TiDB 4.0 新特性在电商行业的探索

作者介绍

冀浩东，转转公司数据库负责人，负责转转公司整体的数据库运营。

初引入 TiDB 解决了哪些问题？

转转使用 TiDB 主要解决了两个问题，一个是分库分表问题，另一个是运维复杂度。

分库分表是一个非常普遍的问题，会增加我们业务逻辑的复杂性，并且多维度的 mapping 可能导致我们整体性能的下降。有了 TiDB 我们可以不用再考虑分库分表，不再需要写那么多的复杂逻辑。

对于运维复杂度来说，TiDB 可以做到快速的水平扩展，无需 DBA 进行复杂的数据搬迁，也无需业务进行流量迁移，并且大表的 Online DDL，基本上对于业务感知力度不大。

产生的新问题

引入 TiDB 后，随之也带来了一些新的问题。

部署慢、管理难。TiDB Ansible 在管理多个 TiDB 集群的时候，会有各种各样不同的异常，这会极大的增加我们的运维复杂度。
热点无法快速定位。对于电商场景，数据热点是一个比较常见的问题。因为 TiDB 节点众多，无法快速定位热点 KEY，需要查询各个节点的日志，逐步排查，排查成本较高。
无法快速查看集群状态。监控项太多，并且日志都比较分散，某一时间我们要确认集群状态，只能是一步一步来，慢慢的分析，无法迅速对集群异常进行定位。
数据抽取会增加线上响应延时。这是一个非常常见的问题，因为数据抽取也影响我们 TiKV 的性能。
超大集群无法做到有效的备份。对于超大集群的快速的备份和恢复，其实是一个亟待解决的问题。之前，我们在数据量规模非常大的情况下才会用到 TiDB，这个时候备份其实是非常迫切的。之前我们一直是逻辑备份，但是逻辑备份对于我们来讲有效性并不高。
TiKV 线程池的配置复杂及对业务的影响。 部署 TiKV 时会配置线程数量，需要配置 3 个优先级；对于不同业务的场景需要配置 readpool.storage / readpool.coprocessor 两个 readpool 线程池；。随着我们业务的发展与迭代，我们的 SQL 也都不一样，所以在使用 readpool 的时候，方式也不一样，并且如果调整线程配置，会不同程度的影响业务访问。

TiDB 4.0 解决了哪些问题？

那我们接下来看一下 TiDB 4.0 版本可以解决哪些问题。

集群部署管理问题——TiUP

之前在使用 TiDB Ansible 管理的时候，其实是比较困难的，并且 TiDB Ansible 自身也存在一些问题。TiDB 4.0 开发了一个全新的组件管理工具——TiUP，****这个工具目前在体验上是非常好的，我们在一分钟内就可以部署完成 3 个 TiDB，3 个 PD， 3 个 TiKV 和 1 个 TiFlash，这个效果是非常惊艳的，而且 TiUP 也有大量的参数可以查看我们集群的状态。我们要特别提醒一点，TiFlash 的端口管理非常复杂，有特别多的端口，大家在使用的时候一定要做好 TiFlash 端口管理。

数据热点问题——Key Visualizer

在早期，热点问题我们只能通过各种日志去排查，然后慢慢的分析，再找到它。现在有一个新的可视化工具叫 Key Visualizer，它可以快速直观的观察我们整个集群的热点情况。如上图所示，我们将线上集群，通过数据和流量的复制过来以后，把新的流量导过来。我们可以看到任意时间点集群的写入情况，例如我们可以看到当前情况下，字节写入量，哪个库，哪张表，以及它的 rowkey。在右图，通过集群的明亮程度这个判断指标，就可以看到我们整体 KEY 的一个繁忙程度，这张图整体来讲，这是一个比较符合预期的状态，写入整体比较均匀。如果是热点的话，可能会出现一条线，可以明显的看到我们的热点 KEY，有了一个工具，我们可以快速的找到热点 KEY。

快速查看集群状态问题——TiDB DashBoard

针对集群状态无法快速定位的问题，TiDB 4.0 有一个新的组件叫 TiDB DashBoard。通过 TiDB DashBoard 以及 TiDB 的集群的诊断报告，我们可以快速拿到集群的基本信息、负载信息、组件信息、配置信息以及错误信息，这些信息其实已经非常的丰富了，对于我们来讲是非常有效的，可以稳准狠的找到我们的集群的异常。

TiDB DashBoard 是 TiDB 4.0 特别有亮点的一个功能，它可以实时的获取到我们集群的信息。上图是 DashBoard 概况页面，里面包含了 QPS、响应延迟、节点的状态，以及告警相关的一些内容。通过概况， DBA 可以迅速的查到集群的状态，快速定位问题，提高了应用性，可以说 TiDB 4.0 整体的应用性已经非常高了。

慢查询可以说是里程碑的一个功能。之前一直在吐槽 TiDB 慢查询的问题，我们从 1.0 吐槽到 4.0，但是 4.0 有了 DashBoard 后，可以指定数据库，查看不同的慢查询，也可以快速的定位我们的慢查询。我们不再需要自己 ETL，也不需要自己再上机器，就可以快速的定位到慢查询，而且包含排序、执行时间等信息，这是对于即将要使用 TiDB 的公司来讲，一个非常利好的消息。

我们可以通过慢查询找到我们的慢查询的列表，有了列表之后，我们就可以知道具体的 SQL 语句。SQL 语句信息包含 SQL 语句的模板、指纹 ID、样例、执行计划，以及事物相关的一些指标，这个指标对我们来讲是非常难得的。在我们自己做 ETL 的时候，其实很多指标和信息是拿不到的，但是现在通过 SQL 语句分析，我们可以看到慢查询的各个执行阶段，也可以看到各个阶段的执行时间，提高了我们整体 SQL 分析的体验。

现在还添加了日志搜索功能。在早期我们做 ETL 的时候，需要检索各种各样的日志，然后再去分析，现在有了这个日志搜索这个功能，我们不再需要登陆机器了，也不再需要去做对应的系统来分析日志，这会极大的降低我们的人力成本和开发成本。有了这个工具以后，我们可以指定时间段，指定日志等级，还可以指定它的节点，通过节点可以检索到我们最新的一些日志，这个对我们来讲是非常友好的。

数据抽取增加线上响应延时问题——TiFlash 节点

现在我们启用了 TiFlash 节点来解决数据抽取会增加线上响应延时的问题。TiFlash 的特性包括异步复制、一致性、智能选择和计算加速，具体原理就不讲了，我们主要讲一下在转转的使用场景。在转转主要的使用场景是供数节点和物理隔离，相当于在新的机器上加了一个 TiKV 的节点，我们做了一个分离，不同的请求走不同的后端数据节点，这样在进行数据抽取的时候，它不会影响到整体的线上性能。并且这是智能选择的，可以根据我们业务、SQL 的复杂度，自己去判断该走 TiKV 还是走 TiFlash，线上的就走 TiKV，线下的就走 TiFlash，这个是强制的。

超大集群无法做到有效备份——Backup & Restore

分布式备份恢复工具 Backup & Restore 解决了超大集群无法做到有效备份的问题。通过我们做的测试，在万兆网卡的环境下，300GB 的数据，限速 120MB/s 的情况下，备份到网络文件系统，耗时不到 10 分钟。在同样限速 120MB/s 的条件下，通过网络文件系统进行数据恢复，我们测试的结果是耗时约 12 分钟，可以说是极大的降低了我们备份恢复的时间。并且还有一个关键因素，就是备份的速度完全取决于我们 TiKV 的多少，TiKV 越多，我们的备份速度越快，恢复的速度也越快。

TiKV 线程池的配置问题——unified read pool

TiDB 4.0 的一个新的优化功能就是 unified read pool 的线程池。在 4.0 之前，我们的 readpool storage 和 coprocessor 是需要自己配置的，调整的时候也是自己动态去调整，而且每次调整可能会影响到业务，这个是比较痛的一个点。unified read pool 将 storage 和 coprocessor 这两个进行了一个合并，合并到一个线程池里面。我们使用 storage 还是 coprocessor 是由我们的 SQL 自己来判断，如果说我们需要用 storage，那我们就用 storage，需要 coprocessor，我们就用 coprocessor。这不仅提高了我们的使用体验，也解决了我们资源分配不均匀的问题。上图展示了我们如何开启 unified read pool 的线程池的配置。

未来规划

TiDB 4.0 版本发布了很多实用性的功能，例如 TiDB Dashboard、TiFlash、unified 线程池等，提高了 TiDB 整体的易用性，转转未来将全面计划升级到 v4.0，一定程度的释放人力资源，降低我们的运维复杂度。

本文整理自冀浩东在 TiDB DevCon 2020 上的演讲，大会相关视频可以关注官方 Bilibili 账号主页（ID：TiDB_Robot）

典型实践

光大银行｜在光大银行关键业务系统的应用探索

中国银行｜TiZabbix 监控方案

平安科技 | 核心系统的引入及应用

北京银行 | 1. 两地三中心实践 2. 在线缩容迁移 3. 交易场景中的应用实践

微众银行 | 数据库架构演进及 TiDB 实践经验

华泰证券 | TiDB 在华泰证券的探索与实践

PayPay | 日本大型移动支付软件

中通快递 | 中通快递 HTAP 实践