Apache Doris负载隔离深度解析！3大方案助力高效管理！
深度解读 Apache Doris 基于 Workload Group 的负载隔离能力
一、引言
在当今数据驱动的时代，企业的数据查询需求正在不断增长。面对多个业务线或多种分析负载的并发查询，如何在共享集群中实现高效的资源管理，确保查询性能和集群稳定性，成为了一个亟待解决的问题。Apache Doris，作为一个高性能的MPP（大规模并行处理）数据库，通过引入Workload Group的负载管理方案，为用户提供了一种创新的资源隔离机制。
1.1 当前企业数据查询面临的挑战
随着大数据和云计算的普及，企业对于数据查询的效率和稳定性要求越来越高。在共享集群环境中，不同业务线或分析负载的并发查询经常会导致资源抢占，进而影响查询性能和集群稳定性。这就是当前企业数据查询面临的主要挑战。
1.2 负载管理的重要性
负载管理对于确保查询性能和集群稳定性至关重要。通过合理的资源分配和隔离机制，可以避免资源抢占和性能下降的问题，从而提高整体的系统吞吐量和响应时间。
1.3 Apache Doris的负载管理方案演进
Apache Doris团队一直致力于优化负载管理能力。在早期版本中，Doris推出了基于Resource Tag的隔离方案，实现了用户间的资源物理隔离。而在后续版本中，Doris进一步引入了Workload Group的管理方案，为用户提供了更细粒度的资源隔离和更高的资源利用率。
二、基于Resource Tag的隔离方案
2.1 Resource Tag的基本概念
Resource Tag是Apache Doris早期版本中推出的一种资源隔离方案。它允许用户对集群内的BE节点设置标签，相同标签的节点会组成一个资源组。这样，数据的存储和计算就可以在指定的资源组内进行，从而实现了资源隔离。
2.2 Resource Tag的应用场景与优势
Resource Tag方案非常适用于需要物理隔离不同用户或业务线的场景。例如，在有两个用户UserA和UserB的情况下，可以通过设置不同的Resource Tag来避免他们之间的资源竞争。此外，Resource Tag还可以实现多租户功能，提高系统的整体安全性和稳定性。
举个例子，假设一个电商平台需要对其销售数据和用户行为数据进行分析。通过Resource Tag，平台可以为销售数据和用户行为数据分别设置不同的标签，确保两类数据的查询不会相互干扰。
2.3 Resource Tag的局限性
虽然Resource Tag提供了一定程度的资源隔离，但它仍然存在局限性。最主要的是，Resource Tag是基于节点级别的隔离，无法实现更细粒度的资源控制。此外，当集群资源紧张时，不同资源组之间仍然可能存在资源竞争的问题。
三、基于Workload Group的管理方案
为了解决Resource Tag方案的局限性，Apache Doris自2.0版本起推出了基于Workload Group的管理方案。这个方案通过对工作负载进行分组管理，实现了对内存和CPU资源的精细化管控。
3.1 Workload Group的引入背景
随着数据查询需求的不断增长和多样化，用户对资源隔离和管理的需求也越来越高。Workload Group的引入正是为了满足这种需求，提供更灵活、更高效的资源管理方案。
3.2 Workload Group的工作原理
Workload Group的工作原理是将用户执行的查询与特定的Workload Group相关联。每个Workload Group都可以配置CPU和内存资源的限制，从而确保在资源紧张时，各个Group之间的查询不会相互干扰。当资源空闲时，多个Workload Group可以共享这些空闲资源，提高资源的利用率。
3.3 Workload Group与Resource Tag的区别
与Resource Tag相比，Workload Group提供了更细粒度的资源隔离机制。它不仅可以实现节点级别的隔离，还可以在进程内部实现资源的精细化管控。这意味着同一个BE节点内的多个查询之间也可以实现一定程度的隔离。
3.4 Workload Group的特点与优势
Workload Group的特点在于其灵活性和高效性。用户可以根据实际需求为不同的查询或业务线配置不同的Workload Group，从而实现资源的合理分配和隔离。此外，Workload Group还支持CPU资源的软限和硬限配置，进一步提高了资源管理的灵活性。
四、CPU资源的软限与硬限
4.1 CPU软限的特点与应用场景
CPU软限允许在资源空闲时灵活分配资源，从而提高资源的利用率。这种隔离方式适用于那些对资源利用率有较高要求的场景，如批处理任务、数据分析等。
4.2 CPU硬限的特点与应用场景
与软限不同，CPU硬限更注重性能的稳定性。它确保了在负载变化时，各个Group之间不会相互干扰。这种隔离方式适用于那些对性能稳定性有较高要求的场景，如实时分析、在线查询等。
4.3 软限与硬限的选择与配置
在选择软限或硬限时，用户需要根据实际需求进行权衡。如果追求更高的资源利用率，可以选择软限；如果更注重性能的稳定性，则可以选择硬限。在配置时，用户需要根据集群的规模和查询负载来合理设置CPU和内存的限制值。
五、Workload Group的实际应用
5.1 如何将Query与Workload Group关联
在Apache Doris中，用户可以通过设置查询的属性来将其与特定的Workload Group关联。例如，可以在提交查询时指定一个Workload Group的名称，从而将该查询分配到相应的资源组中执行。
5.2 Workload Group在资源紧张与空闲时的表现
在资源紧张时，Workload Group可以确保各个组之间的查询不会相互干扰，从而提高查询的稳定性和响应时间。而在资源空闲时，多个Workload Group可以共享这些空闲资源，从而提高资源的利用率。
5.3 Workload Group对高内存占用查询的处理方式
对于高内存占用的查询，Workload Group提供了内存资源限制的功能。当查询的内存占用超过限制时，系统会自动终止该查询以缓解压力。这种机制可以有效防止因单个查询占用过多内存而导致的系统崩溃或性能下降问题。
六、总结与展望
通过引入Workload Group的管理方案，Apache Doris为用户提供了一种灵活、高效的资源管理机制。这种机制不仅可以实现资源的合理分配和隔离，还可以提高资源的利用率和查询的稳定性。随着数据查询需求的不断增长和多样化，我们相信Workload Group将在未来的数据管理中发挥越来越重要的作用。我们也期待Apache Doris团队能够继续优化和完善这一功能，为用户提供更加出色的数据查询体验。