为提高效率，请提供以下信息，问题描述清晰能够更快得到解决：
【 TiDB 使用环境】
【TiDB 版本】：tikv3.0.1,无tidb
【TiDB Operator 版本】：1.1.12
【K8s 版本】：1.21.X
【概述】 场景 + 问题概述
需要提高读写性能，目前测试使用flink集群资源进行测试，开2台flink机器和5台读写速度差不多，麻烦看一下tikv的监控，看一下是不是tikv的问题
【附件】 相关日志及配置信息
- TiUP Cluster Display 信息
- TiUP CLuster Edit config 信息
监控（https://metricstool.pingcap.com/)
若提问为性能优化、故障排查类问题，请下载脚本运行。终端输出的打印结果，请务必全选并复制粘贴上传。
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Hello～ 从 TiKV-details 的监控看是应该存在查询的热点问题，可以先参考一下 TiDB 热点问题处理 的文档，先排查一下是否存在热点请求。可以针对具体的 table 进行优化。
https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/troubleshoot-hot-spot-issues#tidb-热点问题处理
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xfworld
(魔幻之翼)
6
dashboard ， 选择流量可视化，就能看到 热力图 了。
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我观察了一下，我的测试job跑起来，这个面板的数据总会有一个最高，但不固定是这一个节点
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xfworld
(魔幻之翼)
13
你直接是用的 rawAPI 么？这个我暂时帮不了你 
tnxAPI 走 tidb 的，我可以帮你
还是请 lucien 帮你解答吧
xfworld
(魔幻之翼)
15
你可以看看，哪个热度比较高的节点写的什么数据？是否能均衡到其他的节点上
或者你输出日志看看…
如果能均衡，就不会出现热点问题了
提供一下加大并发的时间段，另外使用哪类 client 来处理的读写请求。
11：30-13：25的时候是34并发度
13：30：14：10是72并发度
14：10-14：35是144并发度
使用的是
org.tikv
tikv-client-java
3.1.2
从监控上面看，TiKV 的请求没有压上去，需要确认一下发压机的请求分发模式和配置情况。
采用flink流数据执行程序，执行读数据流程大致如下
Kafka会模拟实时消费用户登陆信息，持续不断的生成数据，所以系统会一直运行。
Recall：此步骤会根据userid，scan一组该用户的click数据(raw-scan)，筛选用户感兴趣的相似商品list<>itemid,用于下一步生成样本（这里理想化每次筛选10条itemid，且随机避免热点请求）
SampleGenerator：根据前面的userid（raw-get）和itemid列表(raw-batch-get)，查询item,user表数据
如上图，基本上samplegenerator这部进行raw-get 和raw-batch-get的时候速度是最慢的，导致前面的步骤背压比较大
下面是配置
