Home 目录下。 5.3.8 混合部署拓扑 本文介绍 TiDB 集群的 TiKV 和 TiDB 混合部署拓扑以及主要参数。常见的场景为，部署机为多路 CPU 处理器，内 存也充足，为提高物理机资源利用率，可单机多实例部署，即 TiDB、TiKV 通过 numa 绑核，隔离 CPU 资源。PD 和 Prometheus 混合部署，但两者的数据目录需要使用独立的文件系统。 5.3.8.1 拓扑信息 nbthread 和 cpu-map 等。这些都可以减少对其性能的不利影响。 556 5.6.1.3.2 在高并发压力下，为什么 TiKV 的 CPU 利用率依然很低？ TiKV 虽然整体 CPU 偏低，但部分模块的 CPU 可能已经达到了很高的利用率。 TiKV 的其他模块，如 storage readpool、coprocessor 和 gRPC 的最大并发度限制是可以通过 TiKV 的配置文件进行调 监控面板可以观察到其实际使用率。如出现多线程模块瓶颈，可以通过增加该 模块并发度进行调整。 5.6.1.3.3 在高并发压力下，TiKV 也未达到 CPU 使用瓶颈，为什么 TiDB 的 CPU 利用率依然很低？ 在某些高端设备上，使用的是 NUMA 架构的 CPU，跨 CPU 访问远端内存将极大降低性能。TiDB 默认将使用服务 器所有 CPU，goroutine 的调度不可避免地会出现跨 CPU

倍（实验特性） BR v7.6.0 实验性地引入了粗粒度打散 Region 算法，用于提升集群的快照恢复速度。在 TiKV �→ 节点较多的集群中，该算法可显著提高集群资源利用率，更均匀地分配负载， �→ 同时更好地利用每个节点的网络带宽。在一些实际案例中，该特性可将恢复速度最高提升约 10 倍 �→ 。 0 码力 | 4666 页 | 101.24 MB | 1 年前

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Home 目录下。 5.3.8 混合部署拓扑 本文介绍 TiDB 集群的 TiKV 和 TiDB 混合部署拓扑以及主要参数。常见的场景为，部署机为多路 CPU 处理器，内 存也充足，为提高物理机资源利用率，可单机多实例部署，即 TiDB、TiKV 通过 numa 绑核，隔离 CPU 资源。PD 和 Prometheus 混合部署，但两者的数据目录需要使用独立的文件系统。 5.3.8.1 拓扑信息 nbthread 和 cpu-map 等。这些都可以减少对其性能的不利影响。 540 5.6.1.3.2 在高并发压力下，为什么 TiKV 的 CPU 利用率依然很低？ TiKV 虽然整体 CPU 偏低，但部分模块的 CPU 可能已经达到了很高的利用率。 TiKV 的其他模块，如 storage readpool、coprocessor 和 gRPC 的最大并发度限制是可以通过 TiKV 的配置文件进行调 监控面板可以观察到其实际使用率。如出现多线程模块瓶颈，可以通过增加该 模块并发度进行调整。 5.6.1.3.3 在高并发压力下，TiKV 也未达到 CPU 使用瓶颈，为什么 TiDB 的 CPU 利用率依然很低？ 在某些高端设备上，使用的是 NUMA 架构的 CPU，跨 CPU 访问远端内存将极大降低性能。TiDB 默认将使用服务 器所有 CPU，goroutine 的调度不可避免地会出现跨 CPU

Home 目录下。 5.3.8 混合部署拓扑 本文介绍 TiDB 集群的 TiKV 和 TiDB 混合部署拓扑以及主要参数。常见的场景为，部署机为多路 CPU 处理器，内 存也充足，为提高物理机资源利用率，可单机多实例部署，即 TiDB、TiKV 通过 numa 绑核，隔离 CPU 资源。PD 和 Prometheus 混合部署，但两者的数据目录需要使用独立的文件系统。 5.3.8.1 拓扑信息 nbthread 和 cpu-map 等。这些都可以减少对其性能的不利影响。 604 5.6.1.3.2 在高并发压力下，为什么 TiKV 的 CPU 利用率依然很低？ TiKV 虽然整体 CPU 偏低，但部分模块的 CPU 可能已经达到了很高的利用率。 TiKV 的其他模块，如 storage readpool、coprocessor 和 gRPC 的最大并发度限制是可以通过 TiKV 的配置文件进行调 监控面板可以观察到其实际使用率。如出现多线程模块瓶颈，可以通过增加该 模块并发度进行调整。 5.6.1.3.3 在高并发压力下，TiKV 也未达到 CPU 使用瓶颈，为什么 TiDB 的 CPU 利用率依然很低？ 在某些高端设备上，使用的是 NUMA 架构的 CPU，跨 CPU 访问远端内存将极大降低性能。TiDB 默认将使用服务 器所有 CPU，goroutine 的调度不可避免地会出现跨 CPU

Home 目录下。 5.3.8 混合部署拓扑 本文介绍 TiDB 集群的 TiKV 和 TiDB 混合部署拓扑以及主要参数。常见的场景为，部署机为多路 CPU 处理器，内 存也充足，为提高物理机资源利用率，可单机多实例部署，即 TiDB、TiKV 通过 numa 绑核，隔离 CPU 资源。PD 和 Prometheus 混合部署，但两者的数据目录需要使用独立的文件系统。 5.3.8.1 拓扑信息 nbthread 和 cpu-map 等。这些都可以减少对其性能的不利影响。 609 5.7.1.3.2 在高并发压力下，为什么 TiKV 的 CPU 利用率依然很低？ TiKV 虽然整体 CPU 偏低，但部分模块的 CPU 可能已经达到了很高的利用率。 TiKV 的其他模块，如 storage readpool、coprocessor 和 gRPC 的最大并发度限制是可以通过 TiKV 的配置文件进行调 监控面板可以观察到其实际使用率。如出现多线程模块瓶颈，可以通过增加该 模块并发度进行调整。 5.7.1.3.3 在高并发压力下，TiKV 也未达到 CPU 使用瓶颈，为什么 TiDB 的 CPU 利用率依然很低？ 在某些高端设备上，使用的是 NUMA 架构的 CPU，跨 CPU 访问远端内存将极大降低性能。TiDB 默认将使用服务 器所有 CPU，goroutine 的调度不可避免地会出现跨 CPU

Prepare 语句的执行计划缓存作为实验特性，以提升在线交易场景的并发处理能力。 在 v7.1.0 中，TiDB 继续增强非 Prepare 语句执行计划，支持缓存更多模式的 SQL。 为了提升内存利用率，TiDB v7.1.0 将非 Prepare 与 Prepare 语句的缓存池合并。你可以通过系统变量tidb_ �→ session_plan_cache_size 设置缓存大小。原有的系统变量 @Connor1996 @JmPotato @hnes @CabinfeverB @HuSharp TiDB 持续增强资源管控能力，在 v7.1.0 该功能正式 GA。该特性将极大地提升 TiDB 集群的资源利用率和性 能表现。资源管控特性的引入对 TiDB 具有里程碑的意义，你可以将一个分布式数据库集群划分成多个 逻辑单元，将不同的数据库用户映射到对应的资源组中，并根据实际需求设置每个资源组的配额。当 集群 Home 目录下。 5.3.7 混合部署拓扑 本文介绍 TiDB 集群的 TiKV 和 TiDB 混合部署拓扑以及主要参数。常见的场景为，部署机为多路 CPU 处理器，内 存也充足，为提高物理机资源利用率，可单机多实例部署，即 TiDB、TiKV 通过 numa 绑核，隔离 CPU 资源。PD 和 Prometheus 混合部署，但两者的数据目录需要使用独立的文件系统。 5.3.7.1 拓扑信息

Home 目录下。 5.3.9 混合部署拓扑 本文介绍 TiDB 集群的 TiKV 和 TiDB 混合部署拓扑以及主要参数。常见的场景为，部署机为多路 CPU 处理器，内 存也充足，为提高物理机资源利用率，可单机多实例部署，即 TiDB、TiKV 通过 numa 绑核，隔离 CPU 资源。PD 和 Prometheus 混合部署，但两者的数据目录需要使用独立的文件系统。 5.3.9.1 拓扑信息 nbthread 和 cpu-map 等。这些都可以减少对其性能的不利影响。 546 5.6.1.3.2 在高并发压力下，为什么 TiKV 的 CPU 利用率依然很低？ TiKV 虽然整体 CPU 偏低，但部分模块的 CPU 可能已经达到了很高的利用率。 TiKV 的其他模块，如 storage readpool、coprocessor 和 gRPC 的最大并发度限制是可以通过 TiKV 的配置文件进行调 监控面板可以观察到其实际使用率。如出现多线程模块瓶颈，可以通过增加该 模块并发度进行调整。 5.6.1.3.3 在高并发压力下，TiKV 也未达到 CPU 使用瓶颈，为什么 TiDB 的 CPU 利用率依然很低？ 在某些高端设备上，使用的是 NUMA 架构的 CPU，跨 CPU 访问远端内存将极大降低性能。TiDB 默认将使用服务 器所有 CPU，goroutine 的调度不可避免地会出现跨 CPU

(GA)。该功能允许临时暂停资源密集型的 DDL 操作（如创建索引），以节省资源并最小化对在线流量的影响。当资源允许时，你可以无缝恢复 DDL 任务，而无需取消和重新开始。DDL 任务的暂停和恢复功能提高了资源利用率，改善了用户体验，并简 化了 schema 变更过程。 你可以通过如下 ADMIN PAUSE DDL JOBS 或 ADMIN RESUME DDL JOBS 语句暂停或者恢复多个 DDL 任务： Home 目录下。 5.3.7 混合部署拓扑 本文介绍 TiDB 集群的 TiKV 和 TiDB 混合部署拓扑以及主要参数。常见的场景为，部署机为多路 CPU 处理器，内 存也充足，为提高物理机资源利用率，可单机多实例部署，即 TiDB、TiKV 通过 numa 绑核，隔离 CPU 资源。PD 和 Prometheus 混合部署，但两者的数据目录需要使用独立的文件系统。 5.3.7.1 拓扑信息 nbthread 和 cpu-map 等。这些都可以减少对其性能的不利影响。 539 5.6.1.3.2 在高并发压力下，为什么 TiKV 的 CPU 利用率依然很低？ TiKV 虽然整体 CPU 偏低，但部分模块的 CPU 可能已经达到了很高的利用率。 TiKV 的其他模块，如 storage readpool、coprocessor 和 gRPC 的最大并发度限制是可以通过 TiKV 的配置文件进行调

场景 众所周知，金融行业对数据一致性及高可靠、系统高可用、可扩展性、容灾要求较高。传统的解决方案 是同城两个机房提供服务、异地一个机房提供数据容灾能力但不提供服务，此解决方案存在以下缺点： 资源利用率低、维护成本高、RTO (Recovery Time Objective) 及 RPO (Recovery Point Objective) 无法真实达到企业 30 所期望的值。TiDB 采用多副本 Home 目录下。 5.3.7 混合部署拓扑 本文介绍 TiDB 集群的 TiKV 和 TiDB 混合部署拓扑以及主要参数。常见的场景为，部署机为多路 CPU 处理器，内 存也充足，为提高物理机资源利用率，可单机多实例部署，即 TiDB、TiKV 通过 numa 绑核，隔离 CPU 资源。PD 和 Prometheus 混合部署，但两者的数据目录需要使用独立的文件系统。 5.3.7.1 拓扑信息 nbthread 和 cpu-map 等。这些都可以减少对其性能的不利影响。 513 5.6.1.3.2 在高并发压力下，为什么 TiKV 的 CPU 利用率依然很低？ TiKV 虽然整体 CPU 偏低，但部分模块的 CPU 可能已经达到了很高的利用率。 TiKV 的其他模块，如 storage readpool、coprocessor 和 gRPC 的最大并发度限制是可以通过 TiKV 的配置文件进行调

场景 众所周知，金融行业对数据一致性及高可靠、系统高可用、可扩展性、容灾要求较高。传统的解决方案 是同城两个机房提供服务、异地一个机房提供数据容灾能力但不提供服务，此解决方案存在以下缺点： 资源利用率低、维护成本高、RTO (Recovery Time Objective) 及 RPO (Recovery Point Objective) 无法真实达到企业 31 所期望的值。TiDB 采用多副本 目录下。 471 5.3.7 混合部署拓扑 本文介绍 TiDB 集群的 TiKV 和 TiDB 混合部署拓扑以及主要参数。常见的场景为，部署机为多路 CPU 处理器，内 存也充足，为提高物理机资源利用率，可单机多实例部署，即 TiDB、TiKV 通过 numa 绑核，隔离 CPU 资源。PD 和 Prometheus 混合部署，但两者的数据目录需要使用独立的文件系统。 5.3.7.1 拓扑信息 nbthread 和 cpu-map 等。这些都可以减少对其性能的不利影响。 497 5.6.1.3.2 在高并发压力下，为什么 TiKV 的 CPU 利用率依然很低？ TiKV 虽然整体 CPU 偏低，但部分模块的 CPU 可能已经达到了很高的利用率。 TiKV 的其他模块，如 storage readpool、coprocessor 和 gRPC 的最大并发度限制是可以通过 TiKV 的配置文件进行调