【摘 要】
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随着互联网技术的高速发展,各类应用所产生的数据量呈爆炸性增长趋势,对海量数据存储有着越来越高的需求,同时也促进了分布式数据库的快速发展。TiDB是一款新型分布式数据库,具有分布式水平弹性伸缩和多副本数据安全等重要特性。然而TiDB拥有比单机数据库更多更复杂的性能参数,默认配置并不能适应所有分布式应用场景,且手工配置合理的参数难度很大,因此对其进行自动参数性能调优具有很重要的实用价值。针对上述TiD
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随着互联网技术的高速发展,各类应用所产生的数据量呈爆炸性增长趋势,对海量数据存储有着越来越高的需求,同时也促进了分布式数据库的快速发展。TiDB是一款新型分布式数据库,具有分布式水平弹性伸缩和多副本数据安全等重要特性。然而TiDB拥有比单机数据库更多更复杂的性能参数,默认配置并不能适应所有分布式应用场景,且手工配置合理的参数难度很大,因此对其进行自动参数性能调优具有很重要的实用价值。针对上述TiDB参数性能调优问题,研究实现了TiDB的自动参数调优系统TiTune。TiTune通过收集TiDB运行时的状态参数,使用机器学习技术进行分析,从而自动给出推荐的参数配置,并根据运行反馈的结果动态更新参数,以逐步优化系统的性能。TiTune由集群控制模块和参数推荐模块构成,集群控制模块负责数据库状态收集和推荐参数配置。参数推荐模块首先利用特征选择的方法对可调参数进行重要性识别,同时存储每次数据库运行过程的历史数据;将当前负载与历史负载进行匹配,在已有的模型基础上进行训练和配置推荐,以加速模型收敛和提高系统性能;最后在不同的负载环境下选择遗传算法、贝叶斯优化或DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）强化学习算法来生成推荐的参数配置。经过参数推荐模块得到的推荐参数配置最终由集群控制模块应用到TiDB。自动参数调优系统TiTune以Sysbench和TPC-C（Transaction Processing Performance Council-C,TPC-C）作为负载生成工具,在TiDB上进行测试。对比了在默认配置和基于不同参数推荐算法下TiDB的性能,并分析了不同算法的调优过程和调优效果。测试结果表明,相比于默认配置,遗传算法、贝叶斯优化和DDPG三种算法都能提升数据库性能,贝叶斯优化和DDPG算法效果更好,吞吐率提升的最大幅度约178.2%,平均延迟下降64.7%,其中贝叶斯优化相比于DDPG能够更快收敛到最优配置。
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