TIDB调优小结

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本人博客原地址：TiDB调优小结
创作时间： 2020.12.25 19:03:42

TiDB概览

先来一段官网的描述

TiDB server： 无状态SQL解析层，支持二级索引，在线ddl,兼容MySQL协议，数据转储
SQL输入->解析语法树（AST）->逻辑计划分析->执行计划优化
->cost-base model->物理计划选择->计算下推tikv->聚合tikv执行结果

PD server: 协调层，存储集群元数据,region调度，事务时间戳TSO。存储每个 TiKV 节点实时的数据分布情况和集群的整体拓扑结构，内置仪表盘dashboard.

TiKV/TiFlash： 存储层,tikv行存储引擎，事务类处理走tikv；tiFlash列存储引擎，分析类处理走tiFlash。tikv，基于LSM算法的RocksDB单机Key-Value 存储引擎，TiDB 的 SQL 层做完 SQL 解析后，会将 SQL 的执行计划转换为对 TiKV API 的实际调用。
tikv存储单位为region，关于region的介绍可以参考这里同时里面还有raft的相关介绍，目前最主要记住TIKV以 Region 为单位做 Raft 的复制和成员管理同时只需要同步复制到多数节点，即可安全地认为数据写入成功

特性：
易拓展：计算能力(TiDB)和存储能力(TiKV)均可水平拓展，但集群中只有一个PD能被选举为leader
高可用：TiDB/TiKV/PD 三大组件均可cluster模式部署
高效存储：基于LSM算法的RocksDB单机存储引擎，lz4、zstd等高效压缩算法,除了 RocksDB之外，TiDB 还支持一些流行的单机存储引擎，比如 GolevelDB、BoltDB 等
安全存储：采用Raft 协议复制数据，多副本防止单机失效
分布式事务：支持ACID事务，不同于XA,客户端调用无需设置数据源为xa，天然分布式事务
易用性：支持MySQL协议，使用MySQL语法，MySQL客户端均可直接连接登陆

因测试环境受限，我们的环境较多软硬件都不符合官方配置要求，啊哈哈哈。。。但这并不影响我们对技术的研究和使用，再穷也要创造条件顶硬上。
##一、部署环境

其余硬件，实际部署环境CPU 8核，内存16G，千兆网卡。
官网推荐如下

TiDB 和 PD 可以部署在同一台服务器上。
如对性能和可靠性有更高的要求，应尽可能分开部署。
官网参考
虽然实际测试环境，使用的raid挂载的是机械硬盘，但是读写能力并不弱，dd指令数据如下：

本次使用主机11台（10.248.7.154-164）

二、拓扑

查看集群状态
tiup cluster display tidb-test

当然还有更直观的仪表盘（PD内置，访问PD服务http:ip+port/dashboard）.也可以先在部署TiUP的机器执行 tiup cluster display tidb-test --dashboard得到，即

使用数据库用户root登陆

还可以使用额外部署的grafana:http://10.248.7.163:3000

三、测试与优化

场景：大文件,多文件数据入库，入库首先保证速度，最终一致即可（CAP中的AP）文件有备份，可重新入库。入库后简单OLAP操作。
测试准备：入库应用（可配置单次入库记录数），500万行数据文件（写成6个文件）

这里先来说一个异常场景，这个场景刚好可以对比磁盘性能差异引起的tidb性能差异，同时对理解热点问题和对应调优有一定帮助。
在最开始压测的时候，tikv节点的三台主机（raid 22块磁盘），其中有两台主机raid cache电池故障，导致raid cache失效，这两台主机的IO性能严重受影响

当然，在测试的时候，事先是并不知道这个问题的，并在此基础上做了一些研究和调优。接下来简要说下过程（以下过程均访问单个TiDB-server）：

1、首次压测（单批次5000行记录，5线程）

由于扩展tikv前的图已丢失（现raid电池问题已修复，无法重现），只能贴上4tikv的图了，不过除了加多一个节点，现象差不多，后面再做扩缩容的演示

由图可以看出，除了正常的161外，其余的tikv节点，IO均已跑满（163为应用部署主机）。考虑两点，磁盘性能差异、region分布不均匀。
再来看下热点region的图：

可以看出，hot region leader的分布非常不均匀。以三副本（peer）为例，根据raft协议，当写入时，首先写入到region leader，写完leader之后再同步拷贝到其余两个节点的region follower 参考官网说明。这里就考虑两个热点部分不均匀的可能：1、单批次提交事务过大，导致同一时间内数据集中在一个region，在未超过一定大小时（默认 96M）并没有分裂region；2、主键有序程度高，导致排序分裂region时，数据在region中比较集中。
入库结果：

平均一百万行需要6-7分钟。从文件数据看，先慢后快，这跟初始化时只有单个region有关，只有达到单个region限制后才会分裂。参考这里可先不对此过度优化。

2、第二次压测（单批次2000行记录，10线程）

基于第一次的压测结果，修改单批次提交记录数，并加大线程分散提交的事务。修改后tikv节点的IO使用率并无太多变化。入库速度略有上升：

3、第三次压测（单批次2000行记录，10线程，乱序）

在修改了批次大小后，继续修改使主键乱序，同上，IO使用率依旧没有多大变化。不过入库速度有较大提升（平均一百万3分钟）：

经此两次调整后，region leader热点已分布比较均匀：

到目前为止，一直忽略了一个事情，没有观察总的region leader情况：

从图看，总的leader分布是很均匀的,且写入字节总量各个tikv节点也大致相同，但是hot leader为什么这么不均匀而且为什么其中一个tikv IO使用率低这么多呢，矛头指向了磁盘性能问题，经排查后发现，磁盘电池故障，raid cache失效。

4、第四次压测（单批次2000行记录，10线程，乱序，sync-log = false）

在磁盘问题修复前，我们找到一处关于sync-log的说明

以三副本为例，需要至少写完两个副本之后，才能向客户端返回ack。因此关闭同步日志，异步写follower的副本，相当于写单机的时间。这里牺牲了CAP中的C，只需最终一致即可。我们的应用场景适用，同时我们文件有备份，即便出错可以重新导入。但是对于实时性较强，对一致性要求较高的金融场景，不建议关闭同步日志。
操作需使用Tiup:
执行tiup cluster edit-config tidb-test修改完成后执行：tiup cluster reload tidb-test -R tikv 重启tikv
修改后入库效率如下：

一百万行记录入库时间优化到2分钟。

不过在修复磁盘后发现，这个参数在我们的场景影响并不是很大，良好的io性能使得这个参数设置变得不那么重要，因此在修复磁盘后的测试中，我们都是基于开启同步日志的场景

修复磁盘后测试

修复后的tikv 磁盘性能均有如下表现：

修复磁盘后，我们测试的条件为：3TiKV3副本，单批次2000行记录，10线程，乱序。恢复同步日志配置的修改。
来看下修复后的TiDB表现：

hot region leader 均匀分布，peer（副本）也是均匀分布

入库效率如下（平均100万行记录1.5分钟）：

直觉告诉我们，事情肯定还没有结束，应该还有优化的空间。似乎到目前为止，我们都没有好好看看TiDB-server的情况:

到目前为止，我们都是直接访问单个的TiDB-server。因此出现了如图的CPU负载情况，只有157的tidb CPU快到7个核的使用率。由于tidb-server是无状态的，可以通过负载来给另外两个tidb-server分活了。本例使用NGINX，配置如下：
修改访问地址，客户端通过连接NGINX访问tidb 10.248.7.154:4000

通过NGINX负载后，每个tidb-server的cpu都得到了利用，同时平均一百万行记录入库时间优化到1分钟。

按照对官方文档的理解，tidb的计算能力和存储能力都可以扩展，目前我们通过NGINX负载实现了tidb-server计算能力的负载。但是计算不仅仅在tidb-server。tidb-server 解析SQL生成执行计划之后，会有一部分的计算下推到tikv。这也是为何tikv和tidb 这两个组件的实例不能部署在同一台主机。那么扩充tikv节点后，性能会有多大程度提高？另外扩充的节点会不会自动协调原有节点的region呢？

扩展tikv节点
扩展前，肯定要先看看原有的磁盘占用情况：

扩容过程中，正逐渐转移数据到新的tikv节点。稳定后如下图：

不过在入库效率上，提升并不明显，时间上和扩容前相差不多。有以下原因，原本的三节点并行入库性能还有较多可利用空间，相当于只是把部分处理迁移到新节点，单原先节点的处理能力还有很多富余，需要原先的节点IO和CPU有较高使用率时，扩充节点才能有较多的性能提升region调度策略

CPU和IO使用率都不大。

同等主机环境的MySQL入库情况如下：

在主键无序的情况下，随着数据量的增大，入库性能急剧下滑，这跟索引树叶子节点在主键无序时，频繁分裂调整树结构有关。主键有序时，入库性能中 规中矩，不过即便是有序，在数据量多了以后，入库性能也会下滑。所以MySQL单表有大小要求，超过一定大小之后最好选择分库分表，但是这也会引入另外的问题，业务应用测也要对此做大量的改造。

同等主机环境MySQL与tidb查询性能对比：
当前分区500万行记录查询,查询SQL

select SETTLE_DATE AS "账期日",COUNT(0) AS 成功条数,SUM(JSON_EXTRACT(JSON,'$.Payment')) AS 成功总金额（分）
  FROM BL_BATCH_TEST TDP
WHERE TDP.SETTLE_DATE = '20201201' and JSON_EXTRACT(JSON,'$.IsSuccess') = '0' and JSON_EXTRACT(JSON,'$.Result') = '0' group by SETTLE_DATE; 

TIDB

mysql

(mysql的数据同事帮我跑的，啊哈哈)
对比来看，tidb查询性能较为稳定，即便重启所有组件清楚缓存后（图中第二次查询 ），单个分区500万行记录，查询8s,再次查询时间减半，MySQL第一次查询耗时80+s,第二次查询也能维持较好的性能。通常业务查询（OLAP），最重要的是首次时间，第二次的查询时间参考意义不大，因此稳定的查询时间尤为重要。MySQL和tidb在重启后，首次查询时间都相对要久一点，这跟加载磁盘数据到内存耗费有关，tikv几个节点堆起来的内存跟MySQL单机的内存比，是不太公平的，但这也正是tidb的优势。

总结：
1、TiDB-server是计算密集型组件，同时也会将部分计算下推到TiKV，而TiKV是IO密集型组件，因此TiDB和TiKV不能在同一台主机部署。PD存储元数据会频繁写磁盘，对磁盘IO要求高，因此也不能和TiKV同部署，PD可以和TiDB-server同主机部署。
2、TiKV （集成raft协议）以region为存储单位，超过默认96M后会分裂，通过raft协议做leader选举和副本（即peer）复制，每个region都会有leader 副本，其余的副本为follower，客户端读写只会通过region的leader节点，写入时，写完leader后再复制到follower，超半数以上副本写入完成即认为写入成功。
增减tikv节点，或者修改replication.max-replicas后，PD会通过region的心跳判断当前副本情况，从而调度副本到新节点或者增减副本。
3、通过grafana和PD自带的dashBoard可以实时查看当前系统的问题，比如TIDB节点的CPU使用率、QPS;TIKV节点的CPU、IO使用率;通过PD查看热点分布和region分布于调度情况;通过PD 的dashBoard查看慢sql,集群状态，调用栈火焰图等等。
CPU使用率单核不要超过80%，超过不管是TIDB节点和TIKV都要考虑扩容
tikv节点内存不要超过60%使用率，IO达到80%可视为到达瓶颈
4、region数量单个tikv小于50K, grpc延迟尽可能小于100ms。过多的region会导致调度频繁影响性能，grpc延迟增大。可考虑设置region合并参数

以下配置意为：key数目小于200000，region大小小于20M的合并（默认）
set config pd `schedule.max-merge-region-keys`=200000;
set config pd `schedule.max-merge-region-size`=20;

5、当TIDB节点CPU过高时，如是正常SQL执行需要，可考虑增加TIDB节点，并通过Nginx，HaProxy等负载工具分发到不同节点执行。当Tikv 出现较高水平的cpu使用率或者IO使用率，可考虑增加TiKV节点。TiKV对磁盘要求较高，尽量使用SSD磁盘，或者多磁盘raid。
6、出现热点region的时候，有几个地方可以查看，比如grafana监控中的PD可以看相关的hot region分布情况，这是最直观的方式；还可以通过监控中的tikv，查看各节点CPU和IO使用情况，当出现热点问题是，这两个指标在各个节点时很不均匀的，尤其THread cpu的corprocessor 或 scheduler（负责读/写模块的线程）。
7、解决热点region的问题，主要在于分散region数据的分布，减少频繁读写同一个region。通过减少单批次提交记录数（小事务），非自增乱序的主键（官网要求int类型的主键。5.0之后将支持vchar），频繁访问相同数据通过内存访问，从业务层面拆分热点数据等手段减少热点。但在所有的tikv都出现较多热点region时，这时应考虑扩充tikv节点。当tikv节点region分布不均匀，CPU和IO使用率不均匀时，还应考虑硬件性能问题，部分硬件性能会影响整体系统性能。
8、RocksDB默认使用snappy压缩算法，不过TiKV有分层使用压缩算法，默认[“no”, “no”, “lz4”, “lz4”, “lz4”, “zstd”, “zstd”]当数据量超过 500G 时 RocksDB 的层数才会超过 4， 超过 500G 部分的数据才会启动 ZSTD 压缩算法。lz4解压缩速度及压缩比都优于snappy；ZSTD压缩比更高，解压缩比lz4慢，适合层级高的老数据。
9、RocksDB的LSM树，

如图：wal相当于MySQL 的redo log。从wal->menorytable(可修改Memtable–》不可修改immutable Memtable)->SST，读放大和写放大问题都会存在，写放大在于sst逐渐往下compact（异步线程）；而读放大在于需要逐层查找，且层数越往下，压缩率越高，效率越低。
10、理论上，tidb-server节点和tikv节点都可以无限扩充，但是PD整个集群只能有一个leader，因此扩充能力受限于PD节点的处理能力，此外网络带宽也是限制因素之一。

未完待续…
raft算法与分布式事务percolator、两阶段提交
raft算法笔记
为何使用kv存储引擎
两个tidb集群间实时同步（异地双中心双活）

参考资料

TiDB官网
官网FAQ
TiDB in action
在线修改配置，非持久化配置
LSM && RocksDB compaction策略
RocksDB解析
region调度策略
TiDB 高并发写入场景最佳实践
TiDB 热点问题处理
海量 Region 集群调优
Percolator 和 TiDB 事务算法
TiDB 集群推荐使用 SSD 的原因