背景
前不久從專案一線同學得到某叢集的告警資訊，某個時間段 TiDB duration 突然異常升高，持續時間6小時左右，需要定位到具體原因。
分析過程
第一招，初步判斷
由於專案條件苛刻，歷經苦難才拿到監控，在此之前只能靠現場同學的口述排查，oncall人太難了。。
既然是duration升高，那就先看看叢集的心電圖，試圖找出一點線索。一般來說，duration升高會有以下兩種情況。
第一種是高百分位（比如99、999）明顯升高，類似這種：
它的特點是除了高百分位異常，低分位線沒有明顯波動，這是典型的長尾反應，分位線越高波動越大，說明叢集那段時間慢SQL變多，重點關注慢查詢輔助排查其他監控即可。
第二種是所有分位線都有明顯升高，類似這種：
這說明叢集內部受到了影響，慢SQL不是導致duration上升的根本原因，而是叢集異常表現出來的結果。但是慢查詢依然是我們著手排查的方向之一，慢日誌裡面記錄了慢的一些主要原因，可以作為參考依據。
這個案例碰到的就是第二種。
第二招，用監控還原SQL流程
如果暫時沒有什麼明確排查目標，可以先按SQL讀寫流程看一下主要的監控。通常在一個業務系統裡，讀請求是明顯要多於寫請求的，所以可以從讀流程開始排查，先是TiDB再是TiKV。
推薦參考社群的Trouble Shooting系列文章，非常實用：
詳細流程不再贅述。把這一招用完，基本就能定位到問題了，再結合一些非資料庫因素，查明真相指日可待。
針對本次案例中，說一下監控排查結論：
1、問題時間段TPS、QPS相較正常情況無明顯波動，各項資源使用率平穩，排除TiDB Server的問題
2、問題時間段TiKV節點負載變大，CPU、磁碟、出口頻寬使用率明顯上升，可判定查詢壓力大
3、當前GC safe point無推進，阻塞在約4小時前，排查歷史監控經常出現類似情況（TiKV Details -> GC -> TiKV Auto GC SafePoint）
初步斷定GC執行異常導致歷史版本堆積，引發查詢效率變慢。
下一步找出證據佐證這個猜想。
第三招，確認非預期的操作
慢查詢日誌裡面有兩個和Coprocessor Task 相關的欄位可以驗證這個猜想，他們是：
Total_keys：表示 Coprocessor 掃過的 key 的數量。
Process_keys：表示 Coprocessor 處理的 key 的數量。相比 total_keys，processed_keys 不包含 MVCC 的舊版本。如果 processed_keys 和 total_keys 相差很大，說明舊版本比較多。
但是介入排查的時候離異常時間已經過去快一天了，使用者只保留了30個日誌檔案，並且慢查詢閾值調到了100ms，也就意味著當時產生的Slow Query Log已經沒有了，難受。。
最後把希望寄託在tidb.log的 Expensive Query 上面，排查問題時間段發現了很多delete where limit 10000000這種操作，表資料量在千萬級，和應用端確認後是由手動執行產生。（DBA看了這種SQL想抄起眼前的鍵盤。。）
在排查了多條 Expensive Query 後發現，Total_keys普遍在幾億數量級，而Process_keys在百萬數量級，進一步驗證了前面的判斷。
下一步，要找出資料舊版本太多的原因。
第四招，日誌分析
GC操作是由TiDB Server的gc worker模組發起的，這裡排查起來就比較方便，只需要去TiDB Server搜尋日誌即可，最後定位到了如下的異常資訊：
從上面可以判斷，GC在正常發起（每隔10分鐘列印一條日誌），但是safepoint被一個執行中的會話阻塞了，並且給出了事務的開始時間戳（globalMinStartTS），根據這個資訊我們可以找到具體的session：
select instance,id,time,state,info,txnstart from information_schema.cluster_processlist where txnstart like '%xxxxxx%'
到這裡拿到session id以後可以根據實際情況判斷是否需要kill，但是也別高興的太早，因為有可能kill不掉。。。
關於kill不掉的問題在asktug吐槽的不少，據社群大佬說是kill成功了只是processlist查出來會殘留顯示，經過測試5.4.2徹底修復了。
如果真的真的真的kill了沒效果，就只能等著事務自己提交或回滾，要不然就得上重啟大法。
值得一提的是，上面的processlist查詢結果並不一定能查到根源SQL，也就是說info那一列是空值，這可能是單純由於事務卡著沒有提交，而不是某條慢SQL導致，這種情況下就要從應用端著手排查了。
第五招，還原真相
整理一下所有思路，得出以下結論：
- duration升高的原因是資料的歷史版本太多，前面說到的頻繁delete操作導致tikv節點資源壓力較大，從而影響其他SQL（從其他SQL的Coprocessor Task wait_time可以判定）
- 歷史版本堆積是因為gc safepoint被阻塞，有一個長期未提交的事務（從safepoint監控圖也可以驗證）
至此就破案了，一個gc引發的慘案浮出水面。而且，這種問題還會帶來一個連鎖反應，一旦safepoint恢復推進，大量的歷史版本瞬間被gc處理資源消耗極大，又要帶來第二波效能抖動，本案真實發生。
預防方案
首先從根源上，應用端要避免大事務操作，或者發起長期不提交的事務，及時提交或回滾。
其次，可以對TiDB GC做限流，降低GC對系統的整體影響：
另外，從TiDB v5.1開始（建議使用5.1.3及以上），可以開啟 GC in Compaction Filter 特性（預設開啟，簡單來說就是做Compaction的時候順帶把GC給做了），能夠有效降低GC帶來的效能抖動問題。
總結
生產環境保留事故現場非常重要，對於日誌檔案和監控資料條件允許的情況下儘量保留時間長一些，這對於後期排查問題起決定性作用。
另外，這個案例也告訴TiDB DBA，在對叢集做巡檢的時候，GC也是一個重要關注指標，一方面要確保GC的相關引數符合預期（比如gc_life_time臨時調大後忘了調回去），另一方面要確保GC執行正常，以免發生上述的效能問題。