1、背景

TEM（TiDB Enterprise Manager）是平凯数据库（基于 TiDB 的企业版）提供的一款企业级运维管理平台，面向分布式数据库全生命周期运维场景，帮助企业简化复杂的运维流程，提高运维效率与规范性。

TEM 的核心能力包括：

全生命周期运维管理：从集群部署、配置管理、扩缩容、升级，到运维巡检、备份恢复、故障恢复等一体化支持

可视化监控与智能诊断：集成监控大盘，可视化展示主机与数据库资源、SQL 负载、慢查询等指标，并支持告警与性能诊断。

企业级安全与治理：支持访问控制、全流程审计、TLS 加密、集群防火墙等企业级安全能力。

统一纳管与自动化编排：支持跨集群、跨数据中心统一纳管资源，自动化执行运维任务，无需切换多个传统工具。

集成运维生态：融合常用运维组件（如 Prometheus、Grafana），避免运维工具碎片化。

总而言之，TEM 不只是一个图形界面，而是将 TiDB 的运维能力整合成一套企业级、可统一管理的平台，让日常运维更可控、更规范、更高效。

熟悉TiDB数据库的伙伴都了解使用resource control来实现资源隔离，资源隔离的最小单位为RU，这个换算成CPU、MEM、Disk相对抽象。相比 TiDB 原生只用 RU 抽象值来做资源隔离，TEM 提供了更直观、更物理资源导向的隔离能力，便于企业用户理解、管理和规划资源。

TEM 的资源管理不仅展示资源，还可以根据物理资源（如 CPU、MEM、Disk）来划分集群资源，尤其在多租户或资源池化场景中更加直观。这意味着你可以直接基于物理资源指标来定义隔离策略，而不是通过抽象的 RU 值换算。

参考文档：

https://pingkai.cn/docs/tidb/dev/tidb-resource-control-ru-groups/#%E4%BD%BF%E7%94%A8%E8%B5%84%E6%BA%90%E7%AE%A1%E6%8E%A7-resource-control-%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E8%B5%84%E6%BA%90%E7%BB%84%E9%99%90%E5%88%B6%E5%92%8C%E6%B5%81%E6%8E%A7

https://pingkai.cn/docs/tem/stable/tem-cluster-management-create-tidb/

2、环境准备

准备9台物理机，使用TEM纳管，并创建6套云化集群

集群信息如下：

主机信息如下：

集群拓扑如下：

准备10台物理机，TEM纳管为共享主机，每台主机划分的角色如上图所示，每套集群有2个tidb（8C 32G）、3个pd（4C 8G）、3个tikv（8C 32G）、1个监控组件（4C 8G）；创建6套共享集群，每套集群的拓扑和物理机资源均相同，只是端口号不同，使用tpcc导入测试数据，进行tpcc测试。

为了验证云化资源的隔离特性，6套集群除了端口号不一样，其他条件均保持一致。

3、测试TEM云化功能之资源隔离

使用tpcc来模拟测试，tpcc的参数均保持一致，6套集群的配置及所在主机均保持一致。

准备tpcc数据，使用如下命令，向6套集群注入基础数据

tiup bench tpcc -H ip -P4000 -D tpcc -Uroot -p --warehouse 200 --ignore-error --threads 200 prepare

3.1、单个集群tpcc测试

6套集群正常运行，但只有一套集群运行tpcc，为了保证数据准确性，测试2次。

使用tpcc来压测，时间为10min，选择2套集群，分别单独运行。

tiup bench tpcc -H ip -P4000 -D tpcc -Uroot -p --warehouse 200 --ignore-error --threads 200 --time 10m run

3.2、两个集群同时tpcc测试

6套集群正常运行，2套集群同时运行tpcc，为了保证数据准确性，测试2次。

tiup bench tpcc -H ip -P4000 -D tpcc -Uroot -p --warehouse 200 --ignore-error --threads 200 --time 10m run

3.3、四个集群同时tpcc测试

6套集群正常运行，4套集群同时运行tpcc，为了保证数据准确性，测试2次。

tiup bench tpcc -H ip -P4000 -D tpcc -Uroot -p --warehouse 200 --ignore-error --threads 200 --time 10m run

3.4、六个集群同时tpcc测试

6套集群正常运行，6套集群同时运行tpcc，为了保证数据准确性，测试2次。

tiup bench tpcc -H ip -P4000 -D tpcc -Uroot -p --warehouse 200 --ignore-error --threads 200 --time 10m run

4、测试中资源使用情况

TiDB 的CPU使用情况

TiKV 的CPU使用情况

PD 的CPU使用情况

每套集群的资源使用率类似，都是没有超过规定的限制。

5、测试结果

通过上述4项测试内容，每项测试内容取平均值，作为测试项的实际值；对前2项测试结果取平均值，作为tpcc的基准值，来对比其余两项的性能影响。测试结果如下图所示：

结果显示，在单集群和双集群场景下，系统 tpmC 与基准值基本一致，无明显性能变化；当运行四个集群时，tpmC 相较基准值降低约 5.2%；当运行六个集群时，性能下降约 9.7%，反映出随着并发集群增多，系统整体吞吐能力有所下降。

6、总结

1、基准值定义

基准值取自单个与两个集群同时运行的平均 tpmC，用来表示系统在无明显干扰条件下的正常吞吐能力。

2、性能影响趋势

单集群和双集群运行时性能基本一致，tpmC 与基准值偏离较小，说明在这些条件下系统吞吐能力整体稳定。

当并发集群数量增多到四个时，系统的 tpmC 出现约 5.2% 的下降。

当并发集群达到 六个 时，tpmC 下降约 9.7%，表明随着并发数量增加，系统整体负载加剧导致资源竞争加剧，从而影响性能。

3、性能影响

这些结果表明，在基础环境下 TPCC 吞吐性能（tpmC）相对稳定，但当多个集群同时运行时，硬件资源（如 CPU/IO）或系统内部调度瓶颈可能逐渐显现，从而产生一定程度的性能递减，在容忍范围之内。

综上所述，使用TEM的云化功能可以直接基于物理资源指标来定义隔离策略，提供更直观、更物理资源导向的隔离能力。