作者介绍
他们的队伍稳如狗的 HelloKitty 在性能竞赛中斩获二等奖，本文将通过他们的参赛项目，介绍如何用 PointGet 作为突破口，来提升查询的吞吐量与查询的性能。
在分布式数据库 TiDB 中如何更好的提高查询的吞吐量和提升查询的性能一直是一个难题。PointGet 虽小，但我们可以从 PointGet 中窥探出 TiDB 的特性变迁。PointGet 由于查询方式固定，所以就被剥离出来抽象成了一条特殊的 Plan，这样可以更准确的去做相应的优化。为了更好的从整体流程和针对优化方面学习 TiDB，我们特意挑选了 PointGet 来作为突破口来优化上述提到的性能，这样就可以站在巨人的肩膀上专门去优化 TiDB 抽象出来的 PointGet 相关逻辑，更加 Focus 在有意义和创造力的地方。
我们团队有三位队友和一位顾问，从比赛一开始顾问就和我们沟通了各自对于这个赛题的想法和观点。我们提出了很多没有基于现实情况的假设，顾问指出了很多我这边臆测的问题点，也为后面定位问题和解决问题提供了非常良好的帮助。同时，我们也参加了 TiDB 在 B 站的 Talent 计划，根据视频的内容对现有的 TiDB 有了更加深入的理解，更好的支撑了我们对于完成这个赛题的信心。
什么是 PointGet？
PointGet 是一个简单的点查，展示 SQL 如下
SELECT * FROM user WHERE id = 1;复制
PointGet 的执行流程
本文先把 TiDB 官方的流程图贴在下方，这样更好的能让大家对整体的 SQL 流程有个感知。图中客户端发起请求，TiDB 的服务端接收到对应的数据包，服务端 Parse、Valid 等步骤生成 AST，接着通过逻辑优化和物理优化生产对应的执行计划，并通过对应的执行算子去执行对应的 Plan，然后通过 RPC 去访问 TiKV 获取对应的数据。
SQL 查询流程
从上图的流程图我们可以看出来，PointGet 有自己的 PointGet Plan 和 PointGet Executor。
根据上面的情况我们可以发现以下几个优化点：
PointGet 是一个非常简单的点查，基本可以理解为一个查询一个结果；
PointGet 是一个点查操作，配合 Lock 的特性可以大大增加可靠性和稳定性；
无论几次 Query 都会访问 TiKV，第一次查询可以访问 TiKV，后面的查询可以直接复用以前查询的结果。
设计优化 PointGet 问题点的解决方案
面对以上优化点，我们设计一个方案来解决上面提到的问题，这个方案涉及到了 DDL 和 DML 相关模块，DML 流程图展示如下：
上图简化了很多流程，最直接的就是在 Executor 和 TiKV 中增加了一层 Cache，这个做法的直接效益是将数据从 TiKV 层返回移到 TiDB 层返回，减少一层网络开销。同时，数据从 Cache 里面返回比从磁盘返回的速度更快。
我们接下来将讨论如何保障出现 DDL 的时候，Cache 数据更新的及时性以及 Cache 的内存管理问题。
TiDB 中 Cache 更新的及时性和内存管理问题
如果有多个 TiDB，DDL 的时候如何保证查询结果的一致性？ 如果查询的表数据过大，缓存的 Cache 会不会直接造成 TiDB 的 OOM？ 引入新的代码是否符合社区的发展方向？
性能测试
可以很明显地发现，有 Cache 的 QPS 比没有 Cache 的 QPS 高了好几个档次。
在最后，我们发现有 Cache 的 QPS 有些许的下降，定位下来发现原因是缓存的数据过多导致机器处理能力的下降，后期增加 LRU 后就可以比较优雅地解决这个问题。
同时，有 Cache 的 p95 lantency 比没有 Cache 的 p95 lantency 响应能力也更加优秀。
额外发现
在我们做 Benchmark 的时候，发现表即使是在 Lock 状态时，Update 等语句也可以正常执行，这并不符合 Lock 的语义。
我们当天整理了一下问题并且提出了 Issue，PingCAP 的官方很及时的做出了响应，并且在接下来的几天内就解决了问题并且增加了对应的测试用例，非常具有及时性，值得点赞。
总结
在本次性能挑战大赛中，我们了解了 SQL 的一生和如何保证多个 TiDB 内数据一致，这非常有助于我们深入了解分布式数据库的内在。
同时，我们在为 TiDB 这样的大型开源项目贡献力量的时候，并不希望给 TiDB 引入有问题的代码，对于提交的代码会通过各种用例去测试他的健壮性，这也有助于提升我们编写可靠代码的能力。
特别感谢：
本抱着学习 TiDB 的心态参加了 B 站的学习视频，跟着课程提交了几次 PR，忽然发现PingCAP 还提供了竞赛并且每个赛题都会配置相应的 Mentor，这是学习并且熟悉 TiDB 的好机会，衷心感谢 PingCAP 给大家提供了这么有价值的机会。在这次 2 个月的长跑中也要感谢 Reviewers（crazycs520,breeswish,jackysp,coocood 等）不遗余力的意见和建议，还有帅鹏（jackysp）的悉心指导，帮助我们把控方向。也感谢金泽和卓群提供了一些难点的建议。非常感谢各位运营小伙伴（汽水等）的提醒和帮助让我们这次顺利的"享受"了这次竞赛，体验很赞。
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