印刻数据库

外观

TiDB Region 和 Raft 协议 ​

TiDB 是一个分布式 NewSQL 数据库，采用了分层架构设计，包括 TiDB 服务器、PD 服务器和 TiKV 存储引擎。其中，TiKV 是基于 RocksDB 构建的分布式键值存储引擎，采用了 Region 和 Raft 协议来实现数据的分布式存储和一致性保证。本文档介绍 TiDB Region 和 Raft 协议的核心概念、工作原理和最佳实践。

Region 概念 ​

1. Region 定义 ​

Region 是 TiKV 存储引擎中数据分片的基本单位，类似于传统数据库中的分区。每个 Region 负责存储一定范围的数据，具体来说，TiKV 将整个键空间划分为多个连续的 Region，每个 Region 包含一个左闭右开的键范围 （start_key, end_key）。

2. Region 特点 ​

  • 固定大小：每个 Region 的大小默认为 96MB，可以通过配置参数 region-max-size 调整
  • 自动分裂：当 Region 的大小超过阈值时，TiKV 会自动将其分裂为两个较小的 Region
  • 自动合并：当相邻两个 Region 的总大小小于阈值时，TiKV 会自动将它们合并为一个 Region
  • 分布式存储：每个 Region 的数据存储在多个 TiKV 节点上，通过 Raft 协议保证一致性

3. Region 结构 ​

每个 Region 包含以下信息：

  • Region ID：Region 的唯一标识符
  • Start Key：Region 的起始键
  • End Key：Region 的结束键
  • Peers：Region 的副本列表，每个 Peer 对应一个 TiKV 节点上的 Region 副本
  • Leader：Region 的主副本，负责处理读写请求
  • Epoch：Region 的版本信息，包括 conf_ver 和 version，用于处理 Region 分裂和合并

Raft 协议 ​

1. Raft 协议简介 ​

Raft 是一种分布式一致性算法，用于管理复制日志。TiKV 使用 Raft 协议来保证每个 Region 的多个副本之间的数据一致性。Raft 协议通过选举机制选出一个 Leader，所有的写请求都通过 Leader 处理，然后由 Leader 复制到其他副本（Follower）。

2. Raft 核心概念 ​

2.1 角色 ​

Raft 协议中，每个副本可以扮演以下三种角色之一：

  • Leader：负责处理所有写请求，复制日志到 Follower，管理日志的提交
  • Follower：被动接收 Leader 的日志复制，参与投票选举
  • Candidate：在选举过程中，节点会转换为 Candidate 角色，发起选举请求

2.2 任期 ​

Raft 协议中，时间被划分为一个个的任期（Term），每个任期由一个唯一的数字标识。任期是连续递增的，每个任期开始时会进行一次 Leader 选举。

2.3 日志 ​

Raft 协议通过复制日志来实现数据的一致性。每个日志条目包含：

  • 索引：日志条目的唯一标识符
  • 任期：日志条目创建时的任期号
  • 命令：要执行的操作命令

3. Raft 协议工作流程 ​

3.1 Leader 选举 ​

当 Follower 超过一定时间没有收到 Leader 的心跳包时，会认为 Leader 已经失效，开始新一轮的 Leader 选举：

  1. Follower 将自己的状态转换为 Candidate
  2. Candidate 增加自己的任期号
  3. Candidate 投票给自己
  4. Candidate 向其他节点发送 RequestVote 请求
  5. 其他节点根据规则投票：
    • 如果收到的任期号大于自己的任期号，更新自己的任期号，投票给 Candidate
    • 如果已经投票给其他 Candidate，不再投票
    • 如果自己是 Leader，拒绝投票
  6. 如果 Candidate 获得超过半数的投票，成为新的 Leader
  7. 新的 Leader 向其他节点发送心跳包，确认自己的 Leader 地位

3.2 日志复制 ​

Leader 处理写请求的流程：

  1. Leader 接收客户端的写请求
  2. Leader 将写请求转换为日志条目，添加到自己的日志中
  3. Leader 向所有 Follower 发送 AppendEntries 请求，复制日志条目
  4. Follower 接收 AppendEntries 请求，将日志条目添加到自己的日志中，然后返回成功响应
  5. 当 Leader 收到超过半数 Follower 的成功响应后，提交日志条目
  6. Leader 执行日志条目对应的命令，更新状态机
  7. Leader 向客户端返回成功响应
  8. Leader 在后续的 AppendEntries 请求中通知 Follower 日志条目已提交
  9. Follower 收到已提交的日志条目后，执行对应的命令，更新状态机

3.3 日志一致性保证 ​

Raft 协议通过以下机制保证日志一致性：

  • Leader 唯一性：每个任期只有一个有效的 Leader
  • 日志匹配原则：如果两个日志条目具有相同的索引和任期号，那么它们存储的命令相同，并且在两个日志中的前序日志条目也完全相同
  • 领导人完整性：如果一个日志条目在某个任期内被提交，那么该日志条目必然出现在所有更高任期的 Leader 的日志中

Region 管理 ​

1. Region 分裂 ​

1.1 分裂原因 ​

当 Region 的大小超过阈值（默认 96MB）时，TiKV 会自动将其分裂为两个较小的 Region。Region 分裂的目的是：

  • 保持 Region 的大小在合理范围内，提高查询性能
  • 实现数据的负载均衡
  • 减少单个 Region 的故障影响范围

1.2 分裂过程 ​

  1. TiKV 检测到 Region 的大小超过阈值
  2. TiKV 选择一个合适的分裂点，将 Region 划分为两个新的 Region
  3. TiKV 更新 Region 的元数据，包括 start_key 和 end_key
  4. TiKV 向 PD 报告 Region 分裂事件
  5. PD 更新 Region 元数据，将新的 Region 信息添加到 Region 路由表中

1.3 分裂策略 ​

TiKV 支持多种 Region 分裂策略，包括：

  • 大小分裂：当 Region 的大小超过阈值时触发分裂
  • 热点分裂：当 Region 成为热点，读写请求过于集中时触发分裂
  • 手动分裂：通过 pd-ctl 工具手动触发分裂

2. Region 合并 ​

2.1 合并原因 ​

当相邻两个 Region 的总大小小于阈值时，TiKV 会自动将它们合并为一个 Region。Region 合并的目的是：

  • 减少 Region 的数量，降低 PD 的管理负担
  • 优化资源利用率，减少元数据存储开销
  • 提高范围查询的性能

2.2 合并过程 ​

  1. PD 检测到相邻两个 Region 的总大小小于阈值
  2. PD 向 TiKV 发送合并请求
  3. TiKV 执行 Region 合并操作
  4. TiKV 更新 Region 的元数据，包括 start_key 和 end_key
  5. TiKV 向 PD 报告 Region 合并事件
  6. PD 更新 Region 元数据，从 Region 路由表中删除合并后的旧 Region 信息

3. Region 调度 ​

PD 负责 Region 的调度，包括：

  • Leader 调度：将 Leader 均匀分布到不同的 TiKV 节点上，实现负载均衡
  • Peer 调度：将 Region 的 Peer 分布到不同的 TiKV 节点上，保证数据的高可用性
  • Region 分裂和合并：管理 Region 的分裂和合并过程
  • 节点上下线处理：当 TiKV 节点上线或下线时，调整 Region 的 Peer 分布

Raft 配置变更 ​

1. 配置变更简介 ​

Raft 配置变更是指修改 Region 的 Peer 列表，包括添加 Peer、删除 Peer 和替换 Peer 等操作。Raft 协议通过两阶段配置变更机制来保证配置变更过程中的安全性。

2. 两阶段配置变更 ​

Raft 协议使用 Joint Consensus 算法来处理配置变更，分为以下两个阶段：

2.1 第一阶段：进入 Joint Consensus 状态 ​

  1. Leader 生成一个包含新旧配置的 Joint Consensus 配置
  2. Leader 将 Joint Consensus 配置作为日志条目复制到所有 Peer
  3. 当 Joint Consensus 配置被提交后，集群进入 Joint Consensus 状态
  4. 在 Joint Consensus 状态下，日志复制需要同时得到新旧配置中超过半数节点的确认

2.2 第二阶段：切换到新配置 ​

  1. Leader 生成一个只包含新配置的日志条目
  2. Leader 将新配置日志条目复制到所有 Peer
  3. 当新配置日志条目被提交后，集群切换到新配置
  4. 在新配置下，日志复制只需要得到新配置中超过半数节点的确认

3. 常见配置变更场景 ​

3.1 添加 Peer ​

当需要为 Region 添加一个新的 Peer 时，PD 会：

  1. 选择一个合适的 TiKV 节点
  2. 向该节点发送添加 Peer 的请求
  3. 该节点创建 Region 的副本
  4. 该节点加入 Region 的 Raft 组，参与日志复制
  5. PD 更新 Region 的元数据

3.2 删除 Peer ​

当需要删除 Region 的一个 Peer 时，PD 会：

  1. 选择一个要删除的 Peer
  2. 向 Region 的 Leader 发送删除 Peer 的请求
  3. Leader 执行 Raft 配置变更，将该 Peer 从配置中移除
  4. PD 更新 Region 的元数据

3.3 替换 Peer ​

当 TiKV 节点下线或故障时，PD 会：

  1. 检测到故障节点上的 Peer 不可用
  2. 选择一个新的 TiKV 节点
  3. 在新节点上创建 Region 的副本
  4. 执行 Raft 配置变更，用新的 Peer 替换故障的 Peer
  5. PD 更新 Region 的元数据

最佳实践 ​

1. Region 大小设置 ​

  • 合理设置 Region 大小：根据业务需求和集群规模，合理设置 Region 的大小阈值。默认 96MB 适用于大多数场景，但对于写入密集型业务，可以适当减小 Region 大小；对于读密集型业务，可以适当增大 Region 大小。
  • 避免过度分裂：如果 Region 分裂过于频繁，会增加 PD 的管理负担，影响集群性能。可以通过调整分裂阈值或优化业务模式来避免过度分裂。

2. 热点 Region 处理 ​

  • 热点检测：通过监控指标 tikv_region_qps 和 tikv_region_read_bytes_total/tikv_region_write_bytes_total 检测热点 Region
  • 热点分裂：启用热点分裂功能，自动将热点 Region 分裂为多个较小的 Region
  • 数据预热：在业务高峰期前，对可能成为热点的数据进行预热
  • 业务优化：优化业务逻辑，避免将大量请求集中到少数几个 Region 上

3. Raft 配置优化 ​

  • 副本数设置：根据集群规模和可用性要求，合理设置 Region 的副本数（默认 3 副本）。副本数越多，可用性越高，但写入性能会有所下降。
  • 选举超时设置：合理设置 Raft 选举超时时间，避免频繁的 Leader 选举
  • 心跳间隔设置：合理设置 Leader 心跳间隔，平衡网络开销和故障检测速度

4. PD 调度优化 ​

  • 调度策略调整：根据业务需求，调整 PD 的调度策略，如 balance-region、balance-leader 等
  • 调度速度控制：合理设置 PD 的调度速度，避免调度操作对集群性能造成过大影响
  • 标签调度：使用标签调度功能，将 Region 的 Peer 分布到不同的可用区或机架上，提高集群的容灾能力

常见问题（FAQ） ​

Q1: Region 分裂会影响业务吗？ ​

A1: Region 分裂是一个在线操作，不会影响业务的正常运行。分裂过程中，Region 仍然可以处理读写请求，只是在分裂完成后，新的请求会路由到相应的新 Region 上。

Q2: 如何查看 Region 的信息？ ​

A2: 可以通过以下方式查看 Region 的信息：

  • 使用 pd-ctl 工具：tiup pd-ctl region region-id
  • 通过 Grafana 监控面板：查看 "TiKV - Region" 面板
  • 通过 TiKV 日志：查看 TiKV 日志中的 Region 相关信息

Q3: 如何手动分裂 Region？ ​

A3: 可以使用 pd-ctl 工具手动分裂 Region：

bash
tiup pd-ctl operator add split-region region-id split-key

Q4: 如何手动合并 Region？ ​

A4: 可以使用 pd-ctl 工具手动合并 Region：

bash
tiup pd-ctl operator add merge-region region-id1 region-id2

Q5: Raft 协议是如何保证数据一致性的？ ​

A5: Raft 协议通过以下机制保证数据一致性：

  • 所有写请求都通过 Leader 处理
  • Leader 将写请求转换为日志条目，复制到所有 Follower
  • 当超过半数的 Follower 确认收到日志条目后，Leader 提交日志条目
  • Follower 提交日志条目并更新状态机

Q6: 如何调整 Region 的大小阈值？ ​

A6: 可以通过修改 TiKV 配置文件中的 region-max-size 参数来调整 Region 的大小阈值：

toml
[raftstore]
region-max-size = 96MB

Q7: Region 分裂和合并会影响性能吗？ ​

A7: Region 分裂和合并是轻量级操作，对性能的影响很小。分裂和合并过程中，TiKV 会使用后台线程处理，不会阻塞正常的读写请求。

Q8: 如何检测热点 Region？ ​

A8: 可以通过以下方式检测热点 Region：

  • 监控指标：tikv_region_qps、tikv_region_read_bytes_total、tikv_region_write_bytes_total
  • Grafana 面板：查看 "TiKV - Hot Regions" 面板
  • pd-ctl 工具：tiup pd-ctl region --hot

Q9: 如何处理热点 Region？ ​

A9: 处理热点 Region 的方法包括：

  • 启用热点分裂功能：tiup pd-ctl config set enable-cross-table-merge true
  • 手动分裂热点 Region
  • 优化业务逻辑，避免将大量请求集中到少数几个 Region 上
  • 使用热点调度功能，将热点 Region 迁移到负载较低的 TiKV 节点上

Q10: Raft 协议中的 Leader 是如何选举产生的？ ​

A10: Raft 协议中的 Leader 选举过程如下：

  1. Follower 超过一定时间没有收到 Leader 的心跳包，转换为 Candidate
  2. Candidate 增加任期号，投票给自己
  3. Candidate 向其他节点发送 RequestVote 请求
  4. 其他节点根据规则投票：
    • 如果收到的任期号大于自己的任期号，更新任期号并投票
    • 如果已经投票给其他 Candidate，不再投票
    • 如果自己是 Leader，拒绝投票
  5. 如果 Candidate 获得超过半数的投票，成为新的 Leader
  6. 新的 Leader 向其他节点发送心跳包，确认自己的 Leader 地位

监控和故障排查 ​

1. 关键监控指标 ​

1.1 Region 相关指标 ​

  • tikv_region_count：TiKV 节点上的 Region 数量
  • tikv_region_size_bytes：Region 的大小
  • tikv_region_qps：Region 的 QPS
  • tikv_region_read_bytes_total：Region 的读流量
  • tikv_region_write_bytes_total：Region 的写流量
  • tikv_region_split_total：Region 分裂次数
  • tikv_region_merge_total：Region 合并次数

1.2 Raft 相关指标 ​

  • tikv_raft_propose_total：Raft 日志提议次数
  • tikv_raft_commit_total：Raft 日志提交次数
  • tikv_raft_apply_total：Raft 日志应用次数
  • tikv_raft_leader_transfer_total：Leader 转移次数
  • tikv_raft_election_total：Leader 选举次数
  • tikv_raft_pending_logs：待复制的 Raft 日志数量

2. 常见故障排查 ​

2.1 Region 不可用 ​

可能原因：

  • Region 的多数 Peer 不可用
  • Raft 组无法选举出 Leader
  • TiKV 节点故障

解决方法：

  • 检查 TiKV 节点状态，确保多数节点正常运行
  • 查看 TiKV 日志，找出故障原因
  • 必要时，使用 pd-ctl 工具修复 Region

2.2 Leader 频繁切换 ​

可能原因：

  • 网络不稳定，导致心跳超时
  • TiKV 节点负载过高，处理心跳请求不及时
  • 选举超时时间设置过小

解决方法：

  • 检查网络连接，确保网络稳定
  • 优化 TiKV 节点配置，提高负载处理能力
  • 适当增大选举超时时间

2.3 日志复制延迟 ​

可能原因：

  • 网络延迟过高
  • TiKV 节点负载过高
  • 待复制的日志数量过多

解决方法：

  • 检查网络连接，降低网络延迟
  • 优化 TiKV 节点配置，提高负载处理能力
  • 调整 Raft 配置，增加并发复制数