TiKV 线程池性能调优

本文主要介绍 TiKV 线程池性能调优的主要手段，以及 TiKV 内部线程池的主要用途。

线程池介绍

在 TiKV 中，线程池主要由 gRPC、Scheduler、UnifyReadPool、Raftstore、StoreWriter、Apply、RocksDB 以及其它一些占用 CPU 不多的定时任务与检测组件组成，这里主要介绍几个占用 CPU 比较多且会对用户读写请求的性能产生影响的线程池。

• gRPC 线程池：负责处理所有网络请求，它会把不同任务类型的请求转发给不同的线程池。
• Scheduler 线程池：负责检测写事务冲突，把事务的两阶段提交、悲观锁上锁、事务回滚等请求转化为 key-value 对数组，然后交给 Raftstore 线程进行 Raft 日志复制。
• Raftstore 线程池：
  • 处理所有的 Raft 消息以及添加新日志的提议 (Propose)。
  • 处理 Raft 日志。如果 store-io-pool-size 配置项的值为 0，Raftstore 线程将日志写入到磁盘；如果该值不为 0，Raftstore 线程将日志发送给 StoreWriter 线程处理。
  • 当日志在多数副本中达成一致后，Raftstore 线程把该日志发送给 Apply 线程处理。
• StoreWriter 线程池：负责将所有 Raft 日志写入到磁盘，再把结果返回到 Raftstore 线程。
• Apply 线程池：当收到从 Raftstore 线程池发来的已提交日志后，负责将其解析为 key-value 请求，然后写入 RocksDB 并且调用回调函数通知 gRPC 线程池中的写请求完成，返回结果给客户端。
• RocksDB 线程池：RocksDB 进行 Compact 和 Flush 任务的线程池，关于 RocksDB 的架构与 Compact 操作请参考 RocksDB: A Persistent Key-Value Store for Flash and RAM Storage。
• UnifyReadPool 线程池：由 Coprocessor 线程池与 Storage Read Pool 合并而来，所有的读取请求包括 kv get、kv batch get、raw kv get、coprocessor 等都会在这个线程池中执行。

TiKV 的只读请求

TiKV 的读取请求分为两类：

• 一类是指定查询某一行或者某几行的简单查询，这类查询会运行在 Storage Read Pool 中。
• 另一类是复杂的聚合计算、范围查询，这类请求会运行在 Coprocessor Read Pool 中。

从 TiKV 5.0 版本起，默认所有的读取请求都通过统一的线程池进行查询。如果是从 TiKV 4.0 升级上来的 TiKV 集群且升级前未打开 readpool.storage 的 use-unified-pool 配置，则升级后所有的读取请求仍然继续使用独立的线程池进行查询，可以将 readpool.storage.use-unified-pool 设置为 true 使所有的读取请求通过统一的线程池进行查询。

TiKV 线程池调优

• gRPC 线程池的大小默认配置 (server.grpc-concurrency) 是 5。由于 gRPC 线程池几乎不会有多少计算开销，它主要负责网络 IO、反序列化请求，因此该配置通常不需要调整。

  • 如果部署的机器 CPU 核数特别少（小于等于 8），可以考虑将该配置 (server.grpc-concurrency) 设置为 2。
  • 如果机器配置很高，并且 TiKV 承担了非常大量的读写请求，观察到 Grafana 上的监控 Thread CPU 的 gRPC poll CPU 的数值超过了 server.grpc-concurrency 大小的 80%，那么可以考虑适当调大 server.grpc-concurrency 以控制该线程池使用率在 80% 以下（即 Grafana 上的指标低于 80% * server.grpc-concurrency 的值）。

• Scheduler 线程池的大小配置 (storage.scheduler-worker-pool-size) 在 TiKV 检测到机器 CPU 核数大于等于 16 时默认为 8，小于 16 时默认为 4。它主要用于将复杂的事务请求转化为简单的 key-value 读写。但是 scheduler 线程池本身不进行任何写操作。

  • 如果检测到有事务冲突，那么它会提前返回冲突结果给客户端。

  • 如果未检测到事务冲突，那么它会把需要写入的 key-value 合并成一条 Raft 日志交给 Raftstore 线程进行 Raft 日志复制。

    通常来说为了避免过多的线程切换，最好确保 scheduler 线程池的利用率保持在 50%～75% 之间。（如果线程池大小为 8 的话，那么 Grafana 上的 TiKV-Details.Thread CPU.scheduler worker CPU 应当在 400%～600% 之间较为合理）

• Raftstore 线程池是 TiKV 中最复杂的一个线程池，默认大小 (由 raftstore.store-pool-size 控制) 为 2。StoreWriter 线程池的默认大小 (由 raftstore.store-io-pool-size 控制) 为 0。

  • 当 StoreWriter 线程池大小为 0 时，所有的写请求都会由 Raftstore 线程以 fsync 的方式写入 RocksDB。此时建议采取如下调优操作：

    • 将 Raftstore 线程的整体 CPU 使用率控制在 60% 以下。当把 Raftstore 线程数设为默认值 2 时，将 Grafana 监控上 TiKV-Details、Thread CPU、Raft store CPU 面版上的数值控制在 120% 以内。由于存在 I/O 请求，理论上 Raftstore 线程的 CPU 使用率总是低于 100%。
    • 不建议为了提升写性能而盲目增大 Raftstore 线程池大小，这样可能会适得其反，增加磁盘负担，导致性能变差。

  • 当 StoreWriter 线程池大小不为 0 时，所有写请求都由 StoreWriter 线程以 fsync 的方式写入 RocksDB。此时建议采取如下调优操作：

    • 仅在整体 CPU 资源比较充裕的情况下启用 StoreWriter 线程池，并将 StoreWriter 线程和 Raftstore 线程的 CPU 使用率控制在 80% 以下。

      与写请求在 Raftstore 线程完成的情况相比，理论上 StoreWriter 线程处理写请求能够显著地降低写延迟和读的尾延迟。然而，写入速度变得更快意味着 Raft 日志也变得更多，从而导致 Raftstore 线程、Apply 线程和 gRPC 线程的 CPU 开销增多。在这种情况下，CPU 资源不足可能会抵消优化效果，反而还可能比原来的写速度更慢，因此若是 CPU 资源不充裕则不建议开启 StoreWriter 线程。由于 Raftstore 线程把绝大部分的 I/O 请求交给 StoreWriter，因此 Raftstore 线程的 CPU 使用率控制在 80% 以下即可。

    • 大多数情况下将 StoreWriter 线程池的大小设为 1 或 2 即可。这是因为 StoreWriter 线程池的大小会影响 Raft 日志数量，所以该值不宜过大。如果 CPU 使用率高于 80%，可以考虑再增加其大小。

    • 注意 Raft 日志增多对其他线程池 CPU 开销的影响，必要的时候需要相应地增加 Raftstore 线程、Apply 线程和 gRPC 线程的数量。

• UnifyReadPool 负责处理所有的读取请求。默认配置 (readpool.unified.max-thread-count) 大小为机器 CPU 数的 80% （如机器为 16 核，则默认线程池大小为 12）。

  通常建议根据业务负载特性调整其 CPU 使用率在线程池大小的 60%～90% 之间（如果用户 Grafana 上 TiKV-Details.Thread CPU.Unified read pool CPU 的峰值不超过 800%，那么建议用户将 readpool.unified.max-thread-count 设置为 10，过多的线程数会造成更频繁的线程切换，并且抢占其他线程池的资源）。

  TiKV 从 v6.3.0 开始支持根据统一读线程池 (UnifyReadPool) 的 CPU 利用率自动动态调整线程池的线程数量，可以通过配置 readpool.unified.auto-adjust-pool-size 开启此功能。对于重读并且峰值 CPU 利用率超过 80% 的集群，建议开启此配置。

• RocksDB 线程池是 RocksDB 进行 Compact 和 Flush 任务的线程池，通常不需要配置。

  • 如果机器 CPU 核数较少，可将 rocksdb.max-background-jobs 与 raftdb.max-background-jobs 同时设置为 4。

  • 如果遇到了 Write Stall，可查看 Grafana 监控上 RocksDB-kv 中的 Write Stall Reason 有哪些指标不为 0。

    • 如果是由 pending compaction bytes 相关原因引起的，可将 rocksdb.max-sub-compactions 设置为 2 或者 3（该配置表示单次 compaction job 允许使用的子线程数量，TiKV 4.0 版本默认值为 3，3.0 版本默认值为 1）。

    • 如果原因是 memtable count 相关，建议调大所有列的 max-write-buffer-number（默认为 5）。

    • 如果原因是 level0 file limit 相关，建议调大如下参数为 64 或者更高：

      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