TiDB MVCC 版本堆积相关原理及排查手段-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了TiDB MVCC 版本堆积相关原理及排查手段。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

导读

本文介绍了 TiDB 中 MVCC（多版本并发控制）机制的原理和相关排查手段。 TiDB 使用 MVCC 机制实现事务，在写入新数据时不会直接替换旧数据，而是保留旧数据的同时以时间戳区分版本。当历史版本堆积过多时，会导致读写性能下降。为了解决这个问题，TiDB 使用 Garbage Collection（GC）定期清理不再需要的旧数据。文章从 TiDB 中 MVCC 版本的生成原理、数据写入过程和 TiDB 版本堆积常见排查手段等方面进行了详细介绍。

TiDB 的事务的实现采用了 MVCC（多版本并发控制）机制，当新写入的数据覆盖旧的数据时，旧的数据不会被替换掉，而是与新写入的数据同时保留，并以时间戳来区分版本。 Garbage Collection（GC）的任务便是清理不再需要的旧数据。

如上所述，TiDB 底层使用的是单机存储引擎 rocksdb, 为了实现分布式事务接口，TiDB 又采用 MVCC 机制，基于 rocksdb 实现了高可用分布式存储引擎 TiKV。也就是当新写入（增删改）的数据覆盖到旧数据时，旧数据不会被替换掉，而是与新写入的数据同时保留，并以时间戳来区分版本。当这些历史版本堆积越来越多时，就会引出一系列问题，最常见的便是读写变慢。TIDB 为了降低历史版本对性能的影响，会定期发起 Garbage Collection（GC） ( https://docs-archive.pingcap.com/zh/tidb/v7.2/garbage-collection-overview ) 清理不再需要的旧数据。

本文作为 TiDB GC 的前序文章，我们将详细介绍一下这些旧版本数据是如何堆积起来的，以及如何排查确认当前版本数据的堆积已经对集群性能构成了影响。

TiDB 中的 MVCC 版本的生成原理

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在 TIDB 层，我们最初收到的是一个关系型表的数据，TiDB 会将这个关系型表数据转化成 key-value，同时调用分布式事务接口，将 key-value 数据写入到 TiKV。
在 TIKV 层，我们采用 MVCC 机制提供了分布式事务接口，最终所有的写入都会转化成一条 MVCC key-value 格式写入到 raftstore. 说到 MVCC 格式的 key-value, 无非就是每一个 key 上都有一个版本号，代表其提交的先后顺序。后面我们将这类格式的数据统一称为 MVCC key-value 对。
在 raftstore 层，则最终将数据以 key-value 的形式，写入到 rocksdb 中。（注意，rocksdb（ https://docs.pingcap.com/tidb/stable/rocksdb-overview ）本身基于 LSM 架构实现，所以它也有 MVCC 的概念，本文不做详细介绍，只对 TiDB 相关的内容点到为止）

数据写入过程

下面我们举个例子来详细讲讲在 TiDB 集群中，一个具体的写入过程。

当我们在 TiDB 中，执行以下 SQL 时：

insert into students set name="Bob",age=12,score=99

1.1 TiDB 侧 SQL table 转为 Key-Value

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在 TiDB 层，我们有以上关系型表，上面这一行数据最终会变成三对 key-value（详细原理 https://book.tidb.io/session1/chapter3/tidb-kv-to-relation.html ），分别对应：

主键对需要保证 key 唯一性：主键值 => 本行所有列数据
唯一索引按 key 有序排列加速查询速度：name 列：唯一索引 => 主键
非唯一索引按 key 有序排列提升查询性能：age 列：索引+主键 => 空值

1.2 TiKV 侧 MVCC 版本写入

在 TiKV 层，分布式事务接口在收到对应的 key-value 对后，会转成对应的 MVCC key-value 写入到 raftstore. 这里我们不展开分布式事务的具体实现逻辑，只用最简单的乐观锁模型（ TiDB 最佳实践系列（三）乐观锁事务 - 知乎）来举例。

Prewrite 接口完毕后：

其中锁 Lock CF（无版本号）如下:

t{table-id}r1=> start_ts,primary_key,ttl,PUT
t{table-id}i{indexID}_Bob=>start_ts,primary_key,ttl,PUT
t{table-id}i{indexID}_12_1=>start_ts,primary_key,ttl,PUT

数据 Default CF（mvcc 版本号 start_ts 在 key 的后缀里）如下：

t{table-id}r1_{start_ts}=> {Bob,12,99}
t{table-id}i{indexID}Bob{start_ts}=>1
t{table-id}i{indexID}_12_1{start_ts}=>null

具体实现中，会有一个优化，即当 value 值不是很大时，不会将数据单独放在 Default CF 里面（这里不展开具体介绍）。

Commit 接口调用完毕之后：

以主键对为例子，数据会发生如下变化：

Write CF 里面写入：

t{table_id}{commit_ts}=>start_ts

Lock CF 中对应 key 被删除（注意这里是 rocksdb 的一次删除，rocksdb 底层 LSM 也是 mvcc, 即删除对 rocksdb 也是写入一个新版本）：

t{table-id}r1=> start_ts,primary_key,ttl,PUT

综上，我们以 主键所在 key 为例 ，展开讲讲这个 key 随着增删改 mvcc 版本的变迁。

transaction 1: insert set id=1

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transaction 2: update where id=1

update 之后，在 raftstore 里面留下的 mvcc 信息如下：

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也就是说，update 并没有直接去更新上一次写入的内容，而是重新写了一份数据到底层。

transaction 3: delete id=1

那如果我们 delete id=1 的这一行数据呢？从下面我们可以看到，delete 也是通过写入一个新版本到底层。

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综上，当我们对 id=1 依次做了 insert/update/delete 之后，对于 TiDB 客户端来说，这一行数据已经删除，但是对于存储底层来说，此时在 raftstore 层留下了以下多个 mvcc 版本。

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可以看到，同一行数据会随着增删改的次数，积累越来越多的版本，这里历史的 mvcc 版本如果不及时清理，不光物理磁盘空间无法释放，更会对读写产生性能影响，所以我们需要 GC 来对这些旧版本数据进行回收。

TiDB 版本堆积常见排查手段

如前文所说，当 MVCC 版本出现堆积时，会对读写造成性能影响，此时，我们就需要对 GC 参数及状态进行判断，加速旧版本数据的回收，提升集群读写性能。

那么，在实际的业务场景中，如何判断我们的 MVCC 数据版本是否出现堆积，并对当前集群读写性能造成了影响呢？

2.1 Slow log 视角（具体慢 SQL 视角）

如前文所说，MVCC 版本堆积最直接的影响是读写变慢，所以我们从 slow log（ https://docs-archive.pingcap.com/zh/tidb/v7.2/identify-slow-queries ）可以来排查 SQL 执行慢的原因是否是 mvcc 历史版本是否堆积过多。

tidb slow log: scan_detail: {total_process_keys: 1139428, total_process_keys_size: 433849330, total_keys: 1139434, rocksdb: {delete_skipped_count: 0, key_skipped_count: 2278852,....

上面摘取的一段日志是 slow log 里面，与 TiDB mvcc 版本数量有关的几个字段：

total_process_keys： 本次查询扫描的有用的用户 key 个数。不包含已删除的版本及 rocksdb 里面 tombstone 的版本
total_keys ：本次查询总共扫的 mvcc 版本个数

当 total_keys > total_process_keys*6 时，代表着查询范围内的平均每个 key 的 mvcc 版本是 6 以上，需要注意 GC 的相关参数是否合理，检查 GC 的状态是否正常。

Rocksdb 相关指标 （rocksdb 里面的 mvcc）：

delete_skipped_count: rocksdb 里面被标记为删除的 key. 当这个值比较大时，意味着 rocksdb 需要做 compaction 了
key_skipped_count（ https://github.com/facebook/rocksdb/blob/9f1c84ca471d8b1ad7be9f3eebfc2c7e07dfd7a7/include/rocksdb/perf_context.h#L84 ）：实际读取过程中，rocksdb 读取迭代器中执行 next 的个数，代表着实际数据的读取量

下面我们举个例子来加深理解 slow log 里面的这些字段。（注意后续所有的例子 SQL 中，查询语句需要加上“explain analyze（ https://docs.pingcap.com/tidb/stable/sql-statement-explain-analyze ）” 才能看到具体的 mvcc 扫描详情）

Step 1：创建表结构

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total_process_keys 是 0，因为它是一张空表。
total_keys =1 因为我们在查询之前并不知道这张表是否为空，需要拿出符合条件的第一个 MVCC 版本才能确认这条 mvcc 不是本表数据。

Step 2：插入一条 ID=1 的新数据

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可以看到，插入完成后再查询时：

total_process_keys =1，表中当前一共有一行数据（id=1）
total_keys =2, 扫完 id=1 的 key 后，还要往后扫一个 key 才能确认此表中已经没有数据

Step 3：更新 ID=1 的这行数据

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更新完后再查询时：

total_process_keys =1 因为确实这张表中只有一行数据
total_keys = 3，因为 id=1 这行数据有两个版本, 也就是本次更新增加了一个版本

Step 4：删除 ID=1 所在行

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删除后执行查询时：

total_process_keys =0：删除了 id=1 这行数据后，表里面没有数据了
total_keys = 3+1：而删除 id=1 给这行数据增加了一个版本，所以 total_keys 比上一次多了 1 个

Step 5：插入一条 ID=2 的新数据

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请尝试自行分析。

2.2 Grafana （集群）视角

因为 slow log 默认只记录 300 ms 以上的 SQL 读取细节，怎么看整个集群 mvcc 读取状态呢？这就需要我们从 grafana 级别来宏观分析了。

分布式事务 mvcc

监控地址：tikv-details->coprocessor-details-> Total Ops Details(TableScan/IndexScan)

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如图所说：

Ops 具体分两种：

Table scan：代表着按 table 主键查询
Index scan：代表着按索引查询

具体监控值分两类：

processed_keys：代表查询后实际用户可见的 key 个数，与 slow-log 中的 total_processed_keys 概念一致
next/seek/..：代表本次查询在 TiKV 迭代器中每个指令的调用次数，一般 next 居多。所有指令总调用次数接近于 slow log 里面 total_keys

同样的，如果从上图中看到 processed_keys 所在的线如果远远小于 next, 则说明 mvcc 版本冗余对当前的读取已经构成性能影响。

Rocksdb 层看 MVCC

tikv-details->coprocessor->total rocksdb perf statistics：

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这里 delete_skipped 主要是指 rocksdb 里面的 tombstone, 对应于 slow log 里面的 delete_skipped_count。

2.3 Region 视角（热点更新表视角）

在实际业务中，我们往往对某些 table 或者 table 中的某些行更新比较频繁，从集群角度看，就只有这些 table 涉及到的 region 的数据版本堆积比较严重。

同时 TiDB 在设计时，要求同一个 key 所在的所有 mvcc 版本数据只能落在一个 region 里面，所以如果 TiDB 中某一行数据更新过于频繁，会导致版本堆积过多而出现大 region 的情况（大于 1 G）。那么在遇到大 region 时，我们如何判断是否出现了这种情况呢？

tikv-ctl（ https://docs.pingcap.com/tidb/stable/tikv-control#print-some-properties-about-region ）工具提供了命令来查看具体 region 内 mvcc 数据的分布：

tiup ctl:v6.5.0 tikv --host 127.0.0.1:20160 region-properties -r  6493
Starting component `ctl`: /home/tidb/.tiup/components/ctl/v6.5.0/ctl tikv --host 127.0.0.1:20160 region-properties -r 6493
mvcc.min_ts: 442383585748713474
mvcc.max_ts: 442383589195644931
mvcc.num_rows: 410870
mvcc.num_puts: 410870
mvcc.num_deletes: 0
mvcc.num_versions: 410870
mvcc.max_row_versions: 1
writecf.num_entries: 410870
writecf.num_deletes: 0
writecf.num_files: 1
writecf.sst_files: 053983.sst
defaultcf.num_entries: 0
defaultcf.num_files: 0
defaultcf.sst_files: 
region.start_key: 7480000000000000ffe75f728000000000ff3f028e0000000000fa
region.end_key: 7480000000000000ffe75f728000000000ff454f410000000000fa
region.middle_key_by_approximate_size: 7480000000000000ffe75f728000000000ff42250e0000000000faf9dc567895dbfffe

其中我们重点关注 mvcc 为前缀的为 mvcc 相关数据：

mvcc.min_ts：这个 region 里面的所有版本中最小（最老）的 tso
mvcc.min_ts：本 region 数据中最新的 mvcc 版本的 tso
mvcc.num_rows：用户可见的 key 个数（包含已删除的）= mvcc.num_put+mvcc.num_delete
mvcc.num_put：用户可见的 key 个数（不包含已删除的）
mvcc.num_delete：用户可见的已删除的 key 数
mvcc.num_version：用户可见的 mvcc 版本个数
mvcc.max_row_versions：本 region 中版本数最多的那个 key 拥有的版本数量

Rocksdb 的相关指标不详细展开，只需要关注到 *cf.num_deletes 比较高时，可以通过手动 compaction ( https://docs.pingcap.com/tidb/stable/tikv-control#compact-data-of-each-tikv-manually )指定 CF 来解决。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-846487.html

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