存算分离集群 Compaction
本文介绍如何在 StarRocks 存算分离集群中管理 Compaction。
概述
在 StarRocks 中，每次导入都会生成一个新的版本。Compaction 将不同版本的数据文件合并为更大的文件，从而减少小文件的数量并提高查询效率。
Compaction Score
介绍
Compaction Score 反映了分区的数据文件合并状态。分数越高，表示该分区的数据文件合并程度越低，即该分区有更多版本的数据文件需要合并。FE 为每个分区维护 Compaction Score 信息，包括 Max Compaction Score （即这个分区中 Compaction Score 最高的 Tablet 的分数）。当 Partition 的 Max Compaction Score 小于 FE 参数 lake_compaction_score_selector_min_score(默认10)，则这个 Partition 的所有 Compaction 已经结束。当 Partition 的 Max Compaction Score 超过 100，就可以认为是不太健康的 Compaction 状态。当这个分区的 Max Compaction Score 超过 FE 参数 lake_ingest_slowdown_threshold(默认100)，系统会开始减缓这个分区的数据导入事务的提交速度，当超过 FE 参数 lake_compaction_score_upper_bound(默认2000) 时，系统会拒绝这个分区的数据导入事务。
计算规则
大多数情况下，一个数据文件对应的 Compaction Score 为 1，也就是说，假设一个分区只有一个 Tablet，如果第一次数据导入这个 Tablet 内产生了 10 个数据文件，那么这个分区 的 Max Compaction Score 就是 10，并且一个事务在一个 Tablet 内产生的所有数据文件被称作是一个 Rowset。
除了以上的分数计算规则，实际的 Compaction Score 计算时还会把这个 Tablet 的所有 Rowset 按照大小规则进行分组，然后以 Score 最大的那一组作为其 Compaction Score。
假设一个 Tablet 经历了 7 次导入，生成了 7 个 Rowset，数据大小分别是 100 MB、100 MB、100 MB、10 MB、10 MB、10 MB、10 MB，那么计算时，首先会将其中三个 100 MB 分为一组，四个 10 MB 分为另一组，然后分别统计两个组内的数据文件数量，以数据文件多的那个组的 Compaction Score 作为这个 Tablet 的 Compaction Score。如果 Compaction Score 满足要求，后续进行 Compaction 时，会挑选分数最高的一组 Rowset 进行 Compaction。比如在这个例子里，如果是第二组 Compaction Score 更高，那么经过 Compaction，这个 Tablet 的 Rowset 分布会变成 100 MB、100 MB、100 MB、40 MB。
整体流程
与存算一体集群相比，存算分离集群引入了一种新的 FE 统一控制的 Compaction 调度机制，其流程是：
- FE Leader 根据每个事务的 Publish 结果计算并存储对应 Partition 的 Compaction Score 信息。
- FE 会按照 Partition 的 Max Compaction Score 选择分数最高的一批 Partition 作为 Compaction 任务的候选者。
- FE 会依次对挑选出来的 Partition 开始 Compaction 事务， 生成对应的 Tablet 子任务并下发到 CN 上，直到子任务的数量到达 FE 参数
lake_compaction_max_tasks的限制。 - CN 会在后台以 Tablet 为单位执行 Compaction 子任务，并将结果返回给 FE。单个 CN 同 时执行的子任务数量受 CN 参数
compact_threads控制。 - FE 收集所有子任务的结果，然后进行 Compaction 事务提交。
- FE 将成功提交的 Compaction 事务进行 Publish。
管理 Compaction
查看 Compaction Score
-
您可以通过 SHOW PROC 语句查看特定表中分区的 Compaction Score，通常只需要关注
MaxCS字段，如果MaxCS低于 10，代表 Compaction 已经完成；如果MaxCS大于 100，代表 Compaction Score 相对较高；如果MaxCS大于 500，代表 Compaction Score 非常高，需要人工介入。SHOW PARTITIONS FROM <table_name>
SHOW PROC '/dbs/<database_name>/<table_name>/partitions'示例：
mysql> SHOW PROC '/dbs/load_benchmark/store_sales/partitions';
+-------------+---------------+----------------+----------------+-------------+--------+--------------+-------+------------------------------+---------+----------+-----------+----------+------------+-------+-------+-------+
| PartitionId | PartitionName | CompactVersion | VisibleVersion | NextVersion | State | PartitionKey | Range | DistributionKey | Buckets | DataSize | RowCount | CacheTTL | AsyncWrite | AvgCS | P50CS | MaxCS |
+-------------+---------------+----------------+----------------+-------------+--------+--------------+-------+------------------------------+---------+----------+-----------+----------+------------+-------+-------+-------+
| 38028 | store_sales | 913 | 921 | 923 | NORMAL | | | ss_item_sk, ss_ticket_number | 64 | 15.6GB | 273857126 | 2592000 | false | 10.00 | 10.00 | 10.00 |
+-------------+---------------+----------------+----------------+-------------+--------+--------------+-------+------------------------------+---------+----------+-----------+----------+------------+-------+-------+-------+
1 row in set (0.20 sec) -
您也可以通过查询系统定义视图
information_schema.partitions_meta查看分区的 Compaction Score。示例：
mysql> SELECT * FROM information_schema.partitions_meta ORDER BY Max_CS LIMIT 10;
+--------------+----------------------------+----------------------------+--------------+-----------------+-----------------+----------------------+--------------+---------------+-----------------+-----------------------------------------+---------+-----------------+----------------+---------------------+-----------------------------+--------------+---------+-----------+------------+------------------+----------+--------+--------+-------------------------------------------------------------------+
| DB_NAME | TABLE_NAME | PARTITION_NAME | PARTITION_ID | COMPACT_VERSION | VISIBLE_VERSION | VISIBLE_VERSION_TIME | NEXT_VERSION | PARTITION_KEY | PARTITION_VALUE | DISTRIBUTION_KEY | BUCKETS | REPLICATION_NUM | STORAGE_MEDIUM | COOLDOWN_TIME | LAST_CONSISTENCY_CHECK_TIME | IS_IN_MEMORY | IS_TEMP | DATA_SIZE | ROW_COUNT | ENABLE_DATACACHE | AVG_CS | P50_CS | MAX_CS | STORAGE_PATH |
+--------------+----------------------------+----------------------------+--------------+-----------------+-----------------+----------------------+--------------+---------------+-----------------+-----------------------------------------+---------+-----------------+----------------+---------------------+-----------------------------+--------------+---------+-----------+------------+------------------+----------+--------+--------+-------------------------------------------------------------------+
| tpcds_1t | call_center | call_center | 11905 | 0 | 2 | 2024-03-17 08:30:47 | 3 | | | cc_call_center_sk | 1 | 1 | HDD | 9999-12-31 23:59:59 | NULL | 0 | 0 | 12.3KB | 42 | 0 | 0 | 0 | 0 | s3://XXX/536a3c77-52c3-485a-8217-781734a970b1/db10328/11906/11905 |
| tpcds_1t | web_returns | web_returns | 12030 | 3 | 3 | 2024-03-17 08:40:48 | 4 | | | wr_item_sk, wr_order_number | 16 | 1 | HDD | 9999-12-31 23:59:59 | NULL | 0 | 0 | 3.5GB | 71997522 | 0 | 0 | 0 | 0 | s3://XXX/536a3c77-52c3-485a-8217-781734a970b1/db10328/12031/12030 |
| tpcds_1t | warehouse | warehouse | 11847 | 0 | 2 | 2024-03-17 08:30:47 | 3 | | | w_warehouse_sk | 1 | 1 | HDD | 9999-12-31 23:59:59 | NULL | 0 | 0 | 4.2KB | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | s3://XXX/536a3c77-52c3-485a-8217-781734a970b1/db10328/11848/11847 |
| tpcds_1t | ship_mode | ship_mode | 11851 | 0 | 2 | 2024-03-17 08:30:47 | 3 | | | sm_ship_mode_sk | 1 | 1 | HDD | 9999-12-31 23:59:59 | NULL | 0 | 0 | 1.7KB | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | s3://XXX/536a3c77-52c3-485a-8217-781734a970b1/db10328/11852/11851 |
| tpcds_1t | customer_address | customer_address | 11790 | 0 | 2 | 2024-03-17 08:32:19 | 3 | | | ca_address_sk | 16 | 1 | HDD | 9999-12-31 23:59:59 | NULL | 0 | 0 | 120.9MB | 6000000 | 0 | 0 | 0 | 0 | s3://XXX/536a3c77-52c3-485a-8217-781734a970b1/db10328/11791/11790 |
| tpcds_1t | time_dim | time_dim | 11855 | 0 | 2 | 2024-03-17 08:30:48 | 3 | | | t_time_sk | 16 | 1 | HDD | 9999-12-31 23:59:59 | NULL | 0 | 0 | 864.7KB | 86400 | 0 | 0 | 0 | 0 | s3://XXX/536a3c77-52c3-485a-8217-781734a970b1/db10328/11856/11855 |
| tpcds_1t | web_sales | web_sales | 12049 | 3 | 3 | 2024-03-17 10:14:20 | 4 | | | ws_item_sk, ws_order_number | 128 | 1 | HDD | 9999-12-31 23:59:59 | NULL | 0 | 0 | 47.7GB | 720000376 | 0 | 0 | 0 | 0 | s3://XXX/536a3c77-52c3-485a-8217-781734a970b1/db10328/12050/12049 |
| tpcds_1t | store | store | 11901 | 0 | 2 | 2024-03-17 08:30:47 | 3 | | | s_store_sk | 1 | 1 | HDD | 9999-12-31 23:59:59 | NULL | 0 | 0 | 95.6KB | 1002 | 0 | 0 | 0 | 0 | s3://XXX/536a3c77-52c3-485a-8217-781734a970b1/db10328/11902/11901 |
| tpcds_1t | web_site | web_site | 11928 | 0 | 2 | 2024-03-17 08:30:47 | 3 | | | web_site_sk | 1 | 1 | HDD | 9999-12-31 23:59:59 | NULL | 0 | 0 | 13.4KB | 54 | 0 | 0 | 0 | 0 | s3://XXX/536a3c77-52c3-485a-8217-781734a970b1/db10328/11929/11928 |
| tpcds_1t | household_demographics | household_demographics | 11932 | 0 | 2 | 2024-03-17 08:30:47 | 3 | | | hd_demo_sk | 1 | 1 | HDD | 9999-12-31 23:59:59 | NULL | 0 | 0 | 2.1KB | 7200 | 0 | 0 | 0 | 0 | s3://XXX/536a3c77-52c3-485a-8217-781734a970b1/db10328/11933/11932 |
+--------------+----------------------------+----------------------------+--------------+-----------------+-----------------+----------------------+--------------+---------------+-----------------+-----------------------------------------+---------+-----------------+----------------+---------------------+-----------------------------+--------------+---------+-----------+------------+------------------+----------+--------+--------+-------------------------------------------------------------------+
查看 Compaction 任务
随着新数据导入系统，FE 会持续调度 Compaction 任务到不同的 CN 节点执行。您可以先查看 FE 上 Compaction 任务的总体状态，然后再查看 CN 上每个任务的执行详情。
查看 Compaction 任务的总体状态
您可以通过 SHOW PROC 语句查看 Compaction 任务的总体状态。
SHOW PROC '/compactions';
示例：
mysql> SHOW PROC '/compactions';
+---------------------+-------+---------------------+---------------------+---------------------+-------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Partition | TxnID | StartTime | CommitTime | FinishTime | Error | Profile |
+---------------------+-------+---------------------+---------------------+---------------------+-------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| ssb.lineorder.10081 | 15 | 2026-01-10 03:29:07 | 2026-01-10 03:29:11 | 2026-01-10 03:29:12 | NULL | {"sub_task_count":12,"read_local_sec":0,"read_local_mb":218,"read_remote_sec":0,"read_remote_mb":0,"read_segment_count":120,"write_segment_count":12,"write_segment_mb":219,"write_remote_sec":4,"in_queue_sec":18,"score_before":{"avg":10.0,"p50":10.0,"max":10.0},"score_after":{"avg":8.0,"p50":8.0,"max":8.0},"partial_success":false} |
| ssb.lineorder.10068 | 16 | 2026-01-10 03:29:07 | 2026-01-10 03:29:13 | 2026-01-10 03:29:14 | NULL | {"sub_task_count":12,"read_local_sec":0,"read_local_mb":218,"read_remote_sec":0,"read_remote_mb":0,"read_segment_count":120,"write_segment_count":12,"write_segment_mb":218,"write_remote_sec":4,"in_queue_sec":38,"score_before":{"avg":10.0,"p50":10.0,"max":10.0},"score_after":{"avg":8.0,"p50":8.0,"max":8.0},"partial_success":false} |
| ssb.lineorder.10055 | 20 | 2026-01-10 03:29:11 | 2026-01-10 03:29:15 | 2026-01-10 03:29:17 | NULL | {"sub_task_count":12,"read_local_sec":0,"read_local_mb":218,"read_remote_sec":0,"read_remote_mb":0,"read_segment_count":120,"write_segment_count":12,"write_segment_mb":218,"write_remote_sec":4,"in_queue_sec":23,"score_before":{"avg":10.0,"p50":10.0,"max":10.0},"score_after":{"avg":8.0,"p50":8.0,"max":8.0},"partial_success":false} |
+---------------------+-------+---------------------+---------------------+---------------------+-------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
返回的字段包括：
Partition：Compaction 任务所属的分区。TxnID：Compaction 任务的事务 ID。StartTime：Compaction 任务开始的时间。NULL表示任务尚未启动。CommitTime：Compaction 任务提交数据的时间。NULL表示数据尚未 Commit，如果 Commit，则必须 Publish 成功。FinishTime：Compaction 任务发布数据的时间。NULL表示数据尚未 Publish。Error：Compaction 任务的错误信息（如有）。Profile：Compaction 任务 Commit 后的 Profile。sub_task_count：分区中子任务（等同于 Tablet）的数量。read_local_sec：所有子任务从本地缓存读取数据的总耗时。单位：秒。read_local_mb：所有子任务从本地缓存读取数据的总大小。单位：MB。read_remote_sec：所有子任务从远程存储读取数据的总耗时。单位：秒。read_remote_mb：所有子任务从远程存储读取数据的总大小。单位：MB。read_segment_count: 所有子任务读取的总文件数。write_segment_count: 所有子任务新生成的总文件数。write_segment_mb: 所有子任务新生成文件的总大小。单位：MB。write_remote_sec: 所有子任务往远程存储写入数据的总耗时。单位：秒。in_queue_sec：所有子任务排队的总时间。单位：秒。score_before：Compaction 前分区的 Compaction Score。包含avg、p50和max字段。score_after：Compaction 后分区的 Compaction Score。包含avg、p50和max字段。partial_success：Compaction 任务是否部分成功（部分 Tablet 失败）。
查看 Compaction 任务的执行详情
每个 Compaction 任务被分解为多个子任务，每个子任务对应一个 Tablet。您可以通过查询系统定义视图 information_schema.be_cloud_native_compactions 查看每个子任务的执行详情。
示例：
mysql> SELECT * FROM information_schema.be_cloud_native_compactions;
+-------+--------+-----------+---------+---------+------+---------------------+-------------+----------+--------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| BE_ID | TXN_ID | TABLET_ID | VERSION | SKIPPED | RUNS | START_TIME | FINISH_TIME | PROGRESS | STATUS | PROFILE |
+-------+--------+-----------+---------+---------+------+---------------------+-------------+----------+--------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| 10001 | 51047 | 43034 | 12 | 0 | 1 | 2024-09-24 19:15:15 | NULL | 82 | | {"read_local_sec":0,"read_local_mb":31,"read_remote_sec":0,"read_remote_mb":0,"read_remote_count":0,"read_local_count":1900,"segment_init_sec":0,"column_iterator_init_sec":0,"in_queue_sec":0} |
| 10001 | 51048 | 43032 | 12 | 0 | 1 | 2024-09-24 19:15:15 | NULL | 82 | | {"read_local_sec":0,"read_local_mb":32,"read_remote_sec":0,"read_remote_mb":0,"read_remote_count":0,"read_local_count":1900,"segment_init_sec":0,"column_iterator_init_sec":0,"in_queue_sec":0} |
| 10001 | 51049 | 43033 | 12 | 0 | 1 | 2024-09-24 19:15:15 | NULL | 82 | | {"read_local_sec":0,"read_local_mb":31,"read_remote_sec":0,"read_remote_mb":0,"read_remote_count":0,"read_local_count":1900,"segment_init_sec":0,"column_iterator_init_sec":0,"in_queue_sec":0} |
| 10001 | 51051 | 43038 | 9 | 0 | 1 | 2024-09-24 19:15:15 | NULL | 84 | | {"read_local_sec":0,"read_local_mb":31,"read_remote_sec":0,"read_remote_mb":0,"read_remote_count":0,"read_local_count":1900,"segment_init_sec":0,"column_iterator_init_sec":0,"in_queue_sec":0} |
| 10001 | 51052 | 43036 | 12 | 0 | 0 | NULL | NULL | 0 | | |
| 10001 | 51053 | 43035 | 12 | 0 | 1 | 2024-09-24 19:15:16 | NULL | 2 | | {"read_local_sec":0,"read_local_mb":1,"read_remote_sec":0,"read_remote_mb":0,"read_remote_count":0,"read_local_count":100,"segment_init_sec":0,"column_iterator_init_sec":0,"in_queue_sec":0} |
+-------+--------+-----------+---------+---------+------+---------------------+-------------+----------+--------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
返回的字段包括：
BE_ID：CN 的 ID。TXN_ID：子任务所属事务的 ID。TABLET_ID：子任务所属 Tablet 的 ID。VERSION：Tablet 的版本。RUNS：子任务执行的次数。START_TIME：子任务开始的时间。FINISH_TIME：子任务完成的时间。PROGRESS：Tablet 的 Compaction 进度，以百分比表示。STATUS：子任务的状态。如果有错误，会在此字段中返回错误信息。PROFILE：（自 v3.2.12 和 v3.3.4 版本开始支持）子任务的实时 Profile。read_local_sec：子任务从本地缓存读取数据的耗时。单位：秒。read_local_mb：子任务从本地缓存读取的数据大小。单位：MB。read_remote_sec：子任务从远程存储读取数据的耗时。单位：秒。read_remote_mb：子任务从远程存储读取的数据大小。单位：MB。read_local_count：子任务从本地缓存读取数据的次数。read_remote_count：子任务从远程存储读取数据的次数。in_queue_sec：子任务排队的时间。单位：秒。
配置 Compaction 任务
您可以通过以下 FE 和 CN（BE）参数配置 Compaction 任务。
FE 参数
您可以动态配置以下 FE 参数。
ADMIN SET FRONTEND CONFIG ("lake_compaction_max_tasks" = "-1");
lake_compaction_max_tasks
- 默认值：-1
- 类型：Int
- 单位：-
- 是否动态：是
- 描述：存算分离集群下允许同时执行的 Compaction 任务数。系统依据分区中 Tablet 数量来计算 Compaction 任务数。如果一个分区有 10 个 Tablet，那么对该分区作一次 Compaction 就会创建 10 个 Compaction 子任务。如果正在执行中的 Compaction 任务数超过该阈值，系统将不会创建新的 Compaction 任务。将该值设置为
0表示禁止 Compaction，设置为-1表示系统依据自适应策略自动计算该值，即存活的 CN 数量乘以 16。 - 引入版本：v3.1.0
ADMIN SET FRONTEND CONFIG ("lake_compaction_disable_tables" = "11111;22222");
lake_compaction_disable_tables
- 默认值：""
- 类型：String
- 单位：-
- 是否动态：是
- 描述：禁止对指定表发起 Compaction 任务，已发起的任务不会受到影响。此项的值为 Table ID，如有多个值，需使用分号(;)隔开。
- 引入版本：v3.2.7
CN 参数
您可以动态配置以下 CN 参数。
UPDATE information_schema.be_configs SET VALUE = 8
WHERE name = "compact_threads";
compact_threads
- 默认值：4
- 类型：Int
- 单位：-
- 是否动态：是
- 描述：并发 Compaction 任务的最大线程数。自 v3.1.7，v3.2.2 起变为动态参数。
- 引入版本：v3.0.0
说明
在生产环境中，建议将
compact_threads设置为 BE/CN CPU 核心数量的 25%。
max_cumulative_compaction_num_singleton_deltas
- 默认值：500
- 类型：Int
- 单位：-
- 是否动态：是
- 描述：单次 Cumulative Compaction 能合并的最大 Segment 数。如果 Compaction 时出现内存不足的情况，可以调小该值。
- 引入版本：-
说明
在生产环境中，建议将
max_cumulative_compaction_num_singleton_deltas设置为100，以加速 Compaction 任务并减少资源消耗。
lake_pk_compaction_max_input_rowsets
- 默认值：500
- 类型：Int
- 单位：-
- 是否动态：是
- 描述：存算分离集群下，主键表 Compaction 任务中允许的最大输入 Rowset 数量。该参数默认值自 v3.2.4 和 v3.1.10 版本开始从
5变更为1000，并自 v3.3.1 和 v3.2.9 版本开始变更为500。存算分离集群中的主键表在开启 Sized-tiered Compaction 策略后 (即设置enable_pk_size_tiered_compaction_strategy为true)，无需通过限制每次 Compaction 的 Rowset 个数来降低写放大，因此调大该值。 - 引入版本：v3.1.8, v3.2.3
说明
在生产环境中，建议将
max_cumulative_compaction_num_singleton_deltas设置为100，以加速 Compaction 任务并减少资源消耗。
手动触发 Compaction 任务
-- 触发整个表的 Compaction 任务。
ALTER TABLE <table_name> COMPACT;
-- 触发特定分区的 Compaction 任务。
ALTER TABLE <table_name> COMPACT <partition_name>;
-- 触发多个分区的 Compaction 任务。
ALTER TABLE <table_name> COMPACT (<partition_name>, <partition_name>, ...);
取消 Compaction 任务
您可以通过任务的事务 ID 手动取消 Compaction 任务。
CANCEL COMPACTION WHERE TXN_ID = <TXN_ID>;
说明
- CANCEL COMPACTION 语句必须从 Leader FE 节点提交。
- CANCEL COMPACTION 只能用于未 Commit 的事务，即
SHOW PROC '/compactions'返回中CommitTime为 NULL 的事务。- CANCEL COMPACTION 为异步过程，您可以通过执行
SHOW PROC '/compactions'查看任务是否取消。
最佳实践
由于 Compaction 对查询性能的影响非常重要，建议用户持续关注表和分区的后台数据合并情况。以下是一些最佳实践建议：
- 尽量调高导入的时间间隔（避免间隔 10 秒以内导入的场景），并且增加单次导入的批大小（避免 100 行数据以内的批大小）。
- 调整计算节点上的 Compaction 工作线程数，以加快任务执行速度。在生产环境中，建议将
compact_threads的值设置为 BE/CN CPU 核心数量的 25%。 - 运用主要的两个命令
show proc '/compactions'以及select * from information_schema.be_cloud_native_compactions;查看 Compaction 执行情况。 - 关注 Compaction Score，建议根据该指标配置告警。StarRocks 提供的 Grafana 监控模板已包含该指标。
- 监控 Compaction 的资源消耗情况，尤其是内存使用情况。Grafana 监控模板中也包含该项指标。
问题排查
慢查询
如果是 Compaction 不及时导致的慢查询，在 SQL Profile 中，查看在单个 Fragment 内 SegmentsReadCount 除以 TabletCount 的值。如果是一个很大的值，比如几十以上，则表明是由于 Compaction 不及时导致查询慢。
集群最大 Compaction Score 很高
- 通过
ADMIN SHOW FRONTEND CONFIG LIKE "%lake_compaction%"以及SELECT * FROM information_schema.be_configs WHERE name = "compact_threads"检查 Compaction 相关的参数是否在合理区间。 - 通过
SHOW PROC '/compactions'查看 Compaction 是否卡住：
- 如果
CommitTime一直为 NULL，通过information_schema.be_cloud_native_compactions系统视图查看 Compaction 卡住原因； - 如果
FinishTime一直为 NULL，通过TxnID在 FE 日志中查找 Publish 失败原因；
- 通过
SHOW PROC '/compactions'查看 Compaction 是否运行缓慢：
sub_task_count太大（通过SHOW PARTITIONS查看这个分区每个 tablet 的大小），可能是表建的不合理；read_remote_mb太大（占据了整个 Compaction 读取数据量的30%以上），可以检查磁盘大小以及通过SHOW BACKENDS的 DataCacheMetrics 查看缓存 Quota；write_remote_sec太大（占据了整个 Compaction 的90%时间以上），可能是远端存储写入太慢，可以通过存算分离监控指标判定，关键词single upload latency和multi upload latency；in_queue_sec太大（平均每个 Tablet 等待超过 60 秒以上），可能是参数设置不合理或者其他正在运行的 Compaction 太慢。
