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TiDB 热点问题处理

本文介绍如何定位和解决读写热点问题。

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。

常见热点场景

TiDB 编码规则回顾

TiDB 对每个表分配一个 TableID，每一个索引都会分配一个 IndexID，每一行分配一个 RowID（默认情况下，如果表使用整数型的 Primary Key，那么会用 Primary Key 的值当做 RowID）。其中 TableID 在整个集群内唯一，IndexID/RowID 在表内唯一，这些 ID 都是 int64 类型。

每行数据按照如下规则进行编码成 Key-Value pair：

  1. Key: tablePrefix{tableID}_recordPrefixSep{rowID}
  2. Value: [col1, col2, col3, col4]

其中 Key 的 tablePrefix 和 recordPrefixSep 都是特定的字符串常量，用于在 KV 空间内区分其他数据。

对于 Index 数据，会按照如下规则编码成 Key-Value pair：

  1. Key: tablePrefix{tableID}_indexPrefixSep{indexID}_indexedColumnsValue
  2. Value: rowID

Index 数据还需要考虑 Unique Index 和非 Unique Index 两种情况，对于 Unique Index，可以按照上述编码规则。但是对于非 Unique Index，通过这种编码并不能构造出唯一的 Key，因为同一个 Index 的 tablePrefix{tableID}_indexPrefixSep{indexID} 都一样，可能有多行数据的 ColumnsValue 是一样的，所以对于非 Unique Index 的编码做了一点调整：

  1. Key: tablePrefix{tableID}_indexPrefixSep{indexID}_indexedColumnsValue_rowID
  2. Value: null

表热点

从 TiDB 编码规则可知，同一个表的数据会在以表 ID 开头为前缀的一个 range 中，数据的顺序按照 RowID 的值顺序排列。在表 insert 的过程中如果 RowID 的值是递增的，则插入的行只能在末端追加。当 Region 达到一定的大小之后会进行分裂，分裂之后还是只能在 range 范围的末端追加，永远只能在一个 Region 上进行 insert 操作，形成热点。

常见的 increment 类型自增主键就是顺序递增的，默认情况下，在主键为整数型时，会用主键值当做 RowID ，此时 RowID 为顺序递增，在大量 insert 时形成表的写入热点。

同时，TiDB 中 RowID 默认也按照自增的方式顺序递增，主键不为整数类型时，同样会遇到写入热点的问题。

索引热点

索引热点与表热点类似，常见的热点场景出现在时间顺序单调递增的字段，或者插入大量重复值的场景。

确定存在热点问题

性能问题不一定是热点造成的，也可能存在多个因素共同影响，在排查前需要先确认是否与热点相关。

  • 判断写热点依据：打开监控面板 TiKV-Trouble-Shooting 中 Hot Write 面板（如下图所示），观察 Raftstore CPU 监控是否存在个别 TiKV 节点的指标明显高于其他节点的现象。

  • 判断读热点依据：打开监控面板 TIKV-Details 中 Thread_CPU，查看 coprocessor cpu 有没有明显的某个 TiKV 特别高。

使用 TiDB Dashboard 定位热点表

TiDB Dashboard 中的流量可视化功能可帮助用户缩小热点排查范围到表级别。以下是流量可视化功能展示的一个热力图样例，该图横坐标是时间，纵坐标是各个表和索引，颜色越亮代表其流量越大。可在工具栏中切换显示读或写流量。

Dashboard 示例1

当图中写入流量图出现以下明亮斜线（斜向上或斜向下）时，由于写入只出现在末端，随着表 Region 数量变多，呈现出阶梯状。此时说明该表构成了写入热点：

Dashboard 示例2

对于读热点，在热力图中一般表现为一条明亮的横线，通常是有大量访问的小表，如下图所示：

Dashboard 示例3

将鼠标移到亮色块上，即可看到是什么表或索引具有大流量，如下图所示：

Dashboard 示例4

使用 SHARD_ROW_ID_BITS 处理热点表

对于主键非整数或没有主键的表或者是联合主键，TiDB 会使用一个隐式的自增 RowID，大量 INSERT 时会把数据集中写入单个 Region，造成写入热点。

通过设置 SHARD_ROW_ID_BITS，可以把 RowID 打散写入多个不同的 Region，缓解写入热点问题。但是设置的过大会造成 RPC 请求数放大，增加 CPU 和网络开销。

  1. SHARD_ROW_ID_BITS = 4 表示 16 个分片\
  2. SHARD_ROW_ID_BITS = 6 表示 64 个分片\
  3. SHARD_ROW_ID_BITS = 0 表示默认值 1 个分片

语句示例：

  1. CREATE TABLE：CREATE TABLE t (c int) SHARD_ROW_ID_BITS = 4;
  2. ALTER TABLE：ALTER TABLE t SHARD_ROW_ID_BITS = 4;

SHARD_ROW_ID_BITS 的值可以动态修改，每次修改之后，只对新写入的数据生效。

对于含有 CLUSTERED 主键的表，TiDB 会使用表的主键作为 RowID，因为 SHARD_ROW_ID_BITS 会改变 RowID 生成规则，所以此时无法使用 SHARD_ROW_ID_BITS 选项。而对于使用 NONCLUSTERED 主键的表，TiDB 会使用自动分配的 64 位整数作为 RowID，此时也可以使用 SHARD_ROW_ID_BITS 特性。要了解关于 CLUSTERED 主键的详细信息，请参考聚簇索引。

以下是两张无主键情况下使用 SHARD_ROW_ID_BITS 打散热点后的流量图，第一张展示了打散前的情况，第二张展示了打散后的情况。

Dashboard 示例5

Dashboard 示例6

从流量图可见，设置 SHARD_ROW_ID_BITS 后，流量热点由之前的只在一个 Region 上变得很分散。

使用 AUTO_RANDOM 处理自增主键热点表

使用 AUTO_RANDOM 处理自增主键热点表，适用于代替自增主键，解决自增主键带来的写入热点。

使用该功能后，将由 TiDB 生成随机分布且空间耗尽前不重复的主键，达到离散写入、打散写入热点的目的。

注意 TiDB 生成的主键不再是自增的主键，可使用 LAST_INSERT_ID() 获取上次分配的主键值。

将建表语句中的 AUTO_INCREMENT 改为 AUTO_RANDOM 即可使用该功能，适用于主键只需要保证唯一，不包含业务意义的场景。示例如下：

  1. CREATE TABLE t (a BIGINT PRIMARY KEY AUTO_RANDOM, b varchar(255));
  2. INSERT INTO t (b) VALUES ("foo");
  3. SELECT * FROM t;
  1. +------------+---+
  2. | a          | b |
  3. +------------+---+
  4. | 1073741825 | b |
  5. +------------+---+
  1. SELECT LAST_INSERT_ID();
  1. +------------------+
  2. | LAST_INSERT_ID() |
  3. +------------------+
  4. | 1073741825       |
  5. +------------------+

以下是将 AUTO_INCREMENT 表改为 AUTO_RANDOM 打散热点后的流量图，第一张是 AUTO_INCREMENT，第二张是 AUTO_RANDOM。

Dashboard 示例7

Dashboard 示例8

由流量图可见，使用 AUTO_RANDOM 代替 AUTO_INCREMENT 能很好地打散热点。

更详细的说明参见 AUTO_RANDOM 文档。

小表热点的优化

TiDB 的 Coprocessor Cache 功能支持下推计算结果缓存。开启该功能后，将在 TiDB 实例侧缓存下推给 TiKV 计算的结果，对于小表读热点能起到比较好的效果。

更详细的说明参见下推计算结果缓存文档。

其他相关资料：