TiDB集群优化：提升TiCDC同步效率

TiDB集群优化：提升TiCDC同步效率

引用

CSDN

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来源

1.

https://blog.csdn.net/weixin_42073629/article/details/120108929

2.

https://cn.pingcap.com/blog/upgrading-is-the-best-tuning/

3.

https://tidb.net/blog/0cd94769

4.

https://cn.pingcap.com/article/post/18168.html

5.

https://cn.pingcap.com/blog/tidb-resource-isolation-best-practices/

6.

https://asktug.com/t/topic/1026394

7.

https://tidb.net/blog/20c6c7d9

TiCDC（TiDB Data Change Capture）是TiDB生态系统中的重要组件，主要用于捕获数据变更并实时同步到下游系统。随着业务数据量的不断增长，如何优化TiCDC的性能，降低数据同步延迟，成为许多用户关注的重点。

TiCDC通过订阅TiKV的Raft日志来获取数据变更，然后将这些变更转化为可消费的事件流，最终将数据同步到下游系统，如Kafka、MySQL或其他TiDB集群。其核心优势在于：

• 低延迟：能够实时捕获数据变更
• 高可用：支持多副本部署，保证数据同步的可靠性
• 可扩展：支持水平扩展，能够处理大规模数据同步需求

要优化TiCDC的性能，需要重点关注以下几个关键参数：

per-table-memory-quota

这个参数控制每个表在Sorter阶段可使用的最大内存。增加该值可以提升排序效率，但过大会消耗更多系统资源。建议根据业务写入量和集群资源合理设置，避免节点OOM风险。

worker-count

Sink阶段的并发数，影响数据写入下游的速度。需要通过测试找到最佳值，在保证性能的同时避免资源过度消耗。

max-batch-size 和 max-batch-memory

这两个参数限制发送到Kafka消息的最大行数和内存使用，需要根据网络状况和下游处理能力进行调整，以平衡处理速度与资源占用。

超时相关参数

如dial-timeout、read-timeout和write-timeout，需根据网络环境优化。

enable-old-value

开启后会记录变更前的数据，对性能有影响，可根据需求启用。

mounter-worker-num 和 sink-worker-num

分别控制Mounter和Sink阶段的并发数，默认为8和16，可通过调整优化性能。

根据PingCAP官方博客的介绍，TiDB在不同版本中持续对TiCDC进行优化：

• v4.0.6：TiCDC正式成为生产可用功能
• v7.5：引入分布式执行框架和全局排序特性，显著提升DML和DDL性能
• v8.1.1：进一步优化BR快照恢复和全局排序性能

在实际应用中，通过合理的参数调优和版本升级，许多用户实现了显著的性能提升。例如，某用户在优化后将QPS从5k提升至60k，性能提升高达12倍。

除了参数调优，还可以通过以下方式进一步提升性能：

• 硬件资源升级：提高CPU、内存配置以支撑更高负载
• 网络优化：减少延迟并保障带宽，特别是在跨地域部署场景中
• 均衡负载：通过增加TiCDC实例分散压力，避免单点过载

通过上述方法，可以有效降低TiCDC的同步延迟，并提升整体性能表现。建议用户根据自身业务场景和资源情况，选择合适的优化策略，并定期关注TiDB社区的最新版本动态，及时升级以获得更好的性能和稳定性。