TiDB 性能分析和优化

本文介绍了基于数据库时间的系统优化方法，以及如何利用 TiDB Performance Overview 面板进行性能分析和优化。

通过本文中介绍的方法，你可以从全局、自顶向下的角度分析用户响应时间和数据库时间，确认用户响应时间的瓶颈是否在数据库中。如果瓶颈在数据库中，你可以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。

基于数据库时间的性能优化方法

TiDB 对 SQL 的处理路径和数据库时间进行了完善的测量和记录，方便定位数据库的性能瓶颈。即使在用户响应时间的性能数据缺失的情况下，基于 TiDB 数据库时间的相关性能指标，你也可以达到以下两个性能分析目标：

1. 通过对比 SQL 处理平均延迟和事务中 TiDB 连接的空闲时间，确定整个系统的瓶颈是否在 TiDB 中。
2. 如果瓶颈在 TiDB 内部，根据数据库时间概览、颜色优化法、关键指标和资源利用率、自上而下的延迟分解，定位到性能瓶颈具体在整个分布式系统的哪个模块。

确定整个系统的瓶颈是否在 TiDB 中

• 如果事务中 TiDB 连接的平均空闲时间比 SQL 平均处理延迟高，说明应用的事务处理中，主要的延迟不在数据库中，数据库时间占用户响应时间比例小，可以确认瓶颈不在数据库中。

  在这种情况下，需要关注数据库外部的组件，比如应用服务器硬件资源是否存在瓶颈，应用到数据库的网络延迟是否过高等。

• 如果 SQL 平均处理延迟比事务中 TiDB 连接的平均空闲时间高，说明事务中主要的瓶颈在 TiDB 内部，数据库时间占用户响应时间比例大。

如果瓶颈在 TiDB 内部，如何定位

一个典型的 SQL 的处理流程如下所示，TiDB 的性能指标覆盖了绝大部分的处理路径，对数据库时间进行不同维度的分解和上色，用户可以快速的了解负载特性和数据库内部的瓶颈。

数据库时间是所有 SQL 处理时间的总和。通过以下三个维度对数据库时间进行分解，可以帮助你快速定位 TiDB 内部瓶颈：

• 按 SQL 处理类型分解，判断哪种类型的 SQL 语句消耗数据库时间最多。对应的分解公式为：

  DB Time = Select Time + Insert Time + Update Time + Delete Time + Commit Time + ...

• 按 SQL 处理的 4 个步骤（即 get_token/parse/compile/execute）分解，判断哪个步骤消耗的时间最多。对应的分解公式为：

  DB Time = Get Token Time + Parse Time + Compile Time + Execute Time

• 对于 execute 耗时，按照 TiDB 执行器本身的时间、TSO 等待时间、KV 请求时间和重试的执行时间，判断执行阶段的瓶颈。对应的分解公式为：

  Execute Time ~= TiDB Executor Time + KV Request Time + PD TSO Wait Time + Retried execution time

利用 Performance Overview 面板进行性能分析和优化

本章介绍如何利用 Grafana 中的 Performance Overview 面板进行基于数据库时间的性能分析和优化。

Performance Overview 面板按总分结构对 TiDB、TiKV、PD 的性能指标进行编排组织，包括以下三个部分：

• 数据库时间和 SQL 执行时间概览：通过颜色标记不同 SQL 类型，SQL 不同执行阶段、不同请求的数据库时间，帮助你快速识别数据库负载特征和性能瓶颈。
• 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：包括 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。

数据库时间和 SQL 执行时间概览

Database Time 指标为 TiDB 每秒处理 SQL 的延迟总和，即 TiDB 集群每秒并发处理应用 SQL 请求的总时间(等于活跃连接数)。

Performance Overview 面板提供了以下三个面积堆叠图，帮助你了解数据库负载的类型，快速定位数据库时间的瓶颈主要是处理什么语句，集中在哪个执行阶段，SQL 执行阶段主要等待 TiKV 或者 PD 哪种请求类型。

• Database Time By SQL Type
• Database Time By SQL Phase
• SQL Execute Time Overview

颜色优化法

通过观察数据库时间分解图和执行时间概览图，你可以直观地区分正常或者异常的时间消耗，快速定位集群的异常瓶颈点，高效了解集群的负载特征。对于正常的时间消耗和请求类型，图中显示颜色为绿色系或蓝色系。如果非绿色或蓝色系的颜色在这两张图中占据了明显的比例，意味着数据库时间的分布不合理。

• Database Time By SQL Type：蓝色标识代表 Select 语句，绿色标识代表 Update、Insert、Commit 等 DML 语句。红色标识代表 General 类型，包含 StmtPrepare、StmtReset、StmtFetch、StmtClose 等命令。
• Database Time By SQL Phase：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。一个常见的场景是因为无法使用执行计划缓存，导致 compile 阶段的橙色占比明显。
• SQL Execute Time Overview：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（例如 Cop 和 Get），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。

示例 1：TPC-C 负载

• Database Time by SQL Type：主要消耗时间的语句为 commit、update、select 和 insert 语句。
• Database Time by SQL Phase：主要消耗时间的阶段为绿色的 execute 阶段。
• SQL Execute Time Overview：执行阶段主要消耗时间的 KV 请求为绿色的 Prewrite 和 Commit。

示例 2：OLTP 读密集负载

• Database Time by SQL Type：主要消耗时间的语句为 select、commit、update 和 insert 语句。其中，select 占据绝大部分的数据库时间。
• Database Time by SQL Phase：主要消耗时间的阶段为绿色的 execute 阶段。
• SQL Execute Time Overview：执行阶段主要消耗时间为深褐色的 pd tso_wait、蓝色的 KV Get 和绿色的 Prewrite 和 Commit。

示例 3：只读 OLTP 负载

• Database Time by SQL Type：几乎所有语句为 select。
• Database Time by SQL Phase：主要消耗时间的阶段为橙色的 compile 和绿色的 execute 阶段。compile 阶段延迟最高，代表着 TiDB 生成执行计划的过程耗时过长，需要根据后续的性能数据进一步确定根源。
• SQL Execute Time Overview：执行阶段主要消耗时间的 KV 请求为蓝色 BatchGet。

示例 4： 锁争用负载

• Database Time by SQL Type：主要为 Update 语句。
• Database Time by SQL Phase：主要消耗时间的阶段为绿色的 execute 阶段。
• SQL Execute Time Overview：执行阶段主要消耗时间的 KV 请求为红色的悲观锁 PessimisticLock，execute time 明显大于 KV 请求的总时间，这是因为应用的写语句锁冲突严重，频繁锁重试导致 Retried execution time 过长。目前 Retried execution time 消耗的时间，TiDB 尚未进行测量。

示例 5： HTAP CH-Benchmark 负载

• Database Time by SQL Type：主要为 Select 语句。
• Database Time by SQL Phase：主要消耗时间的阶段为绿色的 execute 阶段。
• SQL Execute Time Overview：执行阶段主要消耗时间为紫色的 tiflash_mpp 请求，其次是 KV 请求，包括蓝色的 Cop，以及绿色的 Prewrite 和 Commit。

TiDB 关键指标和集群资源利用率

Query Per Second、Command Per Second 和 Prepared-Plan-Cache

通过观察 Performance Overview 里的以下三个面板，可以了解应用的负载类型，与 TiDB 的交互方式，以及是否能有效地利用 TiDB 的执行计划缓存。

• QPS：表示 Query Per Second，包含应用的 SQL 语句类型执行次数分布。

• CPS By Type：CPS 表示 Command Per Second，Command 代表 MySQL 协议的命令类型。同样一个查询语句可以通过 query 或者 prepared statement 的命令类型发送到 TiDB。

• Queries Using Plan Cache OPS：TiDB 集群每秒执行计划缓存的命中次数（即 avg-hit） 和未命中次数（即 avg-miss）。

  StmtExecute 每秒执行次数等于 avg-hit + avg-miss。执行计划缓存只支持 prepared statement 命令。当 TiDB 开启执行计划缓存时，存在三种使用情况：

  • 完全无法命中执行计划缓存：每秒命中次数 avg-hit 为 0，avg-miss 等于 StmtExecute 命令每秒执行次数。可能的原因包括：
    • 应用使用了 query 命令。
    • 每次 StmtExecute 执行之后，应用调用了 StmtClose 命令，导致缓存的执行计划被清理。
    • StmtExecute 执行的所有语句都不符合缓存的条件，导致无法命中执行计划缓存。
  • 完全命中执行计划缓存：每秒命中次数 avg-hit 等于 StmtExecute 命令每秒执行次数，每秒未命中次数 avg-miss 等于 0。
  • 部分命中执行计划缓存：每秒命中次数 avg-hit 小于 StmtExecute 命令每秒执行次数。执行计划缓存目前存在一些限制，比如不支持子查询，该类型的 SQL 执行计划无法被缓存。

示例 1：TPC-C 负载

TPC-C 负载类型主要以 Update、Select 和 Insert 语句为主。总的 QPS 等于每秒 StmtExecute 的次数，并且 StmtExecute 每秒的数据基本等于 Queries Using Plan Cache OPS 面板的 avg-hits。这是 OLTP 负载理想的情况，客户端执行使用 prepared statement，并且在客户端缓存了 prepared statement 对象，执行每条 SQL 语句时直接调用 statement 执行。执行时都命中执行计划缓存，不需要重新 compile 生成执行计划。

示例 2：只读 OLTP 负载，使用 query 命令无法使用执行计划缓存

这个负载中，Commit QPS = Rollback QPS = Select QPS。应用开启了 auto-commit 并发，每次从连接池获取连接都会执行 rollback，因此这三种语句的执行次数是相同的。

• QPS 面板中出现的红色加粗线为 Failed Query，坐标的值为右边的 Y 轴。非 0 代表此负载中存在错误语句。
• 总的 QPS 等于 CPS By Type 面板中的 Query，说明应用中使用了 query 命令。
• Queries Using Plan Cache OPS 面板没有数据，因为不使用 prepared statement 接口，无法使用 TiDB 的执行计划缓存，意味着应用的每一条 query，TiDB 都需要重新解析，重新生成执行计划。通常会导致 compile 时间变长以及 TiDB CPU 消耗的增加。

示例 3：OLTP 负载，使用 prepared statement 接口无法使用执行计划缓存

StmtPrepare 次数 = StmtExecute 次数 = StmtClose 次数 ~= StmtFetch 次数，应用使用了 prepare > execute > fetch > close 的 loop，很多框架都会在 execute 之后调用 close，确保资源不会泄露。这会带来两个问题：

• 执行每条 SQL 语句需要 4 个命令，以及 4 次网络往返。
• Queries Using Plan Cache OPS 为 0，无法命中执行计划缓存。StmtClose 命令默认会清理缓存的执行计划，导致下一次 StmtPrepare 命令需要重新生成执行计划。

示例 4：Prepared Statement 存在资源泄漏

StmtPrepare 每秒执行次数远大于 StmtClose，说明应用程序存在 prepared statement 对象泄漏。

• QPS 面板中出现的红色加粗线为 Failed Query，坐标的值为右边的 Y 轴。每秒错误语句为 74.6 条。
• CPS By Type 面板中的 StmtPrepare 每秒执行次数远大于 StmtClose，说明应用程序存在 prepared statement 对象泄漏。
• Queries Using Plan Cache OPS 面板中的 avg-miss 几乎等于 CPS By Type 面板中的 StmtExecute，说明几乎所有的 SQL 执行都未命中执行计划缓存。

KV/TSO Request OPS 和 KV Request Time By Source

• 在 KV/TSO Request OPS 面板中，你可以查看 KV 和 TSO 每秒请求的数据统计。其中，kv request total 代表 TiDB 到 TiKV 所有请求的总和。通过观察 TiDB 到 PD 和 TiKV 的请求类型，可以了解集群内部的负载特征。
• 在 KV Request Time By Source 面板中，你可以查看每种 KV 请求和请求来源的时间占比。
  • kv request total time 是每秒总的 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）。

示例 1：繁忙的负载

在此 TPC-C 负载中：

• 每秒总的 KV 请求的数量为 79.7 K。按请求数量排序，最高的请求类型为 Prewrite、Commit、PessimisticsLock 和 BatchGet 等。
• KV 处理时间来源主要为 Commit-external_Commit、Prewrite-external_Commit，说明消耗时间最高的 KV 请求为 Commit 和 Prewrite，并且来源于外部的 Commit 语句。

示例 2：Analyze 负载

集群中只有 analyze 语句运行：

• 每秒总的 KV 请求数据是 35.5，Cop 请求次数是每秒 9.3。
• KV 处理时间主要来源为 Cop-internal_stats，说明 Cop 请求来源于内部的 analyze 操作。

TiDB CPU，以及 TiKV CPU 和 IO 使用情况

在 TiDB CPU 和 TiKV CPU/IO MBps 这两个面板中，你可以观察到 TiDB 和 TiKV 的逻辑 CPU 使用率和 IO 吞吐，包含平均、最大和 delta（最大 CPU 使用率减去最小 CPU 使用率），从而用来判定 TiDB 和 TiKV 总体的 CPU 使用率。

• 通过 delta 值，你可以判断 TiDB 是否存在 CPU 使用负载不均衡（通常伴随着应用连接不均衡），TiKV 是否存在热点。
• 通过 TiDB 和 TiKV 的资源使用概览，你可以快速判断集群是否存在资源瓶颈，最需要扩容的组件是 TiDB 还是 TiKV。

示例 1：TiDB 资源使用率高

下图负载中，每个 TiDB 和 TiKV 配置 8 CPU。

• TiDB 平均 CPU 为 575%。最大 CPU 为 643%，delta CPU 为 136%。
• TiKV 平均 CPU 为 146%，最大 CPU 215%。delta CPU 为 118%。TiKV 的平均 IO 吞吐为 9.06 MB/s，最大 IO 吞吐为 19.7 MB/s，delta IO 吞吐为 17.1 MB/s。

由此可以判断，TiDB 的 CPU 消耗明显更高，并接近于 8 CPU 的瓶颈，可以考虑扩容 TiDB。

示例 2：TiKV 资源使用率高

下图 TPC-C 负载中，每个 TiDB 和 TiKV 配置 16 CPU。

• TiDB 平均 CPU 为 883%。最大 CPU 为 962%，delta CPU 为 153%。
• TiKV 平均 CPU 为 1288%，最大 CPU 1360%。delta CPU 为 126%。TiKV 的平均 IO 吞吐为 130 MB/s，最大 IO 吞吐为 153 MB/s，delta IO 吞吐为 53.7 MB/s。

由此可以判断，TiKV 的 CPU 消耗更高，因为 TPC-C 是一个写密集场景，这是正常现象，可以考虑扩容 TiKV 节点提升性能。

Query 延迟分解和关键的延迟指标

延迟面板通常包含平均值和 99 分位数，平均值用来定位总体的瓶颈，99 分位数用来判断是否存在延迟严重抖动的情况。判断性能抖动范围时，可能还需要需要借助 999 分位数。

Duration、Connection Idle Duration 和 Connection Count

Duration 面板包含了所有语句的 99 延迟和每种 SQL 类型的平均延迟。Connection Idle Duration 面板包含连接空闲的平均和 99 延迟，连接空闲时包含两种状态：

• in-txn：代表事务中连接的空闲时间，即当连接处于事务中时，处理完上一条 SQL 之后，收到下一条 SQL 语句的间隔时间。
• not-in-txn：当连接没有处于事务中，处理完上一条 SQL 之后，收到下一条 SQL 语句的间隔时间。

应用进行数据库事务时，通常使用同一个数据库连接。对比 query 的平均延迟和 connection idle duration 的延迟，可以判断整个系统性能瓶颈或者用户响应时间的抖动是否是由 TiDB 导致的。

• 如果应用负载不是只读的，包含事务，对比 query 平均延迟和 avg-in-txn 可以判断应用处理事务时，主要的时间是花在数据库内部还是在数据库外面，借此定位用户响应时间的瓶颈。
• 如果是只读负载，不存在 avg-in-txn 指标，可以对比 query 平均延迟和 avg-not-in-txn 指标。

现实的客户负载中，瓶颈在数据库外面的情况并不少见，例如：

• 客户端服务器配置过低，CPU 资源不够。
• 使用 HAProxy 作为 TiDB 集群代理，但是 HAProxy CPU 资源不够。
• 使用 HAProxy 作为 TiDB 集群代理，但是高负载下 HAProxy 服务器的网络带宽被打满。
• 应用服务器到数据库延迟过高，比如公有云环境应用和 TiDB 集群不在同一个地区，比如数据库的 DNS 均衡器和 TiDB 集群不在同一个地区。
• 客户端程序存在瓶颈，无法充分利用服务器的多 CPU 核或者多 Numa 资源，比如应用只使用一个 JVM 向 TiDB 建立上千个 JDBC 连接。

在 Connection Count （连接信息）面板中，你可以查看总的连接数和每个 TiDB 节点的连接数，并由此判断连接总数是否正常，各 TiDB 节点的连接数是否不均衡。active connections 记录着活跃连接数，等于每秒的数据库时间，右侧 Y 轴为 disconnection/s，代表集群每秒断开连接的数量，用来判断应用是否使用了短连接。

示例 1：disconnection/s 过高

在此负载中：

• 所有 SQL 语句的平均延迟 10.8 ms，P99 延迟 84.1 ms。
• 事务中连接空闲时间 avg-in-txn 为 9.4 ms。
• 集群总的连接数为 3.7K，每个 TiDB 节点的连接数为 1.8 K。平均活跃连接数为 40.3，大部分连接处于空闲状态。disconnection/s 平均为 55.8，说明应用在频繁的新建和断开连接。短连接的行为会对 TiDB 的资源和响应时间造成一定的影响。

示例 2：用户响应时间的瓶颈在 TiDB 中

在此 TPC-C 负载中：

• 所有 SQL 语句的平均延迟 477 us，99 延迟 3.13 ms。平均 commit 语句 2.02 ms，平均 insert 语句 609 us，平均查询语句 468 us。
• 事务中连接空闲时间 avg-in-txn 171 us。

由此可以判断，平均的 query 延迟明显大于 avg-in-txn，说明事务处理中，主要的瓶颈在数据库内部。

示例 3：用户响应时间的瓶颈不在 TiDB 中

在此负载中，平均 query 延迟为 1.69 ms，事务中连接空闲时间 avg-in-txn 为 18 ms。说明事务中，TiDB 平均花了 1.69 ms 处理完一个 SQL 语句之后，需要等待 18 ms 才能收到下一条语句。

由此可以判断，用户响应时间的瓶颈不在 TiDB 中。这个例子是在一个公有云环境下，因为应用和数据库不在同一个地区，应用和数据库之间的网络延迟高导致了超高的连接空闲时间。

Parse、Compile 和 Execute Duration

在 TiDB 中，从输入查询文本到返回结果的典型处理流程。

SQL 在 TiDB 内部的处理分为四个阶段，get token、parse、compile 和 execute：

• get token 阶段：通常只有几微秒的时间，可以忽略。除非 TiDB 单个实例的连接数达到的 token-limit 的限制，创建连接的时候被限流。
• parse 阶段：query 语句解析为抽象语法树 abstract syntax tree (AST)。
• compile 阶段：根据 parse 阶段输出的 AST 和统计信息，编译出执行计划。整个过程主要步骤为逻辑优化与物理优化，前者通过一些规则对查询计划进行优化，例如基于关系代数的列裁剪等，后者通过统计信息和基于成本的优化器，对执行计划的成本进行估算，并选择整体成本最小的物理执行计划。
• execute 阶段：时间消耗视情况，先等待全局唯一的时间戳 TSO，之后执行器根据执行计划中算子涉及的 Key 范围，构建出 TiKV 的 API 请求，分发到 TiKV。execute 时间包含 TSO 等待时间、KV 请求的时间和 TiDB 执行器本身处理数据的时间。

如果应用统一使用 query 或者 StmtExecute MySQL 命令接口，可以使用以下公式来定位平均延迟的瓶颈。

avg Query Duration = avg Get Token + avg Parse Duration + avg Compile Duration + avg Execute Duration

通常 execute 阶段会占 query 延迟的主要部分，在以下情况下，parse 和 compile 阶段也会占比明显。

• parse 阶段延迟占比明显：比如 query 语句很长，文本解析消耗大量的 CPU。
• compile 阶段延迟占比明显：如果应用没有使用执行计划缓存，每个语句都需要生成执行计划。compile 阶段的延迟可能达到几毫秒或者几十毫秒。如果无法命中执行计划缓存，compile 阶段需要进行逻辑优化和物理优化，这将消耗大量的 CPU 和内存，并给 Go Runtime 带来压力（因为 TiDB 是 Go 编写的），进一步影响 TiDB 其他组件的性能。这说明，OLTP 负载在 TiDB 中是否能高效运行，执行计划缓存扮演了重要的角色。

示例 1：数据库瓶颈在 compile 阶段

此图中 parse、compile 和 execute 阶段的平均时间分别为 17.1 us、729 us 和 681 us。因为应用使用 query 命令接口，无法使用执行计划缓存，所以 compile 阶段延迟高。

示例 2：数据库瓶颈在 execute 阶段

在此 TPC-C 负载中，parse、compile 和 execute 阶段的平均时间分别为 7.39us、38.1us 和 12.8ms。query 延迟的瓶颈在于 execute 阶段。

KV 和 TSO Request Duration

在 execute 阶段，TiDB 会跟 PD 和 TiKV 进行交互。如下图所示，当 TiDB 处理 SQL 语句请求时，在进行 parse 和 compile 之前，如果需要获取 TSO，会先请求生成 TSO。PD Client 不会阻塞调用者，而是直接返回一个 TSFuture，并在后台异步处理 TSO 请求的收发，一旦完成立即返回给 TSFuture，TSFuture 的持有者则需要调用 Wait 方法来获得最终的 TSO 结果。当 TiDB 完成 parse 和 compile 之后，进入 execute 阶段，此时存在两个情况：

• 如果 TSO 请求已经完成，Wait 方法会立刻返回一个可用的 TSO 或 error
• 如果 TSO 请求还未完成，Wait 方法会 block 住等待一个可用的 TSO 或 error（说明 gRPC 请求已发送但尚未收到返回结果，网络延迟较高）

TSO 等待的时间记录为 TSO WAIT，TSO 请求的网络时间记录为 TSO RPC。TiDB TSO 等待完成之后，执行过程中通常需要和 TiKV 进行读写交互：

• 读的 KV 请求常见类型：Get、BatchGet 和 Cop
• 写的 KV 请求常见类型：PessimisticLock，二阶段提交的 Prewrite 和 Commit

这一部分的指标对应以下三个面板：

• Avg TiDB KV Request Duration：TiDB 测量的 KV 请求的平均延迟
• Avg TiKV GRPC Duration：TiKV 内部 GRPC 消息处理的平均延迟
• PD TSO Wait/RPC Duration：TiDB 执行器等待 TSO 延迟 (wait) 和 TSO 请求的网络延迟(rpc)。

其中，Avg TiDB KV Request Duration 和 Avg TiKV GRPC Duration 的关系如下

Avg TiDB KV Request Duration = Avg TiKV GRPC Duration + TiDB 与 TiKV 之间的网络延迟 + TiKV GRPC 处理时间 + TiDB GRPC 处理时间和调度延迟。

Avg TiDB KV Request Duration 和 Avg TiKV GRPC Duration 的差值跟网络流量和延迟，TiDB 和 TiKV 的资源使用情况密切相关。

• 同一个机房内，Avg TiDB KV Request Duration 和 Avg TiKV GRPC Duration 的差值通常应该小于 2 毫秒。
• 同一地区的不同可用区，Avg TiDB KV Request Duration 和 Avg TiKV GRPC Duration 的差值通常应该小于 5 毫秒。

示例 1：同机器低负载的集群

在此负载中，TiDB 侧平均 Prewrite 请求延迟为 925 us，TiKV 内部 kv_prewrite 平均处理延迟为 720 us，相差 200 us 左右，是同机房内正常的延迟。TSO wait 平均延迟 206 us，rpc 时间为 144 us。

示例 2：公有云集群，负载正常

在此示例中，TiDB 集群部署在同一个地区的不同机房。TiDB 侧平均 Commit 请求延迟为 12.7 ms，TiKV 内部 kv_commit 平均处理延迟为 10.2 ms，相差 2.5 ms 左右。TSO wait 平均延迟为 3.12 ms，rpc 时间为 693 us。

示例 3：公有云集群，资源严重过载

在此示例中，TiDB 集群部署在同一个地区的不同机房，TiDB 网络和 CPU 资源严重过载。TiDB 侧平均 BatchGet 请求延迟为 38.6 ms，TiKV 内部 kv_batch_get 平均处理延迟为 6.15 ms，相差超过 32 ms，远高于正常值。TSO wait 平均延迟为 9.45 ms，rpc 时间为 14.3 ms。

Storage Async Write Duration、Store Duration 和 Apply Duration

TiKV 对于写请求的处理流程如下：

• scheduler worker 会先处理写请求，进行事务一致性检查，并把写请求转化成键值对，发送到 raftstore 模块。

• raftstore 为 TiKV 的共识模块，使用 Raft 共识算法，使多个 TiKV 组成的存储层可以容错。

  Raftstore 分为 Store 线程和 Apply 线程：

  • Store 线程负责处理 Raft 消息和新的 proposals。当收到新的 proposals 时，leader 节点的 store 线程会写入本地 Raft DB，并将消息复制到多个 follower 节点。当这个 proposals 在多数实例持久化成功之后，proposals 成功被提交。
  • Apply 线程负责将提交的数据写入到 KV DB 中。当写操作的数据被成功地写入 KV 数据库中时，Apply 线程会通知外层请求写请求已经完成。

Storage Async Write Duration 指标记录写请求进入 raftstore 之后的延迟，采集的粒度具体到每个请求的级别。

Storage Async Write Duration 分为 Store Duration 和 Apply Duration。你可以通过以下公式定位写请求的瓶颈主要是在 Store 还是 Apply 步骤。

avg Storage Async Write Duration  = avg Store Duration + avg Apply Duration

示例 1：同一个 OLTP 负载在 v5.3.0 和 v5.4.0 版本的对比

应用以上公式：v5.4.0 版本中，一个写密集的 OLTP 负载 QPS 比 v5.3.0 提升了 14%。

• v5.3.0：24.4 ms ~= 17.7 ms + 6.59 ms
• v5.4.0：21.4 ms ~= 14.0 ms + 7.33 ms

因为 v5.4.0 版本中，TiKV 对 gRPC 模块进行了优化，优化了 Raft 日志复制速度，相比 v5.3.0 降低了 Store Duration。

v5.3.0：

v5.4.0：

示例 2：Store Duration 瓶颈明显

应用以上公式：10.1 ms ~= 9.81 ms + 0.304 ms，说明写请求的延迟瓶颈在 Store Duration。

Commit Log Duration、Append Log Duration 和 Apply Log Duration

Commit Log Duration、Append Log Duration 和 Apply Log Duration 这三个延迟是 raftstore 内部关键操作的延迟记录。这些记录采集的粒度是 batch 操作级别的，每个操作会把多个写请求合并在一起，因此不能直接对应上文的 Store Duration 和 Apply Duration。

• Commit Log Duration 和 Append Log Duration 均为 store 线程的操作。Commit Log Duration 包含复制 Raft 日志到其他 TiKV 节点，保证 raft-log 的持久化。一般包含两次 Append Log Duration，一次 leader，一次 follower 的。Commit Log Duration 延迟通常会明显高于 Append Log Duration，因为包含了通过网络复制 Raft 日志到其他 TiKV 的时间。
• Apply Log Duration 记录了 apply 线程 apply Raft 日志的延迟。

Commit Log Duration 慢的常见场景：

• TiKV CPU 资源存在瓶颈，调度延迟高
• raftstore.store-pool-size 设置过小或者过大（过大也可能导致性能下降）
• IO 延迟高，导致 Append Log Duration 延迟高
• TiKV 之间的网络延迟比较高
• TiKV 的 gRPC 线程数设置过小或者多个 gRPC CPU 资源使用不均衡

Apply Log Duration 慢的常见场景：

• TiKV CPU 资源存在瓶颈，调度延迟高
• raftstore.apply-pool-size 设置过小或者过大（过大也可能导致性能下降）
• IO 延迟比较高

示例 1：同一个 OLTP 负载在 v5.3.0 和 v5.4.0 版本的对比

v5.4.0 版本，一个写密集的 OLTP 负载 QPS 比 v5.3.0 提升了 14%。对比这三个关键延迟：

因为 v5.4.0 版本中，TiKV 对 gRPC 模块进行了优化，优化了 Raft 日志复制速度，相比 v5.3.0 降低了 Commit Log Duration 和 Store Duration。

v5.3.0：

v5.4.0：

示例 2：Commit Log Duration 瓶颈明显的例子

• 平均 Append Log Duration = 4.38 ms
• 平均 Commit Log Duration = 7.92 ms
• 平均 Apply Log Duration = 172 us

Store 线程的 Commit Log Duration 明显比 Apply Log Duration 高，并且 Append Log Duration 比 Apply Log Duration 明显的高，说明 Store 线程在 CPU 和 IO 都可能都存在瓶颈。可能降低 Commit Log Duration 和 Append Log Duration 的方式如下：

• 如果 TiKV CPU 资源充足，考虑增加 Store 线程，即 raftstore.store-pool-size。
• 如果 TiDB 为 v5.4.0 及之后的版本，考虑启用 Raft Engine，Raft Engine 具有更轻量的执行路径，在一些场景下显著减少 IO 写入量和写入请求的长尾延迟，启用方式为设置 raft-engine.enable: true。
• 如果 TiKV CPU 资源充足，且 TiDB 为 v5.3.0 及之后的版本，考虑启用 StoreWriter。启用方式：raftstore.store-io-pool-size: 1。

低于 v6.1.0 的 TiDB 版本如何使用 Performance overview 面板

从 v6.1.0 起，TiDB Grafana 组件默认内置了 Performance Overview 面板。Performance overview 面板兼容 TiDB v4.x 和 v5.x 版本。如果你的 TiDB 版本低于 v6.1.0，需要手动导入 performance_overview.json。

导入方法如图所示：