可以在Grafana上PD -> Balance页面查看到Store Region Score，即PD给每个store打的分。balance-region得分计算是一个分段函数：
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当空间富余时使用数据量计算得分，该阈值由PD的high-space-ratio控制，默认值0.7，即空间使用率低于70%认为空间富余
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当空间不足时使用剩余空间计算得分，该阈值由low-space-ratio控制，默认值0.8，即空间使用率高于80%认为空间不足
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当空间处于上面2个阈值之间时，同时数据量和剩余空间进行加权计分
除数据量和剩余空间因素以外，得分计算还受Store的region-weight权重影响，权重越大，得分越低，Store上的Region就越多
热点Region会触发hot-region-scheduler，它与balance-region-scheduler的调度逻辑不一样，是基于Region的读写流量的，而不是基于region数据，因此是有可能会引起Store上的Region数量分布不均匀的
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看PCTP视频，硬件配置之类尽量设置成一致，这样打分需考虑项也简单
tikv 会向pd 报心跳 内容有 容量 剩余空间 读写流量
region 向pd 报心跳 内容有 副本分布 数据量 读写流量
pd 通过这些内容 给pd 给tikv 打分
比如说集群里新来了一个tikv 它里面啥也没有 pd 就会分给它一些region leader 就有读写流量了 还会分给他region follower 帮忙存储副本就有容量了 这个情况就是分布不均匀了pd 调整集群
如果某个tikv 分多，那是不是pd 就越有可能将更多的region 调度到这个tikv上
store的分越少，pd越倾向于调度region上去
一种水往低处流的感觉
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