TiKV 监控指标详解

使用 TiUP 部署 TiDB 集群时,一键部署监控系统 (Prometheus & Grafana),监控架构参见 TiDB 监控框架概述

目前 Grafana Dashboard 整体分为 PD、TiDB、TiKV、Node_exporter、Overview、Performance_overview 等。

TiKV-Details 面板

对于日常运维,通过观察 TiKV-Details 面板上的指标,可以了解 TiKV 当前的状态。根据性能地图可以检查集群的状态是否符合预期。

以下为 TiKV-Details 默认的监控信息:

Cluster

  • Store size:每个 TiKV 实例的使用的存储空间的大小
  • Available size:每个 TiKV 实例的可用的存储空间的大小
  • Capacity size:每个 TiKV 实例的存储容量的大小
  • CPU:每个 TiKV 实例 CPU 的使用率
  • Memory:每个 TiKV 实例内存的使用情况
  • IO utilization:每个 TiKV 实例 IO 的使用率
  • MBps:每个 TiKV 实例写入和读取的数据量大小
  • QPS:每个 TiKV 实例上各种命令的 QPS
  • Errps:每个 TiKV 实例上 gRPC 消息失败的速率
  • leader:每个 TiKV 实例 leader 的个数
  • Region:每个 TiKV 实例 Region 的个数
  • Uptime:自上次重启以来 TiKV 正常运行的时间

TiKV Dashboard - Cluster metrics

Errors

  • Critical error:严重错误的数量
  • Server is busy:各种会导致 TiKV 实例暂时不可用的事件个数,如 write stall,channel full 等,正常情况下应当为 0
  • Server report failures:server 报错的消息个数,正常情况下应当为 0
  • Raftstore error:每个 TiKV 实例上 raftstore 发生错误的个数
  • Scheduler error:每个 TiKV 实例上 scheduler 发生错误的个数
  • Coprocessor error:每个 TiKV 实例上 coprocessor 发生错误的个数
  • gRPC message error:每个 TiKV 实例上 gRPC 消息发生错误的个数
  • Leader drop:每个 TiKV 实例上 drop leader 的个数
  • Leader missing:每个 TiKV 实例上 missing leader 的个数
  • Log Replication Rejected:每个 TiKV 实例上由于内存不足而拒绝 logappend 消息的个数

TiKV Dashboard - Errors metrics

Server

  • CF size:每个列族的大小
  • Store size:每个 TiKV 实例的使用的存储空间的大小
  • Channel full:每个 TiKV 实例上 channel full 错误的数量,正常情况下应当为 0
  • Active written leaders:各个 TiKV 实例中正在被写入的 Leader 的数量
  • Approximate Region size:每个 Region 近似的大小
  • Approximate Region size Histogram:每个 Region 近似大小的直方图
  • Region average written keys:每个 TiKV 实例上所有 Region 的平均 key 写入个数
  • Region average written bytes:每个 TiKV 实例上所有 Region 的平均写入大小

TiKV Dashboard - Server metrics

gRPC

  • gRPC message count:每种 gRPC 请求的速度
  • gRPC message failed:失败的 gRPC 请求的速度
  • 99% gRPC message duration:99% gRPC 请求的执行时间小于该值
  • Average gRPC message duration:gRPC 请求平均的执行时间
  • gRPC batch size:TiDB 与 TiKV 之间 grpc 请求的 batch 大小
  • raft message batch size:TiKV 与 TiKV 之间 raft 消息的 batch 大小
  • gRPC request sources QPS: 不同 gRPC 请求来源的速度
  • gRPC request sources duration: 不同 gRPC 请求来源的执行总时间
  • gRPC resource group QPS: 不同 resource group 的 gRPC 请求速度

Thread CPU

  • Raft store CPU:raftstore 线程的 CPU 使用率,通常应低于 80% * raftstore.store-pool-size
  • Async apply CPU:async apply 线程的 CPU 使用率,通常应低于 90% * raftstore.apply-pool-size
  • Store writer CPU:async io 线程的 CPU 使用率,通常应低于 90% * raftstore.store-io-pool-size
  • gRPC poll CPU:gRPC 线程的 CPU 使用率,通常应低于 80% * server.grpc-concurrency
  • Scheduler worker CPU:scheduler worker 线程的 CPU 使用率,通常应低于 90% * storage.scheduler-worker-pool-size
  • Storage ReadPool CPU:storage read pool 线程的 CPU 使用率
  • Unified read pool CPU:unified read pool 线程的 CPU 使用率
  • RocksDB CPU:RocksDB 线程的 CPU 使用率
  • Coprocessor CPU:coprocessor 线程的 CPU 使用率
  • GC worker CPU:GC worker 线程的 CPU 使用率
  • BackGround worker CPU:background worker 线程的 CPU 使用率
  • Import CPU:Import 线程的 CPU 使用率
  • Backup Worker CPU:Backup 线程的 CPU 使用率
  • CDC Worker CPU:CDC Worker 线程的 CPU 使用率
  • CDC endpoint CPU:CDC endpoint 的 CPU 使用率
  • Raftlog fetch worker CPU:Async raft log fetcher worker 的 CPU 使用率
  • TSO Worker CPU: TSO Worker 线程的 CPU 使用率

PD

  • PD requests:TiKV 发送给 PD 的请求速度
  • PD request duration (average):TiKV 发送给 PD 的请求处理的平均时间
  • PD heartbeats:发送给 PD 的心跳的速度
  • PD validate peers:TiKV 发送给 PD 用于验证 TiKV 的 peer 有效的消息的速度

Raft IO

  • Apply log duration:Raft apply 日志所花费的时间
  • Apply log duration per server:每个 TiKV 实例上 Raft apply 日志所花费的时间
  • Append log duration:Raft append 日志所花费的时间
  • Append log duration per server:每个 TiKV 实例上 Raft append 日志所花费的时间
  • Commit log duration:Raft commit 日志所花费的时间
  • Commit log duration per server:每个 TiKV 实例上 Raft commit 日志所花费的时间

TiKV Dashboard - Raft IO metrics

Raft process

  • Ready handled:Raft 中不同 ready 类型的 ops
    • count: 批量处理 ready 的 ops
    • has_ready_region: 获得 ready 的 Region 的 ops
    • pending_region: 被检查是否获得 ready 的 Region 的 ops,v3.0.0 后废弃
    • message: ready 内待发送 message 的 ops
    • append: ready 内 Raft log entry 的 ops
    • commit: ready 内 committed Raft log entry 的 ops
    • snapshot: 携带 snapshot 的 ready 的 ops
  • Max Duration of Raft store events:raftstore 处理事件最慢一次所花费的时间
  • Replica read lock checking duration:处理 Replica Read 时检查 lock 所花费的时间
  • Peer msg length distribution:每个 TiKV 中每个 region 一次性处理 Peer 消息的个数,消息越多说明 peer 越繁忙。

TiKV Dashboard - Raft process metrics

Raft message

  • Sent messages per server:每个 TiKV 实例发送 Raft 消息的 ops
  • Flush messages per server:每个 TiKV 实例中 raft client 往外 flush Raft 消息的 ops
  • Receive messages per server:每个 TiKV 实例接受 Raft 消息的 ops
  • Messages:发送不同类型的 Raft 消息的 ops
  • Vote:Raft 投票消息发送的 ops
  • Raft dropped messages:每秒钟丢弃不同类型的 Raft 消息的个数

TiKV Dashboard - Raft message metrics

Raft propose

  • Raft apply proposals per ready:在一个 batch 内,apply proposal 时每个 ready 中包含 proposal 的个数的直方图
  • Raft read/write proposals:不同类型的 proposal 的 ops
  • Raft read proposals per server:每个 TiKV 实例发起读 proposal 的 ops
  • Raft write proposals per server:每个 TiKV 实例发起写 proposal 的 ops
  • Propose wait duration:proposal 的等待时间的直方图
  • Propose wait duration per server:每个 TiKV 实例上每个 proposal 的等待时间的直方图
  • Apply wait duration:apply 的等待时间的直方图
  • Apply wait duration per server:每个 TiKV 实例上每个 apply 的等待时间的直方图
  • Raft log speed:peer propose 日志的平均速度

TiKV Dashboard - Raft propose metrics

Raft admin

  • Admin proposals:admin proposal 的 ops
  • Admin apply:apply 命令的 ops
  • Check split:split check 命令的 ops
  • 99.99% Check split duration:99.99% 的情况下,split check 所需花费的时间

TiKV Dashboard - Raft admin metrics

Local reader

  • Local reader requests:所有请求的总数以及 local read 线程拒绝的请求数量

TiKV Dashboard - Local reader metrics

Unified Read Pool

  • Time used by level:在 unified read pool 中每个级别使用的时间,级别 0 指小查询
  • Level 0 chance:在 unified read pool 中调度的 level 0 任务的比例
  • Running tasks:在 unified read pool 中并发运行的任务数量

Storage

  • Storage command total:收到不同命令的 ops
  • Storage async request error:异步请求出错的 ops
  • Storage async snapshot duration:异步处理 snapshot 所花费的时间,99% 的情况下,应该小于 1s
  • Storage async write duration:异步写所花费的时间,99% 的情况下,应该小于 1s

TiKV Dashboard - Storage metrics

Flow Control

  • Scheduler flow:每个 TiKV 实例的 scheduler 的实时流量
  • Scheduler discard ratio:每个 TiKV 实例的 scheduler 的请求拒绝比率。如果该比例大于 0,则表明存在流控。当 Compaction pending bytes 超过阈值时,TiKV 会根据超过阈值部分的值,按比例线性增加 Scheduler discard ratio。被拒绝的请求将自动由客户端重试
  • Throttle duration:L0 文件过多并触发流控后,scheduler 执行请求的阻塞时间。如果存在统计数据,则表明存在流控
  • Scheduler throttled CF:由于达到流控阈值,触发 RocksDB 限流的 CF
  • Flow controller actions:由于达到流控阈值,触发 RocksDB 限流的原因
  • Flush/L0 flow:每个 TiKV 实例上 RocksDB 的不同 CF 的 Flush 流量和 L0 compaction 的流量
  • Flow control factors:触发 RocksDB 限流相关的因素
  • Compaction pending bytes:每个 TiKV 实例上 RocksDB 实时等待 compaction 的数据的大小
  • Txn command throttled duration:由于限流,与事务相关的命令的阻塞时间。正常情况下,该指标为 0
  • Non-txn command throttled duration:由于限流,非事务相关的命令的阻塞时间。正常情况下,该指标为 0

TiKV Dashboard - Flow Control metrics

Scheduler

  • Scheduler stage total:每种命令不同阶段的 ops,正常情况下,不会在短时间内出现大量的错误
  • Scheduler writing bytes:每个 TiKV 实例正在处理的命令的写入字节数量
  • Scheduler priority commands:不同优先级命令的 ops
  • Scheduler pending commands:每个 TiKV 实例上 pending 命令的 ops

TiKV Dashboard - Scheduler metrics

Scheduler - commit

  • Scheduler stage total:commit 中每个命令所处不同阶段的 ops,正常情况下,不会在短时间内出现大量的错误
  • Scheduler command duration:执行 commit 命令所需花费的时间,正常情况下,应该小于 1s
  • Scheduler latch wait duration:由于 latch wait 造成的时间开销,正常情况下,应该小于 1s
  • Scheduler keys read:commit 命令读取 key 的个数
  • Scheduler keys written:commit 命令写入 key 的个数
  • Scheduler scan details:执行 commit 命令时,扫描每个 CF 中 key 的详细情况
  • Scheduler scan details [lock]:执行 commit 命令时,扫描每个 lock CF 中 key 的详细情况
  • Scheduler scan details [write]:执行 commit 命令时,扫描每个 write CF 中 key 的详细情况
  • Scheduler scan details [default]:执行 commit 命令时,扫描每个 default CF 中 key 的详细情况

TiKV Dashboard - Scheduler commit metrics

Scheduler - pessimistic_rollback

  • Scheduler stage total:pessimistic_rollback 中每个命令所处不同阶段的 ops,正常情况下,不会在短时间内出现大量的错误
  • Scheduler command duration:执行 pessimistic_rollback 命令所需花费的时间,正常情况下,应该小于 1s
  • Scheduler latch wait duration:由于 latch wait 造成的时间开销,正常情况下,应该小于 1s
  • Scheduler keys read:pessimistic_rollback 命令读取 key 的个数
  • Scheduler keys written:pessimistic_rollback 命令写入 key 的个数
  • Scheduler scan details:执行 pessimistic_rollback 命令时,扫描每个 CF 中 key 的详细情况
  • Scheduler scan details [lock]:执行 pessimistic_rollback 命令时,扫描每个 lock CF 中 key 的详细情况
  • Scheduler scan details [write]:执行 pessimistic_rollback 命令时,扫描每个 write CF 中 key 的详细情况
  • Scheduler scan details [default]:执行 pessimistic_rollback 命令时,扫描每个 default CF 中 key 的详细情况

Scheduler - prewrite

  • Scheduler stage total:prewrite 中每个命令所处不同阶段的 ops,正常情况下,不会在短时间内出现大量的错误
  • Scheduler command duration:执行 prewrite 命令所需花费的时间,正常情况下,应该小于 1s
  • Scheduler latch wait duration:由于 latch wait 造成的时间开销,正常情况下,应该小于 1s
  • Scheduler keys read:prewrite 命令读取 key 的个数
  • Scheduler keys written:prewrite 命令写入 key 的个数
  • Scheduler scan details:执行 prewrite 命令时,扫描每个 CF 中 key 的详细情况
  • Scheduler scan details [lock]:执行 prewrite 命令时,扫描每个 lock CF 中 key 的详细情况
  • Scheduler scan details [write]:执行 prewrite 命令时,扫描每个 write CF 中 key 的详细情况
  • Scheduler scan details [default]:执行 prewrite 命令时,扫描每个 default CF 中 key 的详细情况

Scheduler - rollback

  • Scheduler stage total:rollback 中每个命令所处不同阶段的 ops,正常情况下,不会在短时间内出现大量的错误
  • Scheduler command duration:执行 rollback 命令所需花费的时间,正常情况下,应该小于 1s
  • Scheduler latch wait duration:由于 latch wait 造成的时间开销,正常情况下,应该小于 1s
  • Scheduler keys read:rollback 命令读取 key 的个数
  • Scheduler keys written:rollback 命令写入 key 的个数
  • Scheduler scan details:执行 rollback 命令时,扫描每个 CF 中 key 的详细情况
  • Scheduler scan details [lock]:执行 rollback 命令时,扫描每个 lock CF 中 key 的详细情况
  • Scheduler scan details [write]:执行 rollback 命令时,扫描每个 write CF 中 key 的详细情况
  • Scheduler scan details [default]:执行 rollback 命令时,扫描每个 default CF 中 key 的详细情况

GC

  • GC tasks:由 gc_worker 处理的 GC 任务的个数
  • GC tasks Duration:执行 GC 任务时所花费的时间
  • TiDB GC seconds:TiDB 执行 GC 花费的时间
  • TiDB GC worker actions:TiDB GC worker 的不同 action 的个数
  • TiKV AutoGC Working:Auto GC 管理器的工作状态
  • ResolveLocks Progress:GC 第一阶段 (ResolveLocks) 的进度
  • TiKV Auto GC Progress:GC 第二阶段的进度
  • GC speed:GC 每秒删除的 key 的数量
  • TiKV Auto GC SafePoint:TiKV GC 的 safe point 的数值,safe point 为当前 GC 的时间戳
  • GC lifetime:TiDB 设置的 GC lifetime
  • GC interval:TiDB 设置的 GC 间隔
  • GC in Compaction Filter:write CF 的 Compaction Filter 中已过滤版本的数量

Snapshot

  • Rate snapshot message:发送 Raft snapshot 消息的速率
  • 99% Handle snapshot duration:99% 的情况下,处理 snapshot 所需花费的时间
  • Snapshot state count:不同状态的 snapshot 的个数
  • 99.99% Snapshot size:99.99% 的 snapshot 的大小
  • 99.99% Snapshot KV count:99.99% 的 snapshot 包含的 key 的个数

Task

  • Worker handled tasks:worker 每秒钟处理的任务的数量
  • Worker pending tasks:当前 worker 中,每秒钟 pending 和 running 的任务的数量,正常情况下,应该小于 1000
  • FuturePool handled tasks:future pool 每秒钟处理的任务的数量
  • FuturePool pending tasks:当前 future pool 中,每秒钟 pending 和 running 的任务的数量

Coprocessor Overview

  • Request duration:从收到 coprocessor 请求到处理结束所消耗的总时间
  • Total Requests:每种类型的总请求的 ops
  • Handle duration:每分钟实际处理 coprocessor 请求所消耗的时间的直方图
  • Total Request Errors:Coprocessor 每秒请求错误的数量,正常情况下,短时间内不应该有大量的错误
  • Total KV Cursor Operations:各种类型的 KV cursor 操作的总数量的 ops,例如 select、index、analyze_table、analyze_index、checksum_table、checksum_index 等
  • KV Cursor Operations:每秒各种类型的 KV cursor 操作的数量,以直方图形式显示
  • Total RocksDB Perf Statistics:RocksDB 性能统计数据
  • Total Response Size:coprocessor 回应的数据大小

Coprocessor Detail

  • Handle duration:每秒钟实际处理 coprocessor 请求所消耗的时间的直方图
  • 95% Handle duration by store:每秒钟中 95% 的情况下,每个 TiKV 实例处理 coprocessor 请求所花费的时间
  • Wait duration:coprocessor 每秒钟内请求的等待时间,99.99% 的情况下,应该小于 10s
  • 95% Wait duration by store:每秒钟 95% 的情况下,每个 TiKV 实例上 coprocessor 请求的等待时间
  • Total DAG Requests:DAG 请求的总数量的 ops
  • Total DAG Executors:DAG executor 的总数量的 ops
  • Total Ops Details (Table Scan):coprocessor 中请求为 select 的 scan 过程中每秒钟各种事件发生的次数
  • Total Ops Details (Index Scan):coprocessor 中请求为 index 的 scan 过程中每秒钟各种事件发生的次数
  • Total Ops Details by CF (Table Scan):coprocessor 中对于每个 CF 请求为 select 的 scan 过程中每秒钟各种事件发生的次数
  • Total Ops Details by CF (Index Scan):coprocessor 中对于每个 CF 请求为 index 的 scan 过程中每秒钟各种事件发生的次数

Threads

  • Threads state:TiKV 线程的状态
  • Threads IO:TiKV 各个线程的 I/O 流量
  • Thread Voluntary Context Switches:TiKV 线程自主切换的次数
  • Thread Nonvoluntary Context Switches:TiKV 线程被动切换的次数

RocksDB - kv/raft

  • Get operations:get 操作的 ops
  • Get duration:get 操作的耗时
  • Seek operations:seek 操作的 ops
  • Seek duration:seek 操作的耗时
  • Write operations:write 操作的 ops
  • Write duration:write 操作的耗时
  • WAL sync operations:sync WAL 操作的 ops
  • Write WAL duration:write 操作中写 WAL 的耗时
  • WAL sync duration:sync WAL 操作的耗时
  • Compaction operations:compaction 和 flush 操作的 ops
  • Compaction duration:compaction 和 flush 操作的耗时
  • SST read duration:读取 SST 所需的时间
  • Write stall duration:由于 write stall 造成的时间开销,正常情况下应为 0
  • Memtable size:每个 CF 的 memtable 的大小
  • Memtable hit:memtable 的命中率
  • Block cache size:block cache 的大小。如果将 shared block cache 禁用,即为每个 CF 的 block cache 的大小
  • Block cache hit:block cache 的命中率
  • Block cache flow:不同 block cache 操作的流量
  • Block cache operations 不同 block cache 操作的个数
  • Keys flow:不同操作造成的 key 的流量
  • Total keys:每个 CF 中 key 的个数
  • Read flow:不同读操作的流量
  • Bytes/Read:每次读的大小
  • Write flow:不同写操作的流量
  • Bytes/Write:每次写的大小
  • Compaction flow:compaction 相关的流量
  • Compaction pending bytes:等待 compaction 的大小
  • Read amplification:每个 TiKV 实例的读放大
  • Compression ratio:每一层的压缩比
  • Number of snapshots:每个 TiKV 的 snapshot 的数量
  • Oldest snapshots duration:最旧的 snapshot 保留的时间
  • Number files at each level:每一层的文件个数
  • Ingest SST duration seconds:ingest SST 所花费的时间
  • Stall conditions changed of each CF:每个 CF stall 的原因

Raft Engine

  • Operations
    • write:Raft Engine 每秒写操作的次数
    • read_entry:Raft Engine 每秒读 raft 日志的次数
    • read_message:Raft Engine 每秒读 raft 元数据的次数
  • Write duration:Raft Engine 写操作的耗时,该耗时基本接近写入这些数据所包含的磁盘 IO 的 latency 之和
  • Flow
    • write:Raft Engine 写流量
    • rewrite append:重写 append 日志的流量
    • rewrite rewrite:重写 rewrite 日志的流量
  • Write Duration Breakdown (99%)
    • wal:写 Raft Engine WAL 的延迟
    • wait:写入前等待时间
    • apply:apply 到内存的时间
  • Bytes/Written 每次写入对应的 bytes
  • WAL Duration Breakdown (P99%):写 WAL 内部各个阶段所花的时间
  • File Count
    • append:Raft Engine 用于 append 数据的文件个数
    • rewrite:Raft Engine 用于 rewrite 的文件个数(rewrite 类似于 RocksDB 的 compaction)
  • Entry Count
    • rewrite:Raft Engine 中已经 rewrite 的记录条数
    • append:Raft Engine 中已经 append 的记录条数

Titan - All

  • Blob file count:Titan blob 文件的数量
  • Blob file size:Titan blob 文件总大小
  • Live blob size:有效 blob record 的总大小
  • Blob cache hit:Titan 的 blob cache 命中率
  • Iter touched blob file count:单个 Iterator 所涉及到 blob 文件的数量
  • Blob file discardable ratio distribution:blob 文件的失效 blob record 比例的分布情况
  • Blob key size:Titan 中 blob key 的大小
  • Blob value size:Titan 中 blob value 的大小
  • Blob get operations:blob 的 get 操作的数量
  • Blob get duration:blob 的 get 操作的耗时
  • Blob iter operations:blob 的 iter 操作的耗时
  • Blob seek duration:blob 的 seek 操作的耗时
  • Blob next duration:blob 的 next 操作的耗时
  • Blob prev duration:blob 的 prev 操作的耗时
  • Blob keys flow:Titan blob 读写的 key 数量
  • Blob bytes flow:Titan blob 读写的 bytes 数量
  • Blob file read duration:blob 文件的读取耗时
  • Blob file write duration:blob 文件的写入耗时
  • Blob file sync operations:blob 文件 sync 次数
  • Blob file sync duration:blob 文件 sync 耗时
  • Blob GC action:Titan GC 细分动作的次数
  • Blob GC duration:Titan GC 的耗时
  • Blob GC keys flow:Titan GC 读写的 key 数量
  • Blob GC bytes flow:Titan GC 读写的 bytes 数量
  • Blob GC input file size:Titan GC 输入文件的大小
  • Blob GC output file size:Titan GC 输出文件的大小
  • Blob GC file count:Titan GC 涉及的 blob 文件数量

Pessimistic Locking

  • Lock Manager Thread CPU:lock manager 的线程 CPU 使用率
  • Lock Manager Handled tasks:lock manager 处理的任务数量
  • Waiter lifetime duration:事务等待锁释放的时间
  • Wait table:wait table 的状态信息,包括锁的数量和等锁事务的数量
  • Deadlock detect duration:处理死锁检测请求的耗时
  • Detect error:死锁检测遇到的错误数量,包含死锁的数量
  • Deadlock detector leader:死锁检测器 leader 所在节点的信息
  • Total pessimistic locks memory size:内存悲观锁占用内存的总大小
  • In-memory pessimistic locking result:将悲观锁仅保存到内存的结果,其中 full 表示因为超过内存限制而无法将悲观锁保存至内存的次数

Resolved-TS

  • Resolved-TS worker CPU:resolved-ts worker 线程的 CPU 使用率
  • Advance-TS worker CPU:advance-ts worker 线程的 CPU 使用率
  • Scan lock worker CPU:scan lock worker 线程的 CPU 使用率
  • Max gap of resolved-ts:在当前 TiKV 中,所有活跃 Region 的 resolved-ts 与当前时间的最大差值
  • Max gap of safe-ts:在当前 TiKV 中,所有活跃 Region 的 safe-ts 与当前时间的最大差值
  • Min Resolved TS Region:resolved-ts 最小的 Region 的 ID
  • Min Safe TS Region:safe-ts 最小的 Region 的 ID
  • Check Leader Duration:处理 leader 请求所花费的时间的直方图,从发送请求到接收到 leader 的响应
  • Max gap of resolved-ts in Region leaders:在当前 TiKV 中,所有活跃 Region 的 resolved-ts 与当前时间的最大差值,只包含 Region leader
  • Min Leader Resolved TS Region:resolved-ts 最小的 Region 的 ID,只包含 Region leader
  • Lock heap size:resolved-ts 模块中用于跟踪锁的堆的大小

Memory

  • Allocator Stats:内存分配器的统计信息

Backup

  • Backup CPU:backup 的线程 CPU 使用率
  • Range Size:backup range 的大小直方图
  • Backup Duration:backup 的耗时
  • Backup Flow:backup 总的字节大小
  • Disk Throughput:实例磁盘的吞吐量
  • Backup Range Duration:backup range 的耗时
  • Backup Errors:backup 中发生的错误数量

Encryption

  • Encryption data keys:正在使用的加密 data key 的总数量
  • Encrypted files:被加密的文件数量
  • Encryption initialized:显示加密是否被启用,1 代表已经启用
  • Encryption meta files size:加密相关的元数据文件的大小
  • Encrypt/decrypt data nanos:每次加密/解密数据的耗时的直方图
  • Read/write encryption meta duration:每秒钟读写加密文件所耗费的时间

面板常见参数的解释

gRPC 消息类型

  1. 使用事务型接口的命令:

    • kv_get:事务型的 get 命令,获取指定 ts 能读到的最新版本数据
    • kv_scan:扫描连续的一段数据
    • kv_prewrite:2PC 的第一阶段,预写入事务要提交的数据
    • kv_pessimistic_lock:对 key 加悲观锁,防止其他事务修改
    • kv_pessimistic_rollback:删除 key 上的悲观锁
    • kv_txn_heart_beat:更新悲观事务或大事务的 lock_ttl 以防止其被回滚
    • kv_check_txn_status:检查事务的状态
    • kv_commit:2PC 的第二阶段,提交 prewrite 阶段写入的数据
    • kv_cleanup:回滚一个事务(此命令将会在 4.0 中废除)
    • kv_batch_get:与 kv_get 类似,一次性获取批量 key 的 value
    • kv_batch_rollback:批量回滚多个预写的事务
    • kv_scan_lock:扫描所有版本号在 max_version 之前的锁,用于清理过期的事务
    • kv_resolve_lock:根据事务状态,提交或回滚事务的锁
    • kv_gc:触发垃圾回收
    • kv_delete_range:从 TiKV 中删除连续的一段数据
  2. 非事务型的裸命令:

    • raw_get:获取 key 所对应的 value
    • raw_batch_get:获取一批 key 所对应的 value
    • raw_scan:扫描一段连续的数据
    • raw_batch_scan:扫描多段连续的数据
    • raw_put:写入一个 key/value 对
    • raw_batch_put:直接写入一批 key/value 对
    • raw_delete:删除一个 key/value 对
    • raw_batch_delete:删除一批 key/value 对
    • raw_delete_range:删除连续的一段区间

TiKV-FastTune 面板

当 TiKV 出现 QPS 抖动、延迟抖动、延迟增加趋势等性能问题时,你可以查看 TiKV-FastTune 面板。TiKV-FastTune 包括多组子面板,可帮助你诊断性能问题,尤其适用于集群中写入负载较大的场景。

当出现写入相关的性能问题时,可以先在 Grafana 中查看 TiDB 相关的面板。如果问题出在存储端,打开 TiKV-FastTune 面板,浏览并检查上面的每个指标。

TiKV-FastTune 的面板中,指标标题描述了性能问题的可能成因。要验证成因是否正确,你需要检查具体的图表曲线。

左边 Y 轴表示存储端的 write-RPC QPS,右边 Y 轴上的一组图是倒置绘制的。如果左边 Y 轴的曲线形状与右边的形状匹配,则指标标题描述的问题成因是正确的。

有关该面板的具体监控项以及解释,参考 TiKV-FastTune 用户手册(英文)