原文来源：https://tidb.net/blog/653a0933

最近看上了积分兑换里面的衣服，奈何积分不够，搬运整理几篇文章攒积分。

【版本】 v4.0.11

【集群信息】2 TiDB 3 PD 3 TiKV

集群组件：

一、【现象】

Scheduler 线程 CPU 使用率倾斜严重。

Scheduler 线程池有什么用？

scheduler 负责检测事务冲突，将复杂的事务操作转换为简单的 key-value 插入、删除，发送给 raftstore 线程。但是 scheduler 线程池本身不进行任何写操作 。

Scheduler 线程池相关配置参数？

storage.scheduler-worker-pool-size: 8

storage.scheduler-concurrency: 2048000

storage.scheduler-worker-pool-size 在 TiKV 检测到机器 CPU 核数大于等于 16 时默认为 8，小于 16 时默认为 4。我这配置的是 8。

二、【问题排查】

1、监控 PD-Statistics-hot read

通过监控可以看到热点 region 都集中在了 2 个节点。

2、 查找热点 region

tiup ctl pd -u http://{pdip:port} hot read > st.txt

过滤并升序输出：

grep ““flow_bytes”” st.txt | awk -F “:” ‘{print $2}’ | sort -n

396624945.6,

489116688.4166667,

499403881.4,

比如我这里使用 499403881 过滤 st.txt 查找到对应的 region id

结果示例：

{

“as_peer”: null,

“as_leader”: {

“1”: {

“total_flow_bytes”: 1245937535.8,

“total_flow_keys”: 2007998.4,

“regions_count”: 40,

“statistics”: [

{

“store_id”: 5,

“region_id”: 62132,

“hot_degree”: 110,

“anti_count”: 2,

“kind”: 1,

“flow_bytes”: 499403881.4,

“flow_keys”: 201507.55,

“last_update_time”: “2021-06-07T16:21:38.409868198+08:00”,

“version”: 1176

}

}

可以看到 store_id 为 5 ，监控上面绿色的线为 {ip:port}-store-5。是能够对应上的。

或者通过元数据表直接查找热点表：

SELECT * FROM information_schema.TIDB_HOT_REGIONS

WHERE TYPE = ‘read’

ORDER BY flow_bytes DESC;

3、 通过 region id 查找热点表

curl http://{tidbip}:10080/regions/62132

4、通过慢查询日志查找对应的 SQL

【【慢 SQL 优化】】

慢日志分析：

Total_keys: 286665 Process_keys: 223050

Total_keys：扫描的总 keys

Process_keys：扫描当前 keys(不包括旧版本)

这里有 6 万的旧 key，因为这边的 GC 时长为 28h，所以旧版本比较多。

通过上面的 Process_keys 加上更新 SQL，可以分析出扫描这么多的 key 只有两种情况：

（1）统计信息不准 如果统计信息不准，使用 analyze table 更新下。

（2）缺失索引 通过排查是第（2）种情况。

通过添加索引后观察。热点信息有所缓解。

【【热点 region 拆分】】

通过 SQL 继续排查其它热点表：

SELECT * FROM information_schema.TIDB_HOT_REGIONS WHERE TYPE = ‘read’ ORDER BY flow_bytes DESC;

找到热点表排查 region：

SHOW TABLE t_company_gsxt_base_inc regions

t_986_r_23378649 解析：

t：表示 table

986：表示 table id

r：表示记录

i：表示索引

通过上面的信息可以看到有 3 个热点 region 。

split merge

operator add split-region 1 –policy=approximate

// 将 Region 1 对半拆分成两个 Region，基于粗略估计值，消耗更少的 I/O，可以更快地完成。

operator add split-region 1 –policy=scan

// 将 Region 1 对半拆分成两个 Region，基于精确扫描值，更加精确

这边使用第 1 种方式进行拆分，计划将拆分为每个 region 大概 100000 个 key，所以需要设置一下参数，避免拆分后自动 merge 。

config set max-merge-region-size 10

config set max-merge-region-keys 100000

注意：拆分后需要等待一定时间让 hot leader 自动均衡。并且拆分后的 region 一定要满足以下条件之一，否则 region 会被自动 merge**

max-merge-region-size: 20 // 默认为 20MB

max-merge-region-keys: 200000 // 默认为 200000

Region Merge 的触发

1. 如果 Region 的大小大于 max-merge-region-size （默认 20MB）或者 key 数量大于 max-merge-region-keys （默认 200000）不会触发 Merge。

2. 对于新 Split 的 Region 在一段时间内 split-merge-interval （默认 1h）不会触发 Merge。

另外，也可以调整 coprocessor.region-max-size 默认为 96MB，调小使得 hot leader 更加分散。由于我这边生产环境目前设置的为 384MB ，导致热点 region 过于集中，后面将调整回 96MB。

经过我的九九八十一次优化，热点 region 终于分散到了两个节点。 哈哈哈。

三、【解决方案】

根据不同的情况，选用不同的解决方案。

解决方案 1：优化慢 sql

解决方案 2：热点 region 拆分

解决方案 3：未完待续

参考：

TiDB 常见问题处理 - 热点 经验教程

作者：李坤，PingCAP 互联网架构师，TUG Ambassador，前美团、去哪儿数据库专家。 背景 从现有的数据库使用场景来看，随着数据规模的爆发式增长，考虑采用 TiDB 这种分布式存储的业务，通常都是由于触发了单机数据库的瓶颈，我认为瓶颈分为 3 点：存储瓶颈、写入瓶颈、读取瓶颈。我们希望 TiDB 能够解决这 3 个瓶颈，而存储瓶颈是可以首先被解决的，随着机器的扩容，存储瓶颈自然就可以几乎线性的…

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https://book.tidb.io/session4/chapter7/hotspot-resolved.html#721- 确认热点问题