spark读取任务压测，压力会在 tidb 和 tikv 才对啊，怎么跑到 PD 上了？ PD TSO 的表现比较正常了， [image]

这是个什么问题？ 阿里云，AWS，Aurze 不都是 Common Cloud，不也可以部署…

啥时候能在进一步，进入到下一个象限中～ 期待ing

参考输出协议的文档就可以了 "indexes":[ { "name":"primary", "unique":true, "primary":true, "nullable":false, "columns":[ "id" ] } ] https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/ticdc-simple-protocol

活动范围越来越大了 tidb 新的能力越来越接地气

慢慢看，都会有的，一下不要啃太多，容易消化不良

看下是否有大事务的提交

偶尔，还是会持续… 感觉是元数据的读取和处理上，有点逻辑问题了

先上个版本号，不同的版本之间的参数有很大的差距了

上个集群配置看看

N 的 tikv 节点之间同步数据，是采用 Raft 协议，而且是 Raft Group 的方式， 因为 N 个region，就采用 Multi -Raft Group 的形式 同步数据的格式就是 LOG，这样符合 WAL 的机制，方便每个节点检查和恢复状态。

理解为 数据region 的状态变化过程就好了 raftlog 回放后，也是为了保证这个状态变化一致

hibernate 有外联Session管理的问题，这个要看怎么控制的。 另外 tidb 有自己独立的 jdbc connector ，可以更换后在试试

坐等 8.5 LTS 发布～ 向量的能力不错

[image] 这个时间确实有点久了，有什么其他的异常么？

DDL 错误可以跳过去，但是下游的变更需要手动完成 https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/handle-failed-ddl-statements

踩坑了？ 坐等后续的进展

看这个吧，内容会更全

[image] 集群的状态看起来不太对… 最好核查下，有点奇怪