Add cpu and traffic into performance overview

dashboard/dashboard-monitoring.md

@@ -21,99 +21,119 @@ summary: 介绍如何通过 TiDB Dashboard 监控页面查看 Performance Overvi
 
 Performance Overview 面板按总分结构对 TiDB、TiKV 和 PD 的性能指标进行了编排组织，包含以下三部分内容：
 
-- 总的概览：数据库时间和 SQL 执行时间概览。通过颜色优化法，你可以快速识别数据库负载特征和性能瓶颈。
-- 资源负载：关键指标和资源利用率，包含数据库 QPS、应用和数据库的连接信息和请求命令类型、数据库内部 TSO 和 KV 请求 OPS、TiDB 和 TiKV 的资源使用概况。
-- 自上而下的延迟分解：Query 延迟和连接空闲时间对比、Query 延迟分解、execute 阶段 TSO 请求和 KV 请求的延迟、TiKV 内部写延迟的分解等。
+- **总体概览**：数据库时间和 SQL 执行时间概览。通过颜色优化法，你可以快速识别数据库负载特征和性能瓶颈。
+- **资源负载**：关键指标和资源利用率，包含数据库 QPS、应用和数据库的连接信息和请求命令类型、数据库内部 TSO 和 KV 请求 OPS、TiDB 和 TiKV 的资源使用概况。
+- **自上而下的延迟分解**：Query 延迟和连接空闲时间对比、Query 延迟分解、execute 阶段 TSO 请求和 KV 请求的延迟、TiKV 内部写延迟的分解等。
 
 以下为 Performance Overview 面板监控说明：
 
 ### Database Time by SQL Type
 
-- database time: 每秒的总数据库时间
-- sql_type: 每种 SQL 语句每秒消耗的数据库时间
+- `database time`：每秒的总数据库时间
+- `sql_type`：每种 SQL 语句每秒消耗的数据库时间
 
 ### Database Time by SQL Phase
 
-- database time: 每秒的总数据库时间
-- get token/parse/compile/execute: 4 个 SQL 处理阶段每秒消耗的数据库时间
+- `database time`：每秒的总数据库时间
+- `get token/parse/compile/execute`：4 个 SQL 处理阶段每秒消耗的数据库时间
 
 execute 执行阶段为绿色，其他三个阶段偏红色系，如果非绿色的颜色占比明显，意味着在执行阶段之外数据库消耗了过多时间，需要进一步分析根源。
 
 ### SQL Execute Time Overview
 
-- execute time: execute 阶段每秒消耗的数据库时间
-- tso_wait: execute 阶段每秒同步等待 TSO 的时间
-- kv request type: execute 阶段每秒等待每种 KV 请求类型的时间，总的 KV request 等待时间可能超过 execute time，因为 KV request 是并发的。
+- `execute time`：execute 阶段每秒消耗的数据库时间
+- `tso_wait`：execute 阶段每秒同步等待 TSO 的时间
+- `kv request type`：execute 阶段每秒等待每种 KV 请求类型的时间，总的 KV 请求等待时间可能超过 execute time，因为 KV 请求是并发的。
 
 绿色系标识代表常规的写 KV 请求（例如 Prewrite 和 Commit），蓝色系标识代表常规的读 KV 请求，其他色系标识需要注意的问题。例如，悲观锁加锁请求为红色，TSO 等待为深褐色。如果非蓝色系或者非绿色系占比明显，意味着执行阶段存在异常的瓶颈。例如，当发生严重锁冲突时，红色的悲观锁时间会占比明显；当负载中 TSO 等待的消耗时间过长时，深褐色会占比明显。
 
 ### QPS
 
-QPS：按 `SELECT`、`INSERT`、`UPDATE` 等类型统计所有 TiDB 实例上每秒执行的 SQL 语句数量
+- `QPS`：按 `SELECT`、`INSERT`、`UPDATE` 等类型统计所有 TiDB 实例上每秒执行的 SQL 语句数量
 
 ### CPS By Type
 
-CPS By Type：按照类型统计所有 TiDB 实例每秒处理的命令数（Command Per Second）
+- `CPS By Type`：按照类型统计所有 TiDB 实例每秒处理的命令数（Command Per Second）
 
 ### Queries Using Plan Cache OPS
 
-Queries Using Plan Cache OPS：所有 TiDB 实例每秒使用 Plan Cache 的查询数量
+- `Queries Using Plan Cache OPS`：所有 TiDB 实例每秒使用 Plan Cache 的查询数量
 
 ### KV/TSO Request OPS
 
-- kv request total: 所有 TiDB 实例每秒总的 KV 请求数量
-- kv request by type: 按 `Get`、`Prewrite`、 `Commit` 等类型统计在所有 TiDB 实例每秒的请求数据
-- tso - cmd：所有 TiDB 实例每秒发送的 gRPC 请求的数量，每个 gRPC 请求包含一批 (batch) TSO 请求
-- tso - request：所有 TiDB 实例每秒的 TSO 请求数量
+- `kv request total`：所有 TiDB 实例每秒总的 KV 请求数量
+- `kv request by type`：按 `Get`、`Prewrite`、 `Commit` 等类型统计在所有 TiDB 实例每秒的请求数据
+- `tso - cmd`：所有 TiDB 实例每秒发送的 gRPC 请求的数量，每个 gRPC 请求包含一批 (batch) TSO 请求
+- `tso - request`：所有 TiDB 实例每秒的 TSO 请求数量
 
 通常 tso - request 除以 tso - cmd 等于 TSO 请求 batch 的平均大小。
 
 ### Connection Count
 
-- total：所有 TiDB 的连接数
-- active connections：所有 TiDB 总的活跃连接数
-- 各个 TiDB 的连接数
+- `total`：所有 TiDB 的连接数
+- `active connections`：所有 TiDB 总的活跃连接数
+- 各个 TiDB 实例的连接数
 
-### TiDB CPU
+### TiDB CPU/Memory
 
-- avg：所有 TiDB 实例平均 CPU 利用率
-- delta：所有 TiDB 实例中最大 CPU 利用率减去所有 TiDB 实例中最小 CPU 利用率
-- max：所有 TiDB 实例中最大 CPU 利用率
+- `CPU-Avg`：所有 TiDB 实例的平均 CPU 利用率
+- `CPU-Delta`：所有 TiDB 实例中最大 CPU 利用率减去所有 TiDB 实例中最小 CPU 利用率
+- `CPU-Max`：所有 TiDB 实例中最大 CPU 利用率
+- `CPU-Quota`：TiDB 可以使用的 CPU 核数
+- `Mem-Max`：所有 TiDB 实例中最大内存利用率
 
-### TiKV CPU/IO MBps
+### TiKV CPU/Memory
 
-- CPU-Avg：所有 TiKV 实例平均 CPU 利用率
-- CPU-Delta：所有 TiKV 实例中最大 CPU 利用率减去所有 TiKV 实例中最小 CPU 利用率
-- CPU-MAX：所有 TiKV 实例中最大 CPU 利用率
-- IO-Avg：所有 TiKV 实例平均 MBps
-- IO-Delta：所有 TiKV 实例中最大 MBps 减去所有 TiKV 实例中最小 MBps
-- IO-MAX：所有 TiKV 实例中最大 MBps
+- `CPU-Avg`：所有 TiKV 实例的平均 CPU 利用率
+- `CPU-Delta`：所有 TiKV 实例中最大 CPU 利用率减去所有 TiKV 实例中最小 CPU 利用率
+- `CPU-Max`：所有 TiKV 实例中最大 CPU 利用率
+- `CPU-Quota`：TiKV 可以使用的 CPU 核数
+- `Mem-Max`：所有 TiKV 实例中最大内存利用率
+
+### PD CPU/Memory
+
+- `CPU-Max`：所有 PD 实例中最大 CPU 利用率
+- `CPU-Quota`：PD 可以使用的 CPU 核数
+- `Mem-Max`：所有 PD 实例中最大内存利用率
+
+### Read Traffic
+
+- `TiDB -> Client`：从 TiDB 到客户端的出站流量统计
+- `Rocksdb -> TiKV`：TiKV 在存储层读操作过程中从 RocksDB 读取的数据流量
+
+### Write Traffic
+
+- `Client -> TiDB`：从客户端到 TiDB 的入站流量统计
+- `TiDB -> TiKV: general`：前台事务从 TiDB 写入到 TiKV 的速率
+- `TiDB -> TiKV: internal`：后台事务从 TiDB 写入到 TiKV 的速率
+- `TiKV -> Rocksdb`：从 TiKV 写入到 RocksDB 的流量
+- `RocksDB Compaction`：RocksDB compaction 操作产生的总读写 I/O 流量。
 
 ### Duration
 
-- Duration：执行时间解释
+- `Duration`：执行时间解释
 
     - 从客户端网络请求发送到 TiDB，到 TiDB 执行结束后返回给客户端的时间。一般情况下，客户端请求都是以 SQL 语句的形式发送，但也可以包含 `COM_PING`、`COM_SLEEP`、`COM_STMT_FETCH`、`COM_SEND_LONG_DATA` 之类的命令执行时间。
     - 由于 TiDB 支持 Multi-Query，因此，客户端可以一次性发送多条 SQL 语句，如 `select 1; select 1; select 1;`。此时的执行时间是所有 SQL 语句执行完成的总时间。
 
-- avg：所有请求命令的平均执行时间
-- 99： 所有请求命令的 P99 执行时间
-- avg by type：按 `SELECT`、`INSERT`、`UPDATE` 类型统计所有 TiDB 实例上所有请求命令的平均执行时间
+- `avg`：所有请求命令的平均执行时间
+- `99`：所有请求命令的 P99 执行时间
+- `avg by type`：按 `SELECT`、`INSERT`、`UPDATE` 类型统计所有 TiDB 实例上所有请求命令的平均执行时间
 
 ### Connection Idle Duration
 
 Connection Idle Duration 指空闲连接的持续时间。
 
-- avg-in-txn：处于事务中，空闲连接的平均持续时间
-- avg-not-in-txn：没有处于事务中，空闲连接的平均持续时间
-- 99-in-txn：处于事务中，空闲连接的 P99 持续时间
-- 99-not-in-txn：没有处于事务中，空闲连接的 P99 持续时间
+- `avg-in-txn`：处于事务中，空闲连接的平均持续时间
+- `avg-not-in-txn`：没有处于事务中，空闲连接的平均持续时间
+- `99-in-txn`：处于事务中，空闲连接的 P99 持续时间
+- `99-not-in-txn`：没有处于事务中，空闲连接的 P99 持续时间
 
 ### Parse Duration、Compile Duration 和 Execute Duration
 
-- Parse Duration：SQL 语句解析耗时统计
-- Compile Duration：将解析后的 SQL AST 编译成执行计划的耗时
-- Execution Duration：执行 SQL 语句执行计划耗时
+- `Parse Duration`：SQL 语句解析耗时统计
+- `Compile Duration`：将解析后的 SQL AST 编译成执行计划的耗时
+- `Execution Duration`：执行 SQL 语句执行计划耗时
 
 这三个时间指标均包含均所有 TiDB 实例的平均值和 P99 值。
 
@@ -127,25 +147,25 @@ Connection Idle Duration 指空闲连接的持续时间。
 
 ### PD TSO Wait/RPC Duration
 
-- wait - avg：所有 TiDB 实例等待从 PD 返回 TSO 的平均时间
-- rpc - avg：所有 TiDB 实例从向 PD 发送获取 TSO 的请求到接收到 TSO 的平均耗时
-- wait - 99：所有 TiDB 实例等待从 PD 返回 TSO 的 P99 时间
-- rpc - 99：所有 TiDB 实例从向 PD 发送获取 TSO 的请求到接收到 TSO 的 P99 耗时
+- `wait - avg`：所有 TiDB 实例等待从 PD 返回 TSO 的平均时间
+- `rpc - avg`：所有 TiDB 实例从向 PD 发送获取 TSO 的请求到接收到 TSO 的平均耗时
+- `wait - 99`：所有 TiDB 实例等待从 PD 返回 TSO 的 P99 时间
+- `rpc - 99`：所有 TiDB 实例从向 PD 发送获取 TSO 的请求到接收到 TSO 的 P99 耗时
 
 ### Storage Async Write Duration、Store Duration 和 Apply Duration
 
-- Storage Async Write Duration：异步写所花费的时间
-- Store Duration：异步写 Store 步骤所花费的时间
-- Apply Duration：异步写 Apply 步骤所花费的时间
+- `Storage Async Write Duration`：异步写所花费的时间
+- `Store Duration`：异步写入过程中，在存储循环 (store loop) 中所花费的时间
+- `Apply Duration`：异步写入过程中，在应用循环 (apply loop) 中所花费的时间
 
 这三个时间指标都包含所有 TiKV 实例的平均值和 P99 值
 
 平均 Storage async write duration = 平均 Store Duration + 平均 Apply Duration
 
 ### Append Log Duration、Commit Log Duration 和 Apply Log Duration
 
-- Append Log Duration：Raft append 日志所花费的时间
-- Commit Log Duration：Raft commit 日志所花费的时间
-- Apply Log Duration：Raft apply 日志所花费的时间
+- `Append Log Duration`：Raft append 日志所花费的时间
+- `Commit Log Duration`：Raft commit 日志所花费的时间
+- `Apply Log Duration`：Raft apply 日志所花费的时间
 
 这三个时间指标均包含所有 TiKV 实例的平均值和 P99 值。

performance-tuning-methods.md

@@ -209,34 +209,90 @@ StmtPrepare 每秒执行次数远大于 StmtClose，说明应用程序存在 pre
 - 每秒总的 KV 请求数据是 35.5，Cop 请求次数是每秒 9.3。
 - KV 处理时间主要来源为 `Cop-internal_stats`，说明 Cop 请求来源于内部的 analyze 操作。
 
-#### TiDB CPU，以及 TiKV CPU 和 IO 使用情况
+#### CPU 和内存使用情况
 
-在 TiDB CPU 和 TiKV CPU/IO MBps 这两个面板中，你可以观察到 TiDB 和 TiKV 的逻辑 CPU 使用率和 IO 吞吐，包含平均、最大和 delta（最大 CPU 使用率减去最小 CPU 使用率），从而用来判定 TiDB 和 TiKV 总体的 CPU 使用率。
+在 TiDB、TiKV 和 PD 的 CPU/Memory 面板中，你可以监控它们各自的逻辑 CPU 使用率和内存消耗情况，例如平均 CPU 利用率、最大 CPU 利用率、CPU 利用率差值（最大 CPU 使用率减去最小 CPU 使用率）、CPU Quota（可以使用的 CPU 核数）以及最大内存使用率。基于这些指标，你可以确定 TiDB、TiKV 和 PD 的整体资源使用情况。
 
-- 通过 `delta` 值，你可以判断 TiDB 是否存在 CPU 使用负载不均衡（通常伴随着应用连接不均衡），TiKV 是否存在热点。
-- 通过 TiDB 和 TiKV 的资源使用概览，你可以快速判断集群是否存在资源瓶颈，最需要扩容的组件是 TiDB 还是 TiKV。
+- 根据 `delta` 值，你可以判断 TiDB 或 TiKV 的 CPU 使用是否存在不均衡的情况。对于 TiDB，较高的 `delta` 值通常意味着应用程序的连接在 TiDB 实例之间分布不均衡；对于 TiKV，较高的 `delta` 值通常意味着集群中存在读写热点。
+- 通过 TiDB、TiKV 和 PD 的资源使用概览，你可以快速判断集群是否存在资源瓶颈，以及是否需要对 TiKV、TiDB 或 PD 进行扩容或者硬件配置升级。
 
-**示例 1：TiDB 资源使用率高**
+**示例 1：TiKV 资源使用率高**
 
-下图负载中，每个 TiDB 和 TiKV 配置 8 CPU。
+在以下 TPC-C 负载中，每个 TiDB 和 TiKV 配置了 16 核 CPU，PD 配置了 4 核 CPU。
 
-![TPC-C](/media/performance/tidb_high_cpu.png)
+![TPC-C](/media/performance/tpcc_cpu_memory.png)
 
-- TiDB 平均 CPU 为 575%。最大 CPU 为 643%，delta CPU 为 136%。
-- TiKV 平均 CPU 为 146%，最大 CPU 215%。delta CPU 为 118%。TiKV 的平均 IO 吞吐为 9.06 MB/s，最大 IO 吞吐为 19.7 MB/s，delta IO 吞吐为 17.1 MB/s。
+- TiDB 的平均、最大和 delta CPU 使用率分别为 761%、934% 和 322%。最大内存使用率为 6.86 GiB。
+- TiKV 的平均、最大和 delta CPU 使用率分别为 1343%、1505% 和 283%。最大内存使用率为 27.1 GiB。
+- PD 的最大 CPU 使用率为 59.1%。最大内存使用率为 221 MiB。
 
-由此可以判断，TiDB 的 CPU 消耗明显更高，并接近于 8 CPU 的瓶颈，可以考虑扩容 TiDB。
+显然，TiKV 消耗了更多的 CPU，在 TPC-C 这样的写密集场景中，这是符合预期的。建议通过扩容 TiKV 来提升性能。
 
-**示例 2：TiKV 资源使用率高**
+#### 数据流量
 
-下图 TPC-C 负载中，每个 TiDB 和 TiKV 配置 16 CPU。
+Read traffic 和 Write traffic 面板可以帮助你深入分析 TiDB 集群内部的流量模式，全面监控从客户端到数据库以及内部组件之间的数据流情况。
 
-![TPC-C](/media/performance/tpcc_cpu_io.png)
+- Read traffic （读流量）
+    - `TiDB -> Client`：从 TiDB 到客户端的出站流量统计
+    - `Rocksdb -> TiKV`：TiKV 在存储层读操作期间从 RocksDB 读取的数据流量
 
-- TiDB 平均 CPU 为 883%。最大 CPU 为 962%，delta CPU 为 153%。
-- TiKV 平均 CPU 为 1288%，最大 CPU 1360%。delta CPU 为 126%。TiKV 的平均 IO 吞吐为 130 MB/s，最大 IO 吞吐为 153 MB/s，delta IO 吞吐为 53.7 MB/s。
+- Write traffic （写流量）
+    - `Client -> TiDB`：从客户端到 TiDB 的入站流量统计
+    - `TiDB -> TiKV: general`：前台事务从 TiDB 写入到 TiKV 的速率
+    - `TiDB -> TiKV: internal`：内部事务从 TiDB 写入到 TiKV 的速率
+    - `TiKV -> Rocksdb`：从 TiKV 到 RocksDB 的写操作流量
+    - `RocksDB Compaction`：RocksDB compaction 操作产生的总读写 I/O 流量。如果 `RocksDB Compaction` 明显高于 `TiKV -> Rocksdb`，且你的平均行大小高于 512 字节，则可以进行以下配置以减少 compaction I/O 流量：启用 Titan，将 `min-blob-size` 设置为 `"512B"` 或 `"1KB"`，将 `blob-file-compression` 设置为 `"zstd"`。
 
-由此可以判断，TiKV 的 CPU 消耗更高，因为 TPC-C 是一个写密集场景，这是正常现象，可以考虑扩容 TiKV 节点提升性能。
+        ```toml
+        [rocksdb.titan]
+        enabled = true
+        [rocksdb.defaultcf.titan]
+        min-blob-size = "1KB"
+        blob-file-compression = "zstd"
+        ```
+
+**示例 1：TPC-C 负载中的读写流量**
+
+以下是 TPC-C 负载中读写流量的示例。
+
+![TPC-C](/media/performance/tpcc_read_write_traffic.png)
+
+- 读流量
+    - `TiDB -> Client`：14.2 MB/s
+    - `Rocksdb -> TiKV`：469 MB/s。注意，在提交事务之前，读操作（`SELECT` 语句）和写操作（`INSERT`、`UPDATE` 和 `DELETE` 语句）都需要从 RocksDB 读取数据到 TiKV。
+
+- 写流量
+    - `Client -> TiDB`：5.05 MB/s
+    - `TiDB -> TiKV: general`：13.1 MB/s
+    - `TiDB -> TiKV: internal`：5.07 KB/s
+    - `TiKV -> Rocksdb`：109 MB/s
+    - `RocksDB Compaction`：567 MB/s
+
+![TPC-C](/media/performance/tpcc_read_write_traffic.png)
+
+**示例 2：启用 Titan 前后的写流量**
+
+以下示例展示了启用 Titan 前后的性能变化。对于 6 KiB 数据量的插入负载，Titan 显著降低了写流量和 compaction I/O，提高了 TiKV 的整体性能和资源利用率。
+
+- 启用 Titan 前的写流量
+
+    - `Client -> TiDB`：510 MB/s
+    - `TiDB -> TiKV: general`：187 MB/s
+    - `TiDB -> TiKV: internal`：3.2 KB/s
+    - `TiKV -> Rocksdb`：753 MB/s
+    - `RocksDB Compaction`：10.6 GB/s
+
+    ![Titan 禁用](/media/performance/titan_disable.png)
+
+- 启用 Titan 后的写流量
+
+    - `Client -> TiDB`：586 MB/s
+    - `TiDB -> TiKV: general`：295 MB/s
+    - `TiDB -> TiKV: internal`：3.66 KB/s
+    - `TiKV -> Rocksdb`：1.21 GB/s
+    - `RocksDB Compaction`：4.68 MB/s
+
+    ![Titan 启用](/media/performance/titan_enable.png)
 
 ### Query 延迟分解和关键的延迟指标