前言
队列理论在我们生活中的应用随处可见，例如我们去食堂打饭需要排队，我们生活中随处可见排队的场景。
在计算机领域中，性能诊断等地方使用队列理论的案例也很多。服务器硬件分为动态设备和静态设备。CPU和IO子系统属于动态设备，RAM属于静态设备，队列理论只对动态设备适用。
KingbaseES数据库中遇到的队列理论
一个数据库系统的响应时间(DBTIME)由两部分决定，前台进程非空闲等待时间和cpu时间。而这两部分花费时间又受到并发和IO响应速度的影响。这是队列最基本的因素。
如下图，KingbaseESV8R6在kwr报告中有一个等待事件叫walsync，它等待wal日志同步到磁盘。我们经常碰到的业务场景是，当commit次数太多，导致wal日志产生的IO频繁的被写入到磁盘，那么这个walsync等待事件可能会花费大量数据库时间。
那我们就要用到队列理论分析这个过程。我们知道，wal日志是顺序记录的，不能被打乱顺序，日志保持连续性，不能缺失某个日志，这些都出于数据库安全考虑。所以wal日志写入也需要一个个日志的顺序落盘。
这个过程会生成很多小而频繁的IO落盘，而吞吐量很小。
在KingbaseES中，有一个参数叫做commit_delay，可以通过调整它来提升系统的吞吐量。按照官方文档，commit_delay定义了一个组提交领导进程（group commit leader process）在调用XLogFlush中获得锁后，需要睡眠多少微秒来让组提交跟随者进程（group commit followers）进行排队，这样其他事务也写入到WAL buffer中，在下一次被唤醒时组提交领导者进程便可以一次刷新多个事务的WAL日志持久化到磁盘，这样一次IO可以flush多条wal日志到磁盘，从而可以提升系统的总吞吐量。吞吐量指的是磁盘每秒读写的数据量大小，例如写入速度是200mb/s。
按照这个理论思考是可以一定程度上缓解数据库等待事件walsync。
那么，这个参数的调整为什么可以在某些情况下提升系统的吞吐量？对于WAL写入来讲，等待时间是指一个提交请求发出但还没有被持久化到磁盘上的时间，服务时间则是组提交领导者进程执行SYNC操作将WAL buffer持久化到磁盘上的时间。磁盘的响应时间在这里是服务速度，如果磁盘硬件不变，一般磁盘的响应速度也不变。而系统的并发度，单位时间内的commit请求数则为到达速率。这里面有几种情况：
1.当并发度很低的情况下，IO设备的响应时间也就是服务速度虽然慢但能够应付得过来，并不需要做任何调整。整体的响应时间基本上就是IO设备的响应时间;
2.当并发度很低的情况下，IO设备的响应时间很快，更加不需要做任何调整。整体的响应时间基本上就是IO设备的响应时间；
IO设备的响应时间取决于存储的性能。
3.当并发度很高时，IO子系统存在高延迟，响应时间很长，服务速度很慢，很快就会造成需求积压(commit频繁)。如果一个需求一个需求处理，则需求积压会越来越严重，事务延迟（等待时间）越来越长，导致系统吞吐量急剧下降。这种情况，我们可以用上面提到的参数合并提交需求，将多个需求打包一起处理，减少和慢速IO子系统的交互次数，使队列变小，系统吞吐量得以上升。
举个例子方便大家理解，机场办理登机牌时候，排很长的队，大家需要一个一个排队办理，使用合并提交需求相当于打包几个办理登机牌的人，同时一次性办理成功。
4.当并发度很高时，IO子系统延迟非常低，响应时间很快，例如使用的是SSD设备。这种情况下，需求不容易出现日志积压，可以不使用合并提交请求，这仍然属于单一事务提交处理，更低IO的延迟，可是一旦遇到大量提交操作，恐怕磁盘性能也未必撑得住，例如并发万次提交的量级；
commit_delay是针对后面两种情况来调整的，也就是高并发的情况，对于高延迟的IO子系统，希望能够尽量合并系统的提交请求来提升整体的吞吐量。一般来讲IO子系统的延迟越高，commit_delay可以设置得越大。对于低延迟的IO系统，这个值可以设得低一些。
此外，KingbaseES还有另外一个参数配合使用，称为commit_siblings。这个参数作用是达到多少并发活跃事务数，commit_delay需要休眠。
如果当前活动的事务少于commit_siblings，则commit_delay即使是非零值也不会进入休眠而且直接进行SYNC操作；
反之则进入休眠状态，等待其他事务的提交请求进来进行合并。这也是一个侦测到达速率的机制，如果并发度不高，属于前面的第1、2种情况，也就没有必要休眠等待了。对于慢速IO设备，我们希望合并的门槛低一些，尽可能地通过合并请求来提升吞吐量，所以commit_siblings可以设置得低一些；而对于低延迟高速IO设备，这个参数值可以设得高一些，使得合并没有这么容易发生。吞吐量也变得高一些。