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：

Performance Overview

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。
• tiflash_mpp: execute 阶段每秒 TiFlash 请求处理时间。

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，紫色系标识代表 TiFlash MPP 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 SELECT、INSERT、UPDATE 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

• avg-hit：所有 TiDB 实例每秒执行计划缓存的命中次数
• avg-miss：所有 TiDB 实例每秒执行计划缓存的未命中次数

avg-hit + avg-miss 等于 StmtExecute 每秒执行次数。

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 Get、Prewrite、 Commit 等类型统计在所有 TiDB 实例每秒的请求数据
• tso - cmd：所有 TiDB 实例每秒发送的 gRPC 请求的数量，每个 gRPC 请求包含一批 (batch) TSO 请求
• tso - request：所有 TiDB 实例每秒的 TSO 请求数量

通常 tso - request 除以 tso - cmd 等于 TSO 请求 batch 的平均大小。

KV Request Time By Source

• kv request total time: 所有 TiDB 实例每秒总的 KV 和 TiFlash 请求处理时间。

• 每种 KV 请求和请求来源组成柱状堆叠图，external 标识正常业务的请求，internal 标识内部活动的请求（比如 DDL、auto analyze 等请求）。

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_PING、COM_SLEEP、COM_STMT_FETCH、COM_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 SELECT、INSERT、UPDATE 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

Connection Count

• total：所有 TiDB 节点的总连接数
• active connections：所有 TiDB 节点的总活跃连接数
• tidb-{node-number}-peer：各个 TiDB 节点的连接数
• disconnection/s：集群每秒断开连接的数量
• 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

按 Get、Prewrite、 Commit 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

按 get、kv_prewrite、 kv_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 gRPC 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 gRPC 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

TiFlash

• CPU：每个 TiFlash 实例 CPU 的使用率

• Memory：每个 TiFlash 实例内存的使用情况

• IO utilization：每个 TiFlash 实例的 IO 使用率

• MPP Query count：每个 TiFlash 实例每秒 MPP 查询数量

• Request QPS：所有 TiFlash 实例收到的 coprocessor 请求数量。

  • batch：batch 请求数量
  • batch_cop：batch 请求中的 coprocessor 请求数量
  • cop：直接通过 coprocessor 接口发送的 coprocessor 请求数量
  • cop_dag：所有 coprocessor 请求中 dag 请求数量
  • super_batch：开启 super batch 特性的请求数量

• Executor QPS：所有 TiFlash 实例收到的请求中，每种 dag 算子的数量，其中 table_scan 是扫表算子，selection 是过滤算子，aggregation 是聚合算子，top_n 是 TopN 算子，limit 是 limit 算子

• Request Duration Overview：每秒所有 TiFlash 实例所有请求类型总处理时间的堆叠图

• Request Duration：所有 TiFlash 实例每种 MPP 和 coprocessor 请求类型的总处理时间，此时间为接收到该 coprocessor 请求至请求应答完毕的时间，包含平均和 P99 处理延迟

• Request Handle Duration：所有 TiFlash 实例每种 MPP 和 coprocessor 请求的处理时间，此时间为该 coprocessor 请求从开始执行到结束的时间，包含平均和 P99 延迟

• Raft Wait Index Duration：所有 TiFlash 实例在进行 wait_index 消耗的时间，即拿到 read_index 请求后，等待本地的 Region index >= read_index 所花费的时间

• Raft Batch Read Index Duration：所有 TiFlash 实例在进行 read_index 消耗的时间，主要消耗在于和 Region leader 的交互和重试时间

• Write Throughput By Instance：每个实例写入数据的吞吐量，包括 apply Raft 数据日志以及 Raft 快照的写入吞吐量

• Write flow：所有 TiFlash 实例磁盘写操作的流量

• Read flow：所有 TiFlash 实例磁盘读操作的流量

CDC

• CPU usage：TiCDC 节点的 CPU 使用情况

• Memory usage：TiCDC 节点的内存使用情况

• Goroutine count：TiCDC 节点 Goroutine 的个数

• Changefeed checkpoint lag：同步任务上下游数据的进度差（以时间单位秒计算）

• Changefeed resolved ts lag：TiCDC 节点内部同步状态与上游的进度差（以时间单位秒计算）

• The status of changefeeds：changefeed 的状态

  • 0：Normal
  • 1：Error
  • 2：Failed
  • 3：Stopped
  • 4：Finished
  • -1：Unknown

• Puller output events/s：TiCDC 节点中 Puller 模块每秒输出到 Sorter 模块的数据变更行数

• Sorter output events/s：TiCDC 节点中 Sorter 模块每秒输出到 Mounter 模块的行数

• Mounter output events/s：TiCDC 节点中 Mounter 模块每秒输出到 Sink 模块的行数

• Table sink output events/s：TiCDC 节点中 Table Sorter 模块每秒输出到 Sink 模块的行数

• SinkV2 - Sink flush rows/s：TiCDC 节点中 Sink 模块每秒输出到下游的行数

• Transaction Sink Full Flush Duration：TiCDC 节点中 MySQL Sink 写下游事务的平均延迟和 p999 延迟

• MQ Worker Send Message Duration Percentile：下游为 Kafka 时 MQ worker 发送消息的延迟

• Kafka Outgoing Bytes：MQ Workload 写下游事务的流量