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@yikeke
yikeke authored Feb 21, 2020
1 parent 793e98d commit e56bd2e
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Expand Up @@ -11,7 +11,7 @@ TiDB 具备如下特性：

- 高度兼容 MySQL

[大多数情况下](/v3.0/reference/mysql-compatibility.md)，无需修改代码即可从 MySQL 轻松迁移至 TiDB，分库分表后的 MySQL 集群亦可通过 TiDB 工具进行实时迁移。
[大多数情况下](/reference/mysql-compatibility.md)，无需修改代码即可从 MySQL 轻松迁移至 TiDB，分库分表后的 MySQL 集群亦可通过 TiDB 工具进行实时迁移。

- 水平弹性扩展

Expand All @@ -33,7 +33,7 @@ TiDB 具备如下特性：

TiDB 是为云而设计的数据库，支持公有云、私有云和混合云，使部署、配置和维护变得十分简单。

TiDB 的设计目标是 100% 的 OLTP 场景和 80% 的 OLAP 场景，更复杂的 OLAP 分析可以通过 [TiSpark 项目](/v3.0/reference/tispark.md)来完成。
TiDB 的设计目标是 100% 的 OLTP 场景和 80% 的 OLAP 场景，更复杂的 OLAP 分析可以通过 [TiSpark 项目](/reference/tispark.md)来完成。

TiDB 对业务没有任何侵入性，能优雅的替换传统的数据库中间件、数据库分库分表等 Sharding 方案。同时它也让开发运维人员不用关注数据库 Scale 的细节问题，专注于业务开发，极大的提升研发的生产力。

Expand All @@ -47,10 +47,10 @@ TiDB 对业务没有任何侵入性，能优雅的替换传统的数据库中间

TiDB 可以部署在本地和云平台上，支持公有云、私有云和混合云。你可以根据实际场景或需求，选择相应的方式来部署 TiDB 集群：

- [使用 Ansible 部署](/v3.0/how-to/deploy/orchestrated/ansible.md)：如果用于生产环境，须使用 Ansible 部署 TiDB 集群。
- [使用 Ansible 离线部署](/v3.0/how-to/deploy/orchestrated/offline-ansible.md)：如果部署环境无法访问网络，可使用 Ansible 进行离线部署。
- [使用 Docker Compose 部署](/v3.0/how-to/get-started/deploy-tidb-from-docker-compose.md)：如果你只是想测试 TiDB、体验 TiDB 的特性，或者用于开发环境，可以使用 Docker Compose 在本地快速部署 TiDB 集群。该部署方式不适用于生产环境。
- [使用 Docker 部署](/v3.0/how-to/deploy/orchestrated/docker.md)：你可以使用 Docker 部署 TiDB 集群，但该部署方式不适用于生产环境。
- [使用 Ansible 部署](/how-to/deploy/orchestrated/ansible.md)：如果用于生产环境，须使用 Ansible 部署 TiDB 集群。
- [使用 Ansible 离线部署](/how-to/deploy/orchestrated/offline-ansible.md)：如果部署环境无法访问网络，可使用 Ansible 进行离线部署。
- [使用 Docker Compose 部署](/how-to/get-started/deploy-tidb-from-docker-compose.md)：如果你只是想测试 TiDB、体验 TiDB 的特性，或者用于开发环境，可以使用 Docker Compose 在本地快速部署 TiDB 集群。该部署方式不适用于生产环境。
- [使用 Docker 部署](/how-to/deploy/orchestrated/docker.md)：你可以使用 Docker 部署 TiDB 集群，但该部署方式不适用于生产环境。

## 项目源码

Expand Down
32 changes: 32 additions & 0 deletions architecture.md
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@@ -0,0 +1,32 @@
---
title: TiDB 整体架构
category: introduction
---

# TiDB 整体架构

要深入了解 TiDB 的水平扩展和高可用特点，首先需要了解 TiDB 的整体架构。TiDB 集群主要包括三个核心组件：TiDB Server，PD Server 和 TiKV Server。此外，还有用于解决用户复杂 OLAP 需求的 [TiSpark](https://github.com/pingcap/tispark/) 组件和简化云上部署管理的 [TiDB Operator](/tidb-in-kubernetes/tidb-operator-overview.md) 组件。

![TiDB Architecture](/media/tidb-architecture.png)

## TiDB Server

TiDB Server 负责接收 SQL 请求，处理 SQL 相关的逻辑，并通过 PD 找到存储计算所需数据的 TiKV 地址，与 TiKV 交互获取数据，最终返回结果。TiDB Server 是无状态的，其本身并不存储数据，只负责计算，可以无限水平扩展，可以通过负载均衡组件（如LVS、HAProxy 或 F5）对外提供统一的接入地址。

## PD Server

Placement Driver (简称 PD) 是整个集群的管理模块，其主要工作有三个：一是存储集群的元信息（某个 Key 存储在哪个 TiKV 节点）；二是对 TiKV 集群进行调度和负载均衡（如数据的迁移、Raft group leader 的迁移等）；三是分配全局唯一且递增的事务 ID。

PD 通过 Raft 协议保证数据的安全性。Raft 的 leader server 负责处理所有操作，其余的 PD server 仅用于保证高可用。建议部署奇数个 PD 节点。

## TiKV Server

TiKV Server 负责存储数据，从外部看 TiKV 是一个分布式的提供事务的 Key-Value 存储引擎。存储数据的基本单位是 Region，每个 Region 负责存储一个 Key Range（从 StartKey 到 EndKey 的左闭右开区间）的数据，每个 TiKV 节点会负责多个 Region。TiKV 使用 Raft 协议做复制，保持数据的一致性和容灾。副本以 Region 为单位进行管理，不同节点上的多个 Region 构成一个 Raft Group，互为副本。数据在多个 TiKV 之间的负载均衡由 PD 调度，这里也是以 Region 为单位进行调度。

## TiSpark

TiSpark 作为 TiDB 中解决用户复杂 OLAP 需求的主要组件，将 Spark SQL 直接运行在 TiDB 存储层上，同时融合 TiKV 分布式集群的优势，并融入大数据社区生态。至此，TiDB 可以通过一套系统，同时支持 OLTP 与 OLAP，免除用户数据同步的烦恼。

## TiDB Operator

TiDB Operator 提供在主流云基础设施（Kubernetes）上部署管理 TiDB 集群的能力。它结合云原生社区的容器编排最佳实践与 TiDB 的专业运维知识，集成一键部署、多集群混部、自动运维、故障自愈等能力，极大地降低了用户使用和管理 TiDB 的门槛与成本。
0 dev/benchmark/add-index-with-load.md → benchmark/add-index-with-load.md
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0 dev/benchmark/dm-v1.0-ga.md → benchmark/dm-v1.0-ga.md
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277 changes: 277 additions & 0 deletions benchmark/how-to-run-sysbench.md
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@@ -0,0 +1,277 @@
---
title: 如何用 Sysbench 测试 TiDB
category: benchmark
---

# 如何用 Sysbench 测试 TiDB

本次测试使用的是 TiDB 3.0 Beta 和 Sysbench 1.0.14。建议使用 Sysbench 1.0 或之后的更新版本，可在 [Sysbench Release 1.0.14 页面](https://github.com/akopytov/sysbench/releases/tag/1.0.14)下载。

## 测试环境

- [硬件要求](/how-to/deploy/hardware-recommendations.md)

- 参考 [TiDB 部署文档](/how-to/deploy/orchestrated/ansible.md)部署 TiDB 集群。在 3 台服务器的条件下，建议每台机器部署 1 个 TiDB，1 个 PD，和 1 个 TiKV 实例。关于磁盘，以 32 张表、每张表 10M 行数据为例，建议 TiKV 的数据目录所在的磁盘空间大于 512 GB。
对于单个 TiDB 的并发连接数，建议控制在 500 以内，如需增加整个系统的并发压力，可以增加 TiDB 实例，具体增加的 TiDB 个数视测试压力而定。

IDC 机器：

| 类别 | 名称 |
|:---- |:---- |
| OS | Linux (CentOS 7.3.1611) |
| CPU | 40 vCPUs, Intel® Xeon® CPU E5-2630 v4 @ 2.20GHz |
| RAM | 128GB |
| DISK | Intel Optane SSD P4800X 375G * 1 |
| NIC | 10Gb Ethernet |

## 测试方案

### TiDB 版本信息

| 组件 | GitHash |
|:---- |:---- |
| TiDB | 7a240818d19ae96e4165af9ea35df92466f59ce6 |
| TiKV | e26ceadcdfe94fb6ff83b5abb614ea3115394bcd |
| PD | 5e81548c3c1a1adab056d977e7767307a39ecb70 |

### 集群拓扑

| 机器 IP | 部署实例 |
|:---- |:---- |
| 172.16.30.31 | 3*sysbench |
| 172.16.30.33 | 1\*tidb 1\*pd 1\*tikv |
| 172.16.30.34 | 1\*tidb 1\*pd 1\*tikv |
| 172.16.30.35 | 1\*tidb 1\*pd 1\*tikv |

### TiDB 配置

升高日志级别，可以减少打印日志数量，对 TiDB 的性能有积极影响。开启 TiDB 配置中的 `prepared plan cache`，以减少优化执行计划的开销。具体在 TiDB 配置文件中加入：

```toml
[log]
level = "error"
[prepared-plan-cache]
enabled = true
```

### TiKV 配置

升高 TiKV 的日志级别同样有利于提高性能表现。

由于 TiKV 是以集群形式部署的，在 Raft 算法的作用下，能保证大多数节点已经写入数据。因此，除了对数据安全极端敏感的场景之外，raftstore 中的 `sync-log` 选项可以关闭。

TiKV 集群存在两个 Column Family（Default CF 和 Write CF），主要用于存储不同类型的数据。对于 Sysbench 测试，导入数据的 Column Family 在 TiDB 集群中的比例是固定的。这个比例是：

Default CF : Write CF = 4 : 1

在 TiKV 中需要根据机器内存大小配置 RocksDB 的 block cache，以充分利用内存。以 40 GB 内存的虚拟机部署一个 TiKV 为例，其 block cache 建议配置如下:

```toml
log-level = "error"
[raftstore]
sync-log = false
[rocksdb.defaultcf]
block-cache-size = "24GB"
[rocksdb.writecf]
block-cache-size = "6GB"
```

对于 3.0 及以后的版本，还可以使用共享 block cache 的方式进行设置：

```toml
log-level = "error"
[raftstore]
sync-log = false
[storage.block-cache]
capacity = "30GB"
```

更详细的 TiKV 参数调优请参考 [TiKV 性能参数调优](/reference/performance/tune-tikv.md)。

## 测试过程

> **注意：**
>
> 此次测试并没有使用如 HAproxy 等负载均衡工具。在 TiDB 单一节点上进行 Sysbench 测试，并把结果相加。负载均衡工具和不同版本参数也会影响性能表现。
### Sysbench 配置

以下为 Sysbench 配置文件样例：

```txt
mysql-host={TIDB_HOST}
mysql-port=4000
mysql-user=root
mysql-password=password
mysql-db=sbtest
time=600
threads={8, 16, 32, 64, 128, 256}
report-interval=10
db-driver=mysql
```

可根据实际需求调整其参数，其中 `TIDB_HOST` 为 TiDB server 的 IP 地址（配置文件中不能写多个地址），`threads` 为测试中的并发连接数，可在 “8, 16, 32, 64, 128, 256” 中调整，导入数据时，建议设置 threads = 8 或者 16。调整后，将该文件保存为名为 **config** 的文件。

**配置文件**参考示例如下：

```txt
mysql-host=172.16.30.33
mysql-port=4000
mysql-user=root
mysql-password=password
mysql-db=sbtest
time=600
threads=16
report-interval=10
db-driver=mysql
```

### 数据导入

在数据导入前，需要对 TiDB 进行简单设置。在 MySQL 客户端中执行如下命令：

{{< copyable "sql" >}}

```sql
set global tidb_disable_txn_auto_retry = off;
```

然后退出客户端。TiDB 使用乐观事务模型，当发现并发冲突时，会回滚事务。将 `tidb_disable_txn_auto_retry` 设置为 `off` 会开启事务冲突后的自动重试机制，可以尽可能避免事务冲突报错导致 Sysbench 程序退出的问题。

重新启动 MySQL 客户端执行以下 SQL 语句，创建数据库 `sbtest`：

{{< copyable "sql" >}}

```sql
create database sbtest;
```

调整 Sysbench 脚本创建索引的顺序。Sysbench 按照“建表->插入数据->创建索引”的顺序导入数据。该方式对于 TiDB 需要花费更多的导入时间。用户可以通过调整顺序来加速数据的导入。

假设用户使用的 [Sysbench](https://github.com/akopytov/sysbench/tree/1.0.14) 版本。我们可以通过以下两种方式来修改。

1. 直接下载为 TiDB 修改好的 [oltp_common.lua](https://raw.githubusercontent.com/pingcap/tidb-bench/master/sysbench/sysbench-patch/oltp_common.lua) 文件，覆盖 `/usr/share/sysbench/oltp_common.lua` 文件。
2. 将 `/usr/share/sysbench/oltp_common.lua` 的第 [235](https://github.com/akopytov/sysbench/blob/1.0.14/src/lua/oltp_common.lua#L235) 行到第 [240](https://github.com/akopytov/sysbench/blob/1.0.14/src/lua/oltp_common.lua#L240) 行移动到第 198 行以后。

> **注意：**
>
> 此操作为可选操作，仅节约了数据导入时间。
命令行输入以下命令，开始导入数据，config 文件为上一步中配置的文件：

{{< copyable "shell-regular" >}}

```bash
sysbench --config-file=config oltp_point_select --tables=32 --table-size=10000000 prepare
```

### 数据预热与统计信息收集

数据预热可将磁盘中的数据载入内存的 block cache 中，预热后的数据对系统整体的性能有较大的改善，建议在每次重启集群后进行一次数据预热。

Sysbench 1.0.14 没有提供数据预热的功能，因此需要手动进行数据预热。如果使用更新的 Sysbench 版本，可以使用自带的预热功能。

以 Sysbench 中某张表 sbtest7 为例，执行如下 SQL 语句 进行数据预热：

{{< copyable "sql" >}}

```sql
SELECT COUNT(pad) FROM sbtest7 USE INDEX (k_7);
```

统计信息收集有助于优化器选择更为准确的执行计划，可以通过 `analyze` 命令来收集表 sbtest 的统计信息，每个表都需要统计。

{{< copyable "sql" >}}

```sql
ANALYZE TABLE sbtest7;
```

### Point select 测试命令

{{< copyable "shell-regular" >}}

```bash
sysbench --config-file=config oltp_point_select --tables=32 --table-size=10000000 run
```

### Update index 测试命令

{{< copyable "shell-regular" >}}

```bash
sysbench --config-file=config oltp_update_index --tables=32 --table-size=10000000 run
```

### Read-only 测试命令

{{< copyable "shell-regular" >}}

```bash
sysbench --config-file=config oltp_read_only --tables=32 --table-size=10000000 run
```

## 测试结果

测试了数据 32 表，每表有 10M 数据。

对每个 tidb-server 进行了 Sysbench 测试，将结果相加，得出最终结果：

### oltp_point_select

| 类型 | Thread | TPS | QPS | avg.latency(ms) | .95.latency(ms) | max.latency(ms) |
|:---- |:---- |:---- |:---- |:----------------|:----------------- |:---- |
| point_select | 3\*8 | 67502.55 | 67502.55 | 0.36 | 0.42 | 141.92 |
| point_select | 3\*16 | 120141.84 | 120141.84 | 0.40 | 0.52 | 20.99 |
| point_select | 3\*32 | 170142.92 | 170142.92 | 0.58 | 0.99 | 28.08 |
| point_select | 3\*64 | 195218.54 | 195218.54 | 0.98 | 2.14 | 21.82 |
| point_select | 3\*128 | 208189.53 | 208189.53 | 1.84 | 4.33 | 31.02 |

![oltp_point_select](/media/oltp_point_select.png)

### oltp_update_index

| 类型 | Thread | TPS | QPS | avg.latency(ms) | .95.latency(ms) | max.latency(ms) |
|:---- |:---- |:---- |:---- |:----------------|:----------------- |:---- |
| oltp_update_index | 3\*8 | 9668.98 | 9668.98 | 2.51 | 3.19 | 103.88|
| oltp_update_index | 3\*16 | 12834.99 | 12834.99 | 3.79 | 5.47 | 176.90 |
| oltp_update_index | 3\*32 | 15955.77 | 15955.77 | 6.07 | 9.39 | 4787.14 |
| oltp_update_index | 3\*64 | 18697.17 | 18697.17 | 10.34 | 17.63 | 4539.04 |
| oltp_update_index | 3\*128 | 20446.81 | 20446.81 | 18.98 | 40.37 | 5394.75 |
| oltp_update_index | 3\*256 | 23563.03 | 23563.03 | 32.86 | 78.60 | 5530.69 |

![oltp_update_index](/media/oltp_update_index.png)

### oltp_read_only

| 类型 | Thread | TPS | QPS | avg.latency(ms) | .95.latency(ms) | max.latency(ms) |
|:---- |:---- |:---- |:---- |:----------------|:----------------- |:---- |
| oltp_read_only | 3\*8 | 2411.00 | 38575.96 | 9.92 | 20.00 | 92.23 |
| oltp_read_only | 3\*16 | 3873.53 | 61976.50 | 12.25 | 16.12 | 56.94 |
| oltp_read_only | 3\*32 | 5066.88 | 81070.16 | 19.42 | 26.20 | 123.41 |
| oltp_read_only | 3\*64 | 5466.36 | 87461.81 | 34.65 | 63.20 | 231.19 |
| oltp_read_only | 3\*128 | 6684.16 | 106946.59 | 57.29 | 97.55 | 180.85 |

![oltp_read_only](/media/oltp_read_only.png)

## 常见问题

### 在高并发压力下，TiDB、TiKV 的配置都合理，为什么整体性能还是偏低？

这种情况可能与使用了 proxy 有关。可以尝试直接对单个 TiDB 加压，将求和后的结果与使用 proxy 的情况进行对比。

以 HAproxy 为例。`nbproc` 参数可以增加其最大启动的进程数，较新版本的 HAproxy 还支持 `nbthread` 和 `cpu-map` 等。这些都可以减少对其性能的不利影响。

### 在高并发压力下，为什么 TiKV 的 CPU 利用率依然很低？

TiKV 虽然整体 CPU 偏低，但部分模块的 CPU 可能已经达到了很高的利用率。

TiKV 的其他模块，如 storage readpool、coprocessor 和 gRPC 的最大并发度限制是可以通过 TiKV 的配置文件进行调整的。

通过 Grafana 的 TiKV Thread CPU 监控面板可以观察到其实际使用率。如出现多线程模块瓶颈，可以通过增加该模块并发度进行调整。

### 在高并发压力下，TiKV 也未达到 CPU 使用瓶颈，为什么 TiDB 的 CPU 利用率依然很低？

在某些高端设备上，使用的是 NUMA 架构的 CPU，跨 CPU 访问远端内存将极大降低性能。TiDB 默认将使用服务器所有 CPU，goroutine 的调度不可避免地会出现跨 CPU 内存访问。

因此，建议在 NUMA 架构服务器上，部署 *n* 个 TiDB（*n* = NUMA CPU 的个数），同时将 TiDB 的 `max-procs` 变量的值设置为与 NUMA CPU 的核数相同。
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