作者： dba-kit 原文来源：https://tidb.net/blog/9cd7dcb3
〇、背景
我们线上使用环境和李文杰大佬比较类似，我这里就不赘述了，大家可以看专栏 - TiDB v7.1.0 跨业务系统多租户解决方案 | TiDB 社区，这里比较清晰的介绍了 7.1 的资源管控原理和实践验证。
本文章的重点在通过实验探索资源管控的一些细节表现，详细来讲就是：TiDB 的流控能力和 TiKV 的调度能力。
一、测试环境准备
创建用户及资源组
CREATE RESOURCE GROUP IF NOT EXISTS rg_5000 RU_PER_SEC=5000;CREATE RESOURCE GROUP IF NOT EXISTS rg_5000_high RU_PER_SEC=5000 PRIORITY = HIGH;
CREATE RESOURCE GROUP IF NOT EXISTS rg_3000 RU_PER_SEC = 3000;CREATE RESOURCE GROUP IF NOT EXISTS rg_3000_burstable RU_PER_SEC = 3000 BURSTABLE;
CREATE RESOURCE GROUP IF NOT EXISTS rg_30000_high RU_PER_SEC=30000 PRIORITY = HIGH;CREATE RESOURCE GROUP IF NOT EXISTS rg_30000_low RU_PER_SEC=30000 PRIORITY = LOW;
CREATE USER 'usr_rg_5000'@'%' IDENTIFIED BY '123' RESOURCE GROUP rg_5000;GRANT ALL ON *.* TO 'usr_rg_5000'@'%';
CREATE USER 'usr_rg_5000_high'@'%' IDENTIFIED BY '123' RESOURCE GROUP rg_5000_high;GRANT ALL ON *.* TO 'usr_rg_5000_high'@'%';
CREATE USER 'usr_rg_3000'@'%' IDENTIFIED BY '123' RESOURCE GROUP rg_3000;GRANT ALL ON *.* TO 'usr_rg_3000'@'%';
CREATE USER 'usr_rg_3000_burstable'@'%' IDENTIFIED BY '123' RESOURCE GROUP rg_3000_burstable;GRANT ALL ON *.* TO 'usr_rg_3000_burstable'@'%';
CREATE USER 'usr_rg_30k_high'@'%' IDENTIFIED BY '123' RESOURCE GROUP rg_30000_high;GRANT ALL ON *.* TO 'usr_rg_30k_high'@'%';
CREATE USER 'usr_rg_30k_low'@'%' IDENTIFIED BY '123' RESOURCE GROUP rg_30000_low;GRANT ALL ON *.* TO 'usr_rg_30k_low'@'%';
复制代码
准备测试数据
tiup-bench tpcc prepare --warehouses 100 -D tpcc_test --dropdata -H 172.18.x.x -U usr_rg_3000 -p 123 -P 4000 -T 50tiup-bench tpcc prepare --warehouses 100 -D tpcc_test2 --dropdata -H 172.18.x.x -U usr_rg_3000 -p 123 -P 4000 -T 50
复制代码
二、测评方案
2.1 TiDB 流控测评
测试方案
测试目标：
不同资源组连到同一个 TiDB 上，测试不同资源组之间的隔离性
同一个用户连到不同 TiDB 上，测试同一用户的 Quota 是否共用
同一资源组不同用户，测试同一资源组的 Quota 是否共用
2.1.1 不同资源组的隔离性
#! /bin/bash
# 1. 使用usr_rg_3000_burstable用户作为测试的背景噪音，令TiDB的CPU尽可能高echo "$(date +"%F %T"): start bench use usr_rg_3000_burstable for 2h"nohup tiup-bench tpcc run -D tpcc_test2 --host 172.18.x.x -U usr_rg_3000_burstable -p 123 -P 4000 -T 50 --time 2h >usr_rg_3000_burstable.log &
# 2. 5-35min. 3000 for 30m (后续每隔5min启动一个测试用户进行压测)sleep 300echo "$(date +"%F %T"): start bench use usr_rg_3000 for 30m"nohup tiup-bench tpcc run -D tpcc_test2 --host 172.18.x.x -U usr_rg_3000 -p 123 -P 4000 -T 50 --time 30m >usr_rg_3000.log &
# 3. 10-45min. 5000 for 30msleep 300echo "$(date +"%F %T"): start bench use usr_rg_5000 for 30m"nohup tiup-bench tpcc run -D tpcc_test2 --host 172.18.x.x -U usr_rg_5000 -p 123 -P 4000 -T 50 --time 30m >usr_rg_5000.log &
# 4. 15-20min. 5000 for 5msleep 300echo "$(date +"%F %T"): start bench use usr_rg_5000 for 5m"nohup tiup-bench tpcc run -D tpcc_test2 --host 172.18.x.x -U usr_rg_5000 -p 123 -P 4000 -T 50 --time 5m >usr_rg_5000-2.log &
#5. 25-55min. 3000 high for 30msleep 300echo "$(date +"%F %T"): start bench use usr_rg_3000_high for 30m"nohup tiup-bench tpcc run -D tpcc_test2 --host 172.18.x.x -U usr_rg_3000_high -p 123 -P 4000 -T 50 --time 30m >usr_rg_3000_high.log &
# 6. 30-35min. 5000 for 5msleep 300echo "$(date +"%F %T"): start bench use usr_rg_5000 for 5m"nohup tiup-bench tpcc run -D tpcc_test2 --host 172.18.x.x -U usr_rg_5000 -p 123 -P 4000 -T 50 --time 5m >usr_rg_5000-2.log &
复制代码
测试结果
时序图
测试结果
结果解析
阶段 1：由于只有usr_rg_3000_burstable一个用户在使用集群，虽然 Quota 设置为 3k，但因为设置了BURSTABLE可以跑到 22k
阶段 2-4：并发一直在增大，TiDB 的负载在逐渐增加，usr_rg_3000_burstable的流控曲线 (黄色曲线) 也越来越低，从 22k、7.5k、6k 逐步降低至 4k
阶段 4：虽然使用usr_rg_5000用户新增了一个 TPCC 压测进程，但是总的资源消耗不变，还是 5k。
阶段 5：随着usr_rg_5000一个压测进程结束，usr_rg_3000_burstable的资源从 4k 增加到 5k(不过usr_rg_5000总的资源消耗略有下降，从 5k 下降至 4.8k，可能是 TiDB 压力太大导致的)
阶段 6：继续使用 usr_rg_5000 用户新增了一个 TPCC 压测进程， 这一场景其实和阶段 4 比较类似，不过新增了usr_rg_3000_high资源组的压测进程，此时 TiDB-Server 的压力是最大的，几个资源组的曲线都略有波动，不过波动不大
阶段 7-10：随着其他资源组的压测进程逐渐结束，TiDB 的负载在逐渐降低，usr_rg_3000_burstable的流控曲线 (黄色曲线) 也越来越高，逐步回升到 24k。
由此来看，TiDB-Server 层的流控还是比较符合预期的，当负载压力小的时候，允许部分用户超额使用资源，当负载压力大的时候，又能保证其他用户的 Quota 正常。
2.1.2 同一用户不同 tidb-server
测试命令
nohup tiup-bench tpcc run -D tpcc_test --host 172.18.9.4 -U usr_rg_3000 -p 123 -P 4000 -T 50 --time 5m >usr_rg_3000.log.1 &sleep 60;nohup tiup-bench tpcc run -D tpcc_test --host 172.18.9.4 -U usr_rg_3000 -p 123 -P 14000 -T 50 --time 5m >usr_rg_3000.log.2 &
复制代码
测试结果
结果解析
观察 RU 使用曲线：在第二个压测进程启动后，资源使用会短时间高于 Quota；当第一个压测进程结束后，资源使用会短时间低于 Quota；不过很快就会回归正常 Quota。
观察 tidb-sever 的 CPU 曲线：当只有一个压测进程在跑时候，单个 tidb-server 的 CPU 是正常使用的，当两个压测进程共同跑时候，两个 tidb-server 会平均分配负载，达到负载均衡的状态，更合理使用资源。
2.1.3 不同用户同一资源组
压测命令
CREATE USER 'usr_rg_3000_2'@'%' IDENTIFIED BY '123' RESOURCE GROUP rg_3000;grant all on *.* to 'usr_rg_3000_2'@'%';
复制代码
nohup tiup-bench tpcc run -D tpcc_test --host 172.18.9.4 -U usr_rg_3000 -p 123 -P 4000 -T 50 --time 5m >usr_rg_3000.log.1 &sleep 60;nohup tiup-bench tpcc run -D tpcc_test --host 172.18.9.4 -U usr_rg_3000_2 -p 123 -P 14000 -T 50 --time 5m >usr_rg_3000.log.2 &
复制代码
压测结果
结果解析
通过监控曲线，可以看到同一资源组的两个不同用户，和同一用户两个不同压测进程的曲线是基本一致的，说明同一资源组内的不同用户是共享 Quota 的。
2.1.4 总结
因为同一资源组内不同用户是共享 Quota 的，所以个人理解的 TiDB 的流控最佳实践为：
2.2 TiKV 调度能力测试
由于 2.1 的测试案例，只有一个 TiDB-Server 实例，最终的 TiKV 压力并不大，看不出来 TiKV 层的优先级调度能力。使用tiup cluster edit-config将 tikv-server 配置修改为resource_control.cpu_quota： 400%，降低 TiKV 的 CPU 资源。
通过instance.tidb_force_priority来对特定 TiDB-Server 上的查询来设置优先级，测试一下通过 TiDB-Server 隔离，和通过资源组来设置的优先级有什么区别。
mysql> show config where name like '%tidb_force_priority%';+------+------------------+------------------------------+---------------+| Type | Instance | Name | Value |+------+------------------+------------------------------+---------------+| tidb | 172.18.9.4:4000 | instance.tidb_force_priority | HIGH_PRIORITY || tidb | 172.18.9.4:14000 | instance.tidb_force_priority | LOW_PRIORITY |+------+------------------+------------------------------+---------------+2 rows in set (0.01 sec)
复制代码
测试案例包括：
资源组 PRIORITY 不同，TiDB 的 PRIORITY 相同
资源组 PRIORITY 相同，TiDB 的 PRIORITY 不同
高 PRIORIT 的资源组连接低 PRIORITY 的 TiDB vs. 低 PRIORIT 的资源组连接高 PRIORITY 的 TiDB
2.2.1 资源组 PRIORITY 不同，TiDB 的 PRIORITY 相同
为使 TiKV 的 CPU 达到瓶颈，使用大 Quota 的资源组来进行测试
nohup tiup-bench tpcc run -D tpcc_test --host 172.18.9.4 -U usr_rg_30k_low -p 123 -P 4000 -T 100 --time 5m &sleep 120;nohup tiup-bench tpcc run -D tpcc_test --host 172.18.9.4 -U usr_rg_30k_high -p 123 -P 4000 -T 100 --time 5m &
复制代码
2.2.2 资源组 PRIORITY 相同，TiDB 的 PRIORITY 不同
nohup tiup-bench tpcc run -D tpcc_test --host 172.18.9.4 -U usr_rg_30k_low -p 123 -P 4000 -T 100 --time 5m &sleep 120;nohup tiup-bench tpcc run -D tpcc_test --host 172.18.9.4 -U usr_rg_30k_low -p 123 -P 14000 -T 100 --time 5m &
复制代码
2.2.3 高 PRIORIT 的资源组连接低 PRIORITY 的 TiDB vs. 低 PRIORIT 的资源组连接高 PRIORITY 的 TiDB
nohup tiup-bench tpcc run -D tpcc_test --host 172.18.9.4 -U usr_rg_30k_low -p 123 -P 4000 -T 100 --time 5m &sleep 120;nohup tiup-bench tpcc run -D tpcc_test --host 172.18.9.4 -U usr_rg_30k_high -p 123 -P 14000 -T 100 --time 5m &
复制代码
2.2.4 总结
综合三次测试，可以发现不管是资源组优先级还是 tidb-server 的优先级，在 TiKV 层都是同样的处理，其调度能力并不能按照预期体现。
评论