全面指南 彻底理解TiDB集群容量计算

背景

TiDB 集群的监控面板里面有两个非常重要、且非常常用的指标，相信用了 TiDB 的都见过：

Storage capacity：集群的总容量

Current storage size：集群当前已经使用的空间大小

当你准备了一堆服务器，经过各种思考设计部署了一个 TiDB 集群，有没有想过这两个指标和服务器磁盘之间到底是啥关系？

反正我们经常被客户问这个问题，以前虽然能说出个大概，总体方向上没错，但是深究一下其实并不严谨，这次翻了源码彻底把这个问题搞清楚。开始之前再卖一个关子，大家可以看看自己手上的集群监控有没有这种情况：

TiKV 实例的已用空间（store size）+ 可用空间（available size） ≠ 总空间（capacity size）

盘越大越明显。

再仔细点看，监控上显示的总容量大小和 TiKV 实例所在盘大小也不匹配。

是不是有亿点意外。

结论先行

PD 监控下的Storage capacity和 Current storage size来自各个 store 的累加，这里 store 包含了 TiKV 和 TiFlash

Current storage size包含了多个数据副本（TiKV 和 TiFlash 的所有副本数），非真实数据大小

TiKV 实例容量统计的是 TiKV 所在磁盘的整体大小与raftstore.capacity参数较小的值，同时监控用的 bytes(SI) 标准显示，就是说不是用1024做的转换而是1000，所以和df -h输出的盘大小有差距

TiKV 实例的已用空间只统计了data-dir下的部分目录，非整个data-dir或整块盘

基于前两条，可用空间也就不等于总空间减去已用空间了

看到的现象

本文描述的内容基于以下集群：

[tidb@localhost ~]$ tiup cluster display tidb-test tiup is checking updates for component cluster ... Starting component `cluster`: /home/tidb/.tiup/components/cluster/v1.13.0/tiup-cluster display tidb-test Cluster type: tidb Cluster name: tidb-test Cluster version: v6.5.5 Deploy user: tidb SSH type: builtin Dashboard URL: http://x.236:2379/dashboard Grafana URL: http://x.242:3000 ID Role Host Ports OS/Arch Status Data Dir Deploy Dir -- ---- ---- ----- ------- ------ -------- ---------- x.242:3000 grafana x.242 3000 linux/x86_64 Up - /data/tidb-deploy/grafana-3000 x.235:2379 pd x.235 2379/2380 linux/x86_64 Up /data/tidb-data/pd-2379 /data/tidb-deploy/pd-2379 x.236:2379 pd x.236 2379/2380 linux/x86_64 Up|L|UI /data/tidb-data/pd-2379 /data/tidb-deploy/pd-2379 x.237:2379 pd x.237 2379/2380 linux/x86_64 Up /data/tidb-data/pd-2379 /data/tidb-deploy/pd-2379 x.242:9090 prometheus x.242 9090/12020 linux/x86_64 Up /data/tidb-data/prometheus-9090 /data/tidb-deploy/prometheus-9090 x.235:4000 tidb x.235 4000/10080 linux/x86_64 Up - /data/tidb-deploy/tidb-4000 x.236:4000 tidb x.236 4000/10080 linux/x86_64 Up - /data/tidb-deploy/tidb-4000 x.237:4000 tidb x.237 4000/10080 linux/x86_64 Up - /data/tidb-deploy/tidb-4000 x.241:9000 tiflash x.241 9000/8123/3930/20170/20292/8234 linux/x86_64 Up /data/tiflash/tidb-data/tiflash-9000 /data/tiflash/tidb-deploy/tiflash-9000 x.238:20160 tikv x.238 20160/20180 linux/x86_64 Up /data/tidb-data/tikv-20160 /data/tidb-deploy/tikv-20160 x.239:20160 tikv x.239 20160/20180 linux/x86_64 Up /data/tidb-data/tikv-20160 /data/tidb-deploy/tikv-20160 x.240:20160 tikv x.240 20160/20180 linux/x86_64 Up /data/tidb-data/tikv-20160 /data/tidb-deploy/tikv-20160

各节点磁盘情况（来自TiDB Dashboard统计）：

在此之前，我一直以为 PD 监控面板下的集群总空间是 PD 读取了所有 TiKV+TiFlash 实例部署盘的累计大小，所以我尝试把上图的4个存储节点的磁盘容量相加发现并不等于集群总容量（文章开头的图片有显示），差了100多个G：

Dashboard上4个存储节点磁盘容量均为475.8G，累计容量475.8G * 4 = 1903.2G

Grafana显示的单个 TiKV 实例：510.9G，总空间：2.04 T

再和操作系统显示的磁盘容量对比，发现能和 Dashboard 显示的对应上：

[tidb@localhost ~]$ df-h Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on /dev/mapper/centos-root 476G 347G 110G77% / devtmpfs 31G 0 31G 0% /dev tmpfs 31G 4.0K 31G 1% /dev/shm tmpfs 31G 3.1G 28G 10% /run tmpfs 31G 0 31G 0% /sys/fs/cgroup /dev/sda1 477M 138M 310M 31% /boot

但仔细看容量单位的区别，发现 Dashboard 显示的是GiB，Grafana 显示的是GB，两者是有区别的。尝试在系统中用GB显示磁盘大小：

[tidb@localhost ~]$ df -H Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on /dev/mapper/centos-root 511G 372G 118G 77% / devtmpfs 34G 0 34G 0% /dev tmpfs 34G 4.1k 34G 1% /dev/shm tmpfs 34G3.3G 30G 10% /run tmpfs 34G 0 34G 0% /sys/fs/cgroup /dev/sda1 500M 145M 325M 31% /boot

这里输出的511G能和 Grafana 监控对应上，同时按4个511G的存储节点计算也能和总容量对应上。

但是用同样的方法并不能解释 TiKV 已用空间的偏差问题，检查结果如下：

# 输出内容为240节点tikv数据目录大小，但监控显示tikv已用空间333.7GB [tidb@localhost ~]$ du-sh /data/tidb-data/tikv-20160 329G /data/tidb-data/tikv-20160[tidb@localhost ~]$ du -sh --si /data/tidb-data/tikv-20160 353G /data/tidb-data/tikv-20160

总结一下看到的现象：

Dashboard 上显示的 TiKV 盘大小（GiB）是实际部署盘的总大小，Grafana 也是部署盘的总大小但单位是GB

Grafana 集群总容量是所有存储节点部署盘的累计大小（GB）

TiKV 实例已用空间大小计算方式未知（要搞清楚只能扒源码了）

不同进制转换带来的影响

这里简单提一下GB和GiB的区别，帮助大家理解。

GB 是按10进制来转换，也就是说1GB=1000MB，市面上厂商宣传的大小都是10进制，可理解为商业标准

GiB 是按2进制来转换，也就是说1GiB=1024MiB，计算机系统只认这个，可理解为事实标准

那么当你买了一台128G存储的手机，实际使用中会发现空间“缩水”了，U盘、硬盘等也类似。

与这两个进制差异有关的还有两个行业标准，即byte(SI)和byte(IEC)，感兴趣的可以去查一下历史，这里只需要知道：

byte(SI)对应十进制

byte(IEC)对应二进制

Grafana 里面可以使用编辑监控面板调整显示单位，例如：

如果把单位统一的话，前2个现象就很好解释了。

但需要注意的是，在 Grafana 中并不是所有面板都采用了byte(SI)，甚至同一个指标也出现不同面板显示的单位不一样，比如Overview下面的TiDB分组内存面板使用十进制，System Info分组内存面板使用二进制，用的时候要小心。

TiKV 的数据文件

要搞清楚 TiKV 的已用空间是怎么计算的，先提一下 TiKV 相关的数据文件。大家都知道 TiKV 底层用的 RocksDB 作为持久层，并且 raft 日志和实际数据分别对应一个RocksDB 实例，那么看看 TiKV 的数据目录到底放了啥东西，以前面的集群为例：

[tidb@localhost ~]$ cd /data/tidb-data/tikv-20160 [tidb@localhost tikv-20160]$ ll -h total 14G drwxr-xr-x 2 tidb tidb 1.1M Dec 22 15:22 db drwxr-xr-x 4 tidb tidb 132K Dec 21 18:20 import -rw-r--r-- 1 tidb tidb 20K Nov 15 14:47 last_tikv.toml -rw-r--r-- 1 tidb tidb 0 Nov 15 14:53 LOCK -rw-r--r--1 tidb tidb 301M Mar 3 2023 raftdb-2023-03-03T17-32-13.506.info ... -rw-r--r-- 1 tidb tidb 301M Nov 13 21:51 raftdb-2023-11-13T21-51-00.249.info -rw-r--r-- 1 tidb tidb 31M Nov 15 14:47 raftdb.info drwxr-xr-x 2 tidb tidb 4.0K Dec 2200:08 raft-engine -rw-r--r--1 tidb tidb 301M Jan 18 2023 rocksdb-2023-01-18T10-12-55.000.info ... -rw-r--r-- 1 tidb tidb 301M Dec 7 03:01 rocksdb-2023-12-07T03-01-02.905.info -rw-r--r-- 1 tidb tidb 197M Dec 22 17:11 rocksdb.info drwxr-xr-x 2 tidb tidb 4.0K Dec21 16:27 snap -rw-r--r-- 1 tidb tidb 4.8G Nov 15 14:53 space_placeholder_file

几类文件解读一下：

db 目录，这是最终数据的存放目录，db在源码中写死无法修改

rocksdb[-xxx-xxx].info文件，数据 RocksDB 实例的日志文件，已经按日期归档好的可手动删除

raft-engine 目录，这是 raft 日志存放目录，受参数raft-engine.dir控制，没有开启Raft Engine特性时名称默认为raft，受参数raftstore.raftdb-path控制

raftdb[-xxx-xxx].info文件，raft日志 RocksDB 实例的日志文件，已经按日期归档好的可手动删除

snap 目录，快照数据存放目录

import 目录，看名字是和导入相关，具体什么作用未知

space_placeholder_file 文件，预留空间的临时文件（TiKV磁盘告警救急用，磁盘越大这个文件越大），相关参数storage.reserve-space

last_tikv.toml 和 LOCK 文件，看名字猜测就行

从前面的观察来看，被监控统计到的 TiKV 已用空间比整个数据目录要小，那么可以推测出只统计了数据目录下的部分文件或目录，具体是哪些就要从源码里寻找答案。

Show Me The Code

TiDB的监控数据分为两类，一类是服务器环境信息（CPU、内存、磁盘、网络等），一类是TiDB运行指标（Duration、QPS、Region数、容量等）。前者通过与Prometheus配套的标准探针采集，即node_exporter和black_exporter，后者通过在源码中类似埋点方式采集数据然后由Prometheus来拉取。

import ( ... "github.com/prometheus/client_golang/prometheus" "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/collectors" ... )var ( // PanicCounter measures the count of panics. PanicCounter *prometheus.// MemoryUsage measures the usage gauge of memory. MemoryUsage *prometheus.GaugeVec )

以集群总容量这个指标入手，看看在源码中它是如何采集的。对应的公式：

pd_cluster_status{k8s_cluster="$k8s_cluster", tidb_cluster="$tidb_cluster", instance="$instance",type="storage_capacity"}

用关键字storage_capacity去 PD 源码里搜索找到如下代码：

func (s *storeStatistics) Collect() { placementStatusGauge.Reset():= make(map[string]float64) ... metrics["storage_capacity"] = float64(s.StorageCapacity)for typ, value := range metrics { clusterStatusGauge.WithLabelValues(typ).Set(value) } ... }

数据来自storeStatistics的StorageCapacity字段，根据引用关系继续往上翻：

func (s *storeStatistics) Observe(store *core.StoreInfo) { ... // Store stats. s.StorageSize += store.StorageSize() s.StorageCapacity += store.GetCapacity() ... }

从这里可以看出总容量（Storage capacity）和总已用空间（Current storage size）都是从各个store累加得来，并不是pd直接从存储节点计算。

继续看GetCapacity()是如何实现：

func (ss *storeStats) GetCapacity() uint64 { ss.mu.RLock() defer ss.mu.RUnlock() return ss.rawStats.GetCapacity() } func newStoreStats() *storeStats { return &storeStats{ rawStats: &pdpb.StoreStats{}, avgAvailable: movingaverage.NewHMA(60), // take 10 minutes sample under 10s heartbeat rate } }

这里rawStats 是一个pdpb.StoreStats类型，引用了另一个仓库：https://github.com/pingcap/kvproto 。最终实现为：

// https://github.com/pingcap/kvproto/blob/master/pkg/pdpb/pdpb.pb.go#L4371C1-L4376C2 func (m *StoreStats) GetCapacity() uint64 { if m != nil { return m.Capacity } return 0 }

从调用关系来看，说明 PD 采集的数据都是来自 TiKV 上报（heartbeat）。继续追踪 TiKV 源码，以heartbeat为突破口：

pub fn handle_store_heartbeat( &mut self, mut stats: pdpb::StoreStats, is_fake_hb: bool, store_report: Option<pdpb::StoreReport>, ) { ... let (capacity, used_size, available) = self.collect_engine_size().unwrap_or_default(); if available == 0 { warn!(self.logger, "no available space"); }.set_capacity(capacity); stats.set_used_size(used_size); stats.set_available(available); ... }

这里的stats正是一个pdpb::StoreStats类型，我们想要分析的3个指标都在这，继续看他们的出处collect_engine_size():

fn collect_engine_size<EK: KvEngine, ER: RaftEngine>( coprocessor_host: &CoprocessorHost<EK>, store_info: Option<&StoreInfo<EK, ER>>, snap_mgr_size: u64, ) -> Option<(u64, u64, u64)> { if let Some(engine_size) = coprocessor_host.on_compute_engine_size() { return Some((engine_size.capacity, engine_size.used, engine_size.avail)); } let store_info = store_info.unwrap(); // 这里跟根据kv engine的目录（${data_dir}/db）获取了所在磁盘的信息 let disk_stats = match fs2::statvfs(store_info.kv_engine.path()) { Err(e) => { error!( "get disk stat for rocksdb failed"; "engine_path" => store_info.kv_engine.path(), "err" => e ); return None; } Ok(stats) => stats, }; // total_space得到磁盘的总容量，参考API：https://docs.rs/fs2/latest/fs2/fn.total_space.html let disk_cap = disk_stats.total_space(); // 计算得出tikv实例的容量，用磁盘容量与参数设置的容量（raftstore.capacity）相比 // 如果没有设置raftstore.capacity参数，或者是磁盘容量小于设置的容量，那么取磁盘容量，否则取设置的容量，本质就是取较小的那个 let capacity = if store_info.capacity == 0 || disk_cap < store_info.capacity { disk_cap } else { store_info.capacity }; // 计算已用大小，快照大小（snap目录） + kv engine大小（db目录） + raft engine大小（raft-engine目录） let used_size = snap_mgr_size + store_info .kv_engine .get_engine_used_size() .expect("kv engine used size") + store_info .raft_engine .get_engine_size() .expect("raft engine used size"); // 计算逻辑可用空间，总容量-已用空间 let mut available = capacity.checked_sub(used_size).unwrap_or_default(); // We only care about rocksdb SST file size, so we should check disk available // here. // 最终可用空间是取逻辑可用和磁盘可用的较小值 available = cmp::min(available, disk_stats.available_space()); Some((capacity, used_size, available)) }

核心逻辑分析都写在注释里，值得认真一看！

以为扒到这里就happy ending了，但是偶然又发现了另一个方法让我陷入沉思：

fn init_storage_stats_task(&self, engines: Engines<RocksEngine, ER>) { ... self.background_worker .spawn_interval_task(DEFAULT_STORAGE_STATS_INTERVAL, move || { let disk_stats = match fs2::statvfs(&store_path) { Err(e) => { error!( "get disk stat for kv store failed"; "kv path" => store_path.to_str(), "err" => e ); return; } Ok(stats) => stats, }; let disk_cap = disk_stats.total_space(); let snap_size = snap_mgr.get_total_snap_size(