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ClickHouse 是业内被广泛使用的 OLAP 引擎。当集群规模过大时，ClickHouse 则面临使用局限性的问题。如何提升 ClickHouse 的可用性，成为困扰广大开发者的难题之一。
目前，字节跳动内部的 ClickHouse 节点总数超过 18000 个，管理总数据量超过 700PB，最大的集群规模在 2400 余个节点。字节跳动内部很多业务都建立在 ClickHouse 为基础的查询引擎上，因此在可用性提升上具备广泛经验。
在内部丰富经验的基础之上，火山引擎也将字节跳动可用性方面经验通过云原生数据仓库 ByteHouse 对外输出。ByteHouse 以开源 ClickHouse 为基础，经过字节跳动多年的优化和完善，提供了更丰富的功能和更强的性能，主要为用户带来极速的分析体验，解决了 ClickHouse 集群节点数增长过快，带来的多方面问题：Zookeeper 性能出现瓶颈，故障发生频率增加；故障恢复时间过长；运维复杂度提升。
为了进一步提升 ClickHouse 的可用性，ByteHouse 从降低 Zookeeper 压力和提升故障恢复能力两个方面进行升级。
首先，ByteHouse 采用先进的集群管理策略，降低 Zookeeper 在集群管理中的角色和压力。Zookeeper 在分布式系统中常常被用作协调和管理节点，但在大规模集群中可能会成为性能瓶颈。通过减少对 Zookeeper 的依赖，ByteHouse 将部分协调和管理功能下放到各个节点上，使得集群中的每个节点能够自主地进行协调和管理，从而降低了 Zookeeper 的压力。
其次，ByteHouse 提升了 ClickHouse 故障恢复能力。在分布式系统中，故障恢复是保障系统可用性的重要环节。通过完善的数据备份和恢复策略，ByteHouse 可以在节点发生故障时，快速恢复数据和系统状态。此外，ByteHouse 还通过节点状态实时检测和自动隔离策略，防止故障扩散到整个集群。
ByteHouse 故障恢复改造思路
以上优化策略不仅提高了集群的性能和稳定性，也使得 ByteHouse 成为了企业级用户在大数据处理和分析领域的重要选择。未来，火山引擎 ByteHouse 将继续致力于提供更优质的大数据处理和分析服务，帮助企业更好实现数字化转型。
