作者： 长乐未央原文来源：https://tidb.net/blog/8d93cf4e

【是否原创】是

【首发渠道】TiDB 社区

【首发渠道链接】其他平台首发请附上对应链接

【正文】

测试目的

测试在集群 v5.1.0 环境下，TiFlash 从 3 实例扩展到 4 实例、5 实例后的 TPC-H 的性能提升，其中 TPC-H 测试数据为 100GB，TiFlash replica 为 1。

测试环境

硬件配置

• CPU：40 核 Intel® Xeon® CPU E5-2630 v4 @ 2.20GHz

• Memory：188GB

• Disk：NVMe SSD 3.6T * 2

• OS：CentOS Linux release 7.9.2009 (Core) x86-64

• FileSystem : ext4

软件版本

参数配置

在执行 TPCH 查询之前，在会话级别上设置：

set @@session.tidb_isolation_read_engines = ‘tiflash,tidb’;

其余集群参数均为默认配置。

测试方案

集群规划

以上，集群共有 10 台机器，其中监控和中控机单独各 1 台，172.16.4.34 和 172.16.4.35 作为 TiFlash 的扩展机器。

172.16.4.31 ～ 172.16.4.33 上均部署了 TiKV 和 TiFlash ，为了避免 TiKV 和 TiFlash 争抢磁盘和 I/O 资源，把 TiKV 和 TiFlash 的数据目录部署在不同的 NVMe 盘上。

测试过程

1、通过 tiup 部署 tidb 集群

2、通过 TiUP 的 bench 工具导入 TPC-H 100G 数据

使用如下命令：

tiup bench tpch prepare \“

–host $tid{b}_{h}ost–port${tidb_port} \“

–db tpch_100 –sf 100 –tiflash –analyze \“

–tidb_build_stats_concurrency 8 –tidb_distsql_scan_concurrency 30

3、执行查询

i. 下载 TPC-H 的 SQL 查询文件：

git clone https://github.com/pingcap/tidb-bench.git && cd tpch/queries

ii. 登录 TiDB 并设置 tidb_isolation_read_engines

set @@session.tidb_isolation_read_engines = ‘tiflash,tidb’;

因为本次测试目的为 TiFlash 的扩展性，所以执行查询时要从 TiFlash 中读取数据。

iii. 执行查询并扩展实例

• TiFlash 为 3 实例时，执行查询并记录耗时（执行多次，并取三次查询结果求平均值）；

• 扩展 TiFlash 为 4 实例，并观察监控等待 region 分布均匀后，再执行查询并记录耗时；

• 扩展 TiFlash 为 5 实例，并观察监控等待 region 分布均匀后，再执行查询并记录耗时；

测试结果

注意：

本测试所执行 SQL 语句对应的表只有主键，没有建立二级索引。因此以下测试结果为无索引结果。

随着 TiFlash 实例扩展，各查询的执行时间如下：

趋势图：

以上性能图中，绿色为 TiFlash 为 3 实例下的查询效率，蓝色为 TiFlash 为 4 实例下的查询效率，黄色为 TiFlash 为 5 实例下的查询效率。纵坐标是查询的处理时间，单位为秒，纵坐标越低，表示性能越好。

下面展示随着 TiFlash 实例的扩展，各个查询的执行效率的提升比例，计算方式如下：

效率提升比例 = (3 个 TiFlash 实例下的执行时间 - 4/5 个 TiFlash 实例下的执行时间) / 3 个 TiFlash 实例下的执行时间 *100%

趋势图：

以上性能图中，蓝色为扩展了 1 个 TiFlash 实例下的查询效率提升比例，橙色为扩展了 2 个 TiFlash 实例下的查询效率提升比例。纵坐标是百分比，纵坐标越高，表示效率提升越明显。

测试总结

从以上性能图可以看出，随着 TiFlash 实例的扩展，各查询语句的执行时间普遍下降，执行效率普遍提升。并且其中大多数查询的效率有着较为明显地提升，如 Q4、Q9、Q13、Q21 等。