TiDB 6.0：让 TSO 更高效丨TiDB Book Rush

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在事务开始时会获取 TSO 作为 start_ts、提交时获取 TSO 作为 commit_ts，依靠 TSO 实现事务的 MVCC。TSO 为 64 位的整型数值，由物理部分和逻辑部分组成，高 48 位为物理部分是 unixtime 的毫秒时间，低 18 位为逻辑部分是一个数值计数器，理论上每秒可产生 262144000（即 2 ^ 18 * 1000）个 TSO。</p> <p>为保证性能 PD 并不会每次为一个请求生成一个 TSO，而是会预先申请一个可分配的时间窗口，时间窗口是当前时间和当前时间+3 秒后的 TSO，并保存在 etcd 内，之后便可以从窗口中分配 TSO。每隔一定时间就会触发更新时间窗口。当 PD 重启或 leader 切换后会从 etcd 内获取保存的最大 TSO 开始分配，以保证 TSO 的连续递增。</p> <h2 id="follower-proxy">Follower Proxy</h2><p>默认情况下 TSO 请求由 PD leader 处理，TiDB 内部通过 PD Client 向 PD leader 发送请求获取 TSO，PD client 并不会将收到的请求立刻发送给 PD leader ，而将同一时刻收到的所有请求打包发送给 PD leader，然后由 PD leader 返回一批 TSO。由于仅有 leader 提供服务，tidb server 数量较多时会有较多的 PD Client 和 PD Leader 建立连接，导致切换处理连接请求时 CPU 消耗较高。同时 follower 节点仅通过 raft 同步数据和提供选举等功能，基本处于空闲状态。 </p> <p>在 5.3.0 版本引入 TSO Follower Proxy 功能，当开启后 TiDB 的 PD Client 会随机选择一个 PD 节点（包括 leader 和 follower）发送 TSO 请求，PD Follower 会作为一个代理服务将收到的一批请求按照默认情况下 PD Client 处理 TSO 方式打包发送给 leader 处理，以进一步减少 PD Client 和 PD Leader 的交互次数以及 PD leader 的连接数，以此降低 leader 的 CPU 负载。 </p> <p>通过设置全局变量 tidb_enable_tso_follower_proxy 为 true 即可开启 PD follower 的 TSO 代理功能，该功能适用于 tidb server 数量较多并发请求很高，PD leader 因高压力的 TSO 请求而达到 CPU 瓶颈，导致 TSO RPC 请求的延迟较高的场景。</p> <h2 id="rc-read-tso-优化">RC Read TSO 优化</h2><p>Read-Commited 隔离级别需要在悲观事务模式下，在悲观事务中每个 SQL 执行时会从 PD 获取 TSO (for_update_ts) 用于一致性读、冲突检测等，每个 SQL 相当于一个 Snapshot-Isolation 的’小事务’，相比乐观事务模式悲观事务产生的 TSO 请求会更多，在整个事务期间如果能在不破坏事务一致性和隔离性的情况下减少 tso 请求次数，就能够降低 PD 的负载和事务延迟，从而提升整体性能。 </p> <p>6.0 版本中对 RC 事务中的 SELECT 语句 TSO 请求做了优化，使用一种乐观方式获取 TSO ，仅当遇到新版本后才会获取最新的 TSO 读取数据，通过减少读操作从 PD 获取 TSO 的请求次数，从而降低查询延迟，提升读写冲突较小场景的 QPS。该特性由 tidb_rc_read_check_ts 变量控制，默认为 off，开启该功能设置为 on 即可。 </p> <p>优化后 select 语句处理基本过程如下： </p> <li>Select 语句执行时不从 PD 获取 TSO 作为 for_update_ts，而是使用上一个有效的 TSO 作为 for_update_ts（即为 read_ts）。如果是事务中的第一个语句则是 start_ts，否则是上一个 SQL 的 for_update_ts。</li> <li>构建执行计划并执行，发送到 tikv 的数据读取请求（pointget、coprocessor）会带上 RcReadCheckTS 标志。</li> <li>数据读取请求使用前面获得的 read_ts 做一致性读取，并将数据返回 tidb server。</li> <li>TiKV 会检查返回的数据是否有更新版本，如果有更新的版本则返回 WriteConflict 错误，否则返回数据后正常结束执行。</li> <li>如果此时 tidb 还未向 client 发送数据则会从 PD 获取最新的 TSO 作为 for_update_ts 重新执行整个查询，否则会向 client 返回错误。 </li> <p>从上面的过程可以看出遇到新版本会导致 tidb server 使用正常的流程重新获取 TSO 和执行 SQL，在读写冲突的情况下会降低性能使得事务执行时间延长。如果已经有部分数据返回 client 的话会导致报错 SQL 执行失败，虽然通过增加 tidb_init_chunk_size 变量大小延迟 tikv 返回数据时间，可以降低一些上述错误发生的情况，但仍然不是一个根本解决方式。 </p> <h2 id="local-tso">Local TSO</h2><p>在多数据中心场景下 PD leader 位于某个数据中心内，数据中心间的延迟会造成 TSO 请求延迟增加，如果能够在数据中心内完成 TSO 请求和分配则可以大大降低 TSO 请求延迟。基于此 TiDB 引入了 Local TSO （实验功能），PD 中设计 2 个 TSO allocator 角色：local tso allocator 和 global tso allocator，相应的事务也被分成了本地事务 local transaction 和全局事务 global transaction 两种。 </p> <h3 id="local-tso">Local TSO</h3><p>当通过 enable-local-tso 启用后数据中心内的 PD 会选出一个节点作为 local tso allocator 用于分配 TSO，该节点作为 local tso 分配的 leader 角色（PD 角色仍为 follower）。当事务操作的数据仅涉及到本数据中心的数据时，则判断为本地事务，向本地 tso allocator 申请 local tso。 </p> <p>每个数据中心分配自己的 local tso，相互之间是独立的，为避免不同数据中心分配了相同的 TSO，PD 会设置 local tso 中的逻辑时间低几位做后缀，不同的数据中心使用不同的值，同时这些信息会持久化记录到 PD 内。</p> <h3 id="global-tso">Global TSO</h3><p>当事务操作的数据涉及到其他数据中心时则为全局事务，此时需要向 PD leader 申请 global tso， PD leader 作为 global tso allocator。当未启用 local-tso 功能时，仍按原来的逻辑所有数据中的 TSO 请求由 PD leader 负责处理。 </p> <p>为保证 local tso 和 global tso 的线性增长，global tso allocator 和 local tso allocator 会进行 max_tso 同步： </p> <li>Global tso allocator 收集所有 local tso allocator 的最大 local tso。</li> <li>从所有 local tso 中选出一个最大的 local tso 作为 max_tso 下发到 local allocator。</li> <li>如果 max_tso 比自己的大则更新 TSO 为 max_tso，否则直接返回成功。</li> <p>Local tso 的使用需要考虑不同的数据中心处理不同的业务，同时要结合 PlacementRules in SQL 将表根据业务规则按数据中心进行分布，同时可设置 txn_scope 变量为 local/global 用于人为控制获取 global tso 还是 local tso。 </p> <p>基本配置步骤（目前不支持 Local TSO 回退为 Global TSO 模式）： </p> <p>1.PD、TiKV、TiDB server 均需要根据实际部署设置 label，为保证高可用每个 DC 的 PD 数量应&gt;1。</p> <p>2.开启库或表级 Placement Rules in SQL，根据地域和业务关系进行调度。 </p> <pre><code><span class="hljs-keyword">CREATE</span> PLACEMENT <span class="hljs-keyword">POLICY</span> dc1_leader LEADER_CONSTRAINTS="DC1" FOLLOWER_CONSTRAINTS="DC1,DC2,DC3" FOLLOWERS=<span class="hljs-number">2</span>; <span class="hljs-keyword">Alter</span> <span class="hljs-keyword">table</span> new_order <span class="hljs-keyword">PARTITION</span> p0 PLACEMENT <span class="hljs-keyword">POLICY</span> dc1_leaders <p>3.设置 PD 参数 enable-local-tso=on 使用 tiup reload 重启 PD 开启 Local TSO 功能。启用之后可通过 <code>pd-ctl -u pd_ip:pd_port member</code> 中 <code>tso_allocator_leaders</code> 项内容查看每个中心的 local tso allocator leader。</p> <h2 id="测试">测试</h2><h3 id="测试环境">测试环境</h3><p><img src="https://img1.www.pingcap.com/prod/_66b447f291.png" alt="测试环境.png"/></p> <h3 id="tso-follower-proxy">TSO Follower Proxy</h3><p>在 1024 线程下使用 sysbench 对 6 张 1 亿记录表在开启 TSO Follower Proxy 前后的 TPS 和平均延迟如下：</p> <p>测试期间 TSO Follower Proxy 关闭和开启时的 CPU 利用率： </p> <h3 id="rc-read-tso">RC Read TSO</h3><p>使用 tiup-bench 测试不同线程下开启 tidb_rc_read_check_ts 前后的 TPCC，可以看到开启该功能后对 TPCC 有一定提升，但随着线程数增加冲突增多 TPCC 出现下降情况。</p> <p>通过 TiDB –&gt; PD Client –&gt; PD Client CMD OPS 监控可以看到 256 线程下开启 tidb_rc_read_check_ts 后 PD client 中等待 TSO 的次数明显降低。</p> <h3 id="local-tso">Local TSO</h3><p>Local TSO 作为实验功能尚需完善，TPCC 测试中当开启该功能后出现大量报主键重复错误。 <h2 id="总结">总结</h2><p>为提升 TSO 的扩展性和效率，TiDB 进行了大量的优化工作，但这些优化有确定的场景，需要结合业务和实际情况考虑，否则盲目开启有可能会造成 QPS 降低、延迟增高的情况： </p>