本文讨论了TiDB中的时间戳分配服务TSO（Timestamp Oracle），其核心在于确保全局事务的严格顺序。TSO通过46位物理时间和18位逻辑计数器组合成64位时间戳，由PD leader负责分配，以确保单调性和故障恢复。通过批量请求机制，多个事务可以共享一次网络往返，从而降低延迟。

本文讨论了TiKV/PD/TiFlash的常见故障及其排查方法，包括Region过多、热点、TSO抖动、锁冲突和apply积压。每种故障都有相应的信号源和根因链，提供了排查框架和具体处理方向。强调信号与机制的关系，建议根据官方文档调整参数。

TiKV 将 Percolator 的锁、数据和写入三列映射为 RocksDB 的 CF_LOCK、CF_DEFAULT 和 CF_WRITE。通过时间戳的位反转实现 Key 编码规则，确保查询时优先返回最新版本。TiKV 的 MVCC 时间戳由 PD 的 TSO 提供，确保跨 Region 的全局一致性，区别于 RocksDB 的单机快照机制。这三种 CF 共同维护同一逻辑数据，需联合管理。

本文讨论了Milvus 2.6.x的架构，重点在于无状态Proxy和单活跃Coordinator的设计。Proxy负责请求校验和结果处理，Coordinator维护拓扑和任务调度。文章还提到时间戳管理和查询视图的路由，强调无状态Worker的优势与挑战，以及单活跃Coordinator在一致性和故障处理中的重要性。

本文探讨了Linux内核中的GRO（通用接收卸载）和GSO（通用分段卸载）机制，旨在提高网络性能。GRO通过聚合多个小包减少协议栈遍历次数，而GSO则延迟将大包拆分为小包，从而降低CPU负担。文章分析了这两种机制的实现及其对网络性能的影响，强调理解这些机制对性能调优和故障排查的重要性。

本文作者：h5n1，TiDB爱好者，目前就职于联通软件研究院，asktug 主页TiDB 作为一个分布式数据库，计算节点 tidb server 和存储节点 tikv/tiflash server 有着近乎线性的扩展能力，当资源不足时直接在线扩容即可。但作为整个集群大脑的 PD 节点因为只有 leader 提供服务，不能向其他组件一样通过扩展节点而提高处理能力。目前 TSO...

本来这是一篇要发到公司博客的技术文，但后来搁置了，最近又在写最新的分布式 TSO 技术分享，于是索性把之前这篇完善一下分享到博客上。由于开发改造，相关的代码存在一些改动，可能与最新的 master 分支存在不一致，所以本篇严格意义上仅针对 PD 的 release-4.0 或更早分支，但整体设计思想和细节还是一脉相承，没有太大变化。 一些背景 TiDB 的事务实现基于 Google...

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在 TiDB 中，分布式事务的一致性需要依赖 PD 作为 TSO (Timestamp Oracle，时间戳分配器) 分配的严格单调递增的 ts。这里一个很显然的问题就是，作为一个分布式系统，唯独 TSO 是单点的，看上去总让人觉得哪里不对。 好在大多数情况下，这里的担心是多余的。比如 TSO 在实现上做了大量的并发和 batch 优化，几乎不会遇到性能问题（出了问题往往是因为客户端并发太高...