作者： dba-kit 原文来源： https://tidb.net/blog/9cd7dcb3

〇、背景

我们线上使用环境和李文杰大佬比较类似，我这里就不赘述了，大家可以看专栏 - TiDB v7.1.0 跨业务系统多租户解决方案 | TiDB 社区，这里比较清晰的介绍了7.1的资源管控原理和实践验证。

本文章的重点在通过实验探索资源管控的一些细节表现，详细来讲就是：TiDB的流控能力和TiKV的调度能力。

TiDB流控能力 ：是看在tidb-server资源不足的情况，是否能正确按照Quota限制特定用户的使用资源。
TiKV调度能力 ：是看在TiKV资源不足时候，能否优先响应高优先级的资源组请求，以及和当前tidb-server的优先级的区别。

一、测试环境准备

创建用户及资源组

CREATE RESOURCE GROUP IF NOT EXISTS rg_5000 RU_PER_SEC=5000;
CREATE RESOURCE GROUP IF NOT EXISTS rg_5000_high RU_PER_SEC=5000 PRIORITY = HIGH;

CREATE RESOURCE GROUP IF NOT EXISTS rg_3000  RU_PER_SEC = 3000;
CREATE RESOURCE GROUP IF NOT EXISTS rg_3000_burstable  RU_PER_SEC = 3000 BURSTABLE;

CREATE RESOURCE GROUP IF NOT EXISTS rg_30000_high RU_PER_SEC=30000 PRIORITY = HIGH;
CREATE RESOURCE GROUP IF NOT EXISTS rg_30000_low RU_PER_SEC=30000 PRIORITY = LOW;

CREATE USER 'usr_rg_5000'@'%' IDENTIFIED BY '123' RESOURCE GROUP rg_5000;
GRANT ALL ON *.* TO 'usr_rg_5000'@'%';

CREATE USER 'usr_rg_5000_high'@'%' IDENTIFIED BY '123' RESOURCE GROUP rg_5000_high;
GRANT ALL ON *.* TO 'usr_rg_5000_high'@'%';

CREATE USER 'usr_rg_3000'@'%' IDENTIFIED BY '123' RESOURCE GROUP rg_3000;
GRANT ALL ON *.* TO 'usr_rg_3000'@'%';

CREATE USER 'usr_rg_3000_burstable'@'%' IDENTIFIED BY '123' RESOURCE GROUP rg_3000_burstable;
GRANT ALL ON *.* TO 'usr_rg_3000_burstable'@'%';

CREATE USER 'usr_rg_30k_high'@'%' IDENTIFIED BY '123' RESOURCE GROUP rg_30000_high;
GRANT ALL ON *.* TO 'usr_rg_30k_high'@'%';

CREATE USER 'usr_rg_30k_low'@'%' IDENTIFIED BY '123' RESOURCE GROUP rg_30000_low;
GRANT ALL ON *.* TO 'usr_rg_30k_low'@'%';

准备测试数据

tiup-bench tpcc prepare --warehouses 100 -D tpcc_test --dropdata -H 172.18.x.x -U usr_rg_3000 -p 123 -P 4000 -T 50
tiup-bench tpcc prepare --warehouses 100 -D tpcc_test2 --dropdata -H 172.18.x.x -U usr_rg_3000 -p 123 -P 4000 -T 50

二、测评方案

2.1 TiDB流控测评

测试方案

测试目标：

不同资源组连到同一个TiDB上，测试不同资源组之间的隔离性
同一个用户连到不同TiDB上，测试同一用户的Quota是否共用
同一资源组不同用户，测试同一资源组的Quota是否共用

2.1.1 不同资源组的隔离性

#! /bin/bash

# 1. 使用usr_rg_3000_burstable用户作为测试的背景噪音，令TiDB的CPU尽可能高
echo "$(date +"%F %T"): start bench use usr_rg_3000_burstable for 2h"
nohup tiup-bench tpcc run -D tpcc_test2 --host 172.18.x.x -U usr_rg_3000_burstable -p 123 -P 4000 -T 50 --time 2h  >usr_rg_3000_burstable.log &

# 2. 5-35min. 3000 for 30m (后续每隔5min启动一个测试用户进行压测)
sleep 300
echo "$(date +"%F %T"): start bench use usr_rg_3000 for 30m"
nohup tiup-bench tpcc run -D tpcc_test2 --host 172.18.x.x -U usr_rg_3000 -p 123 -P 4000 -T 50 --time 30m  >usr_rg_3000.log &

# 3. 10-45min. 5000 for 30m
sleep 300
echo "$(date +"%F %T"): start bench use usr_rg_5000 for 30m"
nohup tiup-bench tpcc run -D tpcc_test2 --host 172.18.x.x -U usr_rg_5000 -p 123 -P 4000 -T 50 --time 30m  >usr_rg_5000.log &

# 4. 15-20min. 5000 for 5m
sleep 300
echo "$(date +"%F %T"): start bench use usr_rg_5000 for 5m"
nohup tiup-bench tpcc run -D tpcc_test2 --host 172.18.x.x -U usr_rg_5000 -p 123 -P 4000 -T 50 --time 5m  >usr_rg_5000-2.log &

#5. 25-55min. 3000 high for 30m
sleep 300
echo "$(date +"%F %T"): start bench use usr_rg_3000_high for 30m"
nohup tiup-bench tpcc run -D tpcc_test2 --host 172.18.x.x -U usr_rg_3000_high -p 123 -P 4000 -T 50 --time 30m  >usr_rg_3000_high.log &

# 6. 30-35min. 5000 for 5m
sleep 300
echo "$(date +"%F %T"): start bench use usr_rg_5000 for 5m"
nohup tiup-bench tpcc run -D tpcc_test2 --host 172.18.x.x -U usr_rg_5000 -p 123 -P 4000 -T 50 --time 5m  >usr_rg_5000-2.log &

测试结果

时序图

测试结果

结果解析

阶段1：由于只有 usr_rg_3000_burstable 一个用户在使用集群，虽然Quota设置为3k，但因为设置了 BURSTABLE 可以跑到22k
阶段2-4：并发一直在增大，TiDB的负载在逐渐增加， usr_rg_3000_burstable 的流控曲线(黄色曲线)也越来越低，从22k、7.5k、6k逐步降低至4k
阶段4：虽然使用 usr_rg_5000 用户新增了一个TPCC压测进程，但是总的资源消耗不变，还是5k。
阶段5：随着 usr_rg_5000 一个压测进程结束， usr_rg_3000_burstable 的资源从4k增加到5k(不过 usr_rg_5000 总的资源消耗略有下降，从5k下降至4.8k，可能是TiDB压力太大导致的)
阶段6：继续使用 usr_rg_5000 用户新增了一个TPCC压测进程，这一场景其实和阶段4比较类似，不过新增了 usr_rg_3000_high 资源组的压测进程，此时TiDB-Server的压力是最大的，几个资源组的曲线都略有波动，不过波动不大
阶段7-10：随着其他资源组的压测进程逐渐结束，TiDB的负载在逐渐降低， usr_rg_3000_burstable 的流控曲线(黄色曲线)也越来越高，逐步回升到24k。

由此来看，TiDB-Server层的流控还是比较符合预期的，当负载压力小的时候，允许部分用户超额使用资源，当负载压力大的时候，又能保证其他用户的Quota正常。

2.1.2 同一用户不同 tidb-server

测试命令

nohup tiup-bench tpcc run -D tpcc_test --host 172.18.9.4 -U usr_rg_3000 -p 123 -P 4000 -T 50 --time 5m  >usr_rg_3000.log.1 &
sleep 60;
nohup tiup-bench tpcc run -D tpcc_test --host 172.18.9.4 -U usr_rg_3000 -p 123 -P 14000 -T 50 --time 5m  >usr_rg_3000.log.2  &

测试结果

结果解析

观察RU使用曲线：在第二个压测进程启动后，资源使用会短时间高于Quota；当第一个压测进程结束后，资源使用会短时间低于Quota；不过很快就会回归正常Quota。

观察tidb-sever的CPU曲线：当只有一个压测进程在跑时候，单个tidb-server的CPU是正常使用的，当两个压测进程共同跑时候，两个tidb-server会平均分配负载，达到负载均衡的状态，更合理使用资源。

2.1.3 不同用户同一资源组

压测命令

CREATE USER 'usr_rg_3000_2'@'%' IDENTIFIED BY '123' RESOURCE GROUP rg_3000;
grant all on *.* to 'usr_rg_3000_2'@'%';

nohup tiup-bench tpcc run -D tpcc_test --host 172.18.9.4 -U usr_rg_3000 -p 123 -P 4000 -T 50 --time 5m  >usr_rg_3000.log.1 &
sleep 60;
nohup tiup-bench tpcc run -D tpcc_test --host 172.18.9.4 -U usr_rg_3000_2 -p 123 -P 14000 -T 50 --time 5m  >usr_rg_3000.log.2  &

压测结果

结果解析

通过监控曲线，可以看到同一资源组的两个不同用户，和同一用户两个不同压测进程的曲线是基本一致的，说明同一资源组内的不同用户是共享Quota的。

2.1.4 总结

因为同一资源组内不同用户是共享Quota的，所以个人理解的TiDB的流控最佳实践为：

对所有资源组都设置 BURSTABLE 属性，这样才能提高TiDB-Server的资源利用率。

针对OLAP场景的用户，可以设置一个较小的Quota，当资源紧张时候，让它们尽可能小的占用资源，不影响OLTP的查询。

2.2 TiKV调度能力测试

由于2.1的测试案例，只有一个TiDB-Server实例，最终的TiKV压力并不大，看不出来TiKV层的优先级调度能力。使用 tiup cluster edit-config 将tikv-server配置修改为 resource_control.cpu_quota： 400% ，降低TiKV的CPU资源。

通过 instance.tidb_force_priority 来对特定TiDB-Server上的查询来设置优先级，测试一下通过TiDB-Server隔离，和通过资源组来设置的优先级有什么区别。

mysql> show config where name like '%tidb_force_priority%';
+------+------------------+------------------------------+---------------+
| Type | Instance         | Name                         | Value         |
+------+------------------+------------------------------+---------------+
| tidb | 172.18.9.4:4000  | instance.tidb_force_priority | HIGH_PRIORITY |
| tidb | 172.18.9.4:14000 | instance.tidb_force_priority | LOW_PRIORITY  |
+------+------------------+------------------------------+---------------+
2 rows in set (0.01 sec)

测试案例包括：

资源组PRIORITY不同，TiDB的PRIORITY相同
资源组PRIORITY相同，TiDB的PRIORITY不同
高PRIORIT的资源组连接低PRIORITY的TiDB vs. 低PRIORIT的资源组连接高PRIORITY的TiDB

2.2.1 资源组PRIORITY不同，TiDB的PRIORITY相同

为使TiKV的CPU达到瓶颈，使用大Quota的资源组来进行测试

nohup tiup-bench tpcc run -D tpcc_test --host 172.18.9.4 -U usr_rg_30k_low -p 123 -P 4000 -T 100 --time 5m &
sleep 120;
nohup tiup-bench tpcc run -D tpcc_test --host 172.18.9.4 -U usr_rg_30k_high -p 123 -P 4000 -T 100 --time 5m  &

2.2.2 资源组PRIORITY相同，TiDB的PRIORITY不同

nohup tiup-bench tpcc run -D tpcc_test --host 172.18.9.4 -U usr_rg_30k_low -p 123 -P 4000 -T 100 --time 5m &
sleep 120;
nohup tiup-bench tpcc run -D tpcc_test --host 172.18.9.4 -U usr_rg_30k_low -p 123 -P 14000 -T 100 --time 5m  &

2.2.3 高PRIORIT的资源组连接低PRIORITY的TiDB vs. 低PRIORIT的资源组连接高PRIORITY的TiDB

nohup tiup-bench tpcc run -D tpcc_test --host 172.18.9.4 -U usr_rg_30k_low -p 123 -P 4000 -T 100 --time 5m &
sleep 120;
nohup tiup-bench tpcc run -D tpcc_test --host 172.18.9.4 -U usr_rg_30k_high -p 123 -P 14000 -T 100 --time 5m  &

2.2.4 总结

综合三次测试，可以发现不管是资源组优先级还是tidb-server的优先级，在TiKV层都是同样的处理，其调度能力并不能按照预期体现。

TiDB 7.1 资源管控验证测试

〇、背景

一、测试环境准备

创建用户及资源组

准备测试数据

二、测评方案

2.1 TiDB流控测评

测试方案

2.1.1 不同资源组的隔离性

测试结果

2.1.2 同一用户不同 tidb-server

2.1.3 不同用户同一资源组

2.1.4 总结

2.2 TiKV调度能力测试

2.2.1 资源组PRIORITY不同，TiDB的PRIORITY相同

2.2.2 资源组PRIORITY相同，TiDB的PRIORITY不同

2.2.3 高PRIORIT的资源组连接低PRIORITY的TiDB vs. 低PRIORIT的资源组连接高PRIORITY的TiDB

2.2.4 总结

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