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专栏/.../

避坑指南 生产环境TiKV的IO-Util趋近100%问题定位

 Ann_ann  发表于  2022-06-17

【 TiDB 使用环境】生产环境(华为云服务器)

【 TiDB 版本】v4.0.12

【遇到的问题】三个tikv的io-util趋近100%

问题描述

生产环境TiDB集群三个TiKV节点的磁盘IO-Util利用率很高趋近100%,云硬盘出现读写慢、IO升高、await值变大等现象:

image.png

Ps:部分业务迁移至TiDB,数据量不大几十GB

查找问题方向

  • 扩容TiKV节点看情况是否有改善
  • 压测云硬盘,更换硬盘类型
  • 修改`raftstore.sync-log`=false参数观察IO情况

定位问题过程

扩容TiKV节点

在测试环境扩容两个TiKV节点,观察后续IO现象(红线后是扩容两个TiKV节点):

image.png

发现并未改善,IO_Util还是一如既往的高

压测云硬盘,更换云硬盘类型

在测试环境TiDB集群扩容两台TiKV节点,其中一台保持原磁盘配置(通用性SSD),另一台使用极速SSD进行测试,目前测试环境TiKV节点服务器配置:

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华为云磁盘的性能:

极速ssd iops IOPS = min (128000, 1800 + 50 × 容量) 1800 + 50 × 500=26800 所以500G的极速SSD盘iops为26800

通用ssd iops 1800 + 12 × 500=7800

极速ssd吞吐量 120 + 0.5 × 500=370M/s

通用ssd吞吐量  min (250, 100 + 0.5 × 容量) 100 + 0.5 × 500=350M/s(最大250M/s)

实验结果

233节点(通用SSD):

image.png

83节点(极速SSD):

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云硬盘实验结果总结:

单队列模式通用SSD支持最高IOPS及吞吐量: IOPS:4k左右 吞吐量:16M左右

image.png 

极速SSD支持最高IOPS及吞吐量: IOPS:3k左右 吞吐量:13M左右

image.png 

与华为云技术人员沟通,通过avgqu-sz参数得知,tidb只用到了单队列或少队里模式,导致单通道io-util接近瓶颈,而通用或极速SSD支持128队列深度,TiDB没能利用上这种模式的云盘,华为技术人员给出的建议是替换服务器实例采用本地磁盘,可能更符合TiDB的使用场景。

更换云服务种类:

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替换Ir3服务器(超高I/O型弹性云服务器使用高性能NVMe SSD本地磁盘)后测试

单队列模式压测:

image.png

超高I/O型弹性云服务器使用高性能NVMe SSD本地磁盘,提供高存储IOPS以及低读写时延,单队列相比测试原通用SSD提升差不多三倍,有明显的提升效果(ps:本地磁盘的服务器是100G容量,通用ssd磁盘为500G容量)

将队列深度设置为4:

image.png

但队列深度调为4跟之前差不多,几乎没改善

加入测试TiKV集群iostat测试:

image.png

粉线为本地磁盘的ir3服务器:

image.png

替换I3服务器(超高I/O型弹性云服务器使用高性能NVMe SSD本地磁盘)后测试

单队列模式压测:

image.png

超高I/O型弹性云服务器使用高性能NVMe SSD本地磁盘,提供高存储IOPS以及低读写时延,单队列相比测试原通用SSD提升差不多三倍多,有明显的提升效果(ps:本地磁盘的服务器是1.6T容量,通用ssd磁盘为500G容量)

将队列深度设置为4:

image.png

队列深度调为4性能大大提升

加入测试TiKV集群iostat测试:

image.png

浅绿色为I3类型服务器,浅紫色为Ir3类型服务器,均是高性能NVMe SSD本地磁盘:

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问题结论:

差不多一样的iops和吞吐量,io-util的利用率为:

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官方对磁盘的要求:

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TiDB对网络及硬盘要求较高,云服务器云盘无法满足TiDB的高IO操作需要,且云盘多队列IO特性不适用于TiDB,想要使TiDB发挥出更佳性能,高性能NVMe SSD本地磁盘更符合TiDB的使用要求,建议更换超高I/O型弹性云服务器使用高性能NVMe SSD本地磁盘作为TiKV节点使用。

修改raftstore.sync-log=false参数

官方建议:sync-log 配置是控制 TiKV 数据多副本进行 raft 协议同步的时候,如果 sync-log=false,则内存中处理完成就返回 ack,对于 3 副本来说,单节点故障是不会丢失数据的,同一个 raft 集的 2 个副本同时故障可能会出现丢数据的情况,这个问题除了金融等对数据安全性要求非常高的场景外,其他的业务场景可根据可接受程度考虑。

image.png

性能损耗:

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测试后结论:效果很明显,IO-Util骤降,性能大大提升:

image.png

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Ps:此次测试在测试环境试验,生产环境并未关闭此参数~

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版权声明:本文为 TiDB 社区用户原创文章,遵循 CC BY-NC-SA 4.0 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。

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