TiFlash 功能

• 异步复制
• 一致性读取(写虽然是异步，但读可以做到一致性)
• 引擎智能选择
• 计算加速

架构

TiFLASH 也是通过raft 算法进行同步，但它不怎么消耗资源，因为它的角色四 Learner（即只同步，没有选举功能）、另外写数据是不能直接写TiFlash上。读是可以直接在TiFlash上。

异步复制

TiFlash 是异步复制，它的日志写入成功与否不会影响 TiKV 的leader厍，它是learner角色。

一致性读取

其实最难的是一致性读取，TiFlash中的数据如果还没有来得及同步过来，那数据的读取是怎么保证一致性的？

等到了 idx=125 idx=31的时候，才会将数据返回。

场景选择

在决定如何选择 TiFlash 节点数量时，请考虑以下⼏种业务场景：

• 如果业务场景以 OLTP 为主，做轻量级的 OLAP 计算，通常部署 1个或⼏个 TiFlash 节点就会产⽣明显的加速效果。
• 当 OLTP 数据吞吐量对节点 I/O ⽆明显压⼒时，每个 TiFlash 节点将会使⽤较多资源⽤于计算，这样 TiFlash 集群可实现近似线性的扩展能⼒。
• 当 OLTP 数据吞吐量较⾼时（例如写⼊或更新超过千万⾏/⼩时），由于⽹络和物理磁盘的写⼊能⼒有限，内部 TiKV 与 TiFlash 之间的 I/O 会成为主要瓶颈，也容易产⽣读写热点。此时 TiFlash 节点数与 OLAP 计算量有较复杂⾮线性关系，需要根据具体系统状态调整节点数量。

是选择TiKV还是TiFLash

索引扫描适合OLTP _TiKV
列统计非常适合列簇 _TIFlash
通常交给优化器自行选择。

• 引擎智能选择
  • session.tidb_isolation_read_engines: 支持读操作的可用引擎
  • alter table … set tiflash replica n: 为特定表启用TiFlash的learner复制功能
  • alter table … set tiflash replica 0: 关闭特定表启用TiFlash的learner复制功能
  • CBO 将自动地选择更好的存储引擎支持查询操作
    
    测试用例