TiFlash 原始碼閱讀(一) TiFlash 儲存層概覽

PingCAP發表於2022-04-27

背景

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本系列會聚焦在 TiFlash 自身,讀者需要有一些對 TiDB 基本的知識。可以通過這三篇文章瞭解 TiDB 體系裡的一些概念《  說儲存 》、《  說計算 》、《  談排程 》。

今天的主角 -- TiFlash 是 TiDB HTAP 形態的關鍵元件,它是 TiKV 的列存擴充套件,通過 Raft Learner 協議非同步複製,但提供與 TiKV 一樣的快照隔離支援。我們用這個架構解決了 HTAP 場景的隔離性以及列存同步的問題。自 5.0 引入 MPP 後,也進一步增強了 TiDB 在實時分析場景下的計算加速能力。

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上圖描述了 TiFlash 整體邏輯模組的劃分,通過 Raft Learner Proxy 接入到 TiDB 的 multi-raft 體系中。我們可以對照著 TiKV 來看:計算層的 MPP 能夠在 TiFlash 之間做資料交換,擁有更強的分析計算能力;作為列存引擎,我們有一個 schema 的模組負責與 TiDB 的表結構進行同步,將 TiKV 同步過來的資料轉換為列的形式,並寫入到列存引擎中;最下面的一塊,是稍後會介紹的列存引擎,我們將它命名為 DeltaTree 引擎。

有持續關注 TiDB 的使用者可能之前閱讀過  《TiDB 的列式儲存引擎是如何實現的?》 這篇文章,近期隨著  TiFlash 開源 ,也有新的使用者想更多地瞭解 TiFlash 的內部實現。這篇文章會從更接近程式碼層面,來介紹 TiFlash 內部實現的一些細節。

這裡是 TiFlash 內一些重要的模組劃分以及它們對應在程式碼中的位置。在今天的分享和後續的系列裡,會逐漸對裡面的模組開展介紹。

# TiFlash 模組對應的程式碼位置
dbms/
└── src
    ├── AggregateFunctions, Functions, DataStreams # 函式、運算元
    ├── DataTypes, Columns, Core # 型別、列、Block
    ├── IO, Common, Encryption   # IO、輔助類
    ├── Debug     # TiFlash Debug 輔助函式
    ├── Flash     # Coprocessor、MPP 邏輯
    ├── Server    # 程式啟動入口
    ├── Storages
    │   ├── IStorage.h           # Storage 抽象
    │   ├── StorageDeltaMerge.h  # DeltaTree 入口
    │   ├── DeltaMerge           # DeltaTree 內部各個元件
    │   ├── Page                 # PageStorage
    │   └── Transaction          # Raft 接入、Scehma 同步等。 待重構 
    └── TestUtils # Unittest 輔助類

TiFlash 中的一些基本元素抽象

TiFlash 這款引擎的程式碼是 18 年從 ClickHouse fork。ClickHouse 為 TiFlash 提供了一套效能十分強勁的向量化執行引擎,我們將其當做 TiFlash 的單機的計算引擎使用。在此基礎上,我們增加了針對 TiDB 前端的對接,MySQL 相容,Raft 協議和叢集模式,實時更新列存引擎,MPP 架構等等。雖然和原本的 Clickhouse 已經完全不是一回事,但程式碼自然地 TiFlash 程式碼繼承自 ClickHouse,也沿用著 CH 的一些抽象。比如:

IColumn 代表記憶體裡面以列方式組織的資料。IDataType 是資料型別的抽象。Block 則是由多個 IColumn 組成的資料塊,它是執行過程中,資料處理的基本單位。

在執行過程中,Block 會被組織為流的形式,以 BlockInputStream 的方式,從儲存層 “流入” 計算層。而 BlockOutputStream,則一般從執行引擎往儲存層或其他節點 “寫出” 資料。

IStorage 則是對儲存層的抽象,定義了資料寫入、讀取、DDL 操作、表鎖等基本操作。

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DeltaTree 引擎

雖然 TiFlash 基本沿用了 CH 的向量化計算引擎,但是儲存層最終沒有沿用 CH 的 MergeTree 引擎,而是重新研發了一套更適合 HTAP 場景的列存引擎,我們稱為 DeltaTree,對應程式碼中的 "  StorageDeltaMerge "。

DeltaTree 引擎解決的是什麼問題

A. 原生支援高頻率資料寫入,適合對接 TP 系統,更好地支援 HTAP 場景下的分析工作。

B. 支援列存實時更新的前提下更好的讀效能。它的設計目標是優先考慮 Scan 讀效能,相對於 CH 原生的 MergeTree 可能部分犧牲寫效能

C. 符合 TiDB 的事務模型,支援 MVCC 過濾

D. 資料被分片管理,可以更方便的提供一些列存特性,從而更好的支援分析場景,比如支援 rough set index

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為什麼我們說 DeltaTree 引擎具備上面特性呢? ?回答這個疑問之前,我們先回顧下 CH 原生的 MergeTree 引擎存在什麼問題。MergeTree 引擎可以理解為經典的 LSM Tree(Log Structured Merge Tree)的一種列存實現,它的每個 "part 資料夾" 對應 SSTFile(Sorted Strings Table File)。最開始,MergeTree 引擎是沒有 WAL 的,每次寫入,即使只有 1 條資料,也會將資料需要生成一個 part。因此如果使用 MergeTree 引擎承接高頻寫入的資料,磁碟上會形成大量碎片的檔案。這個時候,MergeTree 引擎的寫入效能和讀取效能都會出現嚴重的波動。這個問題直到 2020 年,CH 給 MergeTree 引擎引入了 WAL,才部分緩解這個壓力  ClickHouse/8290 

那麼是不是有了 WAL,MergeTree 引擎就可以很好地承載 TiDB 的資料了呢?還不足夠。因為 TiDB 是一個通過 MVCC 實現了 Snapshot Isolation 級別事務的關係型資料庫。這就決定了 TiFlash 承載的負載會有比較多的資料更新操作,而承載的讀請求,都會需要通過 MVCC 版本過濾,篩選出需要讀的資料。而以 LSM Tree 形式組織資料的話,在處理 Scan 操作的時候,會需要從 L0 的所有檔案,以及其他層中 與查詢的 key-range 有 overlap 的所有檔案,以堆排序的形式合併、過濾資料。在合併資料的這個入堆、出堆的過程中, CPU 的分支經常會 miss,cache 命中也會很低。測試結果表明,在處理 Scan 請求的時候,大量的 CPU 都消耗在這個堆排序的過程中。

另外,採用 LSM Tree 結構,對於過期資料的清理,通常在 level compaction 的過程中,才能被清理掉(即 Lk-1 層與 Lk 層 overlap 的檔案進行 compaction)。而 level compaction 的過程造成的寫放大會比較嚴重。當後臺 compaction 流量比較大的時候,會影響到前臺的寫入和資料讀取的效能,造成效能不穩定。

MergeTree 引擎上面的三點:寫入碎片、Scan 時 CPU cache miss 嚴重、以及清理過期資料時的 compaction ,造成基於 MergeTree 引擎構建的帶事務的儲存引擎,在有資料更新的 HTAP 場景下,讀、寫效能都會有較大的波動。

DeltaTree 的解決思路以及模組劃分

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在看實現之前,我們來看看 DeltaTree 的療效如何。上圖是 Delta Tree 與基於 MergeTree 實現的帶事務支援的列存引擎在不同資料量(Tuple number)以及不同更新 TPS (Transactions per second) 下的讀 (Scan) 耗時對比。可以看到 DeltaTree 在這個場景下的讀效能基本能達到後者的兩倍。

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那麼 DeltaTree 具體面對上述問題,是如何設計的呢?

首先,我們在表內,把資料按照 handle 列的 key-range,橫向分割進行資料管理,每個分片稱為 Segment。這樣在 compaction 的時候,不同 Segment 間的資料就獨立地進行資料整理,能夠減少寫放大。這方面與 PebblesDB[1] 的思路有點類似。

另外,在每個 Segment 中,我們採用了 delta-stable 的形式,即最新的修改資料寫入的時候,被組織在一個寫優化的結構的末尾(  DeltaValueSpace.h ),定期被合併到一個為讀優化的結構中(  StableValueSpace.h )。Stable Layer 存放相對老的,資料量較大的資料,它不能被修改,只能被 replace。當 Delta Layer 寫滿之後,與 Stable Layer 做一次 Merge(這個動作稱為 Delta Merge),從而得到新的 Stable Layer,並優化讀效能。很多支援更新的列存,都是採用類似 delta-stable 這種形式來組織資料,比如 Apache Kudu[2]。有興趣的讀者還可以看看《Fast scans on key-value stores》[3] 的論文,其中對於如何組織資料,MVCC 資料的組織、對過期資料 GC 等方面的優劣取捨都做了分析,最終作者也是選擇了 delta-main 加列存這樣的形式。

Delta Layer 的資料,我們通過一個 PageStorage 的結構來儲存資料,Stable Layer 我們主要通過  DTFile 來儲存資料、通過 PageStorage 來管理生命週期。另外還有 Segment、DeltaValueSpace、StableValueSpace 的元資訊,我們也是通過 PageStorage 來儲存。上面三者分別對應 DeltaTree 中  StoragePool 這一資料結構的 log, data 以及 meta。

PageStorage 模組

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上面提到, Delta Layer 的資料和 DeltaTree 儲存引擎的一些後設資料,這類較小的資料塊,在序列化為位元組串之後,作為 "Page" 寫入到 PageStorage 來進行儲存。PageStorage 是 TiFlash 中的一個儲存的抽象元件,類似物件儲存。它主要設計面向的場景是 Delta Layer 的高頻讀取:比如在 snapshot 上,以 PageID (或多個 PageID) 做點查的場景;以及相對於 Stable Layer 較高頻的寫入。PageStorage 層的 "Page" 資料塊典型大小為數 KiB~MiB。

PageStorage 是一個比較複雜的元件,今天先不介紹它內部的構造。讀者可以先理解 PageStorage 至少提供以下 3 點功能:

  • 提供 WriteBatch 介面,保證寫入 WriteBatch 的原子性
  • 提供 Snapshot 功能,可以獲取一個不阻塞寫的只讀 view
  • 提供讀取 Page 內部分資料的能力(只讀選擇的列資料)

讀索引 DeltaTree Index

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前面提到,在 LSM-Tree 上做多路歸併比較耗 CPU,那我們是否可以避免每次讀都要重新做一次呢?答案是可以的。事實上有一些記憶體資料庫已經實踐了類似的思路。具體的思路是,第一次 Scan 完成後,我們把多路歸併演算法產生的資訊想辦法存下來,從而使下一次 Scan 可以重複利用。這份可以被重複利用的資訊我們稱為 Delta Index,它由一棵 B+ Tree 實現。利用 Delta Index,把 Delta Layer 和 Stable Layer 合併到一起,輸出一個排好序的 Stream。 Delta Index 幫助我們把 CPU bound、而且存在很多 cache miss 的 merge 操作,轉化為大部分情況下一些連續記憶體塊的 copy 操作,進而優化 Scan 的效能。

Rough Set Index

很多資料庫都會在資料塊上加統計資訊,以便查詢時可以過濾資料塊,減少不必要的 IO 操作。有的將這個輔助的結構稱為 KnowledgeNode、有的叫 ZoneMaps。TiFlash 參考了 InfoBright [4] 的開源實現,採用了 Rough Set Index 這個名字,中文叫粗粒度索引。

TiFlash 給 SelectQueryInfo 結構中新增了一個  MvccQueryInfo 的結構,裡面會帶上查詢的 key-ranges 資訊。DeltaTree 在處理的時候,首先會根據 key-ranges 做 segment 級別的過濾。另外,也會從 DAGRequest 中將查詢的 Filter  轉化為 RSFilter 的結構,並且在讀取資料時,利用 RSFilter,做 ColumnFile 中資料塊級別的過濾。

在 TiFlash 內做 Rough Set Filter,跟一般的 AP 資料庫不同點,主要在還需要考慮 粗粒度索引對  MVCC  正確性的影響。比如表有三列 a、b 以及寫入的版本 tso,其中 a 是主鍵。在 t0 時刻寫入了一行 Insert (x, 100, t0),它在 Stable VS 的資料塊中。在 t1 時刻寫入了一個刪除標記 Delete(x, 0, t1),這個標記存在 Delta Layer 中。這時候來一個查詢 select * from T where b = 100,很顯然如果我們在 Stable Layer 和 Delta Layer 中都做索引過濾,那麼 Stable 的資料塊可以被選中,而 Delta 的資料塊被過濾掉。這時候就會造成 (x, 100, t0) 這一行被錯誤地返回給上層,因為它的刪除標記被我們丟棄了。

因此 TiFlash Delta layer 的資料塊,只會應用 handle 列的索引。非 handle 列上的 Rough Set Index 主要應用於 Stable 資料塊的過濾。一般情況下 Stable 資料量佔 90%+,因此整體的過濾效果還不錯。

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程式碼模組

下面是 DeltaTree 引擎內各個模組對應的程式碼位置,讀者可以回憶一下前文,它們分別對應前文的哪一部分 ;)

# DeltaTree 引擎內各模組對應的程式碼位置
dbms/src/Storages/
├── Page                   # PageStorage
└── DeltaMerge
    ├── DeltaMergeStore.h  # DeltaTree 引擎的定義
    ├── Segment.h          # Segment
    ├── StableValueSpace.h # Stable Layer
    ├── Delta              # Delta Layer
    ├── DeltaMerge.h       # Stable 與 Delta merge 過程
    ├── File               # Stable Layer 的儲存格式
    ├── DeltaTree.h, DeltaIndex.h          # Delta Index 
    ├── Index, Filter, FilterParser        # Rough Set Filter
    └── DMVersionFilterBlockInputStream.h  # MVCC Filtering

小結

本篇文章主要介紹了 TiFlash 整體的模組分層,以及在 TiDB 的 HTAP 場景下,儲存層 DeltaTree 引擎如何進行優化的思路。簡單介紹了 DeltaTree 內元件的構成和作用,但是略去了一些細節,比如 PageStorage 的內部實現,DeltaIndex 如何構建、應對更新,TiFlash 是如何接入 multi-Raft 等問題。更多的程式碼閱讀內容會在後面的章節中逐步展開,敬請期待。

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[1]  SOSP'17: PebblesDB: Building Key-Value Stores using Fragmented Log-Structured Merge Trees

[2]  Kudu: Storage for Fast Analytics on Fast Data

[3]  VLDB'17: Fast scans on key-value stores

[4]  Brighthouse: an analytic data warehouse for ad-hoc queries


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