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一、背景说明
StarRocks 作为一款新一代的 MPP 架构实时分析型数据库，依托列式存储与向量化执行引擎，在处理海量数据的实时写入和复杂查询场景中展现出卓越性能。其广泛应用于实时数据分析、用户行为画像、系统监控告警等关键企业业务场景。
在数据导入流程中，为了兼顾写入效率与查询响应速度，StarRocks 引入了 Compaction（数据合并）机制。该机制通过将多个小的数据版本（Segment）异步整合为更大且有序的数据块，有效减少查询时需扫描的文件数量，提升索引使用效率，并降低存储碎片与冗余。作为保障集群长期稳定运行的核心后台任务，Compaction 对整体系统表现起着决定性作用。
在实际生产部署中，Compaction 的执行状态直接关系到数据库的关键能力体现：
- 查询性能的稳定性：若小文件未能及时合并，查询过程需要访问大量分散的 Segment，导致 IO 负载显著上升，查询延迟增加，严重时可能引发整个集群的性能瓶颈；
- 数据写入的可用性：每个 Tablet 支持的数据版本数存在上限限制，当 Compaction 进度落后于写入频率，版本超限将直接导致新数据无法写入，影响业务连续性；
- 存储与计算资源占用：未合并的小文件不仅占用更多元数据空间，还会加剧内存与磁盘开销；同时，Compaction 自身会消耗 CPU 和 IO 资源，若任务长时间停滞或反复失败，将造成资源浪费并干扰其他正常任务；
- 故障排查效率：面对查询变慢或写入阻塞等问题，若缺乏对 Compaction 队列、执行状态及失败原因的清晰掌握，问题定位难度加大，延长故障恢复周期。
然而，目前 StarRocks 的 Compaction 操作默认以异步方式在后台运行，缺少直观可视化的监控支持。传统运维手段主要依赖零散的系统表查询与日志解析，信息获取有限，存在以下局限：
- 难以从集群级、数据库级或表级层面全面掌握 Compaction 整体进展，无法提前识别潜在风险；
- 无法精准判断 Compaction 延迟或失败的根本原因（如数据分布不均、资源配置不足、参数设置不合理）；
- 缺乏对任务队列长度、执行优先级以及资源占用情况的实时感知，导致运维决策缺乏依据。
因此，构建一套精确、高效的 Compaction 进度查询机制，已成为确保 StarRocks 集群高可用与高效运维的关键需求。通过标准化的监控方案，运维人员可实时了解 Compaction 执行状态，快速发现异常任务，动态调整相关配置（如线程数量、触发阈值），从而避免因合并滞后引发的性能下降与写入中断问题。这一实践对于提升系统的稳定性、可维护性以及企业级应用价值具有重要意义，是现代 StarRocks 生产环境不可或缺的技术环节。
二、实现方法
1. 定位 Compaction 压力最高的表
通过特定查询语句可以识别出当前承受最大 Compaction 压力的数据表。返回结果通常以分区粒度呈现，便于细化分析各分区的负载差异。
SELECT Max_CS FROM information_schema.partitions_meta ORDER BY Max_CS desc
2. 查看正在执行的 Compaction 作业
执行相应命令可获取当前活跃的 Compaction 任务列表，包括任务类型、涉及对象及其关联的事务 ID 等详细信息。
SHOW PROC '/compactions'
3. 根据事务 ID 追踪子任务执行详情
利用上一步获得的事务 ID，进一步深入查看各个 Tablet 级别的 Compaction 执行状况，明确具体哪些数据分片正处于合并过程中。
SELECT * FROM information_schema.be_cloud_native_compactions where TXN_ID=事务id order by START_TIME desc
4. 处理异常的 Compaction 任务
对于出现卡顿、失败或其他异常行为的 Compaction 任务，可通过指令手动取消，系统将在后续自动重新调度该任务进行重试，确保合并流程持续推进。
CANCEL COMPACTION WHERE TXN_ID =事务id
京公网安备 11010802022788号
