可以看到，昨天 20点之后，两台机器的 Score 得分开始不一样， store-18195849145 的Score 还是变低。从Local磁盘大小来说确实store-18195849145 的使用量更少，但是实际上 Remote 的数据，store-18195849150已经远远比store-18195849145更少了，还一直在进行 balance 从18195849150到18195849145搬移数据.
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这里贴一下群里的反馈总结：
- 为什么会导致分布倾斜？
PD 目前没有对象存储使用量的上报口。如果 tiflash 把对象存储的使用量当作 used size 上报，当对象存储的存储量接近本地盘容量的话，会导致 PD 停止调度 region 到那个 store 上。无法达到减少 write node 硬件成本的目的。
目前 write node 上报的 store 的使用量按照本地盘算，确实可能会导致调度不均衡。 - 最终会达到稳态么？
TiFlash 的数据分为 Delta 层（新写入的小数据块）和 Stable 层。Delta 层的数据写入后累积达到阈值（一般 100w 行左右）会 Compact 为 Stable 层。Delta 层的数据也会上传 S3，但是本地数据需要等 Compact 为 Stable 层的时候才会清理。Stable 层的数据在上传 S3 之后会清理本地数据。本地的 delta 数据涨到一定程度后，维持在一个稳定的位置。
也就是如果数据一直都有大量写入，最终两者会是均衡的，但是如果两者写入速度有差异，一个先写完，另外一个写的比较慢，两者 Local 盘数据量有差异，就会导致这个差异一直存在，两者永远不会均衡。
解决方案：
设置两个 tiflash write node，并且表的 tiflash 副本也设置为 2 副本。
- 优点： 既能保证数据不倾斜，也可以保证高可用，在滚动重启 Write Node 时不会引起业务查询报错
- 缺点： 内存使用量翻倍，Remote 存储容量也会翻倍，成本更高。
学习学习 了。