TiDB 集群写入慢问题排查与分析

网友投稿 392 2024-03-26


靳献旗 | 汽车之家 DBA

1.背景

最近处理了一个 TiDB 集群写入慢的问题,虽然问题解决了,但是背后的一些疑问还是没彻底搞明白,本文算是对本次问题处理的一个总结,同时记录一下相关疑惑,如果有遇到类似问题的小伙伴,可以帮忙一起看下。

TiDB 集群写入慢问题排查与分析

集群基本信息:TiDB 4.0.9 版本,9 个 TiKV 实例,3 个 TiDB Server,3 个 PD Server,集群开启了 Binlog 同步数据到跨机房 TiDB 集群,服务器磁盘是普通 *** ,做的 RAID 10。

2.问题描述

2022 年 5 月 2 号 12:24 DBA 收到  TiDB 集群告警,紧接着,业务方反馈数据库写入变慢,消息有堆积。

3.问题分析

3.1基础分析

习惯性的看下集群 SQL 99 响应时间,升高非常明显

查看 show processlist ,看到大量不同表的,各种各样的 insert 语句,执行很慢

分析慢日志,排名前 10 的慢 SQL 基本全是各类表的 insert 语句,没发现任何规律

集群未出现 Server is busy 异常

3.2热点分析

分析集群基础监控,发现有一台服务器的 CPU 资源使用很高,而且明显高于其它服务器。其它指标,比如内存、网卡流量、IO Util 等均正常。

到这里怀疑是热点导致的这台服务器 CPU 资源明显高于其它服务器,继续看下 raft store cpu 监控,判断是读热点还是写热点

从上图 raft store cpu 监控看到,有2个tikv实例的raft store cpu 明显高于其它 tikv 实例,且这2台 tikv 实例在同一台服务器上,一个是 store 1 (192.168.1.1:20180),一个是 store 2 (192.168.1.1:20181)

到这里我们初步判断集群写入慢是因为写入热点导致的,是哪个表导致的写入热点?业务是否有刷数?

(1)业务是否有刷数 

因为我们部署了 pump ,分析磁盘上产生的 binlog 量,相比前几天相同时间段并没有增加;QPS 没有增加;而且和业务确认没有刷数据;

(2)哪个表导致的写入热点

通过热力图没发现有热点现象。

通过以上分析得知,应该不是热点写入导致的集群写入慢。

3.3解决问题

在未找到原因的情况下,为了尽快解决集群写入慢的问题,再次使用了屡试不爽的 scheduler add evict-leader-scheduler 1 操作,将 192.168.1.1 服务器上的 2 个 TiKV 的 region leader 做驱逐。做完驱逐操作,十几分钟后,集群恢复正常,业务反馈消息无堆积。

scheduler add evict-leader-scheduler 命令很不错,几年来多次救集群于水火之中

3.4推测结论

虽然写入慢的问题解决了,但是为什么突然变慢这个问题一直困扰着我,然后反复看集群监控,集群日志,操作系统日志,硬件日志等信息,这里将分析结论记录在此,正确性仅供参考。下面主要列一些分析过程中的重点信息:

从上图看到,大概 12:30 ,store 1 (192.168.1.1:20180) 上的 region leader 发生了大量切换,导致 9000 个 leader 瞬间变为 0 了。

具体切换时间通过分析 PD 的日志得知是 12:30:03,日志如下,从 PD 日志中统计的 region 切换个数大概是 9000 个,和上图一致。

grep from=1 pd-2022-05-05T17-02-15.373.log | grep 2022/05/02 12:30: | wc -l

到这里,严重怀疑是 192.168.1.1 这台服务器或者这台服务器上的 TiKV 出现了什么问题,接下来重点分析这台服务器。

从上图磁盘监控看到,在 IOPS 降低的情况下,写入延时竟然增加了,平均达到1.48ms。事后对这块盘使用 fio 工具进行了测试,在 IOPS 达到 8K 的情况下,写入延迟不到 50 us,说明平时磁盘是 OK 的。

同时查看了出问题时间段其他 TiKV 服务器的磁盘 IO 写入延迟,平均都在 100us 以下。

根据以上提到的所有信息得出如下推理:

(1)192.168.1.1 服务器上 store 1 的 region leader 大量切换时间是 12:30:03,和监控图上 store 1 leader 数量变为 0 的时间吻合。

(2)监控图上 store 1 raft store cpu 开始升高的时间是 12:24,12:30 达到峰值 182.9%,这个时间和第(1)步中 store 1 大量 region leader 切换时间吻合。

从上面 2 个信息可以得出结论:因为 store 1 的 raft store cpu 已经达到瓶颈(raft store 默认 2 个线程,本案例峰值已经达到 182.9%),导致 raft store 无法及时处理 region 心跳消息,进而导致的 store 1 region leader 大量切换。

(3)store 1 部署在了 sdb 盘上,12:24 左右开始, sdb iops 从 1000 多降低到 100 左右,但是写入延迟确从 70us 以下升高到了1ms 以上,这个有点违反常理,为什么 iops 变少了,写入延迟反而升高了。sdb 写入延迟开始升高的时间和第(1)步中 store 1 raft store cpu 开始升高的时间是吻合的。难道磁盘写入慢影响了 raft store cpu ?磁盘为什么会写入突然变慢?这两个问题一直没搞明白。

说明: (1)查看了出问题这段时间内服务器磁盘监控,操作系统日志,硬件日志,RAID 卡日志,并提供了 TSR 日志给戴尔厂家,均未发现异常 (2)使用 fio 工具对磁盘进行测试,iops 达到 8K 时写入延迟 50us 左右,说明平时磁盘正常 (3)当天集群稳定数个小时后之后,晚上 23 点,将驱逐操作取消后,让 store 1 接受读写,集群依然正常,截止目前未出现类似问题以下内容来自官方文档: (1)通常在有负载的情况下,如果 Raftstore 的 CPU 使用率达到了 85% 以上,即可视为达到繁忙状态且成为了瓶颈,同时 propose wait duration 可能会高达百毫秒级别。 (2)Raftstore 的 CPU 使用率是指单线程的情况。如果是多线程 Raftstore,可等比例放大使用率。由于 Raftstore 线程中有 I/O 操作,所以 CPU 使用率不可能达到 100%。

最后,理一下问题的整个过程: 从 12:24 开始,磁盘 iops 降低,磁盘写入延迟升高,同时伴随着 raft store cpu 升高,到 12:30 ,raft store cpu 达到峰值(出现瓶颈),导致 raft store 无法及时处理 reigon 心跳,最终导致了这个 tikv 上所有 region leader 的切换,切换后,raft store cpu 开始稍微下降(依然很高),然后部分 region leader 又切回到这个 store 1 上,形成恶性循环,集群持续写入变慢。此时,DBA 执行了驱逐 store 1 和 2 上的 region leader 操作,随后,之前的恶性循环消失,集群也恢复正常。

这里对本文刚开始怀疑的热点问题再补充说明一下:

集群刚出现问题时,分析监控看到 store 1 的 raft store cpu 远远高于其他 store 的 cpu ,会让人觉得可能是热点问题,从而导致了这台服务器磁盘 IO 写入延迟增加,实际上通过分析磁盘监控,iops 并没有增加,反而减少了。一般情况下,当某个 TiKV 出现写入热点时,伴随着的是磁盘 iops 的升高,从这一点来说,也不符合写入热点的现象。

4.相关疑惑

问题虽然解决了,但是有两个疑问一直困扰着我,希望有遇到类似的小伙伴帮忙一起看下。

为什么磁盘 iops 突然降低,而写入延迟反而升高

监控中出现过 write stall,为什么日志中搜不到 Stalling 关键字 在 14:08  时,我执行过 scheduler remove evict-leader-scheduler ,将驱逐操作删除了,随后集群又出现写入慢的问题了,查看监控,在 14:24 集群出现过 write stall ,但是在 tikv 服务器相关日志中却搜不到 Stalling 关键字,很郁闷。

5.总结

本文对五一期间遇到的一起 TiDB 集群写入慢的诡异问题做了一个总结和回顾,并给出了解决方法,同时提出了两个一直没解决的疑问。

值得一提的是,scheduler add evict-leader-scheduler 真是一个很有用的命令,几年来,多次救集群于水火,屡试不爽。

由于本人水平有限,分析的内容难免错误,请多多包涵。

【参考文档】

https://docs.pingcap.com/zh/tidb/v5.1/massive-regions-best-practices#raftstore-%E7%9A%84%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E6%B5%81%E7%A8%8B

https://asktug.com/t/topic/68072

版权声明:本文内容由网络用户投稿,版权归原作者所有,本站不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容,请联系我们jiasou666@gmail.com 处理,核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。

上一篇:云原生数据库挑战,探索未来的数据驱动之路
下一篇:云原生数据库设计,最佳实践与策略指南
相关文章