tikv全面学习7（raw是没有事务接口的）

 

 

以下是关于 TiKV 中 **读取点（Read Point）** 和 **协处理器（Coprocessor）** 如何提升性能的详细解释：

---

### **1. 读取点（Read Point）的核心作用**
在 TiKV 中，**读取点（Read Point）** 是通过 **MVCC（多版本并发控制）** 实现的关键机制，用于确保数据的一致性和隔离性。其核心原理与优化点如下：

#### **(1) MVCC 与读取点的关系**
- **数据版本化**：每个键值对（Key-Value）附带时间戳（由 PD 分配的 TSO），记录写入版本（`commit_ts`）和删除版本（`delete_ts`）。
- **读取点定义**：事务或查询在读取数据时，指定一个时间戳（如事务的 `start_ts`），表示仅读取该时间戳之前已提交的数据版本。
  - 示例：若事务的 `start_ts = 100`，则只能读取 `commit_ts ≤ 100` 的数据。

#### **(2) 存储层优化（Storage Read Point）**
- **快照隔离（Snapshot Isolation）**：  
  TiKV 存储引擎（基于 RocksDB）为每个读取点创建数据快照，避免读取过程中因写入冲突导致的锁等待。
  - **性能优化**：  
    - **减少锁竞争**：读操作无需加锁，直接通过 MVCC 版本选择实现一致性。  
    - **并行读取**：不同事务的读取点互不干扰，支持高并发查询。  

#### **(3) 协处理器的读取点（Coprocessor Read Point）**
- **下推计算的上下文**：  
  当 TiDB 将计算下推到 TiKV 的 Coprocessor 时，会传递事务的 `start_ts` 作为读取点，确保协处理器在本地读取一致的数据版本。  
  - **优化效果**：  
    - **减少网络往返**：过滤、聚合等操作直接在存储层完成，仅返回结果集。  
    - **避免重复版本检查**：协处理器基于读取点直接定位有效数据，跳过无效版本。  

---

### **2. 协处理器（Coprocessor）如何加速 TiKV**
#### **(1) 计算下推的核心思想**
- **将计算靠近数据**：  
  将部分 SQL 计算逻辑（如过滤、聚合、排序）下推到 TiKV 节点执行，减少 TiDB 与 TiKV 之间的数据传输量。  
  - **示例**：  
    ```sql
    SELECT COUNT(*) FROM t WHERE age > 18;
    ```
    - **无下推**：TiKV 返回所有数据，TiDB 在计算层过滤并计数。  
    - **有下推**：TiKV 直接过滤 `age > 18` 并计算 `COUNT(*)`，仅返回最终结果。

#### **(2) 协处理器与读取点的协同优化**
- **一致性保证**：  
  协处理器使用事务的读取点（`start_ts`）确保下推计算基于一致的数据快照。  
- **减少数据传输**：  
  下推过滤（`WHERE`）和投影（`SELECT` 列）后，仅需传输少量数据到 TiDB。  
- **资源利用率提升**：  
  分布式并行计算：多个 TiKV 节点并行处理不同 Region 的数据，TiDB 仅需聚合结果。

#### **(3) 性能提升的量化效果**
| **场景**               | **网络传输量** | **TiDB 计算负载** | **TiKV 计算负载** |  
|------------------------|----------------|-------------------|--------------------|  
| **无协处理器下推**      | 高（原始数据）  | 高（全量处理）     | 低（仅扫描数据）    |  
| **有协处理器下推**      | 低（结果数据）  | 低（聚合结果）     | 高（本地计算）      |  

---

### **3. 实际案例：读取点与协处理器的协作流程**
#### **场景：执行 `SELECT SUM(sales) FROM orders WHERE region = 'Asia' AND ts <= 2023-01-01`**
1. **TiDB 解析与优化**：  
   - 生成执行计划，将 `WHERE region = 'Asia'` 和 `SUM(sales)` 下推到 TiKV。  
2. **读取点传递**：  
   - TiDB 向 Coprocessor 传递事务的 `start_ts`（如 `1000`），确保读取 2023-01-01 前的数据。  
3. **TiKV 协处理器执行**：  
   - 根据 `start_ts` 读取 MVCC 快照，过滤 `region = 'Asia'`，计算 `SUM(sales)`。  
4. **结果返回**：  
   - TiKV 仅返回聚合结果（如 `SUM(sales) = 1,000,000`），而非全量数据。  

#### **性能优化点**：
- **网络传输**：从 TB 级数据缩减为单个数值。  
- **计算效率**：并行扫描多个 Region，本地聚合降低 TiDB 负载。  
- **一致性**：基于读取点的 MVCC 快照，避免中途写入干扰。  

---

### **4. 总结：为什么这些机制让 TiKV 更快？**
| **机制**               | **优化目标**         | **具体效果**                                                                 |
|------------------------|---------------------|-----------------------------------------------------------------------------|
| **读取点（Read Point）** | 一致性 & 并发控制    | 无锁读取、快照隔离、高并发查询。                                                |
| **协处理器（Coprocessor）** | 计算下推 & 数据局部性 | 减少网络传输、分布式并行计算、降低 TiDB 负载。                                   |
| **MVCC 版本管理**       | 多版本支持           | 避免写操作阻塞读操作，提升读写并发能力。                                         |

通过上述机制，TiKV 在保持强一致性的同时，显著提升了分布式查询的吞吐量和响应速度，尤其适合 OLAP 与 HTAP 混合负载场景。