TiKV スレッド プールのパフォーマンスを調整する

このドキュメントでは、TiKV 内部スレッド プールとそのパフォーマンスを調整する方法について説明します。

スレッドプールの紹介

TiKV スレッド プールは、主に gRPC、Scheduler、UnifyReadPool、 Raftstore、StoreWriter、Apply、RocksDB、および CPU をあまり消費しないいくつかのスケジュールされたタスクと検出コンポーネントで構成されています。このドキュメントでは、主に読み取りおよび書き込み要求のパフォーマンスに影響を与える CPU を集中的に使用するスレッド プールをいくつか紹介します。

• gRPC スレッド プール: すべてのネットワーク リクエストを処理し、さまざまなタスク タイプのリクエストをさまざまなスレッド プールに転送します。

• スケジューラ スレッド プール: 書き込みトランザクションの競合を検出し、2 フェーズ コミット、悲観的ロック、トランザクション ロールバックなどの要求をキーと値のペアの配列に変換し、 RaftログのレプリケーションのためにRaftstoreスレッドに送信します。

• Raftstoreスレッド プール:

  • すべてのRaftメッセージと新しいログを追加する提案を処理します。
  • Raftログをディスクに書き込みます。 store-io-pool-sizeの値が0の場合、 Raftstoreスレッドはログをディスクに書き込みます。値が0でない場合、 Raftstoreスレッドはログを StoreWriter スレッドに送信します。
  • 大多数のレプリカのRaftログが整合している場合、 Raftstoreスレッドはログを適用スレッドに送信します。

• StoreWriter スレッド プール: すべてのRaftログをディスクに書き込み、結果をRaftstoreスレッドに返します。

• Apply スレッド プール: Raftstoreスレッド プールから送信された送信ログを受信し、それをキー値要求として解析し、RocksDB に書き込み、コールバック関数を呼び出して書き込み要求が完了したことを gRPC スレッド プールに通知し、結果をクライアントに返します。

• RocksDB スレッド プール: RocksDB がタスクを圧縮およびフラッシュするためのスレッド プールです。RocksDB のアーキテクチャとCompact操作については、 RocksDB: フラッシュおよび RAM ストレージ用の永続的なキー値ストアを参照してください。

• UnifyReadPool スレッド プール:コプロセッサースレッド プールとストレージ読み取りプールの組み合わせです。kv get、kv batch get、raw kv get、コプロセッサなどのすべての読み取り要求は、このスレッド プールで実行されます。

TiKV 読み取り専用リクエスト

TiKV の読み取り要求は次のタイプに分類されます。

• ストレージ読み取りプールで実行される、特定の行または複数の行を指定する単純なクエリ。
• コプロセッサー読み取りプールで実行される複雑な集計計算と範囲クエリ。

TiKV v5.0 以降では、すべての読み取り要求はデフォルトでクエリに統合スレッド プールを使用します。TiKV クラスターが TiKV v4.0 からアップグレードされ、アップグレード前にuse-unified-pool構成のreadpool.storageがfalseに設定されていた場合、すべての読み取り要求はアップグレード後も引き続き異なるスレッド プールを使用します。このシナリオでは、すべての読み取り要求がクエリに統合スレッド プールを使用するようにするには、 readpool.storage.use-unified-poolの値をtrueに設定できます。

TiKV スレッド プールのパフォーマンス チューニング

• gRPC スレッド プール。

  gRPC スレッド プールのデフォルト サイズ ( server.grpc-concurrencyに設定) は5です。このスレッド プールにはコンピューティング オーバーヘッドがほとんどなく、主にネットワーク I/O とデシリアライゼーション要求を担当するため、通常はデフォルト構成を調整する必要はありません。

  • TiKV を使用してデプロイされたマシンの CPU コア数が少ない (8 個以下) 場合は、 server.grpc-concurrency構成項目を2に設定することを検討してください。
  • TiKV がデプロイされたマシンの構成が非常に高く、TiKV が大量の読み取りおよび書き込み要求を実行し、Grafana でスレッド CPU を監視する値gRPC poll CPUがserver.grpc-concurrencyの 80% を超える場合は、スレッド プールの使用率を 80% 未満 (つまり、Grafana のメトリックが80% * server.grpc-concurrency未満) に保つためにserver.grpc-concurrencyの値を増やすことを検討してください。

• スケジューラ スレッド プール。

  TiKV がマシンの CPU コアの数が 16 以上であることを検出すると、スケジューラ スレッド プールのデフォルト サイズ ( storage.scheduler-worker-pool-sizeに設定) は8なります。TiKV がマシンの CPU コアの数が 16 未満であることを検出すると、デフォルト サイズは4なります。

  このスレッド プールは主に、複雑なトランザクション要求を単純なキー値の読み取りおよび書き込み要求に変換するために使用されます。ただし、スケジューラ スレッド プール自体は書き込み操作を実行しません。

  • トランザクションの競合が検出されると、このスレッド プールは競合の結果を事前にクライアントに返します。
  • 競合が検出されない場合、このスレッド プールは書き込み操作を実行するキー値要求をRaftログにマージし、 RaftログのレプリケーションのためにRaftstoreスレッドに送信します。

  一般的に、過度のスレッド切り替えを回避するには、スケジューラ スレッド プールの使用率が 50% から 75% の間になるようにするのが最適です。スレッド プールのサイズが8の場合、Grafana ではTiKV-Details.Thread CPU.scheduler worker CPU 400% から 600% の間に保つことをお勧めします。

• Raftstoreスレッド プール。

  Raftstoreスレッド プールは、TiKV で最も複雑なスレッド プールです。このスレッド プールのデフォルト サイズ ( raftstore.store-pool-sizeで構成) は2です。StoreWriter スレッド プールの場合、デフォルト サイズ ( raftstore.store-io-pool-sizeで構成) は1です。

  • StoreWriter スレッド プールのサイズが 0 の場合、すべての書き込み要求はRaftstoreスレッドによってfsyncとして RocksDB に書き込まれます。この場合、次のようにパフォーマンスをチューニングすることをお勧めします。

    • Raftstoreスレッドの全体的な CPU 使用率を 60% 未満に保ちます。Raftstore スレッドの数が 2 の場合、Grafana 上のTiKV-Details 、 Thread CPU 、 Raft store CPU を120% 未満に保ちます。I / O 要求により、理論上はRaftstoreスレッドの CPU 使用率は常に 100% 未満になります。
    • 書き込みパフォーマンスを向上させるために、 Raftstoreスレッド プールのサイズを慎重に検討せずに増やさないでください。ディスクの負荷が増加し、パフォーマンスが低下する可能性があります。

  • StoreWriter スレッド プールのサイズが 0 でない場合、すべての書き込み要求は StoreWriter スレッドによってfsyncとして RocksDB に書き込まれます。この場合、次のようにパフォーマンスをチューニングすることをお勧めします。

    • 全体的な CPU リソースが十分な場合にのみ、StoreWriter スレッド プールを有効にしてください。StoreWriter スレッド プールを有効にすると、StoreWriter スレッドとRaftstoreスレッドの CPU 使用率が 80% 未満に保たれます。

    書き込み要求がRaftstoreスレッドで処理される場合と比較すると、理論上は、書き込み要求が StoreWriter スレッドで処理される場合、書き込みレイテンシーとデータ読み取りのテールレイテンシーが大幅に短縮されます。ただし、書き込み速度が速くなると、それに応じてRaftログの数が増えます。これにより、 Raftstoreスレッド、Apply スレッド、gRPC スレッドの CPU オーバーヘッドが増加する可能性があります。この場合、CPU リソースが不足するとチューニング効果が相殺され、結果として書き込み速度が以前よりも遅くなる可能性があります。したがって、CPU リソースが十分でない場合は、StoreWriter スレッドを有効にすることは推奨されません。Raftstore スレッドはほとんどの I/O 要求を StoreWriter スレッドに送信するため、 Raftstoreスレッドの CPU 使用率を 80% 未満に抑える必要があります。

  • ほとんどの場合、StoreWriter スレッド プールのサイズは 1 または 2 に設定します。これは、StoreWriter スレッド プールのサイズがRaftログの数に影響するため、スレッド プール サイズの値が大きすぎないようにするためです。CPU 使用率が 80% を超える場合は、スレッド プール サイズを増やすことを検討してください。

  • Raftログの増加が他のスレッド プールの CPU オーバーヘッドに与える影響に注意してください。必要に応じて、 Raftstoreスレッド、Apply スレッド、gRPC スレッドの数を増やす必要があります。

• UnifyReadPool スレッド プール。

  UnifyReadPool は、すべての読み取り要求の処理を担当します。デフォルトのサイズ ( readpool.unified.max-thread-countに設定) は、マシンの CPU コア数の 80% です。たとえば、マシンの CPU に 16 個のコアがある場合、デフォルトのスレッド プール サイズは 12 です。アプリケーションのワークロードに応じて CPU 使用率を調整し、スレッド プール サイズの 60% ～ 90% に保つことをお勧めします。

  Grafana のTiKV-Details.Thread CPU.Unified read pool CPUのピーク値が 800% を超えない場合は、 readpool.unified.max-thread-count 〜 10に設定することをお勧めします。スレッドが多すぎると、スレッドの切り替えが頻繁に発生し、他のスレッド プールのリソースが消費される可能性があります。

  v6.3.0 以降、TiKV は現在の CPU 使用率に基づいて UnifyReadPool スレッド プール サイズを自動的に調整することをサポートしています。この機能を有効にするには、 readpool.unified.auto-adjust-pool-size = trueを設定します。再読み取りされ、最大 CPU 使用率が 80% を超えるクラスターのスレッド プール サイズを自動的に調整することをお勧めします。

• RocksDB スレッド プール。

  RocksDB スレッド プールは、RocksDB がタスクを圧縮およびフラッシュするためのスレッド プールです。通常は、これを構成する必要はありません。

  • マシンの CPU コア数が少ない場合は、 rocksdb.max-background-jobsとraftdb.max-background-jobs両方を4に設定します。

  • 書き込みストールが発生した場合は、Grafana のRocksDB-kvの Write Stall Reason に移動し、 0以外のメトリックを確認します。

    • 保留中の圧縮バイトに関連する理由によって発生した場合は、 rocksdb.max-sub-compactions ～ 2または3設定します。この構成項目は、単一の圧縮ジョブに許可されるサブスレッドの数を示します。デフォルト値は、TiKV 4.0 では3 、TiKV 3.0 では1です。

    • 理由が memtable の数に関連している場合は、すべての列のmax-write-buffer-number (デフォルトでは5 ) を増やすことをお勧めします。

    • 理由がレベル 0 のファイル制限に関連している場合は、次のパラメータの値を64以上に増やすことをお勧めします。

      rocksdb.defaultcf.level0-slowdown-writes-trigger
      rocksdb.writecf.level0-slowdown-writes-trigger
      rocksdb.lockcf.level0-slowdown-writes-trigger
      rocksdb.defaultcf.level0-stop-writes-trigger
      rocksdb.writecf.level0-stop-writes-trigger
      rocksdb.lockcf.level0-stop-writes-trigger