相信很多使用过TiDB的小伙伴们都曾疑惑过：TiDB集群的总容量和当前已经使用的空间大小究竟是如何计算的？这两个指标和服务器磁盘之间到底是啥关系？
同样出于对本问题的好奇，笔者决定一探究竟，通过本文带大家彻底弄清楚TiDB集群各种容量计算方式。
一、背景
TiDB 集群的监控面板里面有两个非常重要、且非常常用的指标，相信用了 TiDB 的都见过：
- Storage capacity：集群的总容量
- Current storage size：集群当前已经使用的空间大小
当你准备了一堆服务器，经过各种思考设计部署了一个 TiDB 集群，有没有想过这两个指标和服务器磁盘之间到底是啥关系？
反正我们经常被客户问这个问题，以前虽然能说出个大概，总体方向上没错，但是深究一下其实并不严谨，这次翻了源码彻底把这个问题搞清楚。开始之前再卖一个关子，大家可以看看自己手上的集群监控有没有这种情况：
TiKV 实例的已用空间（store size）+ 可用空间（available size） ≠ 总空间（capacity size）
盘越大越明显。
再仔细点看，监控上显示的总容量大小和 TiKV 实例所在盘大小也不匹配。
是不是有亿点意外。
二、结论先行
- PD 监控下的Storage capacity和Current storage size来自各个 store 的累加，这里 store 包含了 TiKV 和 TiFlash
- Current storage size包含了多个数据副本（TiKV 和 TiFlash 的所有副本数），非真实数据大小
- TiKV 实例容量统计的是 TiKV 所在磁盘的整体大小与raftstore.capacity参数较小的值，同时监控用的 bytes(SI) 标准显示，就是说不是用1024做的转换而是1000，所以和df -h输出的盘大小有差距
- TiKV 实例的已用空间只统计了data-dir下的部分目录，非整个data-dir或整块盘
- 基于前两条，可用空间也就不等于总空间减去已用空间了
三、看到的现象
本文描述的内容基于以下集群：
[tidb@localhost~]$ tiup cluster display tidb-test
tiup is checking updates forcomponent cluster ...
Starting component `cluster`: /home/tidb/.tiup/components/cluster/v1.13.0/tiup-cluster display tidb-test
Cluster type: tidb
Cluster name: tidb-test
Cluster version: v6.5.5
Deploy user: tidb
SSH type: builtin
Dashboard URL: http://x.236:2379/dashboard
Grafana URL: http://x.242:3000
ID Role Host Ports OS/Arch Status Data Dir Deploy Dir
-- ---- ---- ----- ------- ------ -------- ----------
x.242:3000grafana x.2423000linux/x86_64 Up - /data/tidb-deploy/grafana-3000
x.235:2379pd x.2352379/2380linux/x86_64 Up /data/tidb-data/pd-2379/data/tidb-deploy/pd-2379
x.236:2379pd x.2362379/2380linux/x86_64 Up|L|UI /data/tidb-data/pd-2379/data/tidb-deploy/pd-2379
x.237:2379pd x.2372379/2380linux/x86_64 Up /data/tidb-data/pd-2379/data/tidb-deploy/pd-2379
x.242:9090prometheus x.2429090/12020linux/x86_64 Up /data/tidb-data/prometheus-9090/data/tidb-deploy/prometheus-9090
x.235:4000tidb x.2354000/10080linux/x86_64 Up - /data/tidb-deploy/tidb-4000
x.236:4000tidb x.2364000/10080linux/x86_64 Up - /data/tidb-deploy/tidb-4000
x.237:4000tidb x.2374000/10080linux/x86_64 Up - /data/tidb-deploy/tidb-4000
x.241:9000tiflash x.2419000/8123/3930/20170/20292/8234linux/x86_64 Up /data/tiflash/tidb-data/tiflash-9000/data/tiflash/tidb-deploy/tiflash-9000
x.238:20160tikv x.23820160/20180linux/x86_64 Up /data/tidb-data/tikv-20160/data/tidb-deploy/tikv-20160
x.239:20160tikv x.23920160/20180linux/x86_64 Up /data/tidb-data/tikv-20160/data/tidb-deploy/tikv-20160
x.240:20160tikv x.24020160/20180linux/x86_64 Up /data/tidb-data/tikv-20160/data/tidb-deploy/tikv-20160各节点磁盘情况（来自TiDB Dashboard统计）：
在此之前，我一直以为 PD 监控面板下的集群总空间是 PD 读取了所有 TiKV+TiFlash 实例部署盘的累计大小，所以我尝试把上图的4个存储节点的磁盘容量相加发现并不等于集群总容量（文章开头的图片有显示），差了100多个G：
- Dashboard上4个存储节点磁盘容量均为475.8G，累计容量475.8G * 4 = 1903.2G
- Grafana显示的单个 TiKV 实例：510.9G，总空间：2.04 T
再和操作系统显示的磁盘容量对比，发现能和 Dashboard 显示的对应上：
[tidb@localhost ~]$ df -h
Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on
/dev/mapper/centos-root 476G 347G 110G 77% /
devtmpfs 31G 031G 0% /dev
tmpfs 31G 4.0K 31G 1% /dev/shm
tmpfs 31G 3.1G 28G 10% /run
tmpfs 31G 031G 0% /sys/fs/cgroup
/dev/sda1 477M 138M 310M 31% /boot但仔细看容量单位的区别，发现 Dashboard 显示的是GiB，Grafana 显示的是GB，两者是有区别的。尝试在系统中用GB显示磁盘大小：
[tidb@localhost ~]$ df -H
Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on
/dev/mapper/centos-root 511G 372G 118G 77% /
devtmpfs 34G 034G 0% /dev
tmpfs 34G 4.1k 34G 1% /dev/shm
tmpfs 34G 3.3G 30G 10% /run
tmpfs 34G 034G 0% /sys/fs/cgroup
/dev/sda1 500M 145M 325M 31% /boot这里输出的511G能和 Grafana 监控对应上，同时按4个511G的存储节点计算也能和总容量对应上。
但是用同样的方法并不能解释 TiKV 已用空间的偏差问题，检查结果如下：
# 输出内容为240节点tikv数据目录大小，但监控显示tikv已用空间333.7GB
[tidb@localhost ~]$ du -sh /data/tidb-data/tikv-20160
329G /data/tidb-data/tikv-20160
[tidb@localhost ~]$ du -sh --si /data/tidb-data/tikv-20160
353G /data/tidb-data/tikv-20160总结一下看到的现象：
- Dashboard 上显示的 TiKV 盘大小（GiB）是实际部署盘的总大小，Grafana 也是部署盘的总大小但单位是GB
- Grafana 集群总容量是所有存储节点部署盘的累计大小（GB）
- TiKV 实例已用空间大小计算方式未知（要搞清楚只能扒源码了）
四、不同进制转换带来的影响
这里简单提一下GB和GiB的区别，帮助大家理解。
- GB 是按10进制来转换，也就是说1GB=1000MB，市面上厂商宣传的大小都是10进制，可理解为商业标准
- GiB 是按2进制来转换，也就是说1GiB=1024MiB，计算机系统只认这个，可理解为事实标准
那么当你买了一台128G存储的手机，实际使用中会发现空间“缩水”了，U盘、硬盘等也类似。
与这两个进制差异有关的还有两个行业标准，即byte(SI)和byte(IEC)，感兴趣的可以去查一下历史，这里只需要知道：
- byte(SI)对应十进制
- byte(IEC)对应二进制
Grafana 里面可以使用编辑监控面板调整显示单位，例如：
如果把单位统一的话，前2个现象就很好解释了。
但需要注意的是，在 Grafana 中并不是所有面板都采用了byte(SI)，甚至同一个指标也出现不同面板显示的单位不一样，比如Overview下面的TiDB分组内存面板使用十进制，System Info分组内存面板使用二进制，用的时候要小心。
五、TiKV的数据文件
要搞清楚 TiKV 的已用空间是怎么计算的，先提一下 TiKV 相关的数据文件。大家都知道 TiKV 底层用的 RocksDB 作为持久层，并且 raft 日志和实际数据分别对应一个RocksDB 实例，那么看看 TiKV 的数据目录到底放了啥东西，以前面的集群为例：
[tidb@localhost ~]$ cd /data/tidb-data/tikv-20160
[tidb@localhost tikv-20160]$ ll -h
total 14G
drwxr-xr-x 2 tidb tidb 1.1M Dec 22 15:22 db
drwxr-xr-x 4 tidb tidb 132K Dec 21 18:20 import
-rw-r--r-- 1 tidb tidb 20K Nov 15 14:47 last_tikv.toml
-rw-r--r-- 1 tidb tidb 0 Nov 15 14:53 LOCK
-rw-r--r-- 1 tidb tidb 301M Mar 3 2023 raftdb-2023-03-03T17-32-13.506.info
...
-rw-r--r-- 1 tidb tidb 301M Nov 13 21:51 raftdb-2023-11-13T21-51-00.249.info
-rw-r--r-- 1 tidb tidb 31M Nov 15 14:47 raftdb.info
drwxr-xr-x 2 tidb tidb 4.0K Dec 22 00:08 raft-engine
-rw-r--r-- 1 tidb tidb 301M Jan 18 2023 rocksdb-2023-01-18T10-12-55.000.info
...
-rw-r--r-- 1 tidb tidb 301M Dec 7 03:01 rocksdb-2023-12-07T03-01-02.905.info
-rw-r--r-- 1 tidb tidb 197M Dec 22 17:11 rocksdb.info
drwxr-xr-x 2 tidb tidb 4.0K Dec 21 16:27 snap
-rw-r--r-- 1 tidb tidb 4.8G Nov 15 14:53 space_placeholder_file几类文件解读一下：
- db 目录，这是最终数据的存放目录，db在源码中写死无法修改
- rocksdb[-xxx-xxx].info文件，数据 RocksDB 实例的日志文件，已经按日期归档好的可手动删除
- raft-engine 目录，这是 raft 日志存放目录，受参数raft-engine.dir控制，没有开启Raft Engine特性时名称默认为raft，受参数raftstore.raftdb-path控制
- raftdb[-xxx-xxx].info文件，raft日志 RocksDB 实例的日志文件，已经按日期归档好的可手动删除
- snap 目录，快照数据存放目录
- import 目录，看名字是和导入相关，具体什么作用未知
- space_placeholder_file 文件，预留空间的临时文件（TiKV磁盘告警救急用，磁盘越大这个文件越大），相关参数storage.reserve-space
- last_tikv.toml 和 LOCK 文件，看名字猜测就行
从前面的观察来看，被监控统计到的 TiKV 已用空间比整个数据目录要小，那么可以推测出只统计了数据目录下的部分文件或目录，具体是哪些就要从源码里寻找答案。
六、Show Me The Code
TiDB的监控数据分为两类，一类是服务器环境信息（CPU、内存、磁盘、网络等），一类是TiDB运行指标（Duration、QPS、Region数、容量等）。前者通过与Prometheus配套的标准探针采集，即node_exporter和black_exporter，后者通过在源码中类似埋点方式采集数据然后由Prometheus来拉取。
import(
...
"github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
"github.com/prometheus/client_golang/prometheus/collectors"
...
)
var(
// PanicCounter measures the count of panics.
PanicCounter *prometheus.CounterVec
// MemoryUsage measures the usage gauge of memory.
MemoryUsage *prometheus.GaugeVec
)以集群总容量这个指标入手，看看在源码中它是如何采集的。对应的公式：
pd_cluster_status{k8s_cluster="$k8s_cluster", tidb_cluster="$tidb_cluster", instance="$instance",type="storage_capacity"}用关键字storage_capacity去 PD 源码里搜索找到如下代码：
func(s *storeStatistics)Collect(){
placementStatusGauge.Reset()
metrics := make(map[string]float64)
...
metrics["storage_capacity"] = float64(s.StorageCapacity)
fortyp, value := rangemetrics {
clusterStatusGauge.WithLabelValues(typ).Set(value)
}
...
}数据来自storeStatistics的StorageCapacity字段，根据引用关系继续往上翻：
func(s *storeStatistics)Observe(store *core.StoreInfo){
...
// Store stats.
s.StorageSize += store.StorageSize()
s.StorageCapacity += store.GetCapacity()
...
}从这里可以看出总容量（Storage capacity）和总已用空间（Current storage size）都是从各个store累加得来，并不是pd直接从存储节点计算。
继续看GetCapacity()是如何实现：
func(ss *storeStats)GetCapacity()uint64{
ss.mu.RLock()
deferss.mu.RUnlock()
returnss.rawStats.GetCapacity()
}
funcnewStoreStats()*storeStats{
return&storeStats{
rawStats: &pdpb.StoreStats{},
avgAvailable: movingaverage.NewHMA(60), // take 10 minutes sample under 10s heartbeat rate
}
}这里rawStats是一个pdpb.StoreStats类型，引用了另一个仓库：https://github.com/pingcap/kvproto。最终实现为：
// https://github.com/pingcap/kvproto/blob/master/pkg/pdpb/pdpb.pb.go#L4371C1-L4376C2
func (m *StoreStats) GetCapacity() uint64 {
ifm != nil{
returnm.Capacity
}
return0
}从调用关系来看，说明 PD 采集的数据都是来自 TiKV 上报（heartbeat）。继续追踪 TiKV 源码，以heartbeat为突破口：
pub fn handle_store_heartbeat(
&mut self,
mut stats: pdpb::StoreStats,
is_fake_hb: bool,
store_report: Option<pdpb::StoreReport>,
) {
...
let (capacity, used_size, available) = self.collect_engine_size().unwrap_or_default();
ifavailable == 0{
warn!(self.logger, "no available space");
}
stats.set_capacity(capacity);
stats.set_used_size(used_size);
stats.set_available(available);
...
}这里的stats正是一个pdpb::StoreStats类型，我们想要分析的3个指标都在这，继续看他们的出处collect_engine_size():
fn collect_engine_size<EK: KvEngine, ER: RaftEngine>(
coprocessor_host: &CoprocessorHost<EK>,
store_info: Option<&StoreInfo<EK, ER>>,
snap_mgr_size: u64,
) -> Option<(u64, u64, u64)> {
ifletSome(engine_size) = coprocessor_host.on_compute_engine_size() {
returnSome((engine_size.capacity, engine_size.used, engine_size.avail));
}
letstore_info = store_info.unwrap();
// 这里跟根据kv engine的目录（${data_dir}/db）获取了所在磁盘的信息
letdisk_stats = match fs2::statvfs(store_info.kv_engine.path()) {
Err(e) => {
error!(
"get disk stat for rocksdb failed";
"engine_path"=> store_info.kv_engine.path(),
"err"=> ?e
);
returnNone;
}
Ok(stats) => stats,
};
// total_space得到磁盘的总容量，参考API：https://docs.rs/fs2/latest/fs2/fn.total_space.html
letdisk_cap = disk_stats.total_space();
// 计算得出tikv实例的容量，用磁盘容量与参数设置的容量（raftstore.capacity）相比
// 如果没有设置raftstore.capacity参数，或者是磁盘容量小于设置的容量，那么取磁盘容量，否则取设置的容量，本质就是取较小的那个
letcapacity = ifstore_info.capacity == 0|| disk_cap < store_info.capacity {
disk_cap
} else{
store_info.capacity
};
// 计算已用大小，快照大小（snap目录） + kv engine大小（db目录） + raft engine大小（raft-engine目录）
letused_size = snap_mgr_size
+ store_info
.kv_engine
.get_engine_used_size()
.expect("kv engine used size")
+ store_info
.raft_engine
.get_engine_size()
.expect("raft engine used size");
// 计算逻辑可用空间，总容量-已用空间
letmut available = capacity.checked_sub(used_size).unwrap_or_default();
// We only care about rocksdb SST file size, so we should check disk available
// here.
// 最终可用空间是取逻辑可用和磁盘可用的较小值
available = cmp::min(available, disk_stats.available_space());
Some((capacity, used_size, available))
}
核心逻辑分析都写在注释里，值得认真一看！
以为扒到这里就happy ending了，但是偶然又发现了另一个方法让我陷入沉思：
fn init_storage_stats_task(&self, engines: Engines<RocksEngine, ER>) {
...
self.background_worker
.spawn_interval_task(DEFAULT_STORAGE_STATS_INTERVAL, move || {
let disk_stats = match fs2::statvfs(&store_path) {
Err(e) => {
error!(
"get disk stat for kv store failed";
"kv path"=> store_path.to_str(),
"err"=> ?e
);
return;
}
Ok(stats) => stats,
};
let disk_cap = disk_stats.total_space();
let snap_size = snap_mgr.get_total_snap_size().unwrap();
let kv_size = engines
.kv
.get_engine_used_size()
.expect("get kv engine size");
let raft_size = engines
.raft
.get_engine_size()
.expect("get raft engine size");
...
let placeholer_file_path = PathBuf::from_str(&data_dir)
.unwrap()
.join(Path::new(file_system::SPACE_PLACEHOLDER_FILE));
let placeholder_size: u64 =
file_system::get_file_size(placeholer_file_path).unwrap_or(0);
// 这里的已用空间计算方式与heartbeat有区别，把space_placeholder_file文件算进去了，还加了raft engine单独部署的逻辑
let used_size = if!separated_raft_mount_path {
snap_size + kv_size + raft_size + placeholder_size
} else{
snap_size + kv_size + placeholder_size
};
let capacity = ifconfig_disk_capacity == 0|| disk_cap < config_disk_capacity {
disk_cap
} else{
config_disk_capacity
};
let mut available = capacity.checked_sub(used_size).unwrap_or_default();
available = cmp::min(available, disk_stats.available_space());
...
})
}init_storage_stats_task在tikv启动时被调用，就是说这是几个指标在初始化时的计算方式，整体逻辑与heartbeat上报并无区别，但已用空间计算方式有轻微差异：
- space_placeholder_file 被算进去了
- 如果raft engine使用了单独的部署目录（代码里叫path_in_diff_mount_point），那么raft日志的大小是不算在tikv已用空间内的
看起来前后计算不一致，但是由于heartbeat是持续更新的，最终是以heartbeat上报的为准。
这个差异准备提issue问问看。
- PD 源码仓库：https://github.com/tikv/pd
- TiKV 源码仓库：https://github.com/tikv/tikv
七、结尾
结论已经在文章开头给出了，希望大家看了本文都能对TiDB集群的各种空间计算有了清晰的认识。
本文只讨论的 TiKV 的容量计算细节，TiFlash 的计算方式也类似，我对比了 TFlash 的数据目录大小和监控显示已用大小10多G的差距，应该也是只计算了部分目录，但是总容量还是算的整块盘。不太熟悉 c++，留给其他大佬去探索吧 。
作者：何傲| 高级后端开发工程师
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