作者： mydb 原文来源：https://tidb.net/blog/f8a41154
【是否原创】是
【首发渠道】TiDB 社区
【正文】
1. 概述
2022 年春节放假前巡检线上 TiDB 集群时，发现一套集群的 TiDB Server 服务器 CPU 使用率较高，达到 4000% 到 5000% 之间，平时这套集群的 CPU 使用率在 1500% 以下，于是开始分析排查集群是否正常，避免留下隐患。
2. 问题现象
TiDB 集群版本是 4.0.9，TiDB Server 服务器 CPU 核数 112，单机部署 3 个 TiDB Server 实例，三台服务器共 9 个 TiDB Server，使用 LVS 做负载均衡。下面是集群的一些基础监控信息。
集群 QPS
集群 Duration
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TiDB Server CPU 使用率
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TiDB Server 内存使用情况
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TiKV 服务器的 CPU、内存、IO 等指标均正常，这里不再列出，以上只截图了一些 TiDB Server 相关的部分监控，从以上信息可以看到，TiDB Server 主要的问题在于 CPU 使用率较高，而集群的 QPS 并不高，内存和 Duration 看着也良好，以上是基本现象。
3. 问题分析
SQL 比较简单，并发也不高，理论上不会消耗太多 CPU 资源。
TiDB 系统表 CLUSTER_STATEMENTS_SUMMARY 是用来监控和统计 SQL，我们按照执行次数排序，看下 SQL 执行情况信息。
dba@xx.xx.xx.xx:4000 : information_schema > select INSTANCE,STMT_TYPE,SCHEMA_NAME,DIGEST_TEXT,EXEC_COUNT,SUMMARY_BEGIN_TIME,SUMMARY_END_TIME from CLUSTER_STATEMENTS_SUMMARY order by EXEC_COUNT desc limit 5;+--------------------+-----------+---------------+--------------------+------------+---------------------+---------------------+| INSTANCE | STMT_TYPE | SCHEMA_NAME | DIGEST_TEXT | EXEC_COUNT | SUMMARY_BEGIN_TIME | SUMMARY_END_TIME |+--------------------+-----------+---------------+--------------------+------------+---------------------+---------------------+| xx.xx.xx.xx:10082 | Set | personalspace | set autocommit = ? | 754706 | 2022-01-25 21:30:00 | 2022-01-25 22:00:00 || xx.xx.xx.xx:10080 | Set | personalspace | set autocommit = ? | 650292 | 2022-01-25 21:30:00 | 2022-01-25 22:00:00 || xx.xx.xx.xx:10082 | Set | personalspace | set autocommit = ? | 592365 | 2022-01-25 21:30:00 | 2022-01-25 22:00:00 || xx.xx.xx.xx:10081 | Set | personalspace | set autocommit = ? | 548287 | 2022-01-25 21:30:00 | 2022-01-25 22:00:00 || xx.xx.xx.xx:10082 | Set | personalspace | set autocommit = ? | 527409 | 2022-01-25 21:30:00 | 2022-01-25 22:00:00 |+--------------------+-----------+---------------+--------------------+------------+---------------------+---------------------+5 rows in set (0.02 sec)
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TOP 5 的 SQL 全部是 set autocommit = 1，不完全统计，仅前五名加在一起在半个小时内执行了 300 多万次，量确实有点大。
下面是单个实例上执行次数不完全统计
[root@p-xx-xx-xx log]# grep '25 21:29:' tidb.log | grep -i 'SET autocommit' | wc -l17713[root@p-xx-xx-xx log]# grep '25 21:30:' tidb.log | grep -i 'SET autocommit' | wc -l17509[root@p-xx-xx-xx log]# grep '25 21:31:' tidb.log | grep -i 'SET autocommit' | wc -l17866
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下面是过滤固定连接 conn=432129986 后的信息
[root@p-xx-xx-xx log]# grep 'conn=432129986' tidb.log [2022/01/25 21:32:25.915 +08:00] [INFO] [session.go:2287] [GENERAL_LOG] [conn=432129986] [user=personalspace_wr@xx.xx.xx.xx] [schemaVersion=2735] [txnStartTS=0] [forUpdateTS=0] [isReadConsistency=false] [current_db=personalspace] [txn_mode=OPTIMISTIC] [sql=" DELETE FROM UserBehaviorHistory_hash WHERE id BETWEEN 69825310177 AND 69825310377 AND create_time <= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 25 DAY) "][2022/01/25 21:32:25.929 +08:00] [INFO] [session.go:2287] [GENERAL_LOG] [conn=432129986] [user=personalspace_wr@xx.xx.xx.xx] [schemaVersion=2735] [txnStartTS=0] [forUpdateTS=0] [isReadConsistency=false] [current_db=personalspace] [txn_mode=OPTIMISTIC] [sql="select 1 as heartbeat"][2022/01/25 21:32:25.929 +08:00] [INFO] [session.go:2287] [GENERAL_LOG] [conn=432129986] [user=personalspace_wr@xx.xx.xx.xx] [schemaVersion=2735] [txnStartTS=0] [forUpdateTS=0] [isReadConsistency=false] [current_db=personalspace] [txn_mode=OPTIMISTIC] [sql="set session transaction read write"][2022/01/25 21:32:25.929 +08:00] [INFO] [session.go:2287] [GENERAL_LOG] [conn=432129986] [user=personalspace_wr@xx.xx.xx.xx] [schemaVersion=2735] [txnStartTS=0] [forUpdateTS=0] [isReadConsistency=false] [current_db=personalspace] [txn_mode=OPTIMISTIC] [sql="SET autocommit=1"][2022/01/25 21:32:25.930 +08:00] [INFO] [session.go:2287] [GENERAL_LOG] [conn=432129986] [user=personalspace_wr@xx.xx.xx.xx] [schemaVersion=2735] [txnStartTS=0] [forUpdateTS=0] [isReadConsistency=false] [current_db=personalspace] [txn_mode=OPTIMISTIC] [sql="SET autocommit=1"][2022/01/25 21:32:25.940 +08:00] [INFO] [session.go:2287] [GENERAL_LOG] [conn=432129986] [user=personalspace_wr@xx.xx.xx.xx] [schemaVersion=2735] [txnStartTS=0] [forUpdateTS=0] [isReadConsistency=false] [current_db=personalspace] [txn_mode=OPTIMISTIC] [sql=" DELETE FROM UserBehaviorHistory_hash WHERE id BETWEEN 69825310377 AND 69825310577 AND create_time <= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 25 DAY) "]
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从以上信息得出两个结论：
（1）每一个 delete 语句后都跟着一条 select 1 as heartbeat、一条 set session transaction read write 和两条 SET autocommit=1。
（2）这种多余的 select 语句和 set 语句量非常大。
猜测 TiDB Server CPU 高的原因和这有关系，为了证明猜测，接下来对这种语句进行简单压测。
4. 压测
为了验证上一步提出的猜测是否正确，本节对这些语句简单压测。压测工具使用的是 mydbtest(mydbtest_linux64.bin，由楼方鑫编写)，该压测软件区别于 sysbench，tpcc 等常见压测工具软件， 免安装，上手快，而且可以针对业务 sql 做定制化压测。
并发 4 线程压测，压测过程省略，压测 CPU 截图如下
说明
从以上压测结果可以得出结论：这些语句对 QPS 和性能及 CPU 等有影响。本节只是做一个简单压测用于定性分析，不做定量测试。
5. 解决方案
业务开发语言是 scale，访问 TiDB 使用的是 ScalikeJDBC。通过之前的分析，我们知道导致 CPU 高的原因是每一个 DML 语句都跟着好几个多余的语句 (SET autocommit=1 等)，那么如何减少这些多余的语句呢？官网最佳实践给出了答案（原文如下）：
通过监控可能会发现，虽然业务只向集群进行 insert 操作，却看到有很多多余的 select 语句。通常这是因为 JDBC 发送了一些查询设置类的 SQL 语句（例如 select @@session.transaction_read_only）。这些 SQL 对 TiDB 无用，推荐配置 useConfigs=maxPerformance 来避免额外开销。
useConfigs = maxPerformance 会包含一组配置：
cacheServerConfiguration = true
useLocalSessionState = true
elideSetAutoCommits = true
alwaysSendSetIsolation = false
enableQueryTimeouts = false
一个建议的 url 配置如下：
spring.datasource.url=JDBC:mysql://{TiDBIP}:{TiDBPort}/{DBName}?characterEncoding=utf8&useSSL=false&useServerPrepStmts=true&prepStmtCacheSqlLimit=10000000000&useConfigs=maxPerformance&rewriteBatchedStatements=true&defaultfetchsize=-214783648&allowMultiQueries=true&socketTimeout=3000&connectTimeout=1200
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官网最佳实践
https://docs.pingcap.com/zh/tidb/v4.0/java-app-best-practices
6. 优化效果
JDBC 中增加 useConfigs=maxPerformance 配置后，分析 general log ，类似 SELECT @@session.transaction_read_only 和 SET autocommit=1 的语句消失了。general log 简化后的片段如下：
优化前
select 1 as heartbeat # druid 连接池心跳检测语句set session transaction read writeSET autocommit=1SET autocommit=1DELETE FROM UserBehaviorHistory_hash WHERE id BETWEEN 69825314777 AND 69825314977 AND create_time <= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 25 DAY)
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优化后
select 1 as heartbeat # druid 连接池心跳检测语句DELETE FROM UserBehaviorHistory_hash WHERE id BETWEEN 69825314777 AND 69825314977 AND create_time <= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 25 DAY)
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伴随着多余语句的消失，TiDB Server 的 CPU 使用率下降显著。
7. 总结
这些多余语句量少的时候，一般不会有什么问题，也不会引起我们的注意，但是量很大时，就会消耗大量 TiDB Server 的 CPU 资源，因为需要 CPU 资源去解析这些多余语句。本文通过一个简单生产优化案例说明了这类问题的现象，解决办法，优化效果。
附加
曾经遇到过 @Transactional 使用不当导致的数据库 (MySQL) 性能问题：
2020 年 7 月 27 号压测 VR 业务时，数据库的 QPS 在 2 万左右，CPU 在 20% 以下，但是在 8 月 2 号压测时，数据库的 QPS 在 2 千左右时，CPU 却高达 80% 。经过抓包分析，业务在 04:34:58 至 04:35:14 之间仅仅 16 秒的时间执行了 59 万次 SET autocommit=0 和 29 万次 Commit，从而导致了性能问题，和业务方一起沟通优化后问题解决。
原因是：@Transactional 滥用导致；解决办法是：将代码中没有用到事务和不必用事务的地方去掉相应 @Transactional 即可。
下面是［阿里巴巴 Java 开发手册］里的 @Transactional 相关规范，仅供参考：
【参考】@Transactional 事务不要滥用。事务会影响数据库的 QPS，另外使用事务的地方需要考虑各方面的回滚方案，包括缓存回滚、搜索引擎回滚、消息补偿、统计修正等。
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