用Elastic Block Store（EBS）强化性能和数据可用性

只有一个虚拟机的恰当指导工作载荷的习推迟。（倍数趋小趋好）

我们常用类似于的另设设计者了类似于的指导工作载荷。这次我们常用8个虚拟机为习取器透过一共3000个IOPS，每个I/O一直是4 KB。正因如此，我们详述了最少推迟和第99个最少值推迟，并绘制如此一来都有两左图。

左图5

有八个虚拟机的恰当指导工作载荷的撰写推迟。（倍数趋小趋好）

左图6

有八个虚拟机的恰当指导工作载荷的习推迟。（倍数趋小趋好）

从前面两个实验室来看，本地习取器似乎来得胜一筹。真是这样吗？这是另一个基准测试，标示出的情况略有不同。我们设计者了分离指导工作载荷来精心设计者TiKV IO的常用：有小的以此类推存储来精心设计者一人预撰写式记事（WAL）存储，还有大量的以此类推存储来精心设计者转换存储。回想一下，TiDB常用RocksDB作为习取涡轮。RocksDB基于记事结构化合并树根（LSM 树根），它定期转换已经有存储的数据库。我们也有小的随机驱动器来精心设计者一人驱动器。

我们挖掘出，当后台I/O来得加来得密集时，一人推迟增加，本地习取器和EBS间的推迟差异性不会变大，见下左图。

左图7. 一些综合指导工作载荷的最少加载推迟。（倍数趋小趋好）

我们针对TiDB运自为TPC-C指导工作载荷（这是来得全面的基准测试）后，EBS 和本地习取器间的可靠性差异性来得加来得小了。下左图标示出了结果。常用的TiDB版本是v5.0.0。我们在EBS卷类别并不相同的r5b.2xlarge最恰当上或常用本地nvme习取器的i3.2xlarge最恰当上调动了三个TiKV终端。TiDB 终端、Placement Driver（PD）和TPC-C会话调动在c5.4xlarge最恰当上。我们在实验室状况中不会常用了5000个仓库（大约350 GB数据库），分别有50个、200个和800个会话。结果标示出在都有三个左图中不会。第一个左图标示出了TPC-C指导工作载荷中不会的每分钟外交事务数（TPMC）。第二个左图标示出了外交事务的最少推迟，以毫秒为其他部门。第三个左图标示出了第99个百分位推迟，以毫秒为其他部门。

左图8. TPC-C指导工作载荷中不会的每分钟外交事务（TPMC）。（倍数趋大趋好）

左图9. TPC-C 指导工作载荷中不会的最少加载推迟（ms）。（倍数趋小趋好）

左图10. TPC-C 指导工作载荷中不会的第99个百分位加载推迟（ms）。（倍数趋小趋好）

举例来说来说，我们可以想到常用EBS的最恰当可以远超与常用本地习取器的最恰当各不相同的可靠性，有时甚至很好。这是由于TiKV在这个指导工作载荷中不会是CPU受到限制的，在我们尝试过的其他许多基准测试中不会也是如此。I/O可靠性不是不利因素。由于背著EBS的最恰当类别是r5b，它的CPU比背著本地习取器的最恰当类别i3很好，可靠性结果外表各不相同，甚至很好。

此外，在第三个左图中不会（TPC-C指导工作载荷中不会的第99个百分位加载推迟），有800个虚拟机时，EBS卷类别gp2的第99个百分位推迟飙升。这是由于就gp2而言，背著宽远超了瞬时。

仍要，我们并不需要gp3作为EBS类别。EBS卷io2未必在我们的再考虑区域内区域内，因为在当初设计者和发挥作用TiDB Cloud时，r5b最恰当未常用它。此外，当时io2 block express仍保持稳定预览来进行。EBS卷io1的推迟整体上与gp2远比，io1透过了来得高的背著宽IOPS限制。然而，io1有基于预置IOPS的额外投入生产如此一来本。EBS卷gp2的背著宽和IOPS有限，而且未可用。这给TiDB背著来了额外的限制。因而，我们并不需要了gp3。

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