06 Trino 运维——集群部署、慢查询分析与调优

Trino 运维——集群部署、慢查询分析与调优

摘要

将 Trino 从单机测试推进到支撑生产业务的集群，需要解决三类工程问题：如何正确规划和部署 Trino 集群（节点规格选型、JVM 配置、Coordinator HA）；如何在查询出现性能问题时快速定位根因（通过 Trino Web UI、EXPLAIN ANALYZE、慢查询日志分析执行计划、Stage 耗时、数据倾斜等）；以及如何针对不同业务场景做系统性调优（参数配置、资源组规划、数据格式优化）。本文系统覆盖上述三个维度，提供可直接参考的生产配置样例、慢查询排查的标准流程，以及常见生产问题的根因分析与解决方案，帮助工程师建立对 Trino 生产运维的完整认知。

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第 1 章 集群规划与节点规格选型

1.1 Coordinator 与 Worker 的职责再确认

在规划集群时，首先明确两类节点的资源特点：

Coordinator 的资源消耗特点：

• CPU 占用：SQL 解析、执行计划生成、任务调度——这些操作的计算量与查询复杂度成正比，而非数据量。即使扫描 1TB 数据，Coordinator 的 CPU 占用也远低于 Worker
• 内存占用：主要是查询状态（每个活跃查询的执行计划、任务状态、临时结果缓冲）。在高并发场景（100+ 并发查询），Coordinator 内存可能成为瓶颈
• 推荐规格：1632 核 CPU，64128 GB 内存，普通 SATA SSD 即可

Worker 的资源消耗特点：

• CPU 占用：算子计算（Filter、Aggregation、HashJoin、Sort）——CPU 密集型，高配多核 CPU 有直接收益
• 内存占用：Hash Table、Sort Buffer、Exchange Buffer——越大越好，大内存减少 Spill 频率
• 磁盘：主要用于 Spill（溢写到磁盘的临时数据），要求高 IOPS 的 NVMe SSD
• 网络：Stage 间 Shuffle 通过网络传输，高带宽网络（25GbE/100GbE）对 Shuffle 密集型查询有显著提升
• 推荐规格：3264 核 CPU，256512 GB 内存，NVMe SSD（用于 Spill），25GbE 网卡

1.2 集群规模与节点数量规划

集群规模的规划依据有三个维度：

并发查询数量：每个并发查询至少需要 1 个 Driver 线程在 Worker 上运行（通常远不止 1 个）。粗略估算：若目标支持 50 个并发查询，每个查询平均占用 20 个 Driver 线程，总需 1000 个 Driver 线程。若每个 Worker 有 32 核，配置 task.concurrency=32（Driver 线程数 = 32），则约需 1000/32 ≈ 32 个 Worker。

内存需求：每个 Worker 的内存需满足：

Worker 内存 >= (并发查询数 / Worker 数) × 单查询峰值内存
例：50 并发查询，32 个 Worker，单查询峰值内存 8GB：
每个 Worker 约同时处理 50/32 ≈ 2 个查询 × 8GB = 16GB 峰值
建议 Worker 内存：16 × 2（安全系数）= 32GB（最低）

吞吐量（扫描速度）：若业务要求某类查询在 10 秒内完成，该查询需扫描 10TB 数据，则：

每个 Worker 的 HDFS/S3 读取速度约 500 MB/s（实际受网络、Connector 限制）
需要读取 10TB / 10s = 1 TB/s
需要 Worker 数 = 1TB/s / 500MB/s = 2000 个 Worker（显然过多）
→ 说明此查询需要优化（分区裁剪、动态过滤）而非靠堆 Worker 解决

1.3 JVM 配置

Trino Worker 的 JVM 配置直接影响性能稳定性，jvm.config 关键配置：

# Worker jvm.config
-server
-Xmx128G                                    # 堆内存，通常为物理内存的 70%~80%
-XX:+UseG1GC                                # G1 GC（推荐，低停顿）
-XX:G1HeapRegionSize=32M                    # G1 Region 大小（大堆用大 Region）
-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent            # 显式 GC 也走并发模式
-XX:+ExitOnOutOfMemoryError                 # OOM 时立即退出（由进程管理器重启，避免僵死状态）
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError             # OOM 时生成堆转储（便于事后分析）
-XX:HeapDumpPath=/var/trino/heap-dump/
-XX:InitialRAMPercentage=70.0
-XX:MaxRAMPercentage=80.0
-Djdk.attach.allowAttachSelf=true           # 允许 JVM 自我诊断（jstack 等工具需要）
-Djdk.nio.maxCachedBufferSize=2000000       # NIO 缓冲区优化

# 禁用 JVM 默认的内存限制（让 Trino 自己管理）
-XX:-UseBiasedLocking

G1 GC vs ZGC：对于超大堆（> 256 GB），ZGC（Java 15+）的暂停时间更短（< 1ms），优于 G1 的百毫秒级暂停。但 ZGC 的 CPU 开销略高（并发 GC 线程持续占用 CPU）。对于 Trino Worker 而言，短暂的 GC 暂停会导致 Driver 执行中断，影响查询 P99 延迟——若 Worker 内存超过 128GB，建议考虑 ZGC。

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第 2 章 生产配置文件参考

2.1 完整的 config.properties 配置

# ===== Coordinator config.properties =====
coordinator=true
node-scheduler.include-coordinator=false    # Coordinator 不参与查询执行（生产建议）
http-server.http.port=8080
discovery.uri=http://coordinator-host:8080
 
# 查询内存限制
query.max-memory=200GB                      # 单查询全集群内存上限
query.max-memory-per-node=16GB             # 单查询单节点内存上限
query.max-total-memory-per-node=32GB        # 单查询单节点总内存（含系统内存）
query.max-total-memory=400GB
 
# 查询超时
query.max-execution-time=4h                # 单个查询最大执行时间
query.max-run-time=8h
 
# 并发控制
query.queue-config-file=/etc/trino/resource-groups.json
 
# 优化器配置
optimizer.join-reordering-strategy=AUTOMATIC
optimizer.use-cost-based-optimizer=true
 
# 动态过滤
enable-dynamic-filtering=true
dynamic-filtering.large-broadcast.max-size-per-driver=100MB
 
# Exchange 配置
exchange.client-threads=25
exchange.max-buffer-size=32MB
 
# 节点管理
node-manager.expire-interval=30s           # Worker 心跳超时
node-manager.heartbeat-interval=5s

# ===== Worker config.properties =====
coordinator=false
http-server.http.port=8080
discovery.uri=http://coordinator-host:8080
 
# 内存
query.max-memory-per-node=16GB
query.max-total-memory-per-node=32GB
memory.heap-headroom-per-node=20GB        # 为系统保留 20GB（JVM 自身、Netty、Connector 缓冲）
 
# 任务执行
task.concurrency=32                        # Worker 的 Driver 执行线程数，通常等于 CPU 核数
task.max-driver-run-time=1s               # 每个 Driver 每次执行的最大时间片
 
# Spill 配置
spill-enabled=true
spill-path=/data/trino-spill              # NVMe SSD 路径
max-spill-per-node=200GB
query.max-spill-per-node=50GB
 
# 网络
http-server.http.port=8080
internal-communication.https.required=false  # 内网可以关闭 HTTPS

2.2 Kubernetes 部署

对于云原生部署，Trino 官方提供了 Helm Chart：

helm repo add trino https://trinodb.github.io/charts
helm repo update
 
# 创建 values.yaml
cat > trino-values.yaml << 'EOF'
coordinator:
  replicas: 1
  resources:
    requests:
      cpu: "16"
      memory: "64Gi"
    limits:
      cpu: "32"
      memory: "128Gi"
  jvm:
    maxHeapSize: "96G"
    gcMethod:
      type: "UseG1GC"
      g1:
        heapRegionSize: "32M"
  config:
    query.max-memory: "200GB"
    query.max-memory-per-node: "16GB"
 
worker:
  replicas: 20
  resources:
    requests:
      cpu: "32"
      memory: "256Gi"
    limits:
      cpu: "64"
      memory: "384Gi"
  jvm:
    maxHeapSize: "280G"
  config:
    task.concurrency: "64"
    spill-enabled: "true"
 
  # 挂载 NVMe SSD 用于 Spill
  extraVolumes:
    - name: spill-volume
      hostPath:
        path: /mnt/nvme/trino-spill
 
  extraVolumeMounts:
    - name: spill-volume
      mountPath: /data/trino-spill
 
additionalCatalogs:
  hive: |
    connector.name=hive
    hive.metastore.uri=thrift://hive-metastore:9083
  iceberg: |
    connector.name=iceberg
    iceberg.catalog.type=hive_metastore
    hive.metastore.uri=thrift://hive-metastore:9083
EOF
 
helm install trino trino/trino --namespace trino --create-namespace -f trino-values.yaml

2.3 Coordinator 高可用（HA）

生产环境必须为 Coordinator 配置 HA，防止单点故障导致集群不可用。Trino 支持基于共享状态存储的 Active-Standby HA：

# Coordinator HA 配置（Trino 414+）
# Active Coordinator
coordinator=true
node-scheduler.include-coordinator=false
 
# HA 配置
query-tracker.enabled=true
# 将查询状态持久化到外部存储（MySQL 或 PostgreSQL）
query-state-store-provider=jdbc
query-state-store.db.url=jdbc:mysql://ha-db-host:3306/trino_state
query-state-store.db.user=trino
query-state-store.db.password=...

当 Active Coordinator 宕机，Standby Coordinator 检测到（通过外部存储的心跳锁）后切换为 Active，已完成的查询状态可以从外部存储恢复，未完成的查询需要重新提交（Trino 目前不支持查询的透明恢复）。

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第 3 章 Trino Web UI——运维的第一窗口

3.1 Web UI 的核心功能

Trino 内置了功能强大的 Web UI（http://coordinator:8080/ui/），是日常运维的首要工具：

查询列表视图（Query List）：

• 显示所有活跃查询和历史查询（默认保留最近 100 个）
• 每个查询显示：查询 ID、提交用户、状态（RUNNING/FINISHED/FAILED）、已扫描行数、内存使用、CPU 时间、墙钟时间
• 支持按状态过滤（找所有 RUNNING 或 FAILED 的查询）
• 点击查询 ID 进入详情页

查询详情视图（Query Detail）：

• Overview Tab：查询的 SQL 文本、Session 参数、资源消耗总览（CPU 时间、扫描行数、峰值内存）
• Live Plan Tab：执行计划的实时可视化图（各 Stage 之间的数据流，节点颜色表示执行进度）
• Stage Performance Tab：每个 Stage 的时间分布（输入行数、输出行数、CPU 时间、阻塞时间）
• Tasks Tab：每个 Task 的详细信息（在哪个 Worker 上执行、耗时、数据量）
• Split Tab：Split 的调度和执行情况

3.2 通过 Web UI 识别问题

识别数据倾斜：在 Stage Performance Tab 中，若某个 Stage 的各 Task 耗时差异很大（如 P50=5s，P99=120s），说明存在数据倾斜——某些 Task 处理的数据量远多于其他 Task。

常见原因：

• GROUP BY key 的值分布不均（某个 key 的记录数远多于其他 key）
• JOIN key 存在热点值（如大量 null 值被路由到同一 Task）

识别 Exchange 瓶颈：若某个 Stage 的 Blocked Time（阻塞时间）很长，通常说明该 Stage 的 Task 在等待上游 Stage 的数据（Exchange 缓冲区为空）或下游 Task 消费速度过慢（Exchange 缓冲区满）。

识别内存问题：在 Overview Tab 的 Peak Memory Usage 中，若某个查询的内存峰值接近 query.max-memory，说明查询接近内存上限，可能会触发 Spill 甚至 OOM。

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第 4 章 慢查询分析方法论

4.1 慢查询分析的标准流程

当用户反馈某个查询很慢时，按以下步骤分析：

Step 1：确认是慢还是失败

通过 Web UI 找到对应查询，确认状态（FINISHED 但耗时长 vs FAILED）。若是 FAILED，查看错误信息（通常是 OOM、超时或 Connector 异常）。

Step 2：查看查询的资源消耗概况

在查询详情的 Overview Tab：

• Total CPU Time：所有 Worker 消耗的 CPU 总时长。若 CPU Time >> Wall Clock Time × Worker 数，说明计算密集型（可能是大量 Shuffle 或 Hash Join）；若 CPU Time << Wall Clock Time × Worker 数，说明 IO 或网络阻塞
• Input Rows / Input Data：实际扫描的数据量。若与预期不符（如预期扫描 1GB，实际扫描 1TB），说明分区裁剪未生效
• Peak Memory Usage：内存峰值。若接近或超过 query.max-memory，Spill 可能是主要延迟来源

Step 3：用 EXPLAIN ANALYZE 分析执行计划

EXPLAIN ANALYZE SELECT ...（慢查询的 SQL）;

EXPLAIN ANALYZE 会实际执行查询，并在执行计划的每个节点上标注运行时统计（实际输入/输出行数、CPU 时间等）。重点关注：

• 行数估算误差：若某个节点的估算行数（Estimates）与实际行数（Actual）差异超过 10 倍，说明统计信息不准确，CBO 可能做出了错误的决策
• 哪个 Stage 消耗了最多 CPU：CPU 时间最长的 Stage 通常是优化的重点
• 哪个 Operator 的输出行数异常大：若某个 FilterOperator 的输出行数远大于预期（说明过滤条件没有生效），需要检查过滤条件是否正确推到了 TableScan

Step 4：检查是否有数据倾斜

在 Stage Performance Tab 的 Tasks 列表，查看各 Task 的 Input Rows 和 CPU Time：

Task 0: Input Rows = 100M,  CPU Time = 120s  ← 热点 Task
Task 1: Input Rows = 1M,    CPU Time = 2s
Task 2: Input Rows = 2M,    CPU Time = 3s
...
Task N: Input Rows = 1.5M,  CPU Time = 2s

若 Task 0 的处理量远超其他 Task，整个 Stage 的完成时间由 Task 0 决定，其他 Task 完成后都在等待 Task 0。

Step 5：检查 Connector 行为

若 TableScan 的 Input Rows 远超预期，检查：

• 分区裁剪是否生效（通过 EXPLAIN 的 IO 类型：EXPLAIN (TYPE IO) ...）
• 是否使用了正确的分区列（WHERE 子句中的列名是否与分区列完全匹配）
• 统计信息是否最新（SHOW STATS FOR table_name）

4.2 典型慢查询场景与解决方案

场景一：分区裁剪失效

-- 问题 SQL（分区列 dt 是 VARCHAR，但传入的是 DATE 类型）
SELECT * FROM behavior_log
WHERE dt = DATE '2024-01-15';   -- 类型不匹配，导致无法分区裁剪
 
-- 修复
WHERE dt = '2024-01-15';        -- VARCHAR 类型直接传字符串

场景二：GROUP BY 数据倾斜

-- 按 event_type 分组，但某个 event_type 有 90% 的数据（如 'page_view'）
SELECT event_type, count(*) FROM behavior_log GROUP BY event_type;

解决方案：

-- 方案 1：两阶段随机分桶聚合（打散热点 key）
SELECT event_type, sum(cnt)
FROM (
    SELECT event_type, count(*) AS cnt,
           cast(rand() * 100 AS int) AS bucket    -- 随机分桶
    FROM behavior_log
    GROUP BY event_type, bucket                    -- 第一阶段：带桶的部分聚合
) GROUP BY event_type;                             -- 第二阶段：合并各桶
 
-- 方案 2：使用 approx_distinct 或 HyperLogLog 避免精确聚合
SELECT event_type, approx_distinct(user_id) AS approx_uv
FROM behavior_log GROUP BY event_type;

场景三：大表 JOIN 没有触发动态过滤

通过 EXPLAIN 发现大表的 TableScan 没有动态过滤应用（没有 DynamicFilter 节点），检查：

1. JOIN 类型是否为 Inner JOIN（Left JOIN 不触发动态过滤）
2. Build 侧（小表）估算大小是否超过了 dynamic-filtering.large-broadcast.max-size-per-driver
3. 统计信息是否准确（若小表行数被高估，CBO 可能认为太大而不触发广播）

-- 检查是否有动态过滤应用
EXPLAIN (TYPE DISTRIBUTED) SELECT ...;
-- 若 TableScan 节点下有 "DynamicFilter" 显示，则已启用动态过滤

场景四：Spill 导致查询极慢

-- 通过查询 API 确认是否发生了 Spill
SELECT query_id, spilled_bytes, total_cpu_time
FROM system.runtime.queries
WHERE query_id = '20240315_001_...'
  AND spilled_bytes > 0;

若 spilled_bytes 很大，说明查询内存不足。解决方案：

1. 增大 query.max-memory-per-node（若 Worker 有空闲内存）
2. 改用压缩率更高的聚合近似算法（approx_distinct 代替 count(distinct)）
3. 在资源组中降低该查询类型的并发数，确保每个查询有足够内存

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第 5 章 监控体系建设

5.1 关键 Prometheus 指标

Trino 通过 JMX 暴露指标，可以通过 jmx_exporter 导出到 Prometheus。关键指标：

集群健康指标：

指标	含义	告警阈值建议
trino_cluster_active_workers	活跃 Worker 数量	< 预期 Worker 数
trino_cluster_queued_queries	排队中的查询数	> 50（持续 5 分钟）
trino_cluster_running_queries	运行中的查询数	-
trino_cluster_failed_queries_total	失败查询总数（Counter）	增速异常时告警

查询性能指标：

指标	含义	告警阈值建议
trino_query_execution_time_p99	查询执行时间 P99	> 业务 SLA 的 2 倍
trino_query_peak_memory_bytes_p99	查询峰值内存 P99	> query.max-memory × 70%
trino_query_spilled_bytes_total	Spill 总量	持续增长时告警

Worker 资源指标：

指标	含义	告警阈值建议
jvm_memory_bytes_used{area="heap"}	JVM 堆内存使用	> 85% 堆大小
jvm_gc_collection_seconds_p99	GC 停顿时间 P99	> 500ms（对于 G1 GC）
process_cpu_usage	CPU 使用率	> 90%（持续 5 分钟）

5.2 Grafana Dashboard 配置

推荐使用 Trino 社区维护的 Grafana Dashboard（GitHub: trinodb/trino 的 docker/trino-grafana 目录），导入后可以看到：

• Cluster Overview：活跃 Worker 数、QPS、P99 延迟、内存使用趋势
• Query Analysis：查询成功/失败率、排队时间分布、内存分布
• Worker Details：各 Worker 的 CPU/内存/GC 状态
• Resource Group：各资源组的并发查询数、排队情况、内存使用

5.3 慢查询日志

配置 Trino 的慢查询日志，记录超过阈值的查询：

# coordinator config.properties
# 记录执行时间超过 60 秒的查询
query.slow-query-log-enabled=true
query.slow-query-log-threshold=60s

慢查询日志格式（JSON）：

{
  "queryId": "20240315_001_...",
  "user": "analyst_alice",
  "source": "dbeaver",
  "query": "SELECT ...",
  "queryState": "FINISHED",
  "wallTime": "120s",
  "cpuTime": "3600s",
  "inputRows": 1000000000,
  "inputBytes": 1048576000000,
  "peakMemory": "32GB",
  "spilledBytes": 0,
  "failureMessage": null
}

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第 6 章 常见生产问题排查手册

6.1 查询 OOM（EXCEEDED_GLOBAL_MEMORY_LIMIT）

错误信息：

Query failed: EXCEEDED_GLOBAL_MEMORY_LIMIT:
Query exceeded per-node user memory limit of 16.00GB [Allocated: 15.87GB, Delta: 1.00GB]

排查步骤：

1. 通过 Web UI 查看该查询的内存分配明细（Tasks Tab → 找到内存最高的 Task）
2. 确认哪个 Operator 消耗了大量内存（通常是 HashAggregation 或 HashBuild）
3. 检查 GROUP BY / JOIN 的 key 基数——若 key 基数很高，内存占用与 NDV 成正比
4. 若可以接受近似结果，改用 approx_distinct、approx_percentile 等近似函数

修复方案：

-- 方案 1：增大内存（Session 级别临时调大，需要资源组允许）
SET SESSION query_max_memory_per_node = '32GB';
 
-- 方案 2：启用 Spill
SET SESSION spill_enabled = true;
SET SESSION operator_memory_limit_before_spill = '8GB';
 
-- 方案 3：改用近似函数
-- 原：count(distinct user_id)
-- 改：approx_distinct(user_id)

6.2 查询挂起（RUNNING 但无进展）

现象：查询显示 RUNNING 状态，但长时间没有输出，CPU 使用极低。

可能原因：

1. 死锁（非常罕见）：两个 Stage 互相等待对方的 Exchange 数据。检查 Stage 的 Input Rows 是否长时间为 0
2. Connector 连接超时：HiveConnector 连接 HMS 超时（HMS 过载），导致 Split 生成卡住。检查 Coordinator 日志中是否有 HMS 连接超时的警告
3. Worker 磁盘 Spill 慢：Spill 到磁盘时，磁盘 IO 成为瓶颈，导致 Driver 进入 BLOCKED 状态，外观看起来像挂起。检查 Worker 的磁盘 IO 使用率

6.3 集群 Worker 频繁掉线

现象：Web UI 中 Worker 数量周期性减少，日志中有 Worker node xxx has been inactive for xxx seconds 的记录。

可能原因：

1. Worker GC Pause 过长：G1 GC 的 Full GC 可能暂停数十秒，超过 node-manager.expire-interval=30s。检查 Worker 的 GC 日志，若有频繁 Full GC，说明内存配置不当（堆内存分配过多导致 GC 开销大）
2. 网络抖动：Worker 与 Coordinator 之间的网络不稳定，心跳包丢失。检查网络监控
3. Worker OOM 后重启：若配置了 -XX:+ExitOnOutOfMemoryError，OOM 后 Worker 立即退出，由进程管理器重启（Kubernetes 的 Liveness Probe 也会重启 OOM 的 Pod）。检查 Worker 的 OOM 日志

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第 7 章 本专栏回顾

7.1 Trino 专栏知识体系总结

本 Trino 专栏从架构全局出发，逐层深入到执行引擎、存储接入、资源管理、查询优化，最终以运维实战收尾：

• 01 Trino 全局架构——Coordinator Worker 与 MPP 执行：MPP 内存流水线为何比 Hive 的磁盘物化快 10~100 倍，Coordinator-Worker 主从架构的职责划分
• 02 查询执行引擎——Stage、Task 与 Pipeline：六层执行层次（Query → Stage → Task → Split → Pipeline → Driver → Operator），Pull 驱动模型与背压机制
• 03 Connector 体系——Hive、Iceberg 与联邦查询：Connector SPI 的三大原则，Hive 的分区裁剪与 ORC 文件级过滤，Iceberg 的元数据层次与核心优势
• 04 内存管理与资源调度：三级内存配额体系，资源组多租户隔离，Spill 的触发机制与代价
• 05 查询优化——CBO、动态过滤与索引下推：RBO 规则集，CBO 的统计信息与 JOIN 重排序，动态过滤的运行时谓词下推
• 本文：集群部署规划，慢查询分析五步法，生产问题排查手册

7.2 Trino 的核心工程价值

Trino 的工程价值在于：通过内存流水线执行和存储无关的 Connector 体系，在不移动数据的前提下，为分散在多个异构存储中的数据提供统一的、接近实时的 SQL 分析能力。这在数据量超过单机能力、数据分散在多个系统、业务需要 ad-hoc 探索的企业数据分析场景中，是当前技术栈最合理的选择之一。

理解 Trino 的关键洞见是：它的性能优势来自于”减少不必要的 IO 和 Shuffle”（分区裁剪、动态过滤、列裁剪），而非”更快地处理已经读取的数据”。大多数慢查询的根因都是数据读取量过大，而非 CPU 计算慢。这个认识是所有 Trino 调优工作的出发点。

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思考题

1. Trino Coordinator 是单点——它负责查询解析、规划和调度。如果 Coordinator 宕机，所有查询失败。Trino 目前不支持 Coordinator HA。在生产环境中你如何应对这个单点问题？快速重启 Coordinator 的 MTTR（Mean Time To Recovery）通常是多少？
2. Trino 的 Worker 扩缩容需要考虑正在运行的查询——直接停止 Worker 会导致查询失败。Graceful Shutdown（trino-cli --execute "SHUTDOWN"）等待当前查询完成后再退出。在 Kubernetes 上通过 HPA 自动扩缩容时，如何确保缩容时不杀死正在执行查询的 Worker？
3. Trino 的监控关键指标：RunningQueries（并发查询数）、BlockedQueries（内存不足被阻塞的查询数）、QueuedQueries（等待执行的查询数）和各 Stage 的 CPU/内存使用。BlockedQueries > 0 持续出现意味着什么？你应该增加内存还是优化查询？