目录
一 PD的架构与功能
PD架构
PD作用
名词解释
路由功能
二 TSO的分配
概念
分配过程
性能问题
高可用问题
三 PD的调度原理
总流程
1 信息收集
2 生成调度
3 执行调度
四 Label的作用
Label的配置
给TiKV打标签
PD配置
一 PD的架构与功能
PD架构
PD集群至少由三个节点构成，PD通过集成了etcd支持自动故障转移，PD 通过etcd的raft保障数据的强一致性，所以在生产中建议奇数个。PD中会有leader角色，其实是个单点，只有在发生故障的时候才会发生选举。PD是TiDB数据库的总控，是整个集群的大脑
PD作用
1 元数据的存储，，tidb的执行计划或者SQL语句他怎么知道去哪个Region中找到相应的数据，哪个region存储在哪个TiKV中
2 全局时钟 ，查询开始，事务开始结束的时间都是由PD授时
3 对Region进行调度，例如某些TiKV的Region较多，产生了热点，需要向其他TiKV进行调度
名词解释
Store :对应TiKV 实例，同一个服务器上部署多个TiKV，则这个服务器上有多个store。
Region：每个Region负责存储集群一段连续的数据默认96M.没份数据会在不同的TIKV存储多个副本，默认是3副本，每个副本叫peer,peer是有角色的，peer也特指raft中的成员
leader :读写都在leader上，follower 也可以读 打开follower-read
follower:
raft Group :通过raft协议构成raft Group
multi Raft: 多个raft组构成multi Raft
以上就是PD需要管理的重要的一些概念
路由功能
路由功能，比如 执行SQL的时候 ，SQL想要读取的数据所在的Leader Region在哪个TiKV上，是需要问PD的。TiDB server生成执行计划，传到Executor 执行器，然后执行器去执行执行计划，例如此时需要读取key=123，存储在region1 上的数据，TIKV Client 就是会去PD中问，PD 告诉这个Key的位置。
如果每次查询都要去PD中查询region的位置，难免会产生很多的网络开销，网络压力太大了，就会把key=123的位置从PD中取出来，然后缓存在TiKV Client的 Region Cache中。下次再读取就不用从PD中读取。但是这种方法虽然节约了网络开销，但如果key=123数据所在的Region发生了漂移，此时按cache中的位置去读，就会找不到数据，需要重新从PD中取出来 ，这种现象叫做 Back Off。back off 越多，读取的延迟越多。或者Region分裂，Leader的信息过旧等都会产生BackOff
二 TSO的分配
概念
需要为大量的事务提供TSO，事务都是并发的
保证TSO单调递增
TSO =physical time logical time ，是一个int64的整型数，时钟精确到毫秒，logical time 1ms分成 262144个TSO ，这个可以满足大多数场景的使用了
分配过程
为我们提供服务的只是PD集群的中的Leader 角色。
谁会请求TSO ，SQL，事务等。
TSO 请求者 请求TSO ，并不是直接发送到PD，而是到 PD client 。PD client 可以认为是 TiDBServer 和 PD 集群交互的中间代理模块。
性能问题
如果SQL并发很高 ，所以有一个优化 ，PD client 会有一个批处理，会把100个SQL请求TSO的组合整一个请求，去PD中获取TSO。
无论是批处理还是，申请一次都需要进行一次持久化，会产生磁盘IO，并发越高 ，磁盘IO越大。如何处理了这个问题？
将一段TSO放到缓存中 磁盘IO 变为3秒一次
高可用问题
当我的PD leader挂了怎么办？
保证不了连续性 但是可以保证增长性
三 PD的调度原理
总流程
1 信息收集
TiKV Server 会周期性的向PD汇报心跳信息，里面包含Store Heartbeat (TiKV 本身的心跳信息 ，包括 容量，剩余空间，读写流量等，通过这些信息大概可以知道TiKV的繁忙程度)和 Region Heartbeat（每个Region都会向PD汇报 ，比如副本的分布状态 ，读写流量，这样就可以知道Region的繁忙程度 以及 Region在TiKV的分布是否均匀），所以PD是通过心跳的信息收集获取这些信息
2 生成调度
根据收集到的信息 生成Operator
- 均衡：读写均衡 ，存储均衡
- 热点均衡
- 集群拓扑
- 缩容
- 故障恢复
- Region merge
3 执行调度
将这些调度发送给region，然后执行这些调度
四 Label的作用
DC： 数据中心
Rock机柜
TIKV 服务器
看上面的图 发现不同的region分布对可用性是有影响的，比如上图中的Rock 4机柜损坏后，region1的两个副本不可用。
region不可用这么可怕吗？是的 比如某个region中存储了集群的元数据信息 information_schema，用户密码等，导致整个数据库不可用。
默认region是随机分布，PD只能保证同一个TiKV节点上不会有同一个region的两个Peer,但是不能保证region的分布。那如如何让region按自己的意愿分配呢？
通过打标签，为每个TiKV 实例设置一个标签 Label,用于表示这个TiKV在哪个机房，哪个机柜，哪个服务器上，这样PD 就会按照标签约定好的方式将Region分布到不同DC、不同机柜、不同的TiKV上。实际上我的标签是为了让PD 去感知集群的拓扑结构的。
Label的配置
Label的配置是要在两个组件上进行配置
给TiKV打标签
server.lables:{zone:”1″,rack:”1″,host:”1″}
zone代表DC 数据中心； rack 代表机柜 ；host代表服务器
PD配置
location-labels= [“zone”,”rack”,”host”]
[replication]
isolation-level=”zone’
隔离级别设置 ：zone,rack,host，代表副本的分布