# 1. 查看所有参数
mysql> show variables;
+—————————————-+——————————–+
| Variable_name | Value |
+—————————————-+——————————–+
| max_connections | 1000 |
| tidb_mem_quota_query | 1073741824 |
| tidb_distsql_scan_concurrency | 15 |
| tidb_txn_mode | pessimistic |
| … | … |
+—————————————-+——————————–+
500 rows in set (0.02 sec)

# 2. 查看特定参数
mysql> show variables like ‘%concurrency%’;
+—————————————-+——-+
| Variable_name | Value |
+—————————————-+——-+
| tidb_distsql_scan_concurrency | 15 |
| tidb_index_lookup_concurrency | 4 |
| tidb_hash_join_concurrency | 5 |
| tidb_projection_concurrency | 4 |
+—————————————-+——-+
4 rows in set (0.01 sec)

# 3. 修改全局参数
mysql> set global max_connections = 2000;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

mysql> set global tidb_mem_quota_query = 2147483648;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

# 4. 修改会话参数
mysql> set session tidb_distsql_scan_concurrency = 30;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

# 5. 验证修改
mysql> show variables like ‘max_connections’;
+—————–+——-+
| Variable_name | Value |
+—————–+——-+
| max_connections | 2000 |
+—————–+——-+
1 row in set (0.00 sec)

# 1. 编辑TiKV配置文件
# vi /tidb/app/tikv-20160/conf/tikv.toml

[rocksdb.defaultcf]
block-cache-size = “32GB”
write-buffer-size = “128MB”
max-write-buffer-number = 5

[raftstore]
sync-log = true
raft-base-tick-interval = “1s”
raft-heartbeat-ticks = 2
raft-election-timeout-ticks = 10

# 2. 使用tikv-ctl在线修改参数（部分参数支持）
# tiup ctl:v7.5.0 tikv –host 192.168.1.11:20160 modify-tikv-config -n rocksdb.defaultcf.block-cache-size -v 32GB

# 3. 重启TiKV生效
# tiup cluster restart fgedudb -N 192.168.1.11:20160

# 4. 验证参数
# tiup ctl:v7.5.0 tikv –host 192.168.1.11:20160 get-config
{
“rocksdb”: {
“defaultcf”: {
“block-cache-size”: “32GB”,
“write-buffer-size”: “128MB”
}
},
“raftstore”: {
“sync-log”: true,
“raft-base-tick-interval”: “1s”
}
}

# 1. 登录Grafana控制台
# http://192.168.1.10:3000

# 2. 查看TiDB监控Dashboard
# 关键监控指标：
– Query Duration：查询延迟
– QPS：每秒查询数
– Connection Count：连接数
– Memory Usage：内存使用
– Coprocessor Cache Hit：Coprocessor缓存命中率

# 3. 查看TiKV监控Dashboard
# 关键监控指标：
– Storage Size：存储大小
– Region Count：Region数量
– Leader Count：Leader数量
– CPU Usage：CPU使用率
– Memory Usage：内存使用率
– Block Cache Hit：块缓存命中率

# 4. 当前监控数据示例
Query Duration (99th percentile): 15ms
QPS: 3,500
Connection Count: 245
TiKV Memory Usage: 58GB/64GB
Block Cache Hit Ratio: 96.5%

# 1. 确认Statement Summary已开启
mysql> show variables like ‘tidb_enable_stmt_summary’;
+————————–+——-+
| Variable_name | Value |
+————————–+——-+
| tidb_enable_stmt_summary | ON |
+————————–+——-+
1 row in set (0.00 sec)

# 2. 查看Statement Summary表
mysql> select * from information_schema.statements_summary limit 5;
+——————-+———————————-+————+————+————+———-+
| SCHEMA_NAME | DIGEST_TEXT | EXEC_COUNT | AVG_LATENCY| MAX_LATENCY| AVG_MEM |
+——————-+———————————-+————+————+————+———-+
| fgedudb01 | select * from fgedu_users where | 12500 | 2.5ms | 150ms | 1.2MB |
| fgedudb01 | insert into fgedu_orders values | 8500 | 5.2ms | 200ms | 0.8MB |
| fgedudb01 | update fgedu_products set stock | 3200 | 8.1ms | 350ms | 0.5MB |
| fgedudb01 | delete from fgedu_logs where | 1500 | 12.3ms | 500ms | 2.1MB |
| fgedudb01 | select count(*) from fgedu_orders| 2800 | 150ms | 2000ms | 15MB |
+——————-+———————————-+————+————+————+———-+
5 rows in set (0.02 sec)

# 3. 分析慢查询
mysql> select * from information_schema.statements_summary
-> where avg_latency > 1000000000 # 大于1秒
-> order by avg_latency desc limit 10;

#!/bin/bash
# tidb-param-tune.sh
# from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com
# web: `http://www.fgedu.net.cn`

# TiDB参数调优标准流程

# 步骤1：收集基线数据
echo “步骤1：收集基线数据”
# 记录当前参数配置
tidb-current-params.log
# 记录当前性能指标
# – QPS
# – 延迟
# – 资源使用率

# 步骤2：识别瓶颈
echo “步骤2：识别性能瓶颈”
# 分析慢查询日志
# 分析Grafana监控
# 分析Statement Summary

# 步骤3：制定优化方案
echo “步骤3：制定优化方案”
# 根据瓶颈类型选择优化参数
# – CPU瓶颈：增加并发度参数
# – 内存瓶颈：调整内存限制参数
# – IO瓶颈：调整缓存参数

# 步骤4：测试环境验证
echo “步骤4：测试环境验证”
# 在测试环境应用参数
# 运行压力测试
# 验证性能提升

# 步骤5：生产环境实施
echo “步骤5：生产环境实施”
# 选择低峰期实施
# 逐个参数调整
# 观察监控指标

# 步骤6：效果评估
echo “步骤6：效果评估”
# 对比优化前后指标
# 记录优化效果
# 文档化经验

echo “参数调优完成”

# 场景描述
# – 业务类型：电商交易系统
# – 数据量：500GB
# – 并发：2000连接
# – 特点：高并发、短事务、点查为主

# 优化前问题
# – QPS峰值时延迟升高
# – 部分查询超时
# – 内存使用不稳定

# 优化参数配置

# TiDB层参数
max_connections = 3000
tidb_mem_quota_query = 536870912 # 512MB，限制单查询内存
tidb_distsql_scan_concurrency = 8 # 降低并发，减少资源争抢
tidb_index_lookup_concurrency = 8
tidb_index_lookup_size = 5000 # 减小批量大小
tidb_txn_mode = “pessimistic”
tidb_enable_pseudo_for_outdated_stats = 0
tidb_enable_stmt_summary = 1

# TiKV层参数
[rocksdb.defaultcf]
block-cache-size = “24GB” # 增加缓存
write-buffer-size = “64MB” # 减小写缓冲
max-write-buffer-number = 3

[raftstore]
apply-pool-size = 8 # 增加Apply线程
store-pool-size = 8 # 增加Store线程

# 优化效果
# – QPS提升40%：从8000提升到11200
# – 平均延迟降低50%：从15ms降低到7.5ms
# – 99分位延迟降低60%：从150ms降低到60ms
# – 内存使用稳定

# 验证结果
mysql> show status like ‘QPS’;
+—————+——-+
| Variable_name | Value |
+—————+——-+
| QPS | 11234 |
+—————+——-+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> select avg(latency) from information_schema.statements_summary
-> where digest_text like ‘select%fgedu_orders%’;
+————–+
| avg(latency) |
+————–+
| 7.2ms |
+————–+
1 row in set (0.01 sec)

# 场景描述
# – 业务类型：数据分析报表系统
# – 数据量：2TB
# – 并发：50连接
# – 特点：复杂查询、全表扫描、聚合计算

# 优化前问题
# – 复杂查询执行时间长
# – 大量数据扫描
# – 临时内存不足

# 优化参数配置

# TiDB层参数
tidb_mem_quota_query = 8589934592 # 8GB，增加查询内存限制
tidb_distsql_scan_concurrency = 50 # 增加扫描并发
tidb_index_lookup_concurrency = 16
tidb_hash_join_concurrency = 16 # 增加Hash Join并发
tidb_hash_agg_partial_concurrency = 16
tidb_hash_agg_final_concurrency = 16
tidb_projection_concurrency = 16
tidb_enable_table_partition = 1 # 开启分区表支持

# TiKV层参数
[rocksdb.defaultcf]
block-cache-size = “64GB” # 大幅增加缓存
write-buffer-size = “256MB”
max-write-buffer-number = 6

[storage]
scheduler-worker-pool-size = 16 # 增加调度线程

# TiFlash参数（如果使用）
max_memory_usage = 68719476736 # 64GB

# 优化效果
# – 复杂查询性能提升300%
# – 全表扫描时间减少70%
# – 聚合查询性能提升200%

# 验证结果
# 优化前：select count(*) from fgedu_logs where created_at > ‘2024-01-01’
# 执行时间：120s

# 优化后
mysql> select count(*) from fgedu_logs where created_at > ‘2024-01-01’;
+———-+
| count(*) |
+———-+
| 50000000 |
+———-+
1 row in set (35.2 sec) # 提升3.4倍

# 场景描述
# – 业务类型：实时风控系统
# – 数据量：1TB
# – 并发：TP 1000连接 + AP 20连接
# – 特点：同时处理交易和分析查询

# 优化策略
# – 使用TiFlash进行OLAP查询
# – TiKV专注于OLTP
# – 资源隔离

# 优化参数配置

# TiDB层参数
# 使用资源组进行隔离
mysql> create resource group if not exists fgedu_oltp ru_per_sec = 800;
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

mysql> create resource group if not exists fgedu_olap ru_per_sec = 200;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

# 绑定用户到资源组
mysql> alter user fgedu_oltp resource group fgedu_oltp;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

mysql> alter user fgedu_olap resource group fgedu_olap;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

# TiDB层通用参数
max_connections = 2000
tidb_mem_quota_query = 2147483648 # 2GB
tidb_enable_tiflash_read_for_write_stmt = 1
tidb_isolation_read_engines = “tikv,tiflash”

# TiKV层参数
[rocksdb.defaultcf]
block-cache-size = “32GB”

# TiFlash层参数
max_memory_usage = 34359738368 # 32GB
max_threads = 16

# 优化效果
# – TP查询延迟稳定在10ms以内
# – AP查询性能提升250%
# – 资源争抢减少80%

# 验证资源隔离效果
mysql> select * from information_schema.resource_groups;
+————-+————+———-+————+
| NAME | RU_PER_SEC | PRIORITY | BURSTABLE |
+————-+————+———-+————+
| default | UNLIMITED | MEDIUM | YES |
| fgedu_oltp | 800 | HIGH | NO |
| fgedu_olap | 200 | LOW | NO |
+————-+————+———-+————+
3 rows in set (0.01 sec)