TiKV Server 组件

角色定位

TiKV Server 是 TiDB 分布式数据库的分布式存储引擎，负责数据的持久化存储、复制和高可用。它是 TiDB 架构中的存储层核心组件，为上层 TiDB Server 提供可靠的数据存储服务。

核心功能

分布式键值存储：提供基于范围的分布式键值存储服务
数据复制：基于 Raft 协议实现数据多副本复制
强一致性保证：通过 Raft 协议保证数据的线性一致性
自动分片：数据自动划分为 Region，支持水平扩展
分布式事务：支持乐观锁和悲观锁，实现 ACID 分布式事务
热点数据处理：自动检测和处理热点数据
数据压缩：支持多种压缩算法，降低存储成本

架构特点

基于 RocksDB：使用 RocksDB 作为本地存储引擎
Raft 一致性：基于 Raft 协议实现数据复制和一致性
水平扩展：支持通过增加节点线性扩展存储容量和性能
高可用性：数据多副本存储，自动故障转移
跨 AZ/Region 部署：支持跨可用区或跨地域部署，提高容灾能力
云原生设计：支持容器化部署和 Kubernetes 管理

架构设计

内部模块

TiKV Server 内部包含多个核心模块，协同工作提供分布式存储服务：

1. 网络层

功能：处理节点间通信和客户端请求
协议支持：gRPC 协议，高效的跨语言通信
连接管理：管理与其他 TiKV 节点、PD 节点和 TiDB 节点的连接
负载均衡：客户端请求的负载均衡

2. Raft 层

功能：实现 Raft 共识算法，保证数据一致性
Raft 组管理：管理多个 Region 的 Raft 组
日志复制：负责 Raft 日志的复制和提交
Leader 选举：处理 Raft 组的 Leader 选举
成员变更：支持 Raft 组成员的动态变更

3. 存储引擎层

功能：负责数据的本地存储和管理
RocksDB 封装：对 RocksDB 进行封装，提供高效的键值存储
多列族支持：支持多个列族，优化不同类型数据的存储
数据压缩：支持多种压缩算法（如 Snappy、LZ4、Zlib 等）
事务支持：支持乐观锁和悲观锁事务

4. Coprocessor 层

功能：在存储层执行部分计算，减少网络传输
下推计算：支持谓词下推、聚合下推等计算下推
分布式执行：支持并行执行多个 Coprocessor 任务
减少网络开销：将计算靠近数据，减少数据传输量

5. 事务层

功能：实现分布式事务
乐观事务：基于 Percolator 模型的乐观锁事务
悲观事务：支持悲观锁，适合高冲突场景
两阶段提交：实现分布式事务提交
MVCC 支持：多版本并发控制，支持快照读

6. Region 管理

功能：管理数据分片（Region）
Region 拆分：当 Region 大小超过阈值时自动拆分
Region 合并：合并相邻的小 Region，减少元数据开销
Region 迁移：根据 PD 的调度指令迁移 Region
热点处理：自动检测和处理热点 Region

数据组织方式

1. Key-Value 模型

TiKV 采用键值对存储模型，所有数据都以键值对的形式存储：

Key：全局唯一的字节串，按照字典序排序
Value：对应的数据字节串
Version：每个 Key 可以有多个版本，支持 MVCC

2. Region 机制

定义：TiKV 将数据按照 Key 范围划分为多个 Region
默认大小：96MB（可配置）
Raft 组：每个 Region 的副本组成一个 Raft 组
副本数量：默认 3 个副本，可配置
Leader 节点：每个 Raft 组有一个 Leader 节点，处理所有读写请求
Follower 节点：其他节点为 Follower，负责复制日志和参与投票

3. 数据分布

Range 分片：数据按照 Key 范围自动分配到不同 Region
副本分布：副本分布在不同节点，优先跨 AZ/Region 分布
数据均衡：PD 自动调度 Region，平衡节点负载
热点调度：PD 自动识别热点 Region，将其分散到不同节点

Raft 协议实现

1. Raft 基本概念

Leader：每个 Raft 组有一个 Leader，处理所有客户端请求
Follower：接收 Leader 的日志复制，参与 Leader 选举
Candidate：在 Leader 选举过程中，竞选 Leader 的节点
Term：选举周期，每个 Term 最多有一个 Leader
Log：Raft 日志，记录所有修改操作
Commit：日志被多数节点复制后，标记为已提交

2. Raft 核心流程

Leader 选举：当 Follower 超过选举超时时间未收到 Leader 的心跳，会转变为 Candidate 发起选举
日志复制：Leader 接收客户端请求，将操作记录为日志条目，复制到所有 Follower
日志提交：当日志被多数节点复制后，Leader 提交日志并应用到状态机
成员变更：支持动态添加或移除节点，保证系统可用性

3. TiKV 对 Raft 的优化

并行 Raft 组：每个 Region 对应一个 Raft 组，多个 Raft 组并行运行
Pipeline 复制：支持日志的流水线复制，提高复制效率
批量提交：将多个小日志条目批量提交，减少网络往返
Pre-vote：在发起选举前进行预投票，减少不必要的选举
Learner 角色：支持 Learner 角色，用于节点加入或跨数据中心复制

部署与配置

部署方式

1. 使用 TiUP 部署

部署命令：

bash

# 编辑拓扑文件
vi topology.yaml

# 部署集群
tiup cluster deploy <cluster-name> <tidb-version> topology.yaml --user root -p

# 启动集群
tiup cluster start <cluster-name>

拓扑文件示例：

yaml

global:
  user: "tidb"
  ssh_port: 22
  deploy_dir: "/tidb-deploy"
  data_dir: "/tidb-data"

server_configs:
  tikv:
    log.level: "info"
    storage.scheduler: "rocksdb"

tikv_servers:
  - host: 10.0.0.3
    port: 20160
    status_port: 20180
  - host: 10.0.0.4
    port: 20160
    status_port: 20180
  - host: 10.0.0.5
    port: 20160
    status_port: 20180

2. 使用 TiDB Operator 部署

YAML 配置示例：

yaml

apiVersion: pingcap.com/v1alpha1
kind: TidbCluster
metadata:
  name: basic
spec:
  version: v7.5.0
  tikv:
    replicas: 3
    template:
      spec:
        containers:
        - name: tikv
          resources:
            requests:
              cpu: 4
              memory: 8Gi
            limits:
              cpu: 8
              memory: 16Gi
          storageClassName: local-storage
          volumeMounts:
          - name: tikv-data
            mountPath: /var/lib/tikv
    storage:
      volumeClaimTemplates:
      - metadata:
          name: tikv-data
        spec:
          accessModes:
          - ReadWriteOnce
          resources:
            requests:
              storage: 1Ti
          storageClassName: local-storage

核心配置参数

1. 基本配置

参数	默认值	说明
`server.port`	20160	TiKV Server 监听端口
`server.status-port`	20180	状态端口，用于监控和管理
`server.advertise-address`	空	对外暴露的地址
`server.labels`	{}	节点标签，用于调度

2. 存储配置

参数	默认值	说明
`storage.data-dir`	"./data"	数据存储目录
`storage.scheduler`	"rocksdb"	存储引擎调度器
`storage.engine`	"rocksdb"	存储引擎类型
`storage.rocksdb.db-options`		RocksDB 数据库级配置
`storage.rocksdb.defaultcf-options`		默认列族配置
`storage.rocksdb.writecf-options`		写列族配置
`storage.rocksdb.lockcf-options`		锁列族配置
`storage.rocksdb.raftcf-options`		Raft 日志列族配置

3. Raft 配置

参数	默认值	说明
`raft.raft-entry-max-size`	8388608	Raft 日志条目的最大大小（字节）
`raft.max-inflight-msgs`	256	每个 Raft 组的最大未处理消息数
`raft.store-pool-size`	2	Raft 存储线程池大小
`raft.apply-pool-size`	2	Raft 应用线程池大小
`raft.raft-base-tick-interval`	"2s"	Raft 基本 tick 间隔
`raft.raft-election-timeout`	"10s"	Raft 选举超时时间

4. 事务配置

参数	默认值	说明
`storage.txn.local-latches`	20480	本地锁数量
`storage.txn.pessimistic-txn`	true	是否启用悲观事务
`storage.txn.enable-async-commit`	true	是否启用异步提交
`storage.txn.enable-1pc`	true	是否启用一阶段提交优化

配置文件管理

配置文件路径：默认位于 $DEPLOY_DIR/conf/tikv.toml
动态配置：部分配置支持运行时修改，无需重启服务
配置重载：使用 tiup cluster reload [cluster-name] -R tikv 命令重载配置
在线修改：通过 PD 或 TiDB Operator 在线修改配置

监控与运维

监控指标

TiKV Server 提供了丰富的监控指标，可通过 Prometheus 收集和 Grafana 可视化：

1. Raft 指标

tikv_raft_logs_total：Raft 日志总数
tikv_raft_logs_committed_total：已提交的 Raft 日志数
tikv_raft_leader_count：当前 Leader 数量
tikv_raft_leader_transfer_total：Leader 转移次数
tikv_raft_propose_failed_total：Raft 提议失败次数

2. 存储指标

tikv_storage_size_bytes：存储总大小
tikv_storage_available_bytes：可用存储大小
tikv_rocksdb_bytes_written_total：RocksDB 写入字节数
tikv_rocksdb_bytes_read_total：RocksDB 读取字节数
tikv_rocksdb_sst_read_bytes_total：SST 文件读取字节数

3. 事务指标

tikv_txn_commit_total：提交的事务总数
tikv_txn_rollback_total：回滚的事务总数
tikv_txn_lock_keys_total：锁定的键总数
tikv_txn_conflict_total：事务冲突总数
tikv_txn_pessimistic_lock_total：悲观锁总数

4. 网络指标

tikv_network_bytes_sent_total：发送的字节数
tikv_network_bytes_received_total：接收的字节数
tikv_network_connections_total：当前连接数
tikv_network_incoming_connections_total：传入连接总数

日志分析

1. 日志格式

文本格式：

[2024/01/20 10:00:00.123 +08:00] [INFO] [server.rs:1234] ["server is running"] [addr="0.0.0.0:20160"] [status_addr="0.0.0.0:20180"] [version="v7.5.0"]

JSON 格式：

json

{
  "level": "info",
  "ts": "2024-01-20T10:00:00.123+08:00",
  "caller": "server.rs:1234",
  "msg": "server is running",
  "addr": "0.0.0.0:20160",
  "status_addr": "0.0.0.0:20180",
  "version": "v7.5.0"
}

2. 关键日志分析

Raft 日志：记录 Raft 组的状态变化、Leader 选举、日志复制等
Region 日志：记录 Region 的拆分、合并、迁移等操作
事务日志：记录事务的提交、回滚、冲突等
错误日志：记录系统错误和异常情况

常见运维操作

1. 查看 TiKV Server 状态

bash

# 使用 tiup 查看状态
tiup cluster display <cluster-name> | grep tikv

# 查看进程状态
ps -ef | grep tikv-server

# 查看端口监听
netstat -tlnp | grep 20160

2. 重启 TiKV Server

bash

# 重启单个 TiKV Server 节点
tiup cluster restart <cluster-name> -R tikv[0]

# 重启所有 TiKV Server 节点
tiup cluster restart <cluster-name> -R tikv

3. 升级 TiKV Server

bash

# 升级集群所有组件
tiup cluster upgrade <cluster-name> <new-version>

# 仅升级 TiKV Server 组件
tiup cluster upgrade <cluster-name> <new-version> -R tikv

4. 扩容 TiKV Server

bash

# 编辑拓扑文件，添加新节点
vi topology.yaml

# 扩容集群
tiup cluster scale-out <cluster-name> topology.yaml

5. 缩容 TiKV Server

bash

# 编辑缩容配置文件
vi scale-in.yaml

# 缩容集群
tiup cluster scale-in <cluster-name> -N <tikv-node-ip>:20160

性能优化

存储优化

1. RocksDB 优化

调整内存配置：

toml

storage.rocksdb.defaultcf-options = [
  "write_buffer_size = 134217728",
  "max_write_buffer_number = 4",
  "max_background_jobs = 8"
]

选择合适的压缩算法：

toml

storage.rocksdb.defaultcf-options = [
  "compression_per_level = [no, no, lz4, lz4, zstd, zstd, zstd]"
]

优化写入性能：

toml

storage.rocksdb.defaultcf-options = [
  "level0_file_num_compaction_trigger = 10",
  "level0_slowdown_writes_trigger = 20",
  "level0_stop_writes_trigger = 30"
]

2. Region 优化

调整 Region 大小：

toml

raftstore.region-max-size = "96MB"
raftstore.region-split-check-diff = "16MB"

优化 Region 分裂策略：

toml

raftstore.split-region-check-enabled = true
raftstore.split-scan-limit = 10000

Raft 优化

调整 Raft 线程池大小：

toml

raft.store-pool-size = 4
raft.apply-pool-size = 4

优化 Raft 日志复制：

toml

raft.max-inflight-msgs = 1024
raft.raft-entry-max-size = 67108864

事务优化

选择合适的事务模式：

toml

# 高冲突场景使用悲观事务
storage.txn.pessimistic-txn = true

# 低冲突场景使用乐观事务
storage.txn.pessimistic-txn = false

启用异步提交：

toml

storage.txn.enable-async-commit = true
storage.txn.enable-1pc = true

高可用性与容灾

高可用性设计

多副本存储：默认 3 副本，可配置为 5 副本
Raft 共识算法：保证数据的强一致性和高可用性
自动故障转移：节点故障时自动选举新 Leader，RTO < 30 秒
跨 AZ 部署：将副本分布在不同可用区，提高容灾能力

容灾部署

跨 Region 部署：将副本分布在不同地域，实现异地容灾
备份恢复：定期备份数据，确保数据可恢复
TiCDC 同步：实时同步数据到其他集群，实现灾备

故障恢复

节点故障：自动检测并处理节点故障，Raft 组重新选举 Leader
网络分区：处理网络分区情况，保证数据一致性
数据损坏：通过副本恢复损坏的数据
集群恢复：支持从备份恢复整个集群

常见问题与排查

1. Raft 组 Leader 频繁切换

现象：Raft 组的 Leader 频繁切换，影响性能

排查步骤：

检查网络延迟：确认节点间网络延迟是否正常
检查系统负载：确认节点 CPU、内存、磁盘 I/O 是否过高
检查 Raft 配置：确认 Raft 选举超时时间是否合适
检查日志：查看 TiKV 日志中关于 Raft 选举的记录

解决方案：

优化网络环境，降低节点间延迟
增加节点资源，降低系统负载
调整 Raft 选举超时时间：
toml
```
raft.raft-election-timeout = "15s"
```
检查并修复硬件故障

2. 存储性能下降

现象：TiKV 存储性能下降，写入或读取延迟增加

排查步骤：

检查磁盘 I/O：确认磁盘 I/O 是否饱和
检查 RocksDB 状态：使用 tikv-ctl 查看 RocksDB 状态
检查 Region 分布：确认是否存在热点 Region
检查系统资源：确认 CPU、内存使用情况

解决方案：

使用更高速的存储设备（如 NVMe SSD）
优化 RocksDB 配置，调整缓存大小和压缩算法
处理热点 Region，如调整数据分布、优化应用设计
增加 TiKV 节点，分散负载

3. Region 数量过多

现象：集群中 Region 数量过多，影响元数据管理

排查步骤：

查看 Region 数量：使用 pd-ctl 查看集群 Region 数量
检查 Region 大小：确认是否有大量小 Region
检查分裂策略：确认 Region 分裂配置是否合适

解决方案：

调整 Region 大小阈值，减少 Region 数量：
toml
```
raftstore.region-max-size = "128MB"
```
启用 Region 合并，合并小 Region：
toml
```
raftstore.enable-cross-table-merge = true
```
优化表结构设计，减少热点数据

4. 事务冲突频繁

现象：事务冲突频繁，重试次数增加

排查步骤：

检查事务模式：确认当前使用的是乐观事务还是悲观事务
分析业务逻辑：确认是否存在高冲突的业务场景
检查事务大小：确认是否有过大的事务

解决方案：

切换到悲观事务模式：
toml
```
storage.txn.pessimistic-txn = true
```
优化业务逻辑，减少事务冲突
缩小事务范围，减少锁定资源
增加事务重试次数：
toml
```
storage.txn.retry-limit = 20
```

5. 节点无法加入集群

现象：新节点无法加入集群，或现有节点无法正常启动

排查步骤：

检查网络连接：确认节点间网络是否正常
检查节点配置：确认节点配置是否正确
检查数据目录：确认数据目录权限和空间是否正常
检查日志：查看 TiKV 日志中的错误信息

解决方案：

修复网络连接问题
调整节点配置，确保与集群一致
检查并修复数据目录权限问题
根据日志错误信息进行针对性修复

最佳实践

1. 部署建议

生产环境：建议部署至少 3 个 TiKV Server 节点，实现高可用性
资源配置：每个 TiKV Server 节点建议配置 8C 16GB 内存起，配备高速 SSD
存储选择：使用 NVMe SSD 获得最佳性能，使用普通 SSD 获得平衡的性能和成本
网络配置：确保节点间网络延迟低，带宽充足
跨 AZ 部署：将副本分布在不同可用区，提高容灾能力

2. 配置建议

Region 大小：根据业务场景调整，一般建议 64MB-128MB
Raft 副本数：生产环境建议 3 副本，对容灾要求高的场景建议 5 副本
压缩算法：根据数据特点选择，建议默认使用 LZ4 或 ZSTD
事务模式：根据业务冲突情况选择乐观事务或悲观事务
日志级别：生产环境建议设置为 "info"，避免过多日志影响性能

3. 监控建议

核心指标：监控 Raft 状态、存储使用、事务性能、系统资源等
告警配置：设置合理的告警阈值，及时发现问题
日志管理：定期清理日志，避免磁盘空间不足
定期巡检：定期检查集群状态，发现并解决潜在问题

4. 维护建议

定期备份：使用 BR 工具定期备份数据
定期升级：及时升级到最新版本，获取性能优化和 bug 修复
定期检查：使用 tikv-ctl 和 pd-ctl 定期检查集群状态
文档记录：记录集群配置和维护操作，便于后续管理

常见问题（FAQ）

Q1: TiKV Server 与 RocksDB 是什么关系？

A1: TiKV Server 使用 RocksDB 作为本地存储引擎，将分布式键值对存储在本地 RocksDB 中。TiKV 对 RocksDB 进行了封装和优化，提供了分布式存储服务。

Q2: TiKV Server 如何实现强一致性？

A2: TiKV Server 基于 Raft 共识算法实现强一致性。每个 Region 的副本组成一个 Raft 组，只有当多数副本确认收到并提交日志后，才会将修改应用到状态机，从而保证数据的线性一致性。

Q3: TiKV Server 支持哪些压缩算法？

A3: TiKV Server 支持多种压缩算法，包括：

No：不压缩
Snappy：高压缩速度，中等压缩率
LZ4：更高的压缩速度，适合高写入场景
Zlib：高压缩率，较低的压缩速度
ZSTD：平衡的压缩速度和压缩率，适合大多数场景

Q4: 如何查看 TiKV Server 的版本？

A4: 可以通过以下方式查看 TiKV Server 版本：

使用 tiup：

bash

tiup cluster display <cluster-name> | grep Version

查看日志：TiKV 启动日志中包含版本信息
使用 tikv-ctl：
bash
```
tikv-ctl version
```

Q5: TiKV Server 如何处理热点数据？

A5: TiKV Server 处理热点数据的机制包括：

自动热点调度：PD 自动识别热点 Region，并将其分散到不同节点
热点数据打散：支持将热点数据打散存储
分区表：应用层可以使用分区表，将数据分散到不同分区
主键设计：建议使用分布式主键，如 UUID 或雪花算法，避免热点

Q6: TiKV Server 支持多大的存储容量？

A6: TiKV Server 支持 PB 级存储容量：

单个 TiKV 节点的存储容量取决于磁盘大小
集群总容量 = 节点数 × 单节点存储容量 × (副本数 - 1) / 副本数
已在生产环境中验证支持数 PB 级存储

Q7: 如何扩展 TiKV Server 集群？

A7: 扩展 TiKV Server 集群的步骤：

准备新的服务器节点，安装必要的依赖
编辑拓扑文件，添加新的 TiKV Server 节点配置
使用 TiUP 或 TiDB Operator 扩容集群
PD 自动调度 Region 到新节点，平衡负载
监控新节点的性能和状态

Q8: TiKV Server 与其他分布式存储系统有什么区别？

A8: TiKV Server 与其他分布式存储系统的主要区别：

Raft 一致性：基于 Raft 协议实现强一致性
MySQL 兼容：与 TiDB Server 配合，提供 MySQL 兼容的分布式数据库
分布式事务：完整支持 ACID 分布式事务
云原生设计：原生支持 Kubernetes 部署和管理
HTAP 支持：与 TiFlash 配合，支持 HTAP 混合负载

Q9: TiKV Server 如何实现分布式事务？

A9: TiKV Server 基于 Percolator 模型实现分布式事务：

支持乐观锁和悲观锁两种事务模式
使用二阶段提交（2PC）实现分布式事务提交
支持多版本并发控制（MVCC）
支持异步提交和一阶段提交优化，提高性能

Q10: TiKV Server 的性能如何？

A10: TiKV Server 的性能表现优异：

单节点写入性能可达 10 万 TPS
随着节点增加，性能线性扩展
点查延迟低，适合高频点查询场景
支持高并发读写，适合各种业务场景
通过优化配置，可以进一步提升性能

TiKV Server 组件 ​

角色定位 ​

核心功能 ​

架构特点 ​

架构设计 ​

内部模块 ​

1. 网络层 ​

2. Raft 层 ​

3. 存储引擎层 ​

4. Coprocessor 层 ​

5. 事务层 ​

6. Region 管理 ​

数据组织方式 ​

1. Key-Value 模型 ​

2. Region 机制 ​

3. 数据分布 ​

Raft 协议实现 ​

1. Raft 基本概念 ​

2. Raft 核心流程 ​

3. TiKV 对 Raft 的优化 ​

部署与配置 ​

部署方式 ​

1. 使用 TiUP 部署 ​

2. 使用 TiDB Operator 部署 ​

核心配置参数 ​

1. 基本配置 ​

2. 存储配置 ​

3. Raft 配置 ​

4. 事务配置 ​

配置文件管理 ​

监控与运维 ​

监控指标 ​

1. Raft 指标 ​

2. 存储指标 ​

3. 事务指标 ​

4. 网络指标 ​

日志分析 ​

1. 日志格式 ​

2. 关键日志分析 ​

常见运维操作 ​

1. 查看 TiKV Server 状态 ​

2. 重启 TiKV Server ​

3. 升级 TiKV Server ​

4. 扩容 TiKV Server ​

5. 缩容 TiKV Server ​

性能优化 ​

存储优化 ​

1. RocksDB 优化 ​

2. Region 优化 ​

Raft 优化 ​

事务优化 ​

高可用性与容灾 ​

高可用性设计 ​

容灾部署 ​

故障恢复 ​

常见问题与排查 ​

1. Raft 组 Leader 频繁切换 ​

2. 存储性能下降 ​

3. Region 数量过多 ​

4. 事务冲突频繁 ​

5. 节点无法加入集群 ​

最佳实践 ​

1. 部署建议 ​

2. 配置建议 ​

3. 监控建议 ​

4. 维护建议 ​

常见问题（FAQ） ​

Q1: TiKV Server 与 RocksDB 是什么关系？ ​

Q2: TiKV Server 如何实现强一致性？ ​

Q3: TiKV Server 支持哪些压缩算法？ ​

Q4: 如何查看 TiKV Server 的版本？ ​

Q5: TiKV Server 如何处理热点数据？ ​

Q6: TiKV Server 支持多大的存储容量？ ​

Q7: 如何扩展 TiKV Server 集群？ ​

Q8: TiKV Server 与其他分布式存储系统有什么区别？ ​

Q9: TiKV Server 如何实现分布式事务？ ​

Q10: TiKV Server 的性能如何？ ​

TiKV Server 组件

角色定位

核心功能

架构特点

架构设计

内部模块

1. 网络层

2. Raft 层

3. 存储引擎层

4. Coprocessor 层

5. 事务层

6. Region 管理

数据组织方式

1. Key-Value 模型

2. Region 机制

3. 数据分布

Raft 协议实现

1. Raft 基本概念

2. Raft 核心流程

3. TiKV 对 Raft 的优化

部署与配置

部署方式

1. 使用 TiUP 部署

2. 使用 TiDB Operator 部署

核心配置参数

1. 基本配置

2. 存储配置

3. Raft 配置

4. 事务配置

配置文件管理

监控与运维

监控指标

1. Raft 指标

2. 存储指标

3. 事务指标

4. 网络指标

日志分析

1. 日志格式

2. 关键日志分析

常见运维操作

1. 查看 TiKV Server 状态

2. 重启 TiKV Server

3. 升级 TiKV Server

4. 扩容 TiKV Server

5. 缩容 TiKV Server

性能优化

存储优化

1. RocksDB 优化

2. Region 优化

Raft 优化

事务优化

高可用性与容灾

高可用性设计

容灾部署

故障恢复

常见问题与排查

1. Raft 组 Leader 频繁切换

2. 存储性能下降

3. Region 数量过多

4. 事务冲突频繁

5. 节点无法加入集群

最佳实践

1. 部署建议

2. 配置建议

3. 监控建议

4. 维护建议

常见问题（FAQ）

Q1: TiKV Server 与 RocksDB 是什么关系？

Q2: TiKV Server 如何实现强一致性？

Q3: TiKV Server 支持哪些压缩算法？

Q4: 如何查看 TiKV Server 的版本？

Q5: TiKV Server 如何处理热点数据？

Q6: TiKV Server 支持多大的存储容量？

Q7: 如何扩展 TiKV Server 集群？

Q8: TiKV Server 与其他分布式存储系统有什么区别？

Q9: TiKV Server 如何实现分布式事务？

Q10: TiKV Server 的性能如何？