁移的行为

  1. 旧机器上统一也是3个实例,我想的是把他scale-in --force后,过30min可能触发down peer自动补全的机制,至于3副本都在旧机器上这个不可能,因为集群有4台机器,从目前的所有region可用的情况来看,下掉旧的机器目前对业务访问无影响。
  2. 之前stop实例和shutdown机器主要是想让他变为down状态:cold_sweat: 结果他还是pengding offline
  3. 重启pd和transfer pd leader也是出于修改相关scheduler不管用想看看操作下pd有没有用。

目前旧的实例被强制scale-in,目录清掉了… 或许可以扩容试试,但肯定会出现store address的冲突

或许重建pd会有用,但是集群比较重要还不能这么做:sweat_smile: 我尝试下扩容一台机器试试。目前这状态也不敢升级什么的。

如果你判断对业务没影响的话,我理解从 pd 中把这些 offline节点信息给清理掉就可以了

pd-ctl store delete xx
参考:
https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/pd-control/#store-delete--label--weight--remove-tombstone--limit--store_id---jqquery-string

:joy: 这个我前几天试过,store delete显示success,但是删完还是offline。
我刚才尝试把下掉机器上的store的状态改为Up(之前发现这个版本的pd api已经不支持修改tombstone了,只能修改为up和offline),发现store state有些异动变为了Down,有进展我再来回复。

这是万般无奈之下的选择,把不存在的store状态修改为Up:joy: 等30min之后看看会不会补,或者能不能delete。


看起来这种地摊儿操作无效,执行store delete状态继续变回offline,期间leader和region也没发生什么迁移。