. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 347 16. 无畏并发 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16.3. 共享状态并发 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 367 16.4. 使用 Sync 与 Send Traits 的可扩展并发 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 378 17.2. 并发与 async . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

MySQL 轻松迁移至 TiDB，分库分表后的 MySQL 集群亦可通过 TiDB 工具进行实时迁移。 水平弹性扩展 通过简单地增加新节点即可实现 TiDB 的水平扩展，按需扩展吞吐或存储，轻松应对高并发、海量数据场景。 分布式事务 TiDB 100% 支持标准的 ACID 事务。 真正金融级高可用 相比于传统主从 (M-S) 复制方案，基于 Raft 的多数派选举协议可以提供金融级的 100% 数据强一致性保 MySQL 轻松迁移至 TiDB，分库分表后的 MySQL 集群亦可通过 TiDB 工具进行实时迁移。 水平弹性扩展 通过简单地增加新节点即可实现 TiDB 的水平扩展，按需扩展吞吐或存储，轻松应对高并发、海量数据场景。 分布式事务 TiDB 100% 支持标准的 ACID 事务。 真正金融级高可用 相比于传统主从 (M-S) 复制方案，基于 Raft 的多数派选举协议可以提供金融级的 100% 数据强一致性保 join 的时候，两边表没有任何条件（where 字段），默认可以执行这样的语句。但是设置为 false， 则如有这样的 join 语句出现，server 会拒绝执行 join-concurrency 并发执行 join 的 goroutine 数量 默认: 5 看数据量和数据分布情况，一般情况下是越多越好，数值越大对 CPU 开销越大 日志中记录最大 sql 语句长度 默认: 2048 过长的请求输出到

⾼度兼容 MySQL 动态扩展 分布式事务 HTAP 真正⾦融级⾼可⽤ 适⽤场景 适⽤场景 对数据⼀致性及⾼可靠、系统⾼可⽤、可扩展性、容灾要求较⾼的⾦融⾏业属性的场景 对存储容量、可扩展性、并发要求较⾼的海量数据及⾼并发的 OLTP 场景 Real-time HTAP 场景 数据汇聚、⼆次加⼯处理的场景 真正⾦融级⾼可⽤ UCloud 云上 云上 TiDB 架构⽰意图 架构⽰意图 TiDB TiDB Serverless MySQL 轻松迁移⾄ TiDB，分库分表后的 MySQL 集群亦可通过 TiDB ⼯具进⾏实时迁移。 动态扩展 动态扩展 通过简单地增加新节点即可实现 TiDB 的⽔平扩展，按需扩展吞吐或存储，轻松应对⾼并发、海量数据场景。 分布式事务 分布式事务 TiDB 100% ⽀持标准的 ACID 事务。 HTAP 为在线事务处理、在线分析处理提供⼀站式解决⽅案，⽆需独⽴部署分析处理系统。 产品优势 分布式NewSQL数据库 的⽅式将数据调度到不同的机房、机架、机器，当部分机器出现故障时系统可⾃动进⾏切换，确保系统的 RTO <= 30s 及 RPO = 0。 对存储容量、可扩展性、并发要求较⾼的海量数据及⾼并发的 对存储容量、可扩展性、并发要求较⾼的海量数据及⾼并发的 OLTP 场景 场景 随着业务的⾼速发展，数据呈现爆炸性的增⻓，传统的单机数据库⽆法满⾜因数据爆炸性的增⻓对数据库的容量要求，可⾏⽅案是采⽤分库分表的中间件产品或者

不支持 支持 支持 一致性 强一致 最终一致 最终一致 最终一致 隔离性 原生支持 不支持 不支持 Try接口支持 并发性能 严重衰退 无影响 无影响 略微衰退 适合场景 短事务 并发较低 事务最终成功 高并发 长事务 应用方控制并发 高并发 长事务 高并发分布式事务：柔性事务自动化 快照记录 • INSERT • 解析 • 记录 • UPDATE&DELETE •

+ TiKV） ● 基于 2013 年 Google Spanner / F1 论文 ● 基于 2014 年 Stanford 工业级分布式一致性协议实现 Raft 论文 概括： 无限水平线性扩展、高并发高吞吐、跨数据中心多活、MySQL 兼容的真正意义上的分布式数据库 ● 我们是全球仅有的在该领域进行技术创新的两家公司之一（对标美国 CockroachDB） ● 完全从头打造，并非基于 MySQL （毫 秒级别），无需分库分表或者搭建复杂的 Hadoop 集群，完整的 MySQL 兼容接 口轻松处理高并发实时写入、实时查询和分析，极大的简化程序设计、应用维护 ，轻松应对大数据存储问题。 ● 高并发、高吞吐、完整的跨行事务支持、强一致性 通过简单的增加节点，提供无上限的、线性扩展的的高并发、高吞吐的处理能力 ，卓越的集群处理能力。同时提供跨行事务处理能力。 我们的数据库能解决什么问题 - 2 Push-down / MPP ● Online DDL ○ 业务不中断，进行表结构变更 TiDB 逻辑架构 ● 支持关系型的表结构 ● 全局一致索引 ● 通过 Map-Reduce 或 SQL 并发无锁读 TiDB Server TiDB Worker TiDB Worker TiDB Worker TiKV Query Write TiKV ● 开源的 Spanner 实现 ● 基于 Raft

续的block组成，一次IO提交可以提高效率。10/17/22 8 PFS+SPDK 的部分读写的实现 ●某些盘只支持4k单位读写，但是CurveBS支持512字节读写 ●可能存在部分写的并发冲突 ●引入并发的range lock解决冲突10/17/22 9 PFS+SPDK 的DMA支持 ●ssize_t pfs_writev_dma(int fd, const struct iovec *iov ●估计非daemon模式的会更快一点，因为没有跨进程开销10/17/22 20 Write,DMA write,Write-zero测试10/17/22 21 fio 4k 1个并发+单深度10/17/22 22 Fio 4k 16并发单深度10/17/22 23 谢谢！

APM 遥感数据：主要依靠中间件 APM APM 访问日志：主要依靠日志平台 日志平台 日志平台11/24 性能视角 – cNginx vs Envoy（优化前） • 1600RPS+40个并发(主机配置均为 8C16G) • cNginx 的 RT overhead 在0.4ms左右 • Envoy(client模式)的 RT overhead 是0.6ms左右12/24 性能视角 特性移植到 1.10.x 版本 • Envoy 优化后在低并发（<64）的情况下，容器网络 client sidecar 优于 VM 网络直连 • Envoy 优化后在高并发（>=64）的情况下 • 容器网络 client sidecar 接近 VM 网络直连 • 容器网络 client sidecar 远远优于 VM cNginx（256并发 6.707 vs 15.771）13/24 当前演进方向

高级能力-云原生数据库-应用的基石-3-场景 数据源 数据日志 消息数据 订单数据 云原生 DB 高并发写入 用户 MR 云DB 用户 日志消息类数据实时分析 支持企业低成本、大容量存储和查询各类日志、消息、交易、用户行为、画像等 结构化/半结构化数据，支持高吞吐量实时入库及数据实时查询，实现数据资源 智慧化运营。 优势 低成本存储： 支持PB级数据存储 高并发： 千亿数据实时分析 数据源 设备监控 传感器 轨迹数据 车联网 业务集群 将车联网数据、设备监控数据、客流分析管控数据、交通数据、传感器数据实时 写入HBase中，分析结果输出到用户的监控前端系统展示，实现物联网数据的实时 监控分析。 优势 易接入： 轻松对接消息系统、流计算系统 高并发： 满足千万级并发访问 存算分离： 按需分别订购计算与存储，成本低、故障恢复快 利用HTAP模式，可以将查询和分析合并 起来，更加节约成本，并提高了性能 高级能力-云原生数据库-应用的基石-4-端到端安全

中的bvar计数 器，统计一些IO层面和copyset层面的 一些指标，方便监控和跟踪。 ChunkServer架构并发控制层，负责对chunkserver的IO 请求进行并发控制，对上层的读写请 求安照chunk粒度进行Hash，使得不同 chunk的请求可以并发执行。 ChunkServer架构DataStore是对chunk落盘逻辑的封装。 包含chunkfile的创建、删除，以及实际

DDL Add index 优化 同时并发地处理 defaultBatches(16) 个任务. 每个任务分别处理一个 handle 区间的 index 记录. 虽然每个 handle 区间的长度可控, 但是这个区间的 handle 值不可预计( handle 虽然是递增的, 但是里面的 记录可能被删除过), 所以需要串行地获取 handle 区间. 即真正的并发处理需要在获取完 handle 区间之后