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部署运维 FAQ |
介绍 TiDB 集群运维部署的常见问题、原因及解决方法。 |
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本文介绍 TiDB 集群运维部署的常见问题、原因及解决方法。
操作系统版本要求如下表:
Linux 操作系统平台 | 版本 |
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Red Hat Enterprise Linux | 7.3 及以上 |
CentOS | 7.3 及以上 |
Oracle Enterprise Linux | 7.3 及以上 |
TiDB 作为一款开源分布式 NewSQL 数据库,可以很好的部署和运行在 Intel 架构服务器环境及主流虚拟化环境,并支持绝大多数的主流硬件网络,作为一款高性能数据库系统,TiDB 支持主流的 Linux 操作系统环境,具体可以参考 TiDB 的官方部署要求。
其中 TiDB 在 CentOS 7.3 的环境下进行大量的测试,同时也有很多这个操作系统的部署最佳实践,因此,我们推荐客户在部署 TiDB 的时候使用 CentOS 7.3+ 以上的Linux 操作系统。
TiDB 支持部署和运行在 Intel x86-64 架构的 64 位通用硬件服务器平台。对于开发、测试、及生产环境的服务器硬件配置有以下要求和建议:
组件 | CPU | 内存 | 本地存储 | 网络 | 实例数量(最低要求) |
---|---|---|---|---|---|
TiDB | 8核+ | 16 GB+ | SAS, 200 GB+ | 千兆网卡 | 1(可与 PD 同机器) |
PD | 8核+ | 16 GB+ | SAS, 200 GB+ | 千兆网卡 | 1(可与 TiDB 同机器) |
TiKV | 8核+ | 32 GB+ | SSD, 200 GB+ | 千兆网卡 | 3 |
服务器总计 | 4 |
组件 | CPU | 内存 | 硬盘类型 | 网络 | 实例数量(最低要求) |
---|---|---|---|---|---|
TiDB | 16核+ | 48 GB+ | SAS | 万兆网卡(2块最佳) | 2 |
PD | 8核+ | 16 GB+ | SSD | 万兆网卡(2块最佳) | 3 |
TiKV | 16核+ | 48 GB+ | SSD | 万兆网卡(2块最佳) | 3 |
监控 | 8核+ | 16 GB+ | SAS | 千兆网卡 | 1 |
服务器总计 | 9 |
作为一个分布式集群,TiDB 对时间的要求还是比较高的,尤其是 PD 需要分发唯一的时间戳,如果 PD 时间不统一,如果有 PD 切换,将会等待更长的时间。两块网卡可以做 bond,保证数据传输的稳定,万兆可以保证数据传输的速度,千兆网卡容易出现瓶颈,我们强烈建议使用万兆网卡。
资源可接受的话,我们建议做 RAID 10,如果资源有限,也可以不做 RAID。
- TiDB 需要 CPU 和内存比较好的机器,参考官网配置要求,如果后期需要开启 TiDB Binlog,根据业务量的评估和 GC 时间的要求,也需要本地磁盘大一点,不要求 SSD 磁盘;
- PD 里面存了集群元信息,会有频繁的读写请求,对磁盘 I/O 要求相对比较高,磁盘太差会影响整个集群性能,推荐 SSD 磁盘,空间不用太大。另外集群 Region 数量越多对 CPU、内存的要求越高;
- TiKV 对 CPU、内存、磁盘要求都比较高,一定要用 SSD 磁盘。
详情可参考 TiDB 软硬件环境需求。
如果用于生产环境,推荐使用 TiUP 使用 TiUP 部署 TiDB 集群。
这种情况一般是因为没有使用 --config
参数来指定配置文件(目前只会出现在 binary 部署的场景),TiKV/PD 会按默认值来设置。如果要使用配置文件,请设置 TiKV/PD 的 --config
参数。对于 TiKV 组件,修改配置后重启服务即可;对于 PD 组件,只会在第一次启动时读取配置文件,之后可以使用 pd-ctl 的方式来修改配置,详情可参考 PD 配置参数。
监控机建议单独部署。建议 CPU 8 core,内存 16 GB 以上,硬盘 500 GB 以上。
查看访问监控的机器时间跟集群内机器的时间差,如果比较大,更正时间后即可显示正常。
- supervise 守护进程
- svc 启停服务
- svstat 查看进程状态
变量 | 含义 |
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cluster_name | 集群名称,可调整 |
tidb_version | TiDB 版本 |
deployment_method | 部署方式,默认为 binary,可选 docker |
process_supervision | 进程监管方式,默认为 systemd,可选 supervise |
timezone | 修改部署目标机器时区,默认为 Asia/Shanghai, 可调整,与set_timezone 变量结合使用 |
set_timezone | 默认为 True,即修改部署目标机器时区,关闭可修改为 False |
enable_elk | 目前不支持,请忽略 |
enable_firewalld | 开启防火墙,默认不开启 |
enable_ntpd | 检测部署目标机器 NTP 服务,默认为 True,请勿关闭 |
machine_benchmark | 检测部署目标机器磁盘 IOPS,默认为 True,请勿关闭 |
set_hostname | 根据 IP 修改部署目标机器主机名,默认为 False |
enable_binlog | 是否部署 pump 并开启 binlog,默认为 False,依赖 Kafka 集群,参见 zookeeper_addrs 变量 |
zookeeper_addrs | binlog Kafka 集群的 zookeeper 地址 |
enable_slow_query_log | TiDB 慢查询日志记录到单独文件({{ deploy_dir }}/log/tidb_slow_query.log),默认为 False,记录到 tidb 日志 |
deploy_without_tidb | KV 模式,不部署 TiDB 服务,仅部署 PD、TiKV 及监控服务,请将 inventory.ini 文件中 tidb_servers 主机组 IP 设置为空。 |
使用 docker-compose 在本地一键拉起一个集群,包括集群监控,还可以根据需求自定义各个组件的软件版本和实例个数,以及自定义配置文件,这种只限于开发环境,详细可参考官方文档。
1)TiDB 中,对慢查询的定义在 TiDB 的配置文件中。slow-threshold: 300
,这个参数是配置慢查询记录阈值的,单位是 ms。
2)如果出现了慢查询,可以从 Grafana 监控定位到出现慢查询的 tidb-server 以及时间点,然后在对应节点查找日志中记录的 SQL 信息。
3)除了日志,还可以通过 admin show slow
命令查看,详情可参考 admin show slow
命令。
TiDB 的 Label 设置是与集群的部署架构相关的,是集群部署中的重要内容,是 PD 进行全局管理和调度的依据。如果集群在初期部署过程中没有设置 Label,需要在后期对部署结构进行调整,就需要手动通过 PD 的管理工具 pd-ctl 来添加 location-labels 信息,例如:config set location-labels "zone,rack,host"
(根据实际的 label 层级名字配置)。
pd-ctl 的使用参考 PD Control 使用说明。
Direct 模式就是把写入请求直接封装成 I/O 指令发到磁盘,这样是为了绕开文件系统的缓存,可以直接测试磁盘的真实的 I/O 读写能力。
-
随机读测试:
{{< copyable "shell-regular" >}}
./fio -ioengine=psync -bs=32k -fdatasync=1 -thread -rw=randread -size=10G -filename=fio_randread_test.txt -name='fio randread test' -iodepth=4 -runtime=60 -numjobs=4 -group_reporting --output-format=json --output=fio_randread_result.json
-
顺序写和随机读混合测试:
{{< copyable "shell-regular" >}}
./fio -ioengine=psync -bs=32k -fdatasync=1 -thread -rw=randrw -percentage_random=100,0 -size=10G -filename=fio_randread_write_test.txt -name='fio mixed randread and sequential write test' -iodepth=4 -runtime=60 -numjobs=4 -group_reporting --output-format=json --output=fio_randread_write_test.json
和 MySQL 登录方式一样,可以按照下面例子进行登录。
mysql -h 127.0.0.1 -uroot -P4000
和 MySQL 一样,TiDB 也分为静态参数和固态参数,静态参数可以直接通过set global xxx = n
的方式进行修改,不过新参数值只限于该实例生命周期有效。
默认在 --data-dir
目录下,其中包括 backup、db、raft、snap 四个目录,分别存储备份、数据、raft 数据及镜像数据。
和 MySQL 类似,TiDB 中也有系统表,用于存放数据库运行时所需信息,具体信息参考 TiDB 系统表文档。
默认情况下各节点服务器会在日志中输出标准错误,如果启动的时候通过 --log-file
参数指定了日志文件,那么日志会输出到指定的文件中,并且按天做 rotation。
可以直接 kill 掉所有服务。如果使用 kill 命令,TiDB 的组件会做 graceful 的 shutdown。
- 可以 kill DML 语句,首先使用
show processlist
,找到对应 session 的 id,然后执行kill tidb [session id]
。 - 可以 kill DDL 语句,首先使用
admin show ddl jobs
,查找需要 kill 的 DDL job ID,然后执行admin cancel ddl jobs 'job_id' [, 'job_id'] ...
。具体可以参考 admin 操作。
TiDB 暂不支持数据库层面的会话超时,目前想要实现超时,在没 LB(Load Balancing)的时候,需要应用侧记录发起的 Session 的 ID,通过应用自定义超时,超时以后需要到发起 Query 的节点上用 kill tidb [session id]
来杀掉 SQL。目前建议使用应用程序来实现会话超时,当达到超时时间,应用层就会抛出异常继续执行后续的程序段。
TiDB 版本目前逐步标准化,每次 Release 都包含详细的 Change log,版本功能变化详情,生产环境是否有必要升级取决于业务系统,建议升级之前详细了解前后版本的功能差异。
版本号说明参考:Release Version: v1.0.3-1-ga80e796
v1.0.3
表示 GA 标准版1
表示该版本 commit 1 次ga80e796
代表版本的git-hash
TiDB 目前社区非常活跃,在 1.0 GA 版本发布后,还在不断的优化和修改 BUG,因此 TiDB 的版本更新周期比较快,会不定期有新版本发布,请关注我们的新版本发布官方网站。此外 TiDB 安装推荐使用 TiUP 进行安装。此外,在 TiDB 1.0 GA 版本后,对 TiDB 的版本号进行了统一管理,TiDB 的版本可以通过以下两种方式进行查看:
- 通过
select tidb_version()
进行查看 - 通过执行
tidb-server -V
进行查看
暂时没有。
当您的业务不断增长时,数据库可能会面临三方面瓶颈,第一是存储空间,第二是计算资源,第三是读写容量,这时可以对 TiDB 集群做水平扩展。
- 如果是存储资源不够,可以通过添加 TiKV Server 节点来解决,新节点启动后,PD 会自动将其他节点的部分数据迁移过去,无需人工介入。
- 如果是计算资源不够,可以查看 TiDB Server 和 TiKV Server 节点的 CPU 消耗情况,再考虑添加 TiDB Server 节点或者是 TiKV Server 节点来解决,如添加 TiDB Server 节点,将其添加到前端 Load Balancer 配置之中即可。
- 如果是容量跟不上,一般可以考虑同时增加 TiDB Server 和 TiKV Server 节点。
详细可参考 Percolator 和 TiDB 事务算法。
不只是因为 Google 在用,有一些比较好的特性我们需要,比如流控、加密还有 Streaming。
那个是转义字符,默认是 (ASCII 92)。
这是因为两者计算的角度不一样。information_schema.tables.data_length
是通过统计信息(平均每行的大小)得到的估算值。TiKV 监控面板上的 store size 是单个 TiKV 实例的数据文件(RocksDB 的 SST 文件)的大小总和。由于多版本和 TiKV 会压缩数据,所以两者显示的大小不一样。
PD 的大部分 API 需要在初始化 TiKV 集群以后才能使用,如果在部署新集群的时候只启动了 PD,还没有启动 TiKV,这时候访问 PD 就会报这个错误。遇到这个错误应该先把要部署的 TiKV 启动起来,TiKV 会自动完成初始化工作,然后就可以正常访问 PD。
PD 启动参数中的 --initial-cluster
包含了某个不属于该集群的成员。遇到这个错误时请检查各个成员的所属集群,剔除错误的成员后即可正常启动。
理论上,时间同步误差越小越好。PD 可容忍任意时长的误差,但是,时间同步误差越大意味着 PD 分配的时间戳与真实的物理时间相差越大,这个差距会影响读历史版本等功能。
Client 连接只能通过 TiDB 访问集群,TiDB 负责连接 PD 与 TiKV,PD 与 TiKV 对 Client 透明。当 TiDB 连接任意一台 PD 的时候,PD 会告知 TiDB 当前的 leader 是谁,如果此台 PD 不是 leader,TiDB 将会重新连接至 leader PD。
- leader-schedule-limit 调度是用来均衡不同 TiKV 的 leader 数,影响处理查询的负载。
- region-schedule-limit 调度是均衡不同 TiKV 的副本数,影响不同节点的数据量。
可以,目前只能调整全局的 replica 数量。首次启动时 PD 会读配置文件(conf/pd.yml),使用其中的 max-replicas 配置,之后修改需要使用 pd-ctl 配置命令 config set max-replicas $num
,配置后可通过 config show all
来查看已生效的配置。调整的时候,不会影响业务,会在后台添加,注意总 TiKV 实例数总是要大于等于设置的副本数,例如 3 副本需要至少 3 个 TiKV。增加副本数量之前需要预估额外的存储需求。pd-ctl 的详细用法可参考 PD Control 使用说明。
可以通过 pd-ctl 等工具来判断集群大概的状态,详细的集群状态还是需要通过监控来确认。
下线节点一般指 TiKV 节点通过 pd-ctl 或者监控判断节点是否下线完成。节点下线完成后,手动停止下线节点上相关的服务。从 Prometheus 配置文件中删除对应节点的 node_exporter 信息。
启动 TiDB Server 时,需要通过命令行参数设置 lease 参数(--lease=60),其值会影响 DDL 的速度(只会影响当前执行 DDL 的 session,其他的 session 不会受影响)。在测试阶段,lease 的值可以设为 1s,加快测试进度;在生产环境下,我们推荐这个值设为分钟级(一般可以设为 60),这样可以保证 DDL 操作的安全。
一般情况下处理一个 DDL 操作(之前没有其他 DDL 操作在处理)的耗时基本可以分如下为三种:
- add index 操作,且此操作对应表数据行数比较少,耗时约为 3s。
- add index 操作,且此操作对应表数据行数比较多,耗时具体由表中数据行数和当时 QPS 情况定(add index 操作优先级比一般 SQL 低)。
- 其他 DDL 操作耗时约为 1s。
此外,如果接收 DDL 请求的 TiDB 和 DDL owner 所处的 TiDB 是一台,那么上面列举的第一和第三种可能的耗时应该在几十到几百毫秒。
可能原因如下:
- 多个 DDL 语句一起执行的时候,后面的几个 DDL 语句会比较慢。原因是当前 TiDB 集群中 DDL 操作是串行执行的。
- 在正常集群启动后,第一个 DDL 操作的执行时间可能会比较久,一般在 30s 左右,这个原因是刚启动时 TiDB 在竞选处理 DDL 的 leader。
- 由于停 TiDB 时不能与 PD 正常通信(包括停电情况)或者用
kill -9
指令停 TiDB 导致 TiDB 没有及时从 PD 清理注册数据,那么会影响 TiDB 启动后 10min 内的 DDL 语句处理时间。这段时间内运行 DDL 语句时,每个 DDL 状态变化都需要等待 2 * lease(默认 lease = 45s)。 - 当集群中某个 TiDB 与 PD 之间发生通信问题,即 TiDB 不能从 PD 及时获取或更新版本信息,那么这时候 DDL 操作的每个状态处理需要等待 2 * lease。
不可以,目前 TiDB 只支持分布式存储引擎和 GolevelDB/RocksDB/BoltDB 引擎。
Information_schema 库里面的表主要是为了兼容 MySQL 而存在,有些第三方软件会查询里面的信息。在目前 TiDB 的实现中,里面大部分只是一些空表。后续随着 TiDB 的升级,会提供更多的参数信息。当前 TiDB 支持的 Information_schema 请参考 TiDB 系统数据库说明文档。
TiDB-server 与 TiKV-server 随时进行通信,在进行大量数据操作过程中,会出现 Server is busy
或者 backoff.maxsleep 20000ms
的日志提示信息,这是由于 TiKV-server 在处理过程中系统比较忙而出现的提示信息,通常这时候可以通过系统资源监控到 TiKV 主机系统资源使用率比较高的情况出现。如果这种情况出现,可以根据资源使用情况进行相应的扩容操作。
TiClient Region Error 该指标描述的是在 TiDB-server 作为客户端通过 KV 接口访问 TiKV-server 进行数据操作过程中,TiDB-server 操作 TiKV-server 中的 Region 数据出现的错误类型与 metric 指标,错误类型包括 not_leader、stale_epoch。出现这些错误的情况是当 TiDB-server 根据自己的缓存信息去操作 Region leader 数据的时候,Region leader 发生了迁移或者 TiKV 当前的 Region 信息与 TiDB 缓存的路由信息不一致而出现的错误提示。一般这种情况下,TiDB-server 都会自动重新从 PD 获取最新的路由数据,重做之前的操作。
默认情况下,每个 TiDB 服务器的最大连接数没有限制。如有需要,可以在 config.toml
文件中设置 max-server-connections
来限制最大连接数。如果并发量过大导致响应时间增加,建议通过添加 TiDB 节点进行扩容。
information_schema 库中的 tables 表里的 create_time 即为表的真实创建时间。
TiDB 在执行 SQL 时,预估出来每个 operator 处理了超过 10000 条数据就认为这条 query 是 expensive query。可以通过修改 tidb-server 配置参数来对这个门限值进行调整,调整后需要重新启动 tidb-server。
如果是测试环境 3 副本足够;在生产环境中,不可让集群副本数低于 3,需根据架构特点、业务系统及恢复能力的需求,适当增加副本数。值得注意的是,副本升高,性能会有下降,但是安全性更高。
TiKV 本地存储的 cluster ID 和指定的 PD 的 cluster ID 不一致。在部署新的 PD 集群的时候,PD 会随机生成一个 cluster ID,TiKV 第一次初始化的时候会从 PD 获取 cluster ID 存储在本地,下次启动的时候会检查本地的 cluster ID 与 PD 的 cluster ID 是否一致,如果不一致则会报错并退出。出现这个错误一个常见的原因是,用户原先部署了一个集群,后来把 PD 的数据删除了并且重新部署了新的 PD,但是 TiKV 还是使用旧的数据重启连到新的 PD 上,就会报这个错误。
启动参数中的地址已经被其他的 TiKV 注册在 PD 集群中了。造成该错误的常见情况:TiKV --data-dir
指定的路径下没有数据文件夹(删除或移动后没有更新 --data-dir),用之前参数重新启动该 TiKV。请尝试用 pd-ctl 的 store delete 功能,删除之前的 store,然后重新启动 TiKV 即可。
目前来看 master 有些文件的压缩率会高一些,这个取决于底层数据的分布和 RocksDB 的实现,数据大小偶尔有些波动是正常的,底层存储引擎会根据需要调整数据。
TiKV 使用了 RocksDB 的 Column Family (CF) 特性,KV 数据最终存储在默认 RocksDB 内部的 default、write、lock 3 个 CF 内。
- default CF 存储的是真正的数据,与其对应的参数位于
[rocksdb.defaultcf]
项中。 - write CF 存储的是数据的版本信息(MVCC)、索引、小表相关的数据,相关的参数位于
[rocksdb.writecf]
项中。 - lock CF 存储的是锁信息,系统使用默认参数。
- Raft RocksDB 实例存储 Raft log。default CF 主要存储的是 Raft log,与其对应的参数位于
[raftdb.defaultcf]
项中。 - 所有 CF 共享一个 Block-cache,用于缓存数据块,加速 RocksDB 的读取速度,Block-cache 的大小通过参数
block-cache-size
控制,block-cache-size
越大,能够缓存的热点数据越多,对读取操作越有利,同时占用的系统内存也会越多。 - 每个 CF 有各自的 Write-buffer,大小通过
write-buffer-size
控制。
- Raftstore 线程太忙,或者因 I/O 而卡住。可以看一下 Raftstore 的 CPU 使用情况。
- TiKV 过忙(CPU、磁盘 I/O 等),请求处理不过来。
- 网络问题导致节点间通信卡了,查看 Report failures 监控。
- 原主 Leader 的节点卡了,导致没有及时给 Follower 发送消息。
- Raftstore 线程卡了。
TiDB 使用 Raft 在多个副本之间做数据同步(默认为每个 Region 3 个副本)。当一份备份出现问题时,其他的副本能保证数据的安全。根据 Raft 协议,当某个节点挂掉导致该节点里的 Leader 失效时,在最大 2 * lease time(leasetime 是 10 秒)时间后,通过 Raft 协议会很快将一个另外一个节点里的 Follower 选为新的 Region Leader 来提供服务。
在大量写入、读取的场景中会占用大量的磁盘 IO、内存、CPU。在执行很复杂的查询,比如会产生很大中间结果集的情况下,会消耗很多的内存和 CPU 资源。
不可以使用,TiDB 在进行 OLTP 场景中,数据访问和操作需要高 IO 磁盘的支持,TiDB 作为强一致的分布式数据库,存在一定的写放大,如副本复制、存储底层 Compaction,因此,TiDB 部署的最佳实践中推荐用户使用 NVMe SSD 磁盘作为数据存储磁盘。另外,TiKV 与 PD 不能混合部署。
不是的,这个和 MySQL 分表规则不一样,需要提前设置好,TiKV 是根据 Region 的大小动态分裂的。
Region 不是前期划分好的,但确实有 Region 分裂机制。当 Region 的大小超过参数 region-max-size
或 region-max-keys
的值时,就会触发分裂,分裂后的信息会汇报给 PD。
是的,TiKV 单机的存储引擎目前使用两个 RocksDB 实例,其中一个存储 raft-log,TiKV 有个 sync-log 参数,在 ture 的情况下,每次提交都会强制刷盘到 raft-log,如果发生 crash 后,通过 raft-log 进行 KV 数据的恢复。
WAL 属于顺序写,目前我们并没有单独对他进行配置,建议 SSD,RAID 如果允许的话,最好是 RAID 10,RAID 卡 cache、操作系统 I/O 调度目前没有针对性的最佳实践,Linux 7 以上默认配置即可,NUMA 没有特别建议,NUMA 内存分配策略可以尝试使用 interleave = all
,文件系统建议 ext4。
一般来说,开启 sync-log
会让性能损耗 30% 左右。关闭 sync-log
时的性能表现,请参见 TiDB Sysbench 性能测试报告。
通过使用 Raft 一致性算法,数据在各 TiKV 节点间复制为多副本,以确保某个节点挂掉时数据的安全性。只有当数据已写入超过 50% 的副本时,应用才返回 ACK(三副本中的两副本)。但理论上两个节点也可能同时发生故障,所以除非是对性能要求高于数据安全的场景,一般都强烈推荐开启 sync-log
。
另外,还有一种 sync-log
的替代方案,即在 Raft group 中用五个副本而非三个。这将允许两个副本同时发生故障,而仍然能保证数据安全性。
对于单机存储引擎也同样推荐打开 sync-log
模式。否则如果节点宕机可能会丢失最后一次写入数据。
理论上,和单机数据库相比,数据写入会多四个网络延迟。
TiKV 支持单独进行接口调用,理论上也可以起个实例做为 Cache,但 TiDB 最大的价值是分布式关系型数据库,我们原则上不对 TiKV 单独进行支持。
- 减少 TiDB 与 TiKV 之间的数据传输。
- 计算下推,充分利用 TiKV 的分布式计算资源。
这是磁盘空间不足导致的,需要加节点或者扩大磁盘空间。
TiKV 的内存占用主要来自于 RocksDB 的 block-cache,默认为系统总内存的 40%。当 TiKV 容易出现 OOM 时,检查 block-cache-size
配置是否过高。还需要注意,当单机部署了多个 TiKV 实例时,需要显式地配置该参数,以防止多个实例占用过多系统内存导致 OOM。
不可以。TiDB 数据(或使用其他事务 API 生成的数据)依赖于一种特殊的键值格式,和 RawKV API 数据(或其他基于 RawKV 的服务生成的数据)并不兼容。
很多用户在接触 TiDB 都习惯做一个基准测试或者 TiDB 与 MySQL 的对比测试,官方也做了一个类似测试,汇总很多测试结果后,我们发现虽然测试的数据有一定的偏差,但结论或者方向基本一致,由于 TiDB 与 MySQL 由于架构上的差别非常大,很多方面是很难找到一个基准点,所以官方的建议两点:
- 大家不要用过多精力纠结这类基准测试上,应该更多关注 TiDB 的场景上的区别。
- 大家可以直接参考 TiDB Sysbench 性能测试报告。
- 在 10 节点内,TiDB 写入能力(Insert TPS)和节点数量基本成 40% 线性递增,MySQL 由于是单节点写入,所以不具备写入扩展能力。
- MySQL 读扩容可以通过添加从库进行扩展,但写流量无法扩展,只能通过分库分表,而分库分表有很多问题,具体参考方案虽好,成本先行:数据库 Sharding+Proxy 实践解析。
- TiDB 不管是读流量、还是写流量都可以通过添加节点快速方便的进行扩展。
TiDB 设计的目标就是针对 MySQL 单台容量限制而被迫做的分库分表的场景,或者需要强一致性和完整分布式事务的场景。它的优势是通过尽量下推到存储节点进行并行计算。对于小表(比如千万级以下),不适合 TiDB,因为数据量少,Region 有限,发挥不了并行的优势,最极端的就是计数器表,几行记录高频更新,这几行在 TiDB 里,会变成存储引擎上的几个 KV,然后只落在一个 Region 里,而这个 Region 只落在一个节点上。加上后台强一致性复制的开销,TiDB 引擎到 TiKV 引擎的开销,最后表现出来的就是没有单个 MySQL 好。
目前,数据量大时推荐使用 BR 进行备份。其他场景推荐使用 Dumpling 进行备份。
尽管 TiDB 也支持使用 MySQL 官方工具 mysqldump
进行数据备份和恢复,但其性能低于 Dumpling,并且 mysqldump
备份和恢复大量数据的耗费更长。
- Prometheus 监控框架详情可见 TiDB 监控框架概述。
- 监控指标解读详细参考 重要监控指标详解。
TiDB 使用 Prometheus + Grafana 组成 TiDB 数据库系统的监控系统,用户在 Grafana 上通过 dashboard 可以监控到 TiDB 的各类运行指标,包括系统资源的监控指标,包括客户端连接与 SQL 运行的指标,包括内部通信和 Region 调度的指标,通过这些指标,可以让数据库管理员更好的了解到系统的运行状态,运行瓶颈等内容。在监控指标的过程中,我们按照 TiDB 不同的模块,分别列出了各个模块重要的指标项,一般用户只需要关注这些常见的指标项。具体指标请参见官方文档。
可以的,在 Prometheus 启动的机器上,找到启动脚本,然后修改启动参数,然后重启 Prometheus 生效。
--storage.tsdb.retention="60d"
TiDB-2.0 版本中,PD metric 监控页面中,对 Region 健康度进行了监控,其中 Region Health 监控项是对所有 Region 副本状况的一些统计。其中 miss 是缺副本,extra 是多副本。同时也增加了按 Label 统计的隔离级别,level-1 表示这些 Region 的副本在第一级 Label 下是物理隔离的,没有配置 location label 时所有 Region 都在 level-0。
代表全表扫,但是可能是很小的系统表。
QPS 会统计执行的所有 SQL 命令,包括 use database、load data、begin、commit、set、show、insert、select 等。
Statement OPS 只统计 select、update、insert 等业务相关的,所以 Statement OPS 的统计和业务比较相符。