Performance Overview 面板重要监控指标详解

使用 TiUP 部署 TiDB 集群时,你可以一键部署监控系统 (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。

Performance Overview Dashboard 按总分结构对 TiDB、TiKV、PD 的性能指标进行编排组织,包含了以下三部分内容:

  • 总的概览:数据库时间和 SQL 执行时间概览。通过颜色优化法,你可以快速识别数据库负载特征和性能瓶颈。
  • 资源负载:关键指标和资源利用率,包含数据库 QPS、应用和数据库的连接信息和请求命令类型、数据库内部 TSO 和 KV 请求 OPS、TiDB 和 TiKV 的资源使用概况。
  • 自上而下的延迟分解:Query 延迟和连接空闲时间对比、Query 延迟分解、execute 阶段 TSO 请求和 KV 请求的延迟、TiKV 内部写延迟的分解等。

借助 Performance Overview Dashboard,你可以高效地进行性能分析,确认用户响应时间的瓶颈是否在数据库中。如果数据库是整个系统的瓶颈,通过数据库时间概览和 SQL 延迟的分解,定位数据库内部的瓶颈点,并进行针对性的优化。详情请参考 TiDB 性能分析和优化方法

以下为 Performance Overview Dashboard 监控说明:

Database Time by SQL Type

  • database time: 每秒的总数据库时间
  • sql_type: 每种 SQL 语句每秒消耗的数据库时间

Database Time by SQL Phase

  • database time: 每秒的总数据库时间
  • get token/parse/compile/execute: 4 个 SQL 处理阶段每秒消耗的数据库时间

execute 执行阶段为绿色,其他三个阶段偏红色系,如果非绿色的颜色占比明显,意味着在执行阶段之外数据库消耗了过多时间,需要进一步分析根源。

SQL Execute Time Overview

  • execute time: execute 阶段每秒消耗的数据库时间
  • tso_wait: execute 阶段每秒同步等待 TSO 的时间
  • kv request type: execute 阶段每秒等待每种 KV 请求类型的时间,总的 KV request 等待时间可能超过 execute time,因为 KV request 是并发的。

绿色系标识代表常规的写 KV 请求(例如 Prewrite 和 Commit),蓝色系标识代表常规的读 KV 请求,其他色系标识需要注意的问题。例如,悲观锁加锁请求为红色,TSO 等待为深褐色。如果非蓝色系或者非绿色系占比明显,意味着执行阶段存在异常的瓶颈。例如,当发生严重锁冲突时,红色的悲观锁时间会占比明显;当负载中 TSO 等待的消耗时间过长时,深褐色会占比明显。

QPS

QPS:按 SELECTINSERTUPDATE 等类型统计所有 TiDB 实例上每秒执行的 SQL 语句数量

CPS By Type

CPS By Type:按照类型统计所有 TiDB 实例每秒处理的命令数(Command Per Second)

Queries Using Plan Cache OPS

Queries Using Plan Cache OPS:所有 TiDB 实例每秒使用 Plan Cache 的查询数量

KV/TSO Request OPS

  • kv request total: 所有 TiDB 实例每秒总的 KV 请求数量
  • kv request by type: 按 GetPrewriteCommit 等类型统计在所有 TiDB 实例每秒的请求数据
  • tso - cmd:在所有 TiDB 实例每秒 tso cmd 的请求数量
  • tso - request:在所有 TiDB 实例每秒 tso request 的请求数量

通常 tso - cmd 除以 tso - request 等于平均请求的 batch 大小。

Connection Count

  • total:所有 TiDB 的连接数
  • active connections:所有 TiDB 总的活跃连接数
  • 各个 TiDB 的连接数

TiDB CPU

  • avg:所有 TiDB 实例平均 CPU 利用率
  • delta:所有 TiDB 实例中最大 CPU 利用率减去所有 TiDB 实例中最小 CPU 利用率
  • max:所有 TiDB 实例中最大 CPU 利用率

TiKV CPU/IO MBps

  • CPU-Avg:所有 TiKV 实例平均 CPU 利用率
  • CPU-Delta:所有 TiKV 实例中最大 CPU 利用率减去所有 TiKV 实例中最小 CPU 利用率
  • CPU-MAX:所有 TiKV 实例中最大 CPU 利用率
  • IO-Avg:所有 TiKV 实例平均 MBps
  • IO-Delta:所有 TiKV 实例中最大 MBps 减去所有 TiKV 实例中最小 MBps
  • IO-MAX:所有 TiKV 实例中最大 MBps

Duration

  • Duration:执行时间解释

    • 从客户端网络请求发送到 TiDB,到 TiDB 执行结束后返回给客户端的时间。一般情况下,客户端请求都是以 SQL 语句的形式发送,但也可以包含 COM_PINGCOM_SLEEPCOM_STMT_FETCHCOM_SEND_LONG_DATA 之类的命令执行时间。
    • 由于 TiDB 支持 Multi-Query,因此,客户端可以一次性发送多条 SQL 语句,如 select 1; select 1; select 1;。此时的执行时间是所有 SQL 语句执行完成的总时间。
  • avg:所有请求命令的平均执行时间

  • 99: 所有请求命令的 P99 执行时间

  • avg by type:按 SELECTINSERTUPDATE 类型统计所有 TiDB 实例上所有请求命令的平均执行时间

Connection Idle Duration

Connection Idle Duration 指空闲连接的持续时间。

  • avg-in-txn:处于事务中,空闲连接的平均持续时间
  • avg-not-in-txn:没有处于事务中,空闲连接的平均持续时间
  • 99-in-txn:处于事务中,空闲连接的 P99 持续时间
  • 99-not-in-txn:没有处于事务中,空闲连接的 P99 持续时间

Parse Duration、Compile Duration 和 Execute Duration

  • Parse Duration:SQL 语句解析耗时统计
  • Compile Duration:将解析后的 SQL AST 编译成执行计划的耗时
  • Execution Duration:执行 SQL 语句执行计划耗时

这三个时间指标均包含均所有 TiDB 实例的平均值和 P99 值。

Avg TiDB KV Request Duration

GetPrewriteCommit 等类型统计在所有 TiDB 实例 KV 请求的平均执行时间。

Avg TiKV GRPC Duration

getkv_prewritekv_commit 等类型统计所有 TiKV 实例对 gRPC 请求的平均执行时间。

PD TSO Wait/RPC Duration

  • wait - avg:所有 TiDB 实例等待从 PD 返回 TSO 的平均时间
  • rpc - avg:所有 TiDB 实例从向 PD 发送获取 TSO 的请求到接收到 TSO 的平均耗时
  • wait - 99:所有 TiDB 实例等待从 PD 返回 TSO 的 P99 时间
  • rpc - 99:所有 TiDB 实例从向 PD 发送获取 TSO 的请求到接收到 TSO 的 P99 耗时

Storage Async Write Duration、Store Duration 和 Apply Duration

  • Storage Async Write Duration:异步写所花费的时间
  • Store Duration:异步写 Store 步骤所花费的时间
  • Apply Duration:异步写 Apply 步骤所花费的时间

这三个时间指标都包含所有 TiKV 实例的平均值和 P99 值

平均 Storage async write duration = 平均 Store Duration + 平均 Apply Duration

Append Log Duration、Commit Log Duration 和 Apply Log Duration

  • Append Log Duration:Raft append 日志所花费的时间
  • Commit Log Duration:Raft commit 日志所花费的时间
  • Apply Log Duration:Raft apply 日志所花费的时间

这三个时间指标均包含所有 TiKV 实例的平均值和 P99 值。

图例

performance overview

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