TiDB 集群问题导图
本篇文档总结了使用 TiDB 及其组件时的常见错误。遇到相关错误时，可以通过本文档的问题导图来排查错误原因并进行处理。
1. 服务不可用
1.1 客户端报 Region is Unavailable 错误
1.1.1
Region is Unavailable一般是由于 Region 在一段时间不可用（可能会遇到TiKV server is busy；或者发送给 TiKV 的请求由于not leader或者epoch not match等原因被打回；又或者请求 TiKV 超时等），TiDB 内部会进行backoff重试。backoff的时间超过一定阈值（默认 20s）后就会报错给客户端。如果backoff在阈值内，客户端对该错误无感知。1.1.2 多台 TiKV 同时内存不足 (OOM)，导致 Region OOM 期间内没有 Leader，见案例 case-991。
1.1.3 TiKV 报
TiKV server is busy错误，超过backoff时间，参考 4.3 客户端报server is busy错误。TiKV server is busy属于内部流控机制，后续可能不计入backoff时间。1.1.4 多台 TiKV 启动不了，导致 Region 没有 Leader。单台物理主机部署多个 TiKV 实例，一个物理机挂掉，由于 label 配置错误导致 Region 没有 Leader，见案例 case-228。
1.1.5 follower apply 落后，成为 Leader 之后把收到的请求以
epoch not match理由打回，见案例 case-958（TiKV 内部需要优化该机制）。
1.2 PD 异常导致服务不可用
查看本文档 5. PD 问题。
2. 延迟明显升高
2.1 延迟短暂升高
- 2.1.1 TiDB 执行计划不对导致延迟升高，请参考 3.3 执行计划不对。
- 2.1.2 PD 出现选举问题或者 OOM 问题，请参考 5.2 PD 选举问题和 5.3 PD OOM 问题。
- 2.1.3 某些 TiKV 大量掉 Leader，请参考 4.4 某些 TiKV 大量掉 Leader。
- 2.1.4 其他原因，请参考读写延迟增加。
2.2 Latency 持续升高
2.2.1 TiKV 单线程瓶颈
单个 TiKV Region 过多，导致单个 gRPC 线程成为瓶颈（查看监控：Grafana -> TiKV-details -> Thread CPU/gRPC CPU Per Thread），v3.x 以上版本可以开启 Hibernate Region 特性解决该问题，见案例 case-612。
v3.0 之前版本 Raftstore 单线程或者 apply 单线程到达瓶颈（查看监控：Grafana -> TiKV-details -> Thread CPU/raft store CPU 和 Async apply CPU 超过
80%）。可以选择扩容 TiKV（v2.x 版本）实例，或者升级到多线程模型的 v3.x 版本。
2.2.2 CPU load 升高。
2.2.3 TiKV 写入慢，请参考 4.5 TiKV 写入慢。
2.2.4 TiDB 执行计划不对，请参考 3.3 执行计划不对。
2.2.5 其他原因，请参考读写延迟增加。
3. TiDB 问题
3.1 DDL
3.1.1 修改
decimal字段长度时报错"ERROR 1105 (HY000): unsupported modify decimal column precision"。TiDB 暂时不支持修改decimal字段长度。3.1.2 TiDB DDL job 卡住不动/执行很慢（通过
admin show ddl jobs可以查看 DDL 进度）：原因 1：TiDB 在 v6.3.0 中引入元数据锁，并在 v6.5.0 及之后的版本默认打开。如果 DDL 涉及的表与当前未提交事务涉及的表存在交集，则会阻塞 DDL 操作，直到事务提交或者回滚。
原因 2：与外部组件 (PD/TiKV) 的网络问题。
原因 3：早期版本（v3.0.8 之前）TiDB 内部自身负载很重（高并发下可能产生了很多协程）。
原因 4：早期版本（v2.1.15 & v3.0.0-rc1 之前）PD 实例删除 TiDB key 无效的问题，会导致每次 DDL 变更都需要等 2 个 lease（很慢）。
其他未知原因，请上报 bug。
解决方法：原因 1 需要检查与外部组件的网络问题；原因 2 和 3 已经修复，需要升级到高版本；其他原因，可选择以下兜底方案进行 DDL owner 迁移。
DDL owner 迁移方案：
如果与该 TiDB 集群可以网络互通，执行重新进行 owner 选举命令：
curl -X POST http://{TiDBIP}:10080/ddl/owner/resign如果与该 TiDB 集群不可以网络互通，需旁路下线，通过
tidb-ctl工具，从 PD 集群的 etcd 中直接删除 DDL owner，之后也会重新选举：tidb-ctl etcd delowner [LeaseID] [flags] + ownerKey
3.1.3 TiDB 日志中报
information schema is changed的错误：报错的详细原因以及解决办法参见触发 Information schema is changed 错误的原因。
背景知识：
schema version的增长数量与每个 DDL 变更操作的schema state个数一致，例如create table操作会有 1 个版本变更，add column操作会有 4 个版本变更（详情可以参考 online schema change），所以太多的 column 变更操作会导致schema version增长得很快。
3.1.4 TiDB 日志中报
information schema is out of date的错误：原因 1：执行 DML 的 TiDB 被
graceful kill后准备退出，且此 DML 对应的事务执行时间超过一个 DDL lease，在事务提交的时候会报此错。原因 2：TiDB 在执行 DML 时，有一段时间连不上 PD 和 TiKV，导致 TiDB 在一个 DDL Lease（默认
45s）内没有加载新的 schema，或者 TiDB 断开与 PD 之间带keep alive设置的连接。原因 3：TiKV 压力大或网络超时，通过监控 Grafana -> TiDB 和 TiKV 节点的负载情况来确认是否是该原因。
解决方法：第 1 种原因，在 TiDB 启动时手动重试该 DML 即可；第 2 种原因，需要检查 TiDB 实例和 PD 及 TiKV 的网络波动情况；第 3 种原因，需要检查 TiKV 为什么繁忙，参考 4. TiKV 问题。
3.2 OOM 问题
3.2.1 现象
客户端：客户端收到 TiDB server 报错
ERROR 2013 (HY000): Lost connection to MySQL server during query日志：
dmesg -T | grep tidb-server结果中有事故发生附近时间点的 OOM-killer 的日志。tidb.log 中可以
grep到事故发生后附近时间的"Welcome to TiDB"的日志（即 TiDB server 发生重启）。tidb_stderr.log 中能
grep到fatal error: "runtime: out of memory"或"cannot allocate memory"。v2.1.8 及其之前的版本，tidb_stderr.log 中能
grep到fatal error: stack overflow。
监控：TiDB server 实例所在机器可用内存迅速回升
3.2.2 定位造成 OOM 的 SQL（目前所有版本都无法完成精准定位，需要在发现 SQL 后再做进一步分析，确认 OOM 是否的确由该 SQL 造成）：
> = v3.0.0的版本，可以在 tidb.log 中grep "expensive_query"，该 log 会记录运行超时、或使用内存超过阈值的 SQL。< v3.0.0的版本，通过grep "memory exceeds quota"定位运行时内存超限的 SQL。
3.2.3 缓解 OOM 问题
- 通过开启
SWAP的方式，可以缓解由于大查询使用内存过多而造成的 OOM 问题。但该方法由于存在 I/O 开销，会在内存空间不足时对大查询性能造成一定影响。性能回退程度受剩余内存量、读写盘速度影响。
- 通过开启
3.2.4 OOM 常见原因
更多 OOM 的排查方法，请参考 TiDB OOM 故障排查。
3.3 执行计划不对
3.3.1 现象
SQL 相比于之前的执行时间有较大程度变慢，执行计划突然发生改变。如果慢日志中输出了执行计划，可以直接对比执行计划。
SQL 执行时间相比于其他数据库（例如 MySQL）有较大差距。可以对比其他数据库执行计划，例如
Join Order是否不同。慢日志中 SQL 执行时间
Scan Keys数目较大。
3.3.2 排查执行计划问题
explain analyze {SQL}在执行时间可以接受的情况下，对比explain analyze结果中count和 execution info 中rows的数目差距。如果在TableScan/IndexScan行上发现比较大的差距，很大可能是统计信息出问题；如果在其他行上发现较大差距，则也有可能是非统计信息问题。select count(*)在执行计划中包含join等情况下，explain analyze 可能耗时过长；此时可以通过对TableScan/IndexScan上的条件进行select count(*)，并对比explain结果中的row count信息，确定是不是统计信息的问题。
3.3.3 缓解问题
v3.0 及以上版本可以使用
SQL Bind功能固定执行计划。更新统计信息。在大致确定问题是由统计信息导致的情况下，先 dump 统计信息保留现场。如果是由于统计信息过期导致，例如
show stats_meta中 modify count/row count 大于某个值（例如 0.3）或者表中存在时间列的索引情况下，可以先尝试 analyze table 恢复；如果配置了 auto analyze，可以查看系统变量tidb_auto_analyze_ratio是否过大（例如大于 0.3），以及当前时间是否在tidb_auto_analyze_start_time和tidb_auto_analyze_end_time范围内。其他情况，请上报 bug。
3.4 SQL 执行报错
3.4.1 客户端报
ERROR 1265(01000) Data Truncated错误。原因是 TiDB 内在计算Decimal类型处理精度的时候，和 MySQL 不兼容。该错误已于 v3.0.10 中修复 (#14438)，具体原因如下：在 MySQL 内，如果两个大精度
Decimal做除法运算，超出最大小数精度时(30)，会只保留30位且不报错。TiDB 在计算结果上，也是这样实现的，但是在内部表示Decimal的结构体内，有一个表示小数精度的字段，还是保留的真实精度。比如
(0.1^30) / 10，TiDB 和 MySQL 的结果都为 0，是正确的，因为精度最多30；但是 TiDB 内表示精度的那个字段，还是 31；多次
Decimal除法计算后，虽然结果正确，但是这个精度可能越来越大，最终超过 TiDB 内的另一个阈值 72，此时就会报Data Truncated的错误；Decimal的乘法计算就不会有这个问题，因为绕过越界，会直接把精度设置为最大精度限制。解决方法：可以通过手动加
Cast(xx as decimal(a, b))来绕过这个问题，a 和 b 就是目标的精度。
3.5 慢查询问题
要定位慢查询，参阅慢查询日志。要处理慢查询，参阅分析慢查询。
3.6 热点问题
TiDB 作为分布式数据库，内建负载均衡机制，尽可能将业务负载均匀地分布到不同计算或存储节点上，更好地利用上整体系统资源。然而，机制不是万能的，在一些场景下仍会有部分业务负载不能被很好地分散，影响性能，形成单点的过高负载，也称为热点。
TiDB 提供了完整的方案用于排查、解决或规避这类热点。通过均衡负载热点，可以提升整体性能，包括提高 QPS 和降低延迟等。详情参见 TiDB 热点问题处理。
3.7 TiDB 磁盘 I/O 过高
当出现系统响应变慢的时候，如果已经排查了 CPU 的瓶颈、数据事务冲突的瓶颈后，问题仍存在，就需要从 I/O 来入手来辅助判断目前的系统瓶颈点。参考 TiDB 磁盘 I/O 过高的处理办法了解如何定位和处理 TiDB 存储 I/O 过高的问题。
3.8 锁冲突问题
TiDB 支持完整的分布式事务，自 v3.0 版本起，提供乐观事务与悲观事务两种事务模式。要了解如何排查锁相关的问题，以及如何处理乐观和悲观锁冲突的问题，请参考 TiDB 锁冲突问题处理。
3.9 数据索引一致性报错
当执行事务或执行 ADMIN CHECK [TABLE|INDEX] 命令时，TiDB 会对数据索引的一致性进行检查。如果检查发现 record key-value 和 index key-value 不一致，即存储行数据的键值对和存储其对应索引的键值对之间不一致（例如多索引或缺索引），TiDB 会报数据索引一致性错误，并在日志文件中打印相关错误日志。
要了解更多数据索引一致性报错信息以及如何绕过检查，请参考数据索引一致性报错。
4. TiKV 问题
4.1 TiKV panic 启动不了
4.1.1
sync-log = false，机器断电之后出现unexpected raft log index: last_index X < applied_index Y错误。符合预期，需通过tikv-ctl工具恢复 Region。4.1.2 虚拟机部署 TiKV，
kill虚拟机或物理机断电，出现entries[X, Y] is unavailable from storage错误。符合预期，虚拟机的 fsync 不可靠，需通过tikv-ctl工具恢复 Region。4.1.3 其他原因（非预期，需报 bug）。
4.2 TiKV OOM
4.2.1
block-cache配置太大导致 OOM：在监控 Grafana -> TiKV-details 选中对应的 instance 后，查看 RocksDB 的
block cache size监控来确认是否是该问题。同时，请检查
[storage.block-cache] capacity = # "1GB"参数是否设置合理，默认情况下 TiKV 的block-cache设置为机器总内存的45%；在 container 部署时，需要显式指定该参数，因为 TiKV 获取的是物理机的内存，可能会超出 container 的内存限制。
4.2.2 Coprocessor 收到大量大查询，返回的数据量太大，gRPC 的发送速度跟不上 Coprocessor 往外输出数据的速度，导致 OOM：
- 可以通过检查监控：Grafana -> TiKV-details -> coprocessor overview 的
response size是否超过network outbound流量来确认是否属于这种情况。
- 可以通过检查监控：Grafana -> TiKV-details -> coprocessor overview 的
4.2.3 其他部分占用太多内存（非预期，需报 bug）。
4.3 客户端报 server is busy 错误
通过查看监控：Grafana -> TiKV -> errors 确认具体 busy 原因。server is busy 是 TiKV 自身的流控机制，TiKV 通过这种方式告知 tidb/ti-client 当前 TiKV 的压力过大，稍后再尝试。
4.3.1 TiKV RocksDB 出现
write stall。一个 TiKV 包含两个 RocksDB 实例，一个用于存储 Raft 日志，位于data/raft。另一个用于存储真正的数据，位于data/db。通过grep "Stalling" RocksDB日志可以查看 stall 的具体原因，RocksDB 日志是LOG开头的文件，LOG为当前日志。write stall是一个 RocksDB 原生内建的性能降级机制。当 RocksDB 发生write stall时，系统的整体性能会急剧下降。在 v5.2.0 之前，当发生write stall时，TiDB 通过直接给客户端返回ServerIsBusy错误来阻挡所有的写请求，但这容易导致 QPS 性能急剧下降。自 v5.2.0 起，TiKV 引入了新的流控机制，通过前置在调度层实现动态延迟写请求来抑制写入，以替代之前遇到write stall时就给客户端返回server is busy来抑制写入的机制。新的流控机制默认配置开启，TiKV 会自动关闭KvDB和RaftDB(memtable 除外) 的write stall机制。但是，当 pending 的请求量超过一定阈值时，流控机制仍然会生效，开始拒绝部分或所有的写入请求，并返回客户端server is busy报错，表现如下。详细的说明和阈值可参考流控配置说明。如果 pending compaction bytes 太多触发
server is busy报错，可以通过调大soft-pending-compaction-bytes-limit和hard-pending-compaction-bytes-limit参数的值来缓解。如果 pending compaction bytes 达到
soft-pending-compaction-bytes-limit参数的值（默认为192GiB），流控就会开始拒绝一部分的写请求（通过给客户端返回ServerIsBusy）。此时，可以调大该参数的值，例如，[storage.flow-control] soft-pending-compaction-bytes-limit = "384GiB"。如果 pending compaction bytes 达到
hard-pending-compaction-bytes-limit参数的值（默认为1024GiB），流控就会开始拒绝所有的写请求（通过给客户端返回ServerIsBusy）。通常不太可能触发该情况，因为在达到soft-pending-compaction-bytes-limit的阈值之后，流控机制就会介入而放慢写入速度。如果触发，可以调大该参数的值，例如，[storage.flow-control] hard-pending-compaction-bytes-limit = "2048GiB"。如果磁盘 IO 能力持续跟不上写入，建议扩容。如果磁盘的吞吐达到了上限（例如 SATA SSD 的吞吐相对 NVME SSD 会低很多）导致 write stall，但是 CPU 资源又比较充足，可以尝试采用压缩率更高的压缩算法来缓解磁盘的压力，用 CPU 资源换磁盘资源。
比如 default cf compaction 压力比较大，调整参数
[rocksdb.defaultcf] compression-per-level = ["no", "no", "lz4", "lz4", "lz4", "zstd", "zstd"]改成compression-per-level = ["no", "no", "zstd", "zstd", "zstd", "zstd", "zstd"]。
memtable 太多导致 stall。该问题一般发生在瞬间写入量比较大，并且 memtable flush 到磁盘的速度比较慢的情况下。如果磁盘写入速度不能改善，并且只有业务峰值会出现这种情况，可以通过调大对应 CF 的
max-write-buffer-number来缓解：- 例如
[rocksdb.defaultcf] max-write-buffer-number = 8（默认值5），同时请求注意在高峰期可能会占用更多的内存，因为可能存在于内存中的 memtable 会更多。
- 例如
4.3.2
scheduler too busy- 写入冲突严重，
latch wait duration比较高，查看监控：Grafana -> TiKV-details -> scheduler prewrite 或者 scheduler commit 的latch wait duration。scheduler 写入任务堆积，导致超过了[storage] scheduler-pending-write-threshold = "100MB"设置的阈值。可通过查看MVCC_CONFLICT_COUNTER对应的 metric 来确认是否属于该情况。 - 写入慢导致写入堆积，该 TiKV 正在写入的数据超过了
[storage] scheduler-pending-write-threshold = "100MB"设置的阈值。请参考 4.5 TiKV 写入慢。
- 写入冲突严重，
4.3.3
raftstore is busy，主要是消息的处理速度没有跟上接收消息的速度。短时间的channel full不会影响服务，长时间持续出现该错误可能会导致 Leader 切换走。append log遇到了 stall，参考 4.3.1 客户端报server is busy错误。append log duration比较高，导致处理消息不及时，可以参考 4.5 TiKV 写入慢分析为什么append log duration比较高。- 瞬间收到大量消息（查看 TiKV Raft messages 面板），Raftstore 没处理过来，通常情况下短时间的
channel full不会影响服务。
4.3.4 TiKV Coprocessor 排队，任务堆积超过了
Coprocessor 线程数 * readpool.coprocessor.max-tasks-per-worker-[normal|low|high]。大量大查询导致 Coprocessor 出现了堆积情况，需要确认是否由于执行计划变化而导致了大量扫表操作，请参考 3.3 执行计划不对。
4.4 某些 TiKV 大量掉 Leader
4.4.1 TiKV 重启，导致重新选举。
- TiKV
panic之后又被 systemd 重新拉起正常运行，可以通过查看 TiKV 的日志来确认是否有panic，这种情况属于非预期，需报 bug。 - 被第三者
stop/kill，被 systemd 重新拉起。查看dmesg和TiKV log确认原因。 - TiKV 发生 OOM 导致重启了，参考 4.2 TiKV OOM 问题。
- 动态调整
THP导致 hung 住，见案例 case-500。
- TiKV
4.4.2 查看监控：Grafana -> TiKV-details -> errors 面板
server is busy，看到 TiKV RocksDB 出现 write stall 导致发生重新选举，请参考 4.3.1。4.4.3 网络隔离导致重新选举。
4.5 TiKV 写入慢
4.5.1 通过查看 TiKV gRPC 的
prewrite/commit/raw-put（仅限 raw kv 集群）duration 确认确实是 TiKV 写入慢了。通常情况下可以按照 performance-map 来定位到底哪个阶段慢了，下面列出几种常见的情况。4.5.2 scheduler CPU 繁忙（仅限 transaction kv）。prewrite/commit 的
scheduler command duration比scheduler latch wait duration+storage async write duration更长，并且 scheduler worker CPU 比较高，例如超过scheduler-worker-pool-size* 100% 的 80%，并且或者整个机器的 CPU 资源比较紧张。如果写入量很大，确认下是否[storage] scheduler-worker-pool-size配置得太小。其他情况，需报 bug。4.5.3 Append log 慢。TiKV Grafana 的 Raft IO/
append log duration比较高，通常情况下是由于写盘慢了，可以检查 RocksDB - Raft 的WAL Sync Duration max值来确认，否则可能需要报 bug。4.5.4 Raftstore 线程繁忙。TiKV Grafana 的 Raft Propose/
propose wait duration明显高于append log duration。请查看以下情况：[raftstore] store-pool-size配置是否过小（该值建议在 [1,5] 之间，不建议太大）。- 机器的 CPU 是不是不够。
4.5.5 apply 慢了。TiKV Grafana 的 Raft IO/
apply log duration比较高，通常会伴随着 Raft Propose/apply wait duration比较高。可能是以下原因引起的：[raftstore] apply-pool-size配置过小（建议在 [1, 5] 之间，不建议太大），Thread CPU/apply cpu比较高；- 机器的 CPU 资源不够了；
- Region 写入热点问题，单个 apply 线程 CPU 使用率比较高（通过修改 Grafana 表达式，加上
by (instance, name)来看各个线程的 CPU 使用情况），暂时对于单个 Region 的热点写入没有很好的方式，最近在优化该场景； - 写 RocksDB 比较慢，RocksDB kv/
max write duration比较高（单个 Raft log 可能包含很多个 kv，写 RocksDB 的时候会把 128 个 kv 放在一个 write batch 写入到 RocksDB，所以一次 apply log 可能涉及到多次 RocksDB 的 write）； - 其他情况，需报 bug。
4.5.6 Raft commit log 慢了。
- TiKV Grafana 的 Raft IO/
commit log duration比较高（4.x 版本的 Grafana 才有该 metric）。每个 Region 对应一个独立的 Raft group，Raft 本身是有流控机制的，类似 TCP 的滑动窗口机制，通过参数[raftstore] raft-max-inflight-msgs = 256来控制滑动窗口的大小，如果有热点写入并且commit log duration比较高可以适度调大该参数，比如 1024。
- TiKV Grafana 的 Raft IO/
4.5.7 其他情况，请参考 Performance Map 上的写入路径来分析。
5. PD 问题
5.1 PD 调度问题
5.1.1 merge 问题：
跨表空 Region 无法 merge，需要修改 TiKV 的
[coprocessor] split-region-on-table = false参数来解决，4.x 版本该参数默认为 false，见案例 case-896。Region merge 慢，可检查监控 Grafana -> PD -> operator 面板是否有 merge 的 operator 产生，可以适当调大
merge-schedule-limit参数来加速 merge。
5.1.2 补副本/上下线问题：
5.1.3 Balance 问题：
5.2 PD 选举问题
5.2.1 PD 发生 Leader 切换：
磁盘问题，PD 所在的节点 I/O 被打满，排查是否有其他 I/O 高的组件与 PD 混部以及盘的健康情况，可通过监控 Grafana -> disk performance -> latency 和 load 等指标进行验证，必要时可以使用 fio 工具对盘进行检测，见案例 case-292。
网络问题，PD 日志中有
lost the TCP streaming connection，排查 PD 之间网络是否有问题，可通过监控 Grafana -> PD -> etcd 的round trip来验证，见案例 case-177。系统 load 高，日志中能看到
server is likely overloaded，见案例 case-214。
5.2.2 PD 选不出 Leader 或者选举慢：
5.2.3 TiDB 执行 SQL 时报 PD timeout：
PD 没 Leader 或者有切换，参考 5.2.1 PD 选举问题和 5.2.2 PD 选举问题。
网络问题，排查网络相关情况。通过监控 Grafana -> blackbox_exporter -> ping latency 确定 TiDB 到 PD Leader 的网络是否正常。
PD panic，需报 bug。
PD OOM，参考 5.3 PD OOM 问题。
其他原因，通过
curl http://127.0.0.1:2379/debug/pprof/goroutine?debug=2抓 goroutine，报 bug。
5.2.4 其他问题
5.3 PD OOM
5.3.1 使用
/api/v1/regions接口时 Region 数量过多，可能会导致 PD OOM，在 v3.0.8 版本中修复，见 #1986。5.3.2 滚动升级的时候 PD OOM，gRPC 消息大小没限制，监控可看到 TCP InSegs 较大，在 v3.0.6 版本中修复，见 #1952。
5.4 Grafana 显示问题
- 5.4.1 监控 Grafana -> PD -> cluster -> role 显示 follower，Grafana 表达式问题，在 v3.0.8 版本修复。
6. 生态 Tools 问题
6.1 TiDB Binlog 问题
6.1.1 TiDB Binlog 是将 TiDB 的修改同步给下游 TiDB 或者 MySQL 的工具，见 TiDB Binlog on GitHub。
6.1.2 Pump/Drainer Status 中 Update Time 正常更新，日志中也没有异常，但下游没有数据写入。
- TiDB 配置中没有开启 binlog，需要修改 TiDB 配置
[binlog]。
- TiDB 配置中没有开启 binlog，需要修改 TiDB 配置
6.1.3 Drainer 中的 sarama 报
EOF错误。- Drainer 使用的 Kafka 客户端版本和 Kafka 版本不匹配，需要修改配置
[syncer.to] kafka-version来解决。
- Drainer 使用的 Kafka 客户端版本和 Kafka 版本不匹配，需要修改配置
6.1.4 Drainer 写 Kafka 失败然后 panic，Kafka 报
Message was too large错误。binlog 数据太大，造成写 Kafka 的单条消息太大，需要修改 Kafka 的下列配置来解决：
message.max.bytes=1073741824 replica.fetch.max.bytes=1073741824 fetch.message.max.bytes=1073741824见案例 case-789。
6.1.5 上下游数据不一致
部分 TiDB 节点没有开启 binlog。v3.0.6 及之后的版本可以通过访问 http://127.0.0.1:10080/info/all 接口可以检查所有节点的 binlog 状态。之前的版本可以通过查看配置文件来确认是否开启了 binlog。
部分 TiDB 节点进入 ignore binlog 状态。v3.0.6 及之后的版本可以通过访问 http://127.0.0.1:10080/info/all 接口可以检查所有节点的 binlog 状态。之前的版本需要看 TiDB 的日志中是否有 ignore binlog 关键字来确认是该问题。
上下游 Timestamp 列的值不一致：
时区问题，需要确保 Drainer 和上下游数据库时区一致，Drainer 通过
/etc/localtime获取时区，不支持TZ环境变量，见案例 case-826。TiDB 中 Timestamp 的默认值为
null，MySQL 5.7 中 Timestamp 默认值为当前时间（MySQL 8 无此问题），因此当上游写入null的 Timestamp 且下游是 MySQL 5.7 时，Timestamp 列数据不一致。在开启 binlog 前，在上游执行set @@global.explicit_defaults_for_timestamp=on;可解决此问题。
其他情况需报 bug。
6.1.6 同步慢
6.1.7 Pump 无法写 binlog，报
no space left on device错误。- 本地磁盘空间不足，Pump 无法正常写 binlog 数据。需要清理磁盘空间，然后重启 Pump。
6.1.8 Pump 启动时报错
fail to notify all living drainer。Pump 启动时需要通知所有 Online 状态的 Drainer，如果通知失败则会打印该错误日志。
可以使用 binlogctl 工具查看所有 Drainer 的状态是否有异常，保证 Online 状态的 Drainer 都在正常工作。如果某个 Drainer 的状态和实际运行情况不一致，则使用 binlogctl 修改状态，然后再重启 Pump。见案例 fail-to-notify-all-living-drainer。
6.1.9 Drainer 报错
gen update sqls failed: table xxx: row data is corruption []。- 触发条件：上游做 Drop Column DDL 的时候同时在做这张表的 DML。已经在 v3.0.6 修复，见 case-820。
6.1.10 Drainer 同步卡住，进程活跃但 checkpoint 不更新。
- 已知 bug 在 v3.0.4 修复，见案例 case-741。
6.1.11 任何组件
panic。
6.2 DM 问题
6.2.1 TiDB Data Migration (DM) 是能将 MySQL/MariaDB 的数据迁移到 TiDB 的迁移工具，详情见 DM 简介。
6.2.2 执行
query-status或查看日志时出现Access denied for user 'root'@'172.31.43.27' (using password: YES)。在所有 DM 配置文件中，数据库相关的密码都必须使用经 dmctl 加密后的密文（若数据库密码为空，则无需加密）。在 v1.0.6 及以后的版本可使用明文密码。
在 DM 运行过程中，上下游数据库的用户必须具备相应的读写权限。在启动同步任务过程中，DM 会自动进行相应权限的检查。
同一套 DM 集群，混合部署不同版本的 DM-worker/DM-master/dmctl，见案例 AskTUG-1049。
6.2.3 DM 同步任务中断并包含
driver: bad connection错误。发生
driver: bad connection错误时，通常表示 DM 到下游 TiDB 的数据库连接出现了异常（如网络故障、TiDB 重启等）且当前请求的数据暂时未能发送到 TiDB。1.0.0 GA 之前的版本，DM 发生该类型错误时，需要先使用
stop-task命令停止任务后再使用start-task命令重启任务。1.0.0 GA 版本，增加对此类错误的自动重试机制，见 #265。
6.2.4 同步任务中断并包含
invalid connection错误。发生
invalid connection错误时，通常表示 DM 到下游 TiDB 的数据库连接出现了异常（如网络故障、TiDB 重启、TiKV busy 等）且当前请求已有部分数据发送到了 TiDB。由于 DM 中存在同步任务并发向下游复制数据的特性，因此在任务中断时可能同时包含多个错误（可通过query-status或query-error查询当前错误）：如果错误中仅包含
invalid connection类型的错误，且当前处于增量复制阶段，则 DM 会自动进行重试。如果 DM 由于版本问题（v1.0.0-rc.1 后引入自动重试）等未自动进行重试或自动重试未能成功，则可尝试先使用
stop-task停止任务，然后再使用start-task重启任务。
6.2.5 Relay 处理单元报错
event from * in * diff from passed-in event *或同步任务中断并包含get binlog error ERROR 1236 (HY000)、binlog checksum mismatch, data may be corrupted等 binlog 获取或解析失败错误。在 DM 进行 relay log 拉取与增量同步过程中，如果遇到了上游超过 4 GB 的 binlog 文件，就可能出现这两个错误。原因是 DM 在写 relay log 时需要依据 binlog position 及文件大小对 event 进行验证，且需要保存同步的 binlog position 信息作为 checkpoint。但是 MySQL binlog position 官方定义使用 uint32 存储，所以超过 4 GB 部分的 binlog position 的 offset 值会溢出，进而出现上面的错误。
6.2.6 DM 同步中断，日志报错
ERROR 1236 (HY000) The slave is connecting using CHANGE MASTER TO MASTER_AUTO_POSITION = 1, but the master has purged binary logs containing GTIDs that the slave requires.。检查 master 的 binlog 是否被 purge。
检查 relay.meta 中记录的位点信息。
relay.meta 中记录空的 GTID 信息，DM-worker 进程在退出时、以及定时 (30s) 会把内存中的 GTID 信息保存到 relay.meta 中，在没有获取到上游 GTID 信息的情况下，把空的 GTID 信息保存到了 relay.meta 中。见案例 case-772。
relay.meta 中记录的 binlog event 不完整触发 recover 流程后记录错误的 GTID 信息，该问题可能会在 1.0.2 之前的版本遇到，已在 1.0.2 版本修复。
6.2.7 DM 同步报错
Error 1366: incorrect utf8 value eda0bdedb29d(\ufffd\ufffd\ufffd\ufffd\ufffd\ufffd)。- 该值 MySQL 8.0 和 TiDB 都不能写入成功，但是 MySQL 5.7 可以写入成功。可以开启 TiDB 动态参数
tidb_skip_utf8_check参数，跳过数据格式检查。
- 该值 MySQL 8.0 和 TiDB 都不能写入成功，但是 MySQL 5.7 可以写入成功。可以开启 TiDB 动态参数
6.3 TiDB Lightning 问题
6.3.1 TiDB Lightning 是快速的全量数据导入工具，见 TiDB Lightning on GitHub。
6.3.2 导入速度太慢。
region-concurrency设定太高，线程间争用资源反而减低了效率。排查方法如下：- 从日志的开头搜寻
region-concurrency能知道 TiDB Lightning 读到的参数是多少； - 如果 TiDB Lightning 与其他服务（如 TiKV Importer）共用一台服务器，必需手动将
region-concurrency设为该服务器 CPU 数量的75%； - 如果 CPU 设有限额（例如从 Kubernetes 指定的上限），TiDB Lightning 可能无法自动判断出来，此时亦需要手动调整
region-concurrency。
- 从日志的开头搜寻
表结构太复杂。每条索引都会额外增加 KV 对，如果有 N 条索引，实际导入的大小就差不多是 Dumpling 文件的 N+1 倍。如果索引不太重要，可以考虑先从 schema 去掉，待导入完成后再使用
CREATE INDEX加回去。TiDB Lightning 版本太旧。尝试使用最新的版本，可能会有改善。
6.3.3
checksum failed: checksum mismatched remote vs local6.3.4
Checkpoint for … has invalid status:(错误码)原因：断点续传已启用。TiDB Lightning 或 TiKV Importer 之前发生了异常退出。为了防止数据意外损坏，TiDB Lightning 在错误解决以前不会启动。错误码是小于 25 的整数，可能的取值是 0、3、6、9、12、14、15、17、18、20、21。整数越大，表示异常退出所发生的步骤在导入流程中越晚。
解决办法：参考官网步骤处理。
6.3.5
cannot guess encoding for input file, please convert to UTF-8 manually原因：TiDB Lightning 只支持 UTF-8 和 GB-18030 编码的表架构。此错误代表数据源不是这里任一个编码。也有可能是文件中混合了不同的编码，例如在不同的环境运行过
ALTER TABLE，使表架构同时出现 UTF-8 和 GB-18030 的字符。解决办法：参考官网步骤处理。
6.3.6
[sql2kv] sql encode error = [types:1292]invalid time format: '{1970 1 1 0 45 0 0}'原因：一个 timestamp 类型的时间戳记录了不存在的时间值。时间值不存在是由于夏令时切换或超出支持的范围（1970 年 1 月 1 日至 2038 年 1 月 19 日）。
解决办法：参考官网步骤处理。
7. 常见日志分析
7.1 TiDB
7.1.1
GC life time is shorter than transaction duration。事务执行时间太长，超过了 GC lifetime（默认为 10 分钟），可以通过修改系统变量tidb_gc_life_time来延长 life time，通常情况下不建议修改，因为延长时限可能导致大量老版本数据的堆积（如果有大量UPDATE和DELETE语句）。7.1.2
txn takes too much time。事务太长时间（超过 590s）没有提交，准备提交的时候报该错误。可以通过调大[tikv-client] max-txn-time-use = 590参数，以及调大GC life time来绕过该问题（如果确实有这个需求）。通常情况下，建议看看业务是否真的需要执行这么长时间的事务。7.1.3 coprocessor.go 报
request outdated。发往 TiKV 的 Coprocessor 请求在 TiKV 端排队时间超过了 60s，直接返回该错误。需要排查 TiKV Coprocessor 为什么排队这么严重。7.1.4 region_cache.go 大量报
switch region peer to next due to send request fail且 error 信息是context deadline exceeded。请求 TiKV 超时触发 region cache 切换请求到其他节点，可以对日志中的 addr 字段继续grep "<addr> cancelled"，根据 grep 结果：send request is cancelled。请求发送阶段超时，可以排查监控 Grafana -> TiDB -> Batch Client/Pending Request Count by TiKV是否大于 128，确定是否因发送远超 KV 处理能力导致发送堆积。如果 Pending Request 不多，需要排查日志确认是否因为对应 KV 有运维变更，导致短暂报出；否则非预期，需报 bug。wait response is cancelled。请求发送到 TiKV 后超时未收到 TiKV 响应。需要排查对应地址 TiKV 的响应时间和对应 Region 在当时的 PD 和 KV 日志，确定为什么 KV 未及时响应。
7.1.5 distsql.go 报
inconsistent index。数据索引疑似发生不一致，首先对报错的信息中 index 所在表执行admin check table <TableName>命令，如果检查失败，则先通过以下命令禁用 GC，然后报 bug。SET GLOBAL tidb_gc_enable = 0;
7.2 TiKV
7.2.1
key is locked读写冲突，读请求碰到还未提交的数据，需要等待其提交之后才能读。少量这个错误对业务无影响，大量出现这个错误说明业务读写冲突比较严重。7.2.2
write conflict乐观事务中的写写冲突，同时多个事务对相同的 key 进行修改，只有一个事务会成功，其他事务会自动重取 timestamp 然后进行重试，不影响业务。如果业务冲突很严重可能会导致重试多次之后事务失败，这种情况下建议使用悲观锁。报错以及解决方法详情，参考乐观事务模型下写写冲突问题排查。7.2.3
TxnLockNotFound事务提交太慢，过了 TTL (Time To Live) 时间之后被其他事务回滚了，该事务会自动重试，通常情况下对业务无感知。对于 0.25 MB 以内的小事务，TTL 默认时间为 3 秒。详情参见锁被清除 (LockNotFound) 错误。7.2.4
PessimisticLockNotFound类似TxnLockNotFound，悲观事务提交太慢被其他事务回滚了。7.2.5
stale_epoch请求的 epoch 太旧了，TiDB 会更新路由之后再重新发送请求，业务无感知。epoch 在 Region 发生 split/merge 以及迁移副本的时候会变化。7.2.6
peer is not leader请求发到了非 Leader 的副本上，TiDB 会根据该错误更新本地路由（如果错误 response 里携带了最新 Leader 是哪个副本这一信息），并且重新发送请求到最新 Leader，一般情况下业务无感知。在 v3.0 后 TiDB 在原 Leader 请求失败时会尝试其他 peer，也会导致 TiKV 频繁出现not leader日志，可以通过查看 TiDB 对应 Region 的switch region peer to next due to send request fail日志，排查发送失败根本原因，参考 7.1.4 TiDB。另外也可能是由于其他原因导致一些 Region 一直没有 Leader，请参考 4.4 某些 TiKV 大量掉 Leader。