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国产数据库金仓KingbaseES：从跟跑迈向并跑的突破历程深入剖析
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目录
写在前面：数据库格局悄然生变
驾驭金仓之法
二十五年的坚守：金仓的发展征程
技术深度解析：金仓的核心实力
MySQL调优与评测
优化1，调整IO相关配置
分析：初始默认配置下，CPU利用率约45%，吞吐量约8万TPMC，经资源等待分析，判定为IO问题。
优化举措： 增大数据文件、日志文件缓存大小，配置如下：
key_buffer_size=2G
max_allowed_packet=5G
read_buffer_size=2G
read_rnd_buffer_size=2G
sort_buffer_size=2G
join_buffer_size=2G
net_buffer_length=5G
tmp_table_size=16G
thread-cache-size =100
innodb-thread-sleep-delay=0
成效： 借助缓存优化磁盘读写，性能提升一倍。
优化2：缓解binlog资源等待
分析： 再次观察系统资源，CPU利用率升至50%左右，IO与网络无压力，推测关键瓶颈为数据库内部资源等待。检查MySQL当前等待事件：
发现binlog是最长等待事件，虽占总时间比例不高，但内部等待视图无其他明显问题，故调整binlog配置。
优化方式： 将binlog设为异步刷新，日志级别调为row以减少写入量。
效果： 测试后binlog等待显著改善，tpmC有所提升。
优化3：自旋锁优化
分析：
再次观察系统资源，CPU利用率仍约50%，IO与网络无压力，推测瓶颈为内部资源等待。内部等待事件列表无明显问题，转而通过perf查找，发现ut_delay热点函数，判定自旋锁使用存在问题：
优化操作： 重新调整自旋锁相关参数。
innodb-spin-wait-delay=2
innodb-sync-array-size=1024
innodb-sync-spin-loops=30
innodb-spin-wait-pause-multiplier=5
innodb-log-spin-cpu-pct-hwm=100
innodb-log-spin-cpu-abs-lwm=100
效果： 再次测试后，ut_delay热点函数消失，tpmc大幅提升。
PostgreSQL调优与评测
针对PostgreSQL的调优手段：
优化1，调整IO相关配置
分析：
观察系统资源使用，发现大量磁盘IO事件，磁盘读写成性能首要瓶颈，拟通过增大共享内存减少磁盘IO。
优化方案： 增加系统缓存，调整参数如下
shared_buffers = 60GB
work_mem = 1GB
maintenance_work_mem = 2GB
效果： TPCC性能指标大幅提升，IO不再是瓶颈。测试过程nmon性能统计：
优化2，commit事务提交优化
分析： 此时系统磁盘使用率高，仍有优化空间
优化策略： 优化commit提交。PostgreSQL提供commit_delay和commit_siblings参数。commit_delay是事务提交与日志刷盘间隔，并发非只读事务多场景可适当增大，使日志缓冲区一次刷盘含更多事务，减少IO；需与commit_sibling配合，commit_siblings是触发commit_delay的并发事务数，达该数才会等待commit_delay刷盘。
调整参数：
commit_delay = 10
commit_siblings = 16
效果： 调整后性能提升。
优化3，数据刷盘优化
分析： 观察到checkpoint进程持续占CPU，日志显示checkpoint频率过高。
优化措施： 优化checkpoint，减少IO读写。增加配置：
checkpoint_timeout = 120min
checkpoint_completion_target = 0.8
效果： 增加配置后，checkpoint过高告警消除。
优化4，autovacuum优化
分析： 大量写入后，vacuum进程持续占CPU
优化办法：
PostgreSQL自动清理机制会带来性能消耗，限制自动清理可提升业务性能。增加配置：
autovacuum = on
autovacuum_max_workers = 5
autovacuum_naptime = 20s
autovacuum_vacuum_cost_delay = 10
autovacuum_vacuum_scale_factor = 0.1
autovacuum_analyze_scale_factor = 0.02
vacuum_cost_limit = 2000
效果： vacuum进程占CPU现象消失，性能提升。
KingbaseES调优与评测结果
优化1，IO优化
分析：
高并发场景下，数据库IO消耗、CPU使用效率影响性能，IO优化是常用手段。KingbaseES通过共享内存、wal日志等优化提升高并发性能。
优化前性能统计：
优化举措： 调整共享内存参数、wal日志策略、脏页存盘策略等
效果： CPU利用率大幅提升，TPMC提高。
优化后性能统计：
优化2，等待事件优化
分析： 观察到数据库系统等待事件中ProcArrayGroupUpdate占34%时间，性能问题严重。
优化方式： 优化事务快照实现，提升并发能力。
优化前系统top等待事件分析统计：
优化后系统top等待事件分析统计：
效果： 优化前后对比，ProcArrayGroupUpdate等待占比从34.46%降为几乎无，性能大幅提升。
优化3，绑核提升性能
分析： CPU通用调度下，进程切换带来上下文开销，影响性能。
优化办法： KingbaseES将进程均匀绑定CPU核心，减少多核切换开销。
效果： 调整后性能明显提升。
真刀真枪的较量：金仓VS国外数据库
聊了技术细节，有人问金仓与Oracle、MySQL等“大佬”实力如何？
性能对比：客观公正
据第三方测试报告，测试结果有差异。金仓写入速度待提升，读性能优于其他数据库。
此结果有意义，金仓读性能出色，对查询密集型应用有利，但写入性能需优化。
需知，数据库性能受硬件、数据量等多因素影响，Postgres和MySQL性能相当，差异最多30%。
写在最后：国产数据库的“星辰大海”
写了这么多，国产数据库崛起是时代命题。
金仓25年发展是中国IT产业从跟跑到并跑的缩影，有迷茫挫折但坚守自主创新。
需客观看差距，金仓在技术、生态等方面与国际巨头有差距，但差距在缩小。
金仓证明中国人能造世界级数据库，选择金仓是对中国IT产业的支持，当更多企业和开发者支持国产数据库，中国数据库产业将迎来“星辰大海”。
金仓故事继续，中国数据库故事继续，精彩程度取决于每个人的选择与努力。
路虽远，行则将至；事虽难，做则必成。
这就是金仓，这就是中国数据库产业的现在与未来。
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