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TiDB 性能分析和优化

本文介绍了基于数据库时间的系统优化方法，以及如何利用 TiDB Performance Overview 面板进行性能分析和优化。

通过本文中介绍的方法，你可以从全局、自顶向下的角度分析用户响应时间和数据库时间，确认用户响应时间的瓶颈是否在数据库中。如果瓶颈在数据库中，你可以通过数据库时间概览和 SQL 延迟的分解，定位数据库内部的瓶颈点，并进行针对性的优化。

基于数据库时间的性能优化方法

TiDB 对 SQL 的处理路径和数据库时间进行了完善的测量和记录，方便定位数据库的性能瓶颈。即使在用户响应时间的性能数据缺失的情况下，基于 TiDB 数据库时间的相关性能指标，你也可以达到以下两个性能分析目标：

  1. 通过对比 SQL 处理平均延迟和事务中 TiDB 连接的空闲时间，确定整个系统的瓶颈是否在 TiDB 中。
  2. 如果瓶颈在 TiDB 内部，根据数据库时间概览、颜色优化法、关键指标和资源利用率、自上而下的延迟分解，定位到性能瓶颈具体在整个分布式系统的哪个模块。

确定整个系统的瓶颈是否在 TiDB 中

  • 如果事务中 TiDB 连接的平均空闲时间比 SQL 平均处理延迟高，说明应用的事务处理中，主要的延迟不在数据库中，数据库时间占用户响应时间比例小，可以确认瓶颈不在数据库中。

    在这种情况下，需要关注数据库外部的组件，比如应用服务器硬件资源是否存在瓶颈，应用到数据库的网络延迟是否过高等。

  • 如果 SQL 平均处理延迟比事务中 TiDB 连接的平均空闲时间高，说明事务中主要的瓶颈在 TiDB 内部，数据库时间占用户响应时间比例大。

如果瓶颈在 TiDB 内部，如何定位

一个典型的 SQL 的处理流程如下所示，TiDB 的性能指标覆盖了绝大部分的处理路径，对数据库时间进行不同维度的分解和上色，用户可以快速的了解负载特性和数据库内部的瓶颈。

数据库时间分解图

数据库时间是所有 SQL 处理时间的总和。通过以下三个维度对数据库时间进行分解，可以帮助你快速定位 TiDB 内部瓶颈：

  • 按 SQL 处理类型分解，判断哪种类型的 SQL 语句消耗数据库时间最多。对应的分解公式为：

    DB Time = Select Time + Insert Time + Update Time + Delete Time + Commit Time + ...

  • 按 SQL 处理的 4 个步骤（即 get_token/parse/compile/execute）分解，判断哪个步骤消耗的时间最多。对应的分解公式为：

    DB Time = Get Token Time + Parse Time + Comiple Time + Execute Time

  • 对于 execute 耗时，按照 TiDB 执行器本身的时间、TSO 等待时间、KV 请求时间和重试的执行时间，判断执行阶段的瓶颈。对应的分解公式为：

    Execute Time ~= TiDB Executor Time + KV Request Time + PD TSO Wait Time + Retried execution time

利用 Performance Overview 面板进行性能分析和优化

本章介绍如何利用 Grafana 中的 Performance Overview 面板进行基于数据库时间的性能分析和优化。

Performance Overview 面板按总分结构对 TiDB、TiKV、PD 的性能指标进行编排组织，包括以下三个部分：

  • 数据库时间和 SQL 执行时间概览：通过颜色标记不同 SQL 类型，SQL 不同执行阶段、不同请求的数据库时间，帮助你快速识别数据库负载特征和性能瓶颈。
  • 关键指标和资源利用率：包含数据库 QPS、应用和数据库的连接信息和请求命令类型、数据库内部 TSO 和 KV 请求 OPS、TiDB 和 TiKV 的资源使用概况。
  • 自上而下的延迟分解：包括 Query 延迟和连接空闲时间对比、Query 延迟分解、execute 阶段 TSO 请求和 KV 请求的延迟、TiKV 内部写延迟的分解等。

数据库时间和 SQL 执行时间概览

Database Time 指标为 TiDB 每秒处理 SQL 的延迟总和，即 TiDB 集群每秒并发处理应用 SQL 请求的总时间(等于活跃连接数)。

Performance Overview 面板提供了以下三个面积堆叠图，帮助你了解数据库负载的类型，快速定位数据库时间的瓶颈主要是处理什么语句，集中在哪个执行阶段，SQL 执行阶段主要等待 TiKV 或者 PD 哪种请求类型。

  • Database Time By SQL Type
  • Database Time By SQL Phase
  • SQL Execute Time Overview

颜色优化法

通过观察数据库时间分解图和执行时间概览图，你可以直观地区分正常或者异常的时间消耗，快速定位集群的异常瓶颈点，高效了解集群的负载特征。对于正常的时间消耗和请求类型，图中显示颜色为绿色系或蓝色系。如果非绿色或蓝色系的颜色在这两张图中占据了明显的比例，意味着数据库时间的分布不合理。

  • Database Time By SQL Type：蓝色标识代表 Select 语句，绿色标识代表 Update、Insert、Commit 等 DML 语句。红色标识代表 General 类型，包含 StmtPrepare、StmtReset、StmtFetch、StmtClose 等命令。
  • Database Time By SQL Phase：execute 执行阶段为绿色，其他三个阶段偏红色系，如果非绿色的颜色占比明显，意味着在执行阶段之外数据库消耗了过多时间，需要进一步分析根源。一个常见的场景是因为无法使用执行计划缓存，导致 compile 阶段的橙色占比明显。
  • SQL Execute Time Overview：绿色系标识代表常规的写 KV 请求（例如 Prewrite 和 Commit），蓝色系标识代表常规的读 KV 请求（例如 Cop 和 Get），其他色系标识需要注意的问题。例如，悲观锁加锁请求为红色，TSO 等待为深褐色。如果非蓝色系或者非绿色系占比明显，意味着执行阶段存在异常的瓶颈。例如，当发生严重锁冲突时，红色的悲观锁时间会占比明显；当负载中 TSO 等待的消耗时间过长时，深褐色会占比明显。

示例 1：TPC-C 负载

TPC-C

  • Database Time by SQL Type：主要消耗时间的语句为 commit、update、select 和 insert 语句。
  • Database Time by SQL Phase：主要消耗时间的阶段为绿色的 execute 阶段。
  • SQL Execute Time Overview：执行阶段主要消耗时间的 KV 请求为绿色的 Prewrite 和 Commit。

示例 2：OLTP 读密集负载

OLTP

  • Database Time by SQL Type：主要消耗时间的语句为 select、commit、update和 insert 语句。其中，select 占据绝大部分的数据库时间。
  • Database Time by SQL Phase：主要消耗时间的阶段为绿色的 execute 阶段。
  • SQL Execute Time Overview：执行阶段主要消耗时间为深褐色的 pd tso_wait、蓝色的 KV Get 和绿色的 Prewrite 和 Commit。

示例 3：只读 OLTP 负载

OLTP

  • Database Time by SQL Type：几乎所有语句为 select。
  • Database Time by SQL Phase：主要消耗时间的阶段为橙色的 compile 和绿色的 execute 阶段。compile 阶段延迟最高，代表着 TiDB 生成执行计划的过程耗时过长，需要根据后续的性能数据进一步确定根源。
  • SQL Execute Time Overview：执行阶段主要消耗时间的 KV 请求为蓝色 BatchGet。

示例 4： 锁争用负载

OLTP

  • Database Time by SQL Type：主要为 Update 语句。
  • Database Time by SQL Phase：主要消耗时间的阶段为绿色的 execute 阶段。
  • SQL Execute Time Overview：执行阶段主要消耗时间的 KV 请求为红色的悲观锁 PessimisticLock，execute time 明显大于 KV 请求的总时间，这是因为应用的写语句锁冲突严重，频繁锁重试导致 Retried execution time 过长。目前 Retried execution time 消耗的时间，TiDB 尚未进行测量。

TiDB 关键指标和集群资源利用率

Query Per Second、Command Per Second 和 Prepared-Plan-Cache

通过观察 Performance Overview 里的以下三个面板，可以了解应用的负载类型，与 TiDB 的交互方式，以及是否能有效地利用 TiDB 的执行计划缓存。

  • QPS：表示 Query Per Second，包含应用的 SQL 语句类型执行次数分布。

  • CPS By Type：CPS 表示 Command Per Second，Command 代表 MySQL 协议的命令类型。同样一个查询语句可以通过 query 或者 prepared statement 的命令类型发送到 TiDB。

  • Queries Using Plan Cache OPS：TiDB 集群每秒命中执行计划缓存的次数。执行计划缓存只支持 prepared statement 命令。TiDB 开启执行计划缓存的情况下，存在三种使用情况：

    • 完全无法命中执行计划缓存：每秒命中次数为 0，因为应用使用 query 命令，或者每次 StmtExecute 执行之后调用 StmtClose 命令，导致缓存的执行计划被清理。
    • 完全命中执行计划缓存：每秒命中次数等于 StmtExecute 命令每秒执行次数。
    • 部分命中执行计划缓存：每秒命中次数小于 StmtExecute 命令每秒执行次数，执行计划缓存目前存在一些限制，比如不支持子查询，该类型的 SQL 执行计划无法被缓存。

示例 1：TPC-C 负载

TPC-C 负载类型主要以 Update、Select 和 Insert 语句为主。总的 QPS 等于每秒 StmtExecute 的次数，并且 StmtExecute 每秒的数据基本等于 Queries Using Plan Cache OPS。这是 OLTP 负载理想的情况，客户端执行使用 prepared statement，并且在客户端缓存了 prepared statement 对象，执行每条 SQL 语句时直接调用 statement 执行。执行时都命中执行计划缓存，不需要重新 compile 生成执行计划。

TPC-C

示例 2：只读 OLTP 负载，使用 query 命令无法使用执行计划缓存

这个负载中， Commit QPS = Rollback QPS = Select QPS。应用开启了 auto-commit 并发，每次从连接池获取连接都会执行 rollback，因此这三种语句的执行次数是相同的。

OLTP-Query

  • QPS 面板中出现的红色加粗线为 Failed Query，坐标的值为右边的 Y 轴。非 0 代表此负载中存在错误语句。
  • 总的 QPS 等于 CPS By Type 面板中的 Query，说明应用中使用了 query 命令。
  • Queries Using Plan Cache OPS 面板没有数据，因为不使用 prepared statement 接口，无法使用 TiDB 的执行计划缓存， 意味着应用的每一条 query，TiDB 都需要重新解析，重新生成执行计划。通常会导致 compile 时间变长以及 TiDB CPU 消耗的增加。

示例 3：OLTP 负载，使用 prepared statement 接口无法使用执行计划缓存

StmtPreare 次数 = StmtExecute 次数 = StmtClose 次数 ~= StmtFetch 次数，应用使用了 prepare > execute > fetch > close 的 loop，很多框架都会在 execute 之后调用 close，确保资源不会泄露。这会带来两个问题：

  • 执行每条 SQL 语句需要 4 个命令，以及 4 次网络往返。
  • Queries Using Plan Cache OPS 为 0， 无法命中执行计划缓存。StmtClose 命令默认会清理缓存的执行计划，导致下一次 StmtPreare 命令需要重新生成执行计划。

OLTP-Prepared

KV/TSO Request OPS 和连接信息

在 KV/TSO Request OPS 面板中，你可以查看 KV 和 TSO 每秒请求的数据统计。其中，kv request total 代表 TiDB 到 TiKV 所有请求的总和。通过观察 TiDB 到 PD 和 TiKV 的请求类型，可以了解集群内部的负载特征。

在 Connection Count （连接信息）面板中，你可以查看总的连接数和每个 TiDB 的连接数，并由此判断连接总数是否正常，每个 TiDB 的连接数是否不均衡。active connections 记录着活跃连接数，等于每秒的数据库时间。

示例 1：繁忙的负载

TPC-C

在此 TPC-C 负载中：

  • 每秒总的 KV 请求的数量为 104.2k。按请求数量排序，最高的请求类型为 PessimisticsLock、Prewrite、Commit 和 BatchGet 等。
  • 总的连接数为 810，三个 TiDB 实例的连接数大体均衡。活跃的连接数为 787.1。对比活跃连接数和总连接数，97% 的连接都是活跃的，通常意味着数据库是这个应用系统的性能瓶颈。

示例 2：空闲的负载

OLTP

在此负载中：

  • 每秒总的 KV 请求数据是 2.6 K，TSO 请求次数是每秒 1.1 K。
  • 总的连接数为 410，连接数在三个 TiDB 中相对均衡。活跃连接数只有 2.5，说明数据库系统非常空闲。

TiDB CPU，以及 TiKV CPU 和 IO 使用情况

在 TiDB CPU 和 TiKV CPU/IO MBps 这两个面板中，你可以观察到 TiDB 和 TiKV 的逻辑 CPU 使用率和 IO 吞吐，包含平均、最大和 delta（最大 CPU 使用率减去最小 CPU 使用率），从而用来判定 TiDB 和 TiKV 总体的 CPU 使用率。

  • 通过 delta 值，你可以判断 TiDB 是否存在 CPU 使用负载不均衡（通常伴随着应用连接不均衡），TiKV 是否存在热点。
  • 通过 TiDB 和 TiKV 的资源使用概览，你可以快速判断集群是否存在资源瓶颈，最需要扩容的组件是 TiDB 还是 TiKV。

示例 1：TiDB 资源使用率高

下图负载中，每个 TiDB 和 TiKV 配置 8 CPU。

TPC-C

  • TiDB 平均 CPU 为 575%。最大 CPU 为 643%，delta CPU 为 136%。
  • TiKV 平均 CPU 为 146%，最大 CPU 215%。delta CPU 为 118%。TiKV 的平均 IO 吞吐为 9.06 MB/s，最大 IO 吞吐为 19.7 MB/s，delta IO 吞吐 为 17.1 MB/s。

由此可以判断，TiDB 的 CPU 消耗明显更高，并接近于 8 CPU 的瓶颈，可以考虑扩容 TiDB。

示例 2：TiKV 资源使用率高

下图 TPC-C 负载中，每个 TiDB 和 TiKV 配置 16 CPU。

TPC-C

  • TiDB 平均 CPU 为 883%。最大 CPU 为 962%，delta CPU 为 153%。
  • TiKV 平均 CPU 为 1288%，最大 CPU 1360%。delta CPU 为 126%。TiKV 的平均 IO 吞吐为130 MB/s，最大 IO 吞吐为 153 MB/s，delta IO 吞吐为 53.7 MB/s。

由此可以判断，TiKV 的 CPU 消耗更高，因为 TPC-C 是一个写密集场景，这是正常现象，可以考虑扩容 TiKV 节点提升性能。

Query 延迟分解和关键的延迟指标

延迟面板通常包含平均值和 99 分位数，平均值用来定位总体的瓶颈，99 分位数用来判断是否存在延迟严重抖动的情况。判断性能抖动范围时，可能还需要需要借助 999 分位数。

Duration 和 Connection Idle Duration

Duration 面板包含了所有语句的 99 延迟和每种 SQL 类型的平均延迟。Connection Idle Duration 面板包含连接空闲的平均和 99 延迟，连接空闲时包含两种状态：

  • in-txn：代表事务中连接的空闲时间，即当连接处于事务中时，处理完上一条 SQL 之后，收到下一条 SQL 语句的间隔时间。
  • not-in-txn：当连接没有处于事务中，处理完上一条 SQL 之后，收到下一条 SQL 语句的间隔时间。

应用进行数据库事务时，通常使用同一个数据库连接。对比 query 的平均延迟和 connection idle duration 的延迟，可以判断整个系统性能瓶颈或者用户响应时间的抖动是否是由 TiDB 导致的。

  • 如果应用负载不是只读的，包含事务，对比 query 平均延迟和 avg-in-txn 可以判断应用处理事务时，主要的时间是花在数据库内部还是在数据库外面，借此定位用户响应时间的瓶颈。
  • 如果是只读负载，不存在 avg-in-txn 指标，可以对比 query 平均延迟和 avg-not-in-txn 指标。

现实的客户负载中，瓶颈在数据库外面的情况并不少见，例如：

  • 客户端服务器配置过低，CPU 资源不够。
  • 使用 HAProxy 作为 TiDB 集群代理，但是 HAProxy CPU 资源不够。
  • 使用 HAProxy 作为 TiDB 集群代理，但是高负载下 HAProxy 服务器的网络带宽被打满。
  • 应用服务器到数据库延迟过高，比如公有云环境应用和 TiDB 集群不在同一个地区，比如数据库的 DNS 均衡器和 TiDB 集群不在同一个地区。
  • 客户端程序存在瓶颈，无法充分利用服务器的多 CPU 核或者多 Numa 资源，比如应用只使用一个 JVM 向 TiDB 建立上千个 JDBC 连接。

示例 1：用户响应时间的瓶颈在 TiDB 中

TiDB is the Bottleneck

在此 TPC-C 负载中：

  • 所有 SQL 语句的平均延迟 477 us，99 延迟 3.13 ms。平均 commit 语句 2.02 ms，平均 insert 语句 609 us，平均查询语句 468 us。
  • 事务中连接空闲时间 avg-in-txn 171 us。

由此可以判断，平均的 query 延迟明显大于 avg-in-txn，说明事务处理中，主要的瓶颈在数据库内部。

示例 2：用户响应时间的瓶颈不在 TiDB 中

TiDB is the Bottleneck

在此负载中，平均 query 延迟为 1.69 ms，事务中连接空闲时间 avg-in-txn 为 18 ms。说明事务中，TiDB 平均花了 1.69 ms 处理完一个 SQL 语句之后，需要等待 18 ms 才能收到下一条语句。

由此可以判断，用户响应时间的瓶颈不在 TiDB 中。这个例子是在一个公有云环境下，因为应用和数据库不在同一个地区，应用和数据库之间的网络延迟高导致了超高的连接空闲时间。

Parse、Compile 和 Execute Duration

在 TiDB 中，从输入查询文本到返回结果的典型处理流程。

SQL 在 TiDB 内部的处理分为四个阶段，get token、parse、compile 和 execute：

  • get token 阶段：通常只有几微秒的时间，可以忽略。除非 TiDB 单个实例的连接数达到的 token-limit 的限制，创建连接的时候被限流。
  • parse 阶段：query 语句解析为抽象语法树 abstract syntax tree (AST)。
  • compile 阶段：根据 parse 阶段输出的 AST 和统计信息，编译出执行计划。整个过程主要步骤为逻辑优化与物理优化，前者通过一些规则对查询计划进行优化，例如基于关系代数的列裁剪等，后者通过统计信息和基于成本的优化器，对执行计划的成本进行估算，并选择整体成本最小的物理执行计划。
  • execute 阶段：时间消耗视情况，先等待全局唯一的时间戳 TSO，之后执行器根据执行计划中算子涉及的 Key 范围，构建出 TiKV 的 API 请求，分发到 TiKV。execute 时间包含 TSO 等待时间、KV 请求的时间和 TiDB 执行器本身处理数据的时间。

如果应用统一使用 query 或者 StmtExecute MySQL 命令接口，可以使用以下公式来定位平均延迟的瓶颈。

avg Query Duration = avg Get Token + avg Parse Duration + avg Compile Duration + avg Execute Duration

通常 execute 阶段会占 query 延迟的主要部分，在以下情况下，parse 和 compile 阶段也会占比明显。

  • parse 阶段延迟占比明显：比如 query 语句很长，文本解析消耗大量的 CPU。
  • compile 阶段延迟占比明显：如果应用没有使用执行计划缓存，每个语句都需要生成执行计划。compile 阶段的延迟可能达到几毫秒或者几十毫秒。如果无法命中执行计划缓存，compile 阶段需要进行逻辑优化和物理优化，这将消耗大量的 CPU 和内存，并给 Go Runtime 带来压力（因为 TiDB 是 Go 编写的），进一步影响 TiDB 其他组件的性能。这说明，OLTP 负载在 TiDB 中是否能高效运行，执行计划缓存扮演了重要的角色。

示例 1：数据库瓶颈在 compile 阶段

Compile

此图中 parse、compile 和 execute 阶段的平均时间分别为 17.1 us、729 us 和 681 us。因为应用使用 query 命令接口，无法使用执行计划缓存，所以 compile 阶段延迟高。

示例 2：数据库瓶颈在 execute 阶段

Execute

在此 TPC-C 负载中，parse、compile 和 execute 阶段的平均时间分别为 7.39us、38.1us 和 12.8ms。query 延迟的瓶颈在于 execute 阶段。

KV 和 TSO Request Duration

在 execute 阶段，TiDB 会跟 PD 和 TiKV 进行交互。如下图所示，当 TiDB 处理 SQL 语句请求时，在进行 parse 和 compile 之前，如果需要获取 TSO，会先请求生成 TSO。PD Client 不会阻塞调用者，而是直接返回一个 TSFuture，并在后台异步处理 TSO 请求的收发，一旦完成立即返回给 TSFuture，TSFuture 的持有者则需要调用 Wait 方法来获得最终的 TSO 结果。当 TiDB 完成 parse 和 compile 之后， 进入 execute 阶段，此时存在两个情况：

  • 如果 TSO 请求已经完成，Wait 方法会立刻返回一个可用的 TSO 或 error
  • 如果 TSO 请求还未完成，Wait 方法会 block 住等待一个可用的 TSO 或 error（说明 gRPC 请求已发送但尚未收到返回结果，网络延迟较高）

TSO 等待的时间记录为 TSO WAIT，TSO 请求的网络时间记录为 TSO RPC。TiDB TSO 等待完成之后，执行过程中通常需要和 TiKV 进行读写交互：

  • 读的 KV 请求常见类型：Get、BatchGet 和 Cop
  • 写的 KV 请求常见类型：PessimisticLock，二阶段提交的 Prewrite 和 Commit

Execute

这一部分的指标对应以下三个面板：

  • Avg TiDB KV Request Duration：TiDB 测量的 KV 请求的平均延迟
  • Avg TiKV GRPC Duration：TiKV 内部 GRPC 消息处理的平均延迟
  • PD TSO Wait/RPC Duration：TiDB 执行器等待 TSO 延迟 (wait) 和 TSO 请求的网络延迟(rpc)。

其中，Avg TiDB KV Request Duration 和 Avg TiKV GRPC Duration 的关系如下

Avg TiDB KV Request Duration = Avg TiKV GRPC Duration + TiDB 与 TiKV 之间的网络延迟 + TiKV GRPC 处理时间 + TiDB GRPC 处理时间和调度延迟。

Avg TiDB KV Request Duration 和 Avg TiKV GRPC Duration 的差值跟网络流量和延迟，TiDB 和 TiKV 的资源使用情况密切相关。

  • 同一个机房内，Avg TiDB KV Request Duration 和 Avg TiKV GRPC Duration 的差值通常应该小于 2 毫秒。
  • 同一地区的不同可用区，Avg TiDB KV Request Duration 和 Avg TiKV GRPC Duration 的差值通常应该小于 5 毫秒。

示例 1：同机器低负载的集群

Same Data Center

在此负载中，TiDB 侧平均 Prewrite 请求延迟为 925 us，TiKV 内部 kv_prewrite 平均处理延迟为 720 us，相差 200 us 左右，是同机房内正常的延迟。TSO wait 平均延迟 206 us，rpc 时间为 144 us。

示例 2：公有云集群，负载正常

Cloud Env

在此示例中，TiDB 集群部署在同一个地区的不同机房。TiDB 侧平均 Commit 请求延迟为 12.7 ms，TiKV 内部 kv_commit 平均处理延迟为 10.2 ms，相差 2.5 ms 左右。TSO wait 平均延迟为 3.12 ms，rpc 时间为 693 us。

示例 3：公有云集群，资源严重过载

Cloud Env, TiDB Overloaded

在此示例中，TiDB 集群部署在同一个地区的不同机房，TiDB 网络和 CPU 资源严重过载。TiDB 侧平均 BatchGet 请求延迟为 38.6 ms，TiKV 内部 kv_batch_get 平均处理延迟为 6.15 ms，相差超过 32 ms，远高于正常值。TSO wait 平均延迟为 9.45 ms，rpc 时间为 14.3 ms。

Storage Async Write Duration、Store Duration 和 Apply Duration

TiKV 对于写请求的处理流程如下图

  • scheduler worker 会先处理写请求，进行事务一致性检查，并把写请求转化成键值对，发送到 raftstore 模块。

  • raftstore 为 TiKV 的共识模块，使用 Raft 共识算法，使多个 TiKV 组成的存储层可以容错。

    Raftstore 分为 store 线程和 apply 线程。：

    • store 线程负载处理 Raft 消息和新的 proposals。 当收到新的 proposals 时，leader 节点的 store 线程会写入本地 Raft DB，并将消息复制到多个 follower 节点。当这个 proposals 在多数实例持久化成功之后，proposals 成功被提交。
    • apply 线程会负载将提交的内容写入到 KV DB 中。当写操作的内容被成功的写入 KV 数据库中，apply 线程会通知外层请求写请求已经完成。

TiKV Write

Storage Async Write Duration 指标记录写请求进入 raftstore 之后的延迟，采集的粒度具体到每个请求的级别。

Storage Async Write Duration 分为 Store Duration 和 Apply Duration。你可以通过以下公式定位写请求的瓶颈主要是 在 Store 还是 Apply 步骤。

avg Storage Async Write Duration  = avg Store Duration + avg Apply Duration

示例 1：同一个 OLTP 负载在 v5.3.0 和 v5.4.0 版本的对比

v5.4.0 版本，一个写密集的 OLTP 负载 QPS 比 v5.3.0 提升了 14%。应用以上公式

  • v5.3.0：24.4 ms ~= 17.7 ms + 6.59 ms
  • v5.4.0：21.4 ms ~= 14.0 ms + 7.33 ms

因为 v5.4.0 版本中，TiKV 对 gRPC 模块进行了优化，优化了 Raft 日志复制速度， 相比 v5.3.0 降低了 Store Duration。

v5.3.0：

v5.3.0

v5.4.0：

v5.4.0

示例 2：Store Duration 瓶颈明显

应用以上公式：10.1 ms ~= 9.81 ms + 0.304 ms，说明写请求的延迟瓶颈在 Store Duration。

Store

Commit Log Duration、Append Log Duration 和 Apply Log Duration

Commit Log Duration、Append Log Duration 和 Apply Log Duration 这三个延迟是 raftstore 内部关键操作的延迟记录。这些记录采集的粒度是 batch 操作级别的，每个操作会把多个写请求合并在一起，因此不能直接对应上文的 Store Duration 和 Apply Duration。

  • Commit Log Duration 和 Append Log Duration 均为 store 线程的操作。Commit Log Duration 包含复制 Raft 日志到其他 TiKV 节点，保证 raft-log 的持久化。一般包含两次 Append Log Duration，一次 leader，一次 follower 的。Commit Log Duration 延迟通常会明显高于 Append Log Duration，因为包含了通过网络复制 Raft 日志到其他 TiKV 的时间。
  • Apply Log Duration 记录了 apply 线程 apply Raft 日志的延迟。

Commit Log Duration 慢的常见场景：

  • TiKV CPU 资源存在瓶颈，调度延迟高
  • raftstore.store-pool-size 设置过小或者过大（过大也可能导致性能下降）
  • IO 延迟高，导致 Append Log Duration 延迟高
  • TiKV 之间的网络延迟比较高
  • TiKV 的 gRPC 线程数设置过小或者多个 gRPC CPU 资源使用不均衡

Apply Log Duration 慢的常见场景：

  • TiKV CPU 资源存在瓶颈，调度延迟高
  • raftstore.apply-pool-size 设置过小或者过大（过大也可能导致性能下降）
  • IO 延迟比较高

示例 1：同一个 OLTP 负载在 v5.3.0 和 v5.4.0 版本的对比

v5.4.0 版本，一个写密集的 OLTP 负载 QPS 比 v5.3.0 提升了 14%。 对比这三个关键延迟：

Avg Durationv5.3.0(ms)v5.4.0(ms)
Append Log Duration0.270.303
Commit Log Duration138.68
Apply Log Duration0.4570.514

因为 v5.4.0 版本中，TiKV 对 gRPC 模块进行了优化，优化了 Raft 日志复制速度， 相比 v5.3.0 降低了 Commit Log Duration 和 Store Duration。

v5.3.0：

v5.3.0

v5.4.0：

v5.4.0

示例 2：Commit Log Duration 瓶颈明显的例子

Store

  • 平均 Append Log Duration = 4.38 ms
  • 平均 Commit Log Duration = 7.92 ms
  • 平均 Apply Log Duration = 172 us

Store 线程的 Commit Log Duration 明显比 Apply Log Duration 高，并且 Append Log Duration 比 Apply Log Duration 明显的高，说明 Store 线程在 CPU 和 IO 都可能都存在瓶颈。可能降低 Commit Log Duration 和 Append Log Duration 的方式如下：

  • 如果 TiKV CPU 资源充足，考虑增加 Store 线程，即 raftstore.store-pool-size 。
  • 如果 TiDB 为 v5.4.0 及之后的版本，考虑启用 Raft Engine，Raft Engine 具有更轻量的执行路径，在一些场景下显著减少 IO 写入量和写入请求的长尾延迟，启用方式为设置：raft-engine.enable: true
  • 如果 TiKV CPU 资源充足，且 TiDB 为 v5.3.0 及之后的版本，考虑启用 StoreWriter。启用方式：raftstore.store-io-pool-size: 1。

低于 v6.1.0 的 TiDB 版本如何使用 Performance overview 面板

从 v6.1.0 起，TiDB Grafana 组件默认内置了 Performance Overview 面板。Performance overview 面板兼容 TiDB v4.x 和 v5.x 版本。如果你的 TiDB 版本低于 v6.1.0，需要手动导入 performance_overview.json。

导入方法如图所示：

Store

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