随着大数据和云计算的发展，分布式数据库的性能和稳定性成为支撑现代应用的重要基石。TiKV作为TiDB的核心存储引擎，更以其高性能分布式事务能力和可扩展架构受到行业广泛关注。然而，在实际应用中，TiKV面临着写入延迟突增的问题，尤其是在处理海量数据迁移和集群规模变更时，写入阻塞对整体系统性能产生了显著影响。为了攻克这一技术难题，TiKV团队深入分析了写入路径中的性能瓶颈，提出了两项关键优化措施，从根本上解决了写入延迟和写入阻塞问题，为分布式存储系统带来了更流畅、更可预期的用户体验。 TiDB架构将计算层和存储层解耦，TiKV作为存储组件，承载着大量事务数据的写入与读取。TiKV采用RocksDB作为嵌入式的存储引擎，利用其高效的LSM（日志结构合并）树结构，支持多级数据存储及高吞吐量。
然而，RocksDB使用序列号机制确保数据版本一致性，这在批量数据导入时导致了写入阻塞，即写入暂时停止，这种写入阻塞在多Region共用一个RocksDB实例时，会引发全节点范围内的写入性能降低。 写入阻塞问题的根源在于RocksDB在执行IngestExternalFile()方法导入外部SST文件时，为了保证序列号的全局有序性，必须暂停所有前台写操作。SST文件存储数据块的有序快照，批量导入方式能极大提升数据复制和迁移效率。然而，当新导入的SST与当前内存中的MemTable存在键值范围重叠时，RocksDB通常会触发MemTable的刷新操作，而该操作所需的IO耗时导致写入阻塞严重延长。 针对这一问题，TiKV团队首先引入了allow_blocking_flush参数作为优化手段。通过调整入库流程，TiKV尝试采用allow_blocking_flush = false的模式进行导入，初步试探是否可以跳过刷新操作。
当发现必须刷新时，团队选择主动在写入阻塞之外执行MemTable刷新，然后再重试导入操作，避免了刷新过程期间阻塞所有写请求。此举将写入阻塞时间缩短了近百倍，大幅缓解了批量数据加载对系统写入延迟的影响，显著提升了实际生产环境下的响应速度和吞吐能力。 尽管如此，在一些极端情况下，写入阻塞仍然存在。TiKV团队继续深入研究，发现了写入阻塞仍未根除的关键原因，与TiKV内部的多列族架构和垃圾回收机制密切相关。TiKV利用多个列族来分别管理不同类型的数据，如Default列族存储用户数据，Write列族存储版本信息，Lock列族维护事务状态。垃圾回收通过RocksDB的压缩过滤器在Write列族清理旧版本元数据，但同时需对Default列族执行写操作删除实际数据。
由于这些写操作绕过了标准的Raft顺序写入机制，导致写入路径不再单线程化，从而引发了与SST导入的竞争条件，造成写入阻塞。 针对这个复杂的现状，TiKV开发团队实现了第二阶段重要优化。通过引入allow_write = true参数，允许在导入SST时继续接受前台写请求，前提是必须保证不会发生写入和导入的冲突。为实现安全保障，团队为关键键范围添加了范围锁（range latches）机制，确保垃圾回收的写操作与SST导入在时间和空间上互斥。这样，导入过程可以在不阻塞写操作的情况下进行，彻底消除了写入阻塞现象。 这两重优化带来的结果令人瞩目。
在TPCC基准测试中，P9999延迟（极端写线程等待时间）减少了超过90%，从25毫秒降至不足2毫秒。P99写入延迟更是降低超过一半，稳定维持在1毫秒左右。这样的性能飞跃，不仅改善了TiKV在高压力、多变场景下的写入体验，更增强了系统的整体吞吐和可扩展性。在Region迁移、集群扩容或压缩清理等常见运维操作期间，TiKV依然能够保持稳定而快速的写入性能，使用户无需担忧突发延迟带来的业务影响。 TiKV写入延迟问题的成功解决，是深入理解RocksDB底层细节与分布式一致性协议的协同成果。通过科学设计和工程实践，团队克服了传统存储引擎在数据版本管理上的局限，实现了更智能灵活的写入策略。
这一创新不仅彰显了TiKV开源社区的技术实力，也为分布式数据库性能优化提供了宝贵经验。 未来，随着业务规模的持续扩大和数据类型的不断丰富，TiKV还将继续深化存储引擎和一致性协议的融合，探索更高效的多线程写入、多版本数据管理等前沿技术。同时，团队积极与用户社区互动，欢迎更多开发者和架构师分享实际使用中的挑战，共同推动分布式数据库生态的发展。 总的来说，TiKV解决写入延迟的旅程体现了现代分布式数据库对性能与稳定性的极致追求。从起初的写入阻塞识别，到分阶段的优化实践，TiKV团队将复杂的技术细节转化为切实有效的系统改进，为全球用户带来了更优质、更可预测的存储性能体验。对于需要面对高并发写入、弹性扩展和业务波动的大规模应用，TiKV的这些创新无疑树立了行业标杆，助力开发者构建面向未来的可靠数据基础架构。
。
