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Sentry 后端云原生中间件实践 ClickHouse PaaS ，为 Snuba 事件分析引擎提供动力

为少 2023-03-28 原文
ClickHouse PaaS 云原生多租户平台(Altinity.Cloud)

官网：https://altinity.cloud

PaaS 架构概览

设计一个拥有云原生编排能力、支持多云环境部署、自动化运维、弹性扩缩容、故障自愈等特性，同时提供租户隔离、权限管理、操作审计等企业级能力的高性能、低成本的分布式中间件服务是真挺难的。

SaaS 模式交付给用户

Sentry Snuba 事件大数据分析引擎架构概览

Snuba 是一个在 Clickhouse 基础上提供丰富数据模型、快速摄取消费者和查询优化器的服务。以搜索和提供关于 Sentry 事件数据的聚合引擎。

数据完全存储在 Clickhouse 表和物化视图中，它通过输入流(目前只有 Kafka 主题)摄入，可以通过时间点查询或流查询(订阅)进行查询。

文档：https://getsentry.github.io/snuba/architecture/overview.html

Kubernetes ClickHouse Operator

什么是 Kubernetes Operator？

Kubernetes Operator 是一种封装、部署和管理 Kubernetes 应用的方法。我们使用 Kubernetes API（应用编程接口）和 kubectl 工具在 Kubernetes 上部署并管理 Kubernetes 应用。

Altinity Operator for ClickHouse

Altinity：ClickHouse Operator 业界领先开源提供商。

  • Altinity：https://altinity.com/
  • GitHub：https://github.com/Altinity/clickhouse-operator
  • Youtube：https://www.youtube.com/@Altinity
当然这种多租户隔离的 ClickHouse 中间件 PaaS 云平台，公司或云厂商几乎是不开源的。

RadonDB ClickHouse

云厂商(青云)基于 altinity-clickhouse-operator 定制的。对于快速部署生产集群做了些优化。

Helm + Operator 快速上云 ClickHouse 集群

云原生实验环境

  • VKE K8S Cluster，Vultr 托管集群(v1.23.14) 
  • Kubesphere v3.3.1 集群可视化管理，全栈的 Kubernetes 容器云 PaaS 解决方案。 
  • Longhorn 1.14，Kubernetes 的云原生分布式块存储。 

部署 clickhouse-operator

这里我们使用 RadonDB 定制的 Operator。

  1. values.operator.yaml 定制如下两个参数：
# operator 监控集群所有 namespace 的 clickhouse 部署
watchAllNamespaces: true
# 启用 operator 指标监控
enablePrometheusMonitor: true
  1. helm 部署 operator：
cd vip-k8s-paas/10-cloud-native-clickhouse

# 部署在 kube-system
helm install clickhouse-operator ./clickhouse-operator -f values.operator.yaml -n kube-system

kubectl -n kube-system get po | grep clickhouse-operator
# clickhouse-operator-6457c6dcdd-szgpd 1/1 Running 0 3m33s

kubectl -n kube-system get svc | grep clickhouse-operator
# clickhouse-operator-metrics ClusterIP 10.110.129.244 <none> 8888/TCP 4m18s

kubectl api-resources | grep clickhouse
# clickhouseinstallations chi clickhouse.radondb.com/v1 true ClickHouseInstallation
# clickhouseinstallationtemplates chit clickhouse.radondb.com/v1 true ClickHouseInstallationTemplate
# clickhouseoperatorconfigurations chopconf clickhouse.radondb.com/v1 true ClickHouseOperatorConfiguration

部署 clickhouse-cluster

这里我们使用 RadonDB 定制的 clickhouse-cluster helm charts。快速部署 2 shards + 2 replicas + 3 zk nodes 的集群。

  1. values.cluster.yaml 定制：
clickhouse:
clusterName: snuba-clickhouse-nodes
shardscount: 2
replicascount: 2
...
zookeeper:
install: true
replicas: 3
  1. helm 部署 clickhouse-cluster：
kubectl create ns cloud-clickhouse
helm install clickhouse ./clickhouse-cluster -f values.cluster.yaml -n cloud-clickhouse

kubectl get po -n cloud-clickhouse
# chi-clickhouse-snuba-ck-nodes-0-0-0 3/3 Running 5 (6m13s ago) 16m
# chi-clickhouse-snuba-ck-nodes-0-1-0 3/3 Running 1 (5m33s ago) 6m23s
# chi-clickhouse-snuba-ck-nodes-1-0-0 3/3 Running 1 (4m58s ago) 5m44s
# chi-clickhouse-snuba-ck-nodes-1-1-0 3/3 Running 1 (4m28s ago) 5m10s
# zk-clickhouse-0 1/1 Running 0 17m
# zk-clickhouse-1 1/1 Running 0 17m
# zk-clickhouse-2 1/1 Running 0 17m

借助 Operator 快速扩展 clickhouse 分片集群

  1. 使用如下命令，将 shardsCount 改为 3：
kubectl edit chi/clickhouse -n cloud-clickhouse

  1. 查看 pods：
kubectl get po -n cloud-clickhouse

# NAME READY STATUS RESTARTS AGE
# chi-clickhouse-snuba-ck-nodes-0-0-0 3/3 Running 5 (24m ago) 34m
# chi-clickhouse-snuba-ck-nodes-0-1-0 3/3 Running 1 (23m ago) 24m
# chi-clickhouse-snuba-ck-nodes-1-0-0 3/3 Running 1 (22m ago) 23m
# chi-clickhouse-snuba-ck-nodes-1-1-0 3/3 Running 1 (22m ago) 23m
# chi-clickhouse-snuba-ck-nodes-2-0-0 3/3 Running 1 (108s ago) 2m33s
# chi-clickhouse-snuba-ck-nodes-2-1-0 3/3 Running 1 (72s ago) 119s
# zk-clickhouse-0 1/1 Running 0 35m
# zk-clickhouse-1 1/1 Running 0 35m
# zk-clickhouse-2 1/1 Running 0 35m

发现多出 chi-clickhouse-snuba-ck-nodes-2-0-0 与 chi-clickhouse-snuba-ck-nodes-2-1-0。分片与副本已自动由 Operator 新建。

小试牛刀

ReplicatedMergeTree+Distributed+Zookeeper 构建多分片多副本集群

连接 clickhouse

我们进入 Pod, 使用原生命令行客户端 clickhouse-client 连接。

kubectl exec -it chi-clickhouse-snuba-ck-nodes-0-0-0 -n cloud-clickhouse -- bash
kubectl exec -it chi-clickhouse-snuba-ck-nodes-0-1-0 -n cloud-clickhouse -- bash
kubectl exec -it chi-clickhouse-snuba-ck-nodes-1-0-0 -n cloud-clickhouse -- bash
kubectl exec -it chi-clickhouse-snuba-ck-nodes-1-1-0 -n cloud-clickhouse -- bash
kubectl exec -it chi-clickhouse-snuba-ck-nodes-2-0-0 -n cloud-clickhouse -- bash
kubectl exec -it chi-clickhouse-snuba-ck-nodes-2-1-0 -n cloud-clickhouse -- bash
我们直接通过终端分别进入这 6 个 pod。然后进行测试：

clickhouse-client --multiline -u username -h ip --password passowrd
# clickhouse-client -m

创建分布式数据库

  1. 查看 system.clusters
select * from system.clusters;
2.创建名为 test 的数据库

create database test on cluster 'snuba-ck-nodes';
# 删除：drop database test on cluster 'snuba-ck-nodes';
  1. 在各个节点查看，都已存在 test 数据库。
show databases;

创建本地表(ReplicatedMergeTree)

  1. 建表语句如下：
在集群中各个节点 test 数据库中创建 t_local 本地表，采用 ReplicatedMergeTree 表引擎，接受两个参数：

  • zoo_path — zookeeper 中表的路径，针对表同一个分片的不同副本，定义相同路径。
'/clickhouse/tables/{shard}/test/t_local'

  • replica_name — zookeeper 中表的副本名称
CREATE TABLE test.t_local on cluster 'snuba-ck-nodes'
(
EventDate DateTime,
CounterID UInt32,
UserID UInt32
)
ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/{shard}/test/t_local', '{replica}')
PARTITION BY toYYYYMM(EventDate)
ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID))
SAMPLE BY intHash32(UserID);
  1. 宏(macros)占位符：
建表语句参数包含的宏替换占位符(如：{replica})。会被替换为配置文件里 macros 部分的值。

查看集群中 clickhouse 分片&副本节点 configmap：

kubectl get configmap -n cloud-clickhouse | grep clickhouse

NAME DATA AGE
chi-clickhouse-common-configd 6 20h
chi-clickhouse-common-usersd 6 20h
chi-clickhouse-deploy-confd-snuba-ck-nodes-0-0 2 20h
chi-clickhouse-deploy-confd-snuba-ck-nodes-0-1 2 20h
chi-clickhouse-deploy-confd-snuba-ck-nodes-1-0 2 20h
chi-clickhouse-deploy-confd-snuba-ck-nodes-1-1 2 20h
chi-clickhouse-deploy-confd-snuba-ck-nodes-2-0 2 19h
chi-clickhouse-deploy-confd-snuba-ck-nodes-2-1 2 19h
查看节点配置值：

kubectl describe configmap chi-clickhouse-deploy-confd-snuba-ck-nodes-0-0 -n cloud-clickhouse

创建对应的分布式表(Distributed)

CREATE TABLE test.t_dist on cluster 'snuba-ck-nodes'
(
EventDate DateTime,
CounterID UInt32,
UserID UInt32
)
ENGINE = Distributed('snuba-ck-nodes', test, t_local, rand());

# drop table test.t_dist on cluster 'snuba-ck-nodes';
这里，Distributed 引擎的所用的四个参数：

  • cluster - 服务为配置中的集群名(snuba-ck-nodes)
  • database - 远程数据库名(test)
  • table - 远程数据表名(t_local)
  • sharding_key - (可选) 分片key(CounterID/rand())
查看相关表，如：

use test;
show tables;
# t_dist
# t_local
通过分布式表插入几条数据：

# 插入
INSERT INTO test.t_dist VALUES ('2022-12-16 00:00:00', 1, 1),('2023-01-01 00:00:00',2, 2),('2023-02-01 00:00:00',3, 3);
任一节点查询数据：

select * from test.t_dist;

实战，为 Snuba 引擎提供 ClickHouse PaaS

拆解与分析 Sentry Helm Charts

在我们迁移到 Kubernetes Operator 之前，我们先拆解与分析下 sentry-charts 中自带的 clickhouse & zookeeper charts。

非官方 Sentry Helm Charts：

他的 Chart.yaml 如下：

apiVersion: v2
appVersion: 22.11.0
dependencies:
- condition: sourcemaps.enabled
name: memcached
repository: https://charts.bitnami.com/bitnami
version: 6.1.5
- condition: redis.enabled
name: redis
repository: https://charts.bitnami.com/bitnami
version: 16.12.1
- condition: kafka.enabled
name: kafka
repository: https://charts.bitnami.com/bitnami
version: 16.3.2
- condition: clickhouse.enabled
name: clickhouse
repository: https://sentry-kubernetes.github.io/charts
version: 3.2.0
- condition: zookeeper.enabled
name: zookeeper
repository: https://charts.bitnami.com/bitnami
version: 9.0.0
- alias: rabbitmq
condition: rabbitmq.enabled
name: rabbitmq
repository: https://charts.bitnami.com/bitnami
version: 8.32.2
- condition: postgresql.enabled
name: postgresql
repository: https://charts.bitnami.com/bitnami
version: 10.16.2
- condition: nginx.enabled
name: nginx
repository: https://charts.bitnami.com/bitnami
version: 12.0.4
description: A Helm chart for Kubernetes
maintainers:
- name: sentry-kubernetes
name: sentry
type: application
version: 17.9.0
这个 sentry-charts 将所有中间件 helm charts 耦合依赖在一起部署，不适合 sentry 微服务 & 中间件集群扩展。更高级的做法是每个中间件拥有定制的 Kubernetes Operator(如：clickhouse-operator ) & 独立的 K8S 集群，形成中间件 PaaS 平台对外提供服务。

这里我们拆分中间件 charts 到独立的 namespace 或单独的集群运维。设计为：

  • ZooKeeper 命名空间：cloud-zookeeper-paas
  • ClickHouse 命名空间：cloud-clickhouse-paas

独立部署 ZooKeeper Helm Chart

这里 zookeeper chart 采用的是 bitnami/zookeeper，他的仓库地址如下：

  1. 创建命名空间：
kubectl create ns cloud-zookeeper-paas
  1. 简单定制下 values.yaml：
# 暴露下 prometheus 监控所需的服务
metrics:
containerPort: 9141
enabled: true
....
....
service:
annotations: {}
clusterIP: ""
disableBaseClientPort: false
externalTrafficPolicy: Cluster
extraPorts: []
headless:
annotations: {}
publishNotReadyAddresses: true
loadBalancerIP: ""
loadBalancerSourceRanges: []
nodePorts:
client: ""
tls: ""
ports:
client: 2181
election: 3888
follower: 2888
tls: 3181
sessionAffinity: None
type: ClusterIP
注意：在使用支持外部负载均衡器的云提供商的服务时，需设置 Sevice 的 type 的值为 "LoadBalancer"， 将为 Service 提供负载均衡器。来自外部负载均衡器的流量将直接重定向到后端 Pod 上，不过实际它们是如何工作的，这要依赖于云提供商。

  1. helm 部署：
helm install zookeeper ./zookeeper -f values.yaml -n cloud-zookeeper-paas
集群内，可使用 zookeeper.cloud-zookeeper-paas.svc.cluster.local:2181 对外提供服务。

  1. zkCli 连接 ZooKeeper：
export POD_NAME=$(kubectl get pods --namespace cloud-zookeeper-paas -l "app.kubernetes.io/name=zookeeper,app.kubernetes.io/instance=zookeeper,app.kubernetes.io/compnotallow=zookeeper" -o jsnotallow="{.items[0].metadata.name}")

kubectl -n cloud-zookeeper-paas exec -it $POD_NAME -- zkCli.sh

# test
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls /
[zookeeper]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls /zookeeper
[config, quota]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] quit

# 外部访问
# kubectl port-forward --namespace cloud-zookeeper-paas svc/zookeeper 2181: & zkCli.sh 127.0.0.1:2181
  1. 查看 zoo.cfg
kubectl -n cloud-zookeeper-paas exec -it $POD_NAME -- cat /opt/bitnami/zookeeper/conf/zoo.cfg
# The number of milliseconds of each tick
tickTime=2000
# The number of ticks that the initial
# synchronization phase can take
initLimit=10
# The number of ticks that can pass between
# sending a request and getting an acknowledgement
syncLimit=5
# the directory where the snapshot is stored.
# do not use /tmp for storage, /tmp here is just
# example sakes.
dataDir=/bitnami/zookeeper/data
# the port at which the clients will connect
clientPort=2181
# the maximum number of client connections.
# increase this if you need to handle more clients
maxClientCnxns=60
#
# Be sure to read the maintenance section of the
# administrator guide before turning on autopurge.
#
# https://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance
#
# The number of snapshots to retain in dataDir
autopurge.snapRetainCount=3
# Purge task interval in hours
# Set to "0" to disable auto purge feature
autopurge.purgeInterval=0

## Metrics Providers
#
# https://prometheus.io Metrics Exporter
metricsProvider.className=org.apache.zookeeper.metrics.prometheus.PrometheusMetricsProvider
#metricsProvider.httpHost=0.0.0.0
metricsProvider.httpPort=9141
metricsProvider.exportJvmInfo=true
preAllocSize=65536
snapCount=100000
maxCnxns=0
recnotallow=false
quorumListenOnAllIPs=false
4lw.commands.whitelist=srvr, mntr, ruok
maxSessinotallow=40000
admin.serverPort=8080
admin.enableServer=true
server.1=zookeeper-0.zookeeper-headless.cloud-zookeeper-paas.svc.cluster.local:2888:3888;2181
server.2=zookeeper-1.zookeeper-headless.cloud-zookeeper-paas.svc.cluster.local:2888:3888;2181
server.3=zookeeper-2.zookeeper-headless.cloud-zookeeper-paas.svc.cluster.local:2888:3888;2181

独立部署 ClickHouse Helm Chart

这里 clickhouse chart 采用的是 sentry-kubernetes/charts 自己维护的一个版本：

这个自带的 clickhouse-charts 存在些问题，Service 部分需简单修改下允许配置 "type:LoadBalancer" or "type:NodePort"。

注意：在使用支持外部负载均衡器的云提供商的服务时，需设置 Sevice 的 type 的值为 "LoadBalancer"， 将为 Service 提供负载均衡器。来自外部负载均衡器的流量将直接重定向到后端 Pod 上，不过实际它们是如何工作的，这要依赖于云提供商。

  1. 创建命名空间：
kubectl create ns cloud-clickhouse-paas
  1. 简单定制下 values.yaml：
注意上面 zoo.cfg 的 3 个 zookeeper 实例的地址：

server.1=zookeeper-0.zookeeper-headless.cloud-zookeeper-paas.svc.cluster.local:2888:3888;2181
server.2=zookeeper-1.zookeeper-headless.cloud-zookeeper-paas.svc.cluster.local:2888:3888;2181
server.3=zookeeper-2.zookeeper-headless.cloud-zookeeper-paas.svc.cluster.local:2888:3888;2181
# 修改 zookeeper_servers
clickhouse:
configmap:
zookeeper_servers:
config:
- hostTemplate: 'zookeeper-0.zookeeper-headless.cloud-zookeeper-paas.svc.cluster.local'
index: clickhouse
port: "2181"
- hostTemplate: 'zookeeper-1.zookeeper-headless.cloud-zookeeper-paas.svc.cluster.local'
index: clickhouse
port: "2181"
- hostTemplate: 'zookeeper-2.zookeeper-headless.cloud-zookeeper-paas.svc.cluster.local'
index: clickhouse
port: "2181"
enabled: true
operation_timeout_ms: "10000"
session_timeout_ms: "30000"

# 暴露下 prometheus 监控所需的服务
metrics:
enabled: true
当然这里也可以不用 Headless Service，因为是同一个集群的不同 namespace 的内部访问，所以也可简单填入 ClusterIP 类型 Sevice：

# 修改 zookeeper_servers
clickhouse:
configmap:
zookeeper_servers:
config:
- hostTemplate: 'zookeeper.cloud-zookeeper-paas.svc.cluster.local'
index: clickhouse
port: "2181"
enabled: true
operation_timeout_ms: "10000"
session_timeout_ms: "30000"

# 暴露下 prometheus 监控所需的服务
metrics:
enabled: true
  1. helm 部署：
helm install clickhouse ./clickhouse -f values.yaml -n cloud-clickhouse-paas
  1. 连接 clickhouse
kubectl -n cloud-clickhouse-paas exec -it clickhouse-0 -- clickhouse-client --multiline --host="clickhouse-1.clickhouse-headless.cloud-clickhouse-paas"
  1. 验证集群
show databases;
select * from system.clusters;
select * from system.zookeeper where path = '/clickhouse';

当前 ClickHouse 集群的 ConfigMap

kubectl get configmap -n cloud-clickhouse-paas | grep clickhouse

clickhouse-config 1 28h
clickhouse-metrica 1 28h
clickhouse-users 1 28h

clickhouse-config(config.xml)

<yandex>
<path>/var/lib/clickhouse/</path>
<tmp_path>/var/lib/clickhouse/tmp/</tmp_path>
<user_files_path>/var/lib/clickhouse/user_files/</user_files_path>
<format_schema_path>/var/lib/clickhouse/format_schemas/</format_schema_path>

<include_from>/etc/clickhouse-server/metrica.d/metrica.xml</include_from>

<users_config>users.xml</users_config>

<display_name>clickhouse</display_name>
<listen_host>0.0.0.0</listen_host>
<http_port>8123</http_port>
<tcp_port>9000</tcp_port>
<interserver_http_port>9009</interserver_http_port>
<max_connections>4096</max_connections>
<keep_alive_timeout>3</keep_alive_timeout>
<max_concurrent_queries>100</max_concurrent_queries>
<uncompressed_cache_size>8589934592</uncompressed_cache_size>
<mark_cache_size>5368709120</mark_cache_size>
<timezone>UTC</timezone>
<umask>022</umask>
<mlock_executable>false</mlock_executable>
<remote_servers incl="clickhouse_remote_servers" optinotallow="true" />
<zookeeper incl="zookeeper-servers" optinotallow="true" />
<macros incl="macros" optinotallow="true" />
<builtin_dictionaries_reload_interval>3600</builtin_dictionaries_reload_interval>
<max_session_timeout>3600</max_session_timeout>
<default_session_timeout>60</default_session_timeout>
<disable_internal_dns_cache>1</disable_internal_dns_cache>

<query_log>
<database>system</database>
<table>query_log</table>
<partition_by>toYYYYMM(event_date)</partition_by>
<flush_interval_milliseconds>7500</flush_interval_milliseconds>
</query_log>

<query_thread_log>
<database>system</database>
<table>query_thread_log</table>
<partition_by>toYYYYMM(event_date)</partition_by>
<flush_interval_milliseconds>7500</flush_interval_milliseconds>
</query_thread_log>

<distributed_ddl>
<path>/clickhouse/task_queue/ddl</path>
</distributed_ddl>
<logger>
<level>trace</level>
<log>/var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.log</log>
<errorlog>/var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.err.log</errorlog>
<size>1000M</size>
<count>10</count>
</logger>
</yandex>

clickhouse-metrica(metrica.xml)

<yandex>
<zookeeper-servers>
<node index="clickhouse">
<host>zookeeper-0.zookeeper-headless.cloud-zookeeper-paas.svc.cluster.local</host>
<port>2181</port>
</node>
<node index="clickhouse">
<host>zookeeper-1.zookeeper-headless.cloud-zookeeper-paas.svc.cluster.local</host>
<port>2181</port>
</node>
<node index="clickhouse">
<host>zookeeper-2.zookeeper-headless.cloud-zookeeper-paas.svc.cluster.local</host>
<port>2181</port>
</node>
<session_timeout_ms>30000</session_timeout_ms>
<operation_timeout_ms>10000</operation_timeout_ms>
<root></root>
<identity></identity>
</zookeeper-servers>
<clickhouse_remote_servers>
<clickhouse>
<shard>
<replica>
<internal_replication>true</internal_replication>
<host>clickhouse-0.clickhouse-headless.cloud-clickhouse-paas.svc.cluster.local</host>
<port>9000</port>
<user>default</user>
<compression>true</compression>
</replica>
</shard>
<shard>
<replica>
<internal_replication>true</internal_replication>
<host>clickhouse-1.clickhouse-headless.cloud-clickhouse-paas.svc.cluster.local</host>
<port>9000</port>
<user>default</user>
<compression>true</compression>
</replica>
</shard>
<shard>
<replica>
<internal_replication>true</internal_replication>
<host>clickhouse-2.clickhouse-headless.cloud-clickhouse-paas.svc.cluster.local</host>
<port>9000</port>
<user>default</user>
<compression>true</compression>
</replica>
</shard>
</clickhouse>
</clickhouse_remote_servers>

<macros>
<replica from_env="HOSTNAME"></replica>
<shard from_env="SHARD"></shard>
</macros>
</yandex>

clickhouse-users(users.xml)

<yandex>
</yandex>

Sentry Helm Charts 定制

接入 ClickHouse PaaS, 单集群多节点

我们简单修改 values.yml

禁用 sentry-charts 中的 clickHouse & zookeeper

clickhouse:
enabled: false
zookeeper:
enabled: false

修改 externalClickhouse

externalClickhouse:
database: default
host: "clickhouse.cloud-clickhouse-paas.svc.cluster.local"
httpPort: 8123
password: ""
singleNode: false
clusterName: "clickhouse"
tcpPort: 9000
username: default
注意：

  1. 这里只是简单的集群内部接入 1 个多节点分片集群，而 Snuba 系统的设计是允许你接入多个 ClickHouse 多节点多分片多副本集群，将多个 Schema 分散到不同的集群，从而实现超大规模吞吐。因为是同一个集群的不同 namespace 的内部访问，所以这里简单填入类型为 ClusterIP Sevice 即可。
  2. 注意这里 singleNode 要设置成 false。因为我们是多节点，同时我们需要提供 clusterName：源码分析： 
  3. 这将用于确定：以及确定来使用不同的 ClickHouse Table Engines 等。 
  4. 当然，ClickHouse 本身是一个单独的技术方向，这里就不展开讨论了。
将运行哪些迁移（仅本地或本地和分布式表）

查询中的差异 - 例如是否选择了 _local 或 _dist 表

部署

helm install sentry ./sentry -f values.yaml -n sentry

验证 _local 与 _dist 表以及 system.zookeeper

kubectl -n cloud-clickhouse-paas exec -it clickhouse-0 -- clickhouse-client --multiline --host="clickhouse-1.clickhouse-headless.cloud-clickhouse-paas"

show databases;

show tables;

select * from system.zookeeper where path = '/clickhouse';

高级部分 & 超大规模吞吐

接入 ClickHouse 多集群/多节点/多分片/多副本的中间件 PaaS

独立部署多套 VKE LoadBlancer+ VKE K8S Cluster + ZooKeeper-Operator + ClickHouse-Operator，分散 Schema 到不同的集群以及多节点分片。

分析 Snuba 系统设计

查看测试用例源码，了解系统设计与高阶配置

关于针对 ClickHouse 集群各个分片、副本之间的读写负载均衡、连接池等问题。Snuba 在系统设计、代码层面部分就已经做了充分的考虑以及优化。

关于 ClickHouse Operator 独立的多个云原生编排集群以及 Snuba 系统设计等高级部分会在 VIP 专栏直播课单独讲解。

ClickHouseSentryspanstylecolor云计算云原生$云原生中间件负载均衡

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    这是我在ActiveAdmin中的自定义页面ActiveAdmin.register_page"Settings"doaction_itemdolink_to('Importprojects','settings/importprojects')endcontentdopara"Text"endcontrollerdodefimportprojectssystem"rakedataspider:import_projects_ninja"para"OK"endendend我想做的是，当我单击“导入项目”按钮时，我想在Controller中执行rake任务。但是我无法访问该方法。可能是什

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    例如，假设我有一个名为Products的模型，并且在ProductsController中，我有以下代码用于product_listView以显示已排序的产品。@products=Product.order(params[:order_by])让我们想象一下，在product_listView中，用户可以使用下拉菜单按价格、评级、重量等进行排序。数据库中的产品不会经常更改。我很难理解的是，每次用户选择新的order_by过滤器时，rails是否必须查询，或者rails是否能够以某种方式缓存事件记录以在服务器端重新排序？有没有一种方法可以编写它，以便在用户排序时rails不会重新查询结果

  5. ruby-on-rails - Ruby 长时间运行的进程对队列事件使用react - 2

    我有一个将某些事件写入队列的Rails3应用。现在我想在服务器上创建一个服务，每x秒轮询一次队列，并按计划执行其他任务。除了创建ruby​​脚本并通过cron作业运行它之外，还有其他稳定的替代方案吗？ 最佳答案 尽管启动基于Rails的持久任务是一种选择，但您可能希望查看更有序的系统，例如delayed_job或Starling管理您的工作量。我建议不要在cron中运行某些东西，因为启动整个Rails堆栈的开销可能很大。每隔几秒运行一次它是不切实际的，因为Rails上的启动时间通常为5-15秒，具体取决于您的硬件。不过，每天这样做几

  6. ruby-on-rails - 使用 Rails 事件记录获取二级模型 - 2

    我有一个帖子属于城市的关系，城市又属于一个州，例如:classPost现在我想找到所有帖子及其所属的城市和州。我编写了以下查询来获取带有城市的帖子，但不知道如何在同一查找器中获取带有城市的相应州:@post=Post.find:all,:include=>[:city]感谢任何帮助。谢谢。 最佳答案 Post.all(:include=>{:city=>:state}) 关于ruby-on-rails-使用Rails事件记录获取二级模型，我们在StackOverflow上找到一个类似的问

  7. ruby - 在没有数据库的情况下伪造一个事件记录模型 - 2

    我觉得我错过了什么。我正在编写一个ruby​​gem，它允许与事件记录进行交互，作为其主要功能的附加功能。在为其编写测试用例时，我需要能够指定虚拟事件记录模型来测试此功能。如果我可以获得一个事件记录模型的实例，它不需要与数据库的任何连接，可以有关系，所有这些东西，但不需要我在数据库中设置表，那就太棒了。我对测试还很陌生，在Rails测试之外我也很陌生，但似乎我应该能够相当轻松地完成类似的事情，但我什么也没找到。谁能告诉我我错过了什么？我看过工厂、制造商、固定装置，所有这些似乎都想达到目标。人们如何在您只需要AR对象进行测试的地方测试gem？ 最佳答案

  8. ruby-on-rails - 在事件记录库中添加某些方法的首选方法是什么？ - 2

    我想创建一个模块，为从事件记录库继承的类提供一些通用方法。以下是我们可以实现的两种方式。1)moduleCommentabledefself.extended(base)base.class_evaldoincludeInstanceMethodsextendClassMethodsendendmoduleClassMethodsdeftest_commentable_classmethodputs'testclassmethod'endendmoduleInstanceMethodsdeftest_commentable_instance_methodputs'testinstanc

  9. 建模分析 | 平面2R机器人(二连杆)运动学与动力学建模(附Matlab仿真) - 2

    目录0专栏介绍1平面2R机器人概述2运动学建模2.1正运动学模型2.2逆运动学模型2.3机器人运动学仿真3动力学建模3.1计算动能3.2势能计算与动力学方程3.3动力学仿真0专栏介绍?附C++/Python/Matlab全套代码?课程设计、毕业设计、创新竞赛必备！详细介绍全局规划(图搜索、采样法、智能算法等)；局部规划(DWA、APF等)；曲线优化(贝塞尔曲线、B样条曲线等)。?详情：图解自动驾驶中的运动规划(MotionPlanning)，附几十种规划算法1平面2R机器人概述如图1所示为本文的研究本体——平面2R机器人。对参数进行如下定义：机器人广义坐标

  10. 网站日志分析软件--让网站日志分析工作变得更简单 - 2

    网站的日志分析，是seo优化不可忽视的一门功课，但网站越大，每天产生的日志就越大，大站一天都可以产生几个G的网站日志，如果光靠肉眼去分析，那可能看到猴年马月都看不完，因此借助网站日志分析工具去分析网站日志，那将会使网站日志分析工作变得更简单。下面推荐两款网站日志分析软件。第一款：逆火网站日志分析器逆火网站日志分析器是一款功能全面的网站服务器日志分析软件。通过分析网站的日志文件，不仅能够精准的知道网站的访问量、网站的访问来源，网站的广告点击，访客的地区统计，搜索引擎关键字查询等，还能够一次性分析多个网站的日志文件，让你轻松管理网站。逆火网站日志分析器下载地址：https://pan.baidu.

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