作者：李文杰 数据架构师，TUG 广州地区活动组织者

在日常业务使用或运维管理 TiDB 的过程中，每个开发人员或数据库管理员都或多或少遇到过 SQL 变慢的问题。这类问题大部分情况下都具有一定的规律可循，通过经验的积累可以快速的定位和优化。 但是有些情况下不一定很好排查，尤其涉及到内核调优等方向时，如果事先没有对各个组件的互访关系、引擎存储原理等有一定的了解，往往难以下手。

本文针对写 TiDB 集群的场景，总结业务 SQL 在写突然变慢时的分析和排查思路，旨在沉淀经验、共享与社区。

写入原理

业务对集群的数据写入流程会被 TiDB Server 封装为一个个的写事务，写事务的完成主要涉及的组件是 TiDB Server 和 TiKV Server。如下所示，是 TiDB 集群写入流程的架构简图：

事务在写入的过程，分别会与 TiDB Server、PD 和 TiKV Server 进行交互：

TiDB Server

用户提交的业务 SQL 经过 Protocol Layer 进行 SQL 协议转换后，内部 PD Client 向 PD Server 申请到一个 TSO，此 TSO 即为事务的开始时间 txn_start_tso，同时也是事务在全局的唯一 ID

接着 TiDB Server 对 SQL 文本进行解析处理，转为抽象语法树 AST 传给下一个处理模块

TiDB Server 对 AST 进行编译、SQL 等价改写等逻辑优化、参考系统统计信息进行物理优化后，会生成真正可以执行的计划

可执行的计划经过分析判断，点查询操作转到KV模块、复杂查询转到 DistSQL 模块（继续转为对单个表访问的多个请求），再经过 TiKV Client 模块与 TiKV 进行交互，在 TiDB Server 这一侧完成对数据的访问

TiKV Server

TiKV 的 Scheduler Worker Pool 模块负责接收通过 gRPC 传过来的写请求数据，在这里它能实现写入流量的控制、锁冲突检查与获取（latch）、快照（snapshot）版本对比的功能

前面的校验通过后，写入的数据会进入到 Raftstore Pool 模块，它会将写入数据的请求封装为 raft log （Propose ），在本地持久化（append）的同时并发分发到 follower 节点，接着完成 raft log 的 commit 操作，最后将 raft log 日志数据写入到 rocksdb raft

Apply Pool 模块充当消费者的的角色，会消费 rocksdb raft 里面的日志数据，转为真正的 KV 数据存储到 rocksdb KV，至此完成了一次写入数据的流程

• rocksdb 里面的数据写入包括了 LSM Tree 的写入过程，主要方面有 WAL、MemTable 、Immutable Table、L0~L6 层的内存或磁盘 IO 操作，这里并没有详细阐述，有兴趣的可以前往官网查阅。

图中 Raftstore Pool 和 Apply Pool 这两步通常统称为 Async Write 操作，这个是 TiKV 写入数据的关键流程，也是数据写入分析的重点环节所在。

• Raftstore Pool 和 Apply Pool 处理数据的过程涉及到线程池的调度和处理等，主要消耗 CPU 资源

• rocksdb raft 和 rocksdb kv 由于涉及到数据落盘，主要消耗磁盘 IO 资源

• 数据在不同 TiKV 节点之间进行复制、同步等，主要消耗网络带宽 IO 资源

写变慢排查思路

常规排查

通常业务的 SQL 变慢后，我们在 TiDB Server 的 Grafana 面板可以看到整体的或者某一百分位的请求延迟会升高， 我们可以依次排查物理硬件环境、是否有业务变更操作、数据库运行的情况 等，定位到问题后再针对性解决。

如上图是一个写入慢的常规排查思路，在实际工作中对于各项内容的排查可以同时进行，交叉分析，互相配合定位问题所在。

遇到问题，先到 Dashboard 看看，对整个集群运行状况有个整体的把握

• • 查看集群热力图，关注集群高亮的区域，分析是否有写热点出现，如果有则确认对应的库表、Region 等信息

  • 排查慢 SQL 情况，查看集群慢查询结果，分析 SQL 慢查询原因

  • 查看 TOP SQL 面板，分析集群的 CPU 消耗与 SQL 关联的情况

物理硬件排查

• • 排查客户端与集群之间、集群内部 TiDB 、PD、TiKV 各组件之间的网络问题

  • 排查集群的内存、CPU、磁盘 IO 等情况，尤其是混合部署的集群，确认是否存在资源相互竞争、挤兑的场景出现

  • 排查操作系统的内核操作是否与官方建议的最佳实践值是否一致，确认 TiDB 集群运行在最优的系统环境内

业务变更

• • 确认是否是新上线业务

  • 查看集群的 DDL Jobs，确认是否由于在线 DDL 导致的问题，特别是大表加索引的场景，会消耗集群较多的资源，从而干扰集群正常的访问请求

全链路排查

对于常规分析无法确认的或者复杂业务的问题，通常排查起来比较棘手，这时候可以 分析数据从写入 TiDB Server 到 TiKV Server 、再落盘至 RocksDB 的整个过程 ，对全部写入链路逐一进行排查，从而确认写入慢所在的节点，定位到原因后再进行优化即可，这一过程大致如下图所示。

毫无疑问，这个是一个兜底的排查思路，适用范围较广，通用性较强，但是排查起来要花费更多的时间和精力，也要求管理员对数据库本身的运行原理有一定的掌握。

对于写入慢的全链路分析，我们首先在问题时段从整体上把握延迟情况，再分析 TiDB Server 和 TiKV Server 在对应时段的延迟，确认问题处于计算层还是存储层，接着再深入分析

• • 对于 TiDB Server层，主要观察 SQL 的解析优化过程耗时，以及和 PD 进行交互过程的延迟情况

  • 对于 TiKV Server 层，重点关注 Scheduler Worker Pool 、Raft log 同步复制与写入、Apply 这几个过程

上面的写入过程的延迟情况，可以从集群的 Grafana 监控面板观察得到， 其中 TiKV 是重点所在 ，其每个阶段写入的流程以及对应在 Grafana 上的延迟监控面板如下。

gRPC duration 或 Scheduler command duration 表示整个写入过程在 TiKV 侧的耗时情况

• gRPC duration 是请求在 TiKV 端的总耗时。通过对比 TiKV 的 gRPC duration 以及 TiDB 中的 KV duration 可以发现潜在的网络问题。比如 gRPC duration 很短但是 TiDB 的 KV duration 显示很长，说明 TiDB 和 TiKV 之间网络延迟可能很高，或者 TiDB 和 TiKV 之间的网卡带宽被占满

• TiKV Details 下 Scheduler - commit 的 Scheduler command duration 表示执行 commit 命令所需花费的时间，正常情况下，应该小于 1s

TiKV Details 下 Scheduler - commit 的 Scheduler latch wait duration表示由于等到锁 latch wait 造成的时间开销，正常情况下应该小于 1s

TiKV Details 下 Storage 的 Storage async snapshot duration 表示异步处理 snapshot 所花费的时间，99% 的情况下应该小于 1s

TiKV Details 下 Storage 的 Storage async write duration 表示异步写所花费的时间，99% 的情况下应该小于 1s

TiKV Details 下 Raft propose 的 Propose wait duration 表示将写入数据请求转为 raft log 的等待时间

TiKV Details 下 Raft IO 的 Append log duration 表示 Raft append 日志所花费的时间

TiKV Details 下 Raft IO 的 Commit log duration 表示 Raft commit 日志所花费的时间

TiKV Details 下 Raft propose 的 Apply wait duration 表示 apply 的等待时间

TiKV Details 下 Raft IO 的 Apply log duration 表示 Raft apply 日志所花费的时间

通过对比分析不同阶段的延迟在整体中的占比，通常可以定位到比较慢的环节，然后再针对性优化即可。

官方的 Dashboard 已经帮我们把各个环节汇总了起来，定位到具体的慢写入 SQL 后，可以查看其执行时间，下面是一个例子，里面每个环节的耗时和解释都写得非常清楚，大大降低了问题排查的难度和时间，非常好用：

总结

1. 常规写入慢的问题， 我们可以依次排查物理硬件环境、是否有业务新上线，是否有 DDL 变更操作、执行计划不准、热点问题等情况 ，通常可以定位到问题，再针对性解决。

2. 对于复杂问题则需要对写入过程逐一分析和对比 ，通常需要反复观察、对比、验证才能找到根本的原因。

对于开发人员或 DBA，会解决具体的问题是一项很重要的能力，但定位问题根因所在的能力更难能可贵！

这里想表达的意思，和大家耳熟能详的故事异曲同工：

“老师傅，故障已排除，但就凭这一条线也要 10000$ ？！”

“画这条线要 1$，但知道在哪里画要 9999$！”