YugaByteDB -- 全新的 “PostgreSQL“ 存储层

文章目录

- [0 背景](#0 背景)
- [1 架构](#1 架构)
- - [1.1 Master](#1.1 Master)
  - [1.2 TServer](#1.2 TServer)
  - [1.3 Tablet](#1.3 Tablet)
- [2 读写链路](#2 读写链路)
- - [2.1 DDL](#2.1 DDL)
  - [2.2 DML](#2.2 DML)
  - [2.3 事务](#2.3 事务)
- [3 KEY 的设计](#3 KEY 的设计)
- [4 Rocksdb 在 YB 中的一些实践](#4 Rocksdb 在 YB 中的一些实践)
- 总结

0 背景

YugaByteDB 的诞生也是抓住了 spanner 推行的NewSQL 浪潮的尾巴，以 PG 生态为基础用C++实现的支持 SQL 以及 CQL 语法的数据库。

设计之初的目标如下：

提供一致性能力。通过分布式事务提供线性一致性写，在 SQL 场景，提供 Seriable, Repeatable Read, Read Committed。在 CQL 场景仅提供 Repeatable Read.
提供通用的查询接口。业界主流的是以RDBMS 为主的结构化数据的查询接口 SQL 以及非结构化数据的查询接口 CQL(nosql 体系, cassandra 的查询语言，redis协议等)。这两种接口 YugaByteDB都支持了。
提供高性能。
全球部署能力。提供跨 Zone 地域，跨 Region 大洲级别的部署以及对应的数据复制能力，还有多云部署。
云原生架构。可以在任何的公有云/私有云、物理机、容器、虚拟机或者其他商用硬件上部署。没有外部硬件的依赖，比如原子钟；Kubernetes 的容器化调度也已经完全支持；开源。

后续的介绍对 YugaByteDB 统一称为 YB。

YB 的查询层主要是 YSQL和YCQL 层，YCQL 没有专门的查询优化器和执行器，只有一个语法解析器。YSQL 则复用的 PG的查询引擎，包括 parser,optimizer 和 executor。

YB 架构的核心是在存储层，当然也在向提供AP服务的 mpp 的引擎发力，因为 PG 的执行引擎是火山模型，且是为行存设计，想要服务 AP 场景，性能远远不够。

本篇也主要是看看 YB 的存储层设计，站在 YSQL 角度，可以理解为是PG的存储层的重写。

1 架构

我们启动一个单机版本的 YB 集群，可以看看其都有哪些进程，以及数据目录的分布形态，这个过程从而帮助我们更好得理解其逻辑架构。

在 MAC 本地，通过 yugabyted 启动集群之后，集群状态如下:

可以看到其对外暴露的配置：

副本因子。单机启动，只指定了一个节点，默认就是1副本。
WebUI。每一个集群会提供一个管理当前集群状态的 web页面，可观测性这种产品能力也是很到位。
数据和日志目录。显然并没有暴露元数据管理的相关配置，这也非常合理，用户不需要关注这个。
连接YSQL 和 YCQL 的方式。当然，这两种是有不同的访问端口。

再看看进程组的情况：

yb-master 元数据管理的进程，后面会细说，不论有多少个 tserver节点， master最多只会有三个，只要能形成高可用的 raft-group就可以了。
yb-tserver 数据存储管理的进程，status展示的副本因子也是说的 tserver管理数据的副本情况。
postmaster 进程以及几个子进程，这个是一个提供psql连接的无状态 PG进程，兼容 PG SQL 语法，可以处理一些 commands(query)，调用对应 YB 处理接口将用户查询请求通过 RPC 发给 tserver 进行查询解析、优化、执行。
（可选）webserver进程，用于提供集群的可视化展示，就是前面提到的UI页面。

其中yb-master进程和yb-server进程都有各自的数据目录：

在 yb-data目录下的 master和tserver 数据目录结构都是一样的，在数据表目录之下拥有以 tablet 为子目录的 rocksdb实例以及 wals目录，保存对应tablet 的 raft-index 和 raft-log。

YB 的核心主要是在 Master 和 TServer 两个进程，接下来看一个官方提供的这两个进程的关系图：

最多三个节点的master进程之间形成了 raft group，通过raft算法的心跳、leader 选举、日志复制的功能来实现高可用；无限 scale out 的 tserver 节点之间也是 raft group，实现数据存储的高可用。

1.1 Master

Master 主要有如下功能：

调度集群的 DDL 或者说集群管理的操作
以tablet 为单位存储元数据
负责 tablet 的生成和分发到tserver
tsever集群数据的负载均衡、tserver leader 管理的tablet的负载均衡、tserver 节点失败时的数据复制。

前面介绍基本架构的时候会提到 Master 以及 TServer 存储数据的基本单位是 Tablet，Master这里存储 catalog的时候也是 Tablet，不同的 Tablet会在 Master内部形成 raft-group。同样的后续介绍的 TServer存储用户表数据的时候也是以 tablet 为单位，每一个tablet和其他 TServer的副本形成raft-group。

关于 Tablet 工作方式后续会再详细介绍，总之 Master 负责对所有 Tablet的管理，包括创建、分裂、迁移等。

1.2 TServer

TServer 包含查询层，即 YSQL 以及 YCQL 的功能以及数据存储的功能。

每一个 TServer 存储上可以管理多个 Tablet，不同的 Tablet 与其他 TServer 节点的 tablet 副本会形成 raft-group。一个TServer 节点上同一个表可能会有多个 tablet，且在同一个表目录下，不同的tablet 在不同的目录，数据是物理隔离，每一个tablet 目录可以理解为一是个 rocksdb实例。

除了查询层之外的所有存储层的功能实现可以理解为都在 docdb中, docdb是一个能够感知schema信息的支持事务的分布式kv存储引擎。

1.3 Tablet

Tablet 支持对表数据的 Hash 分片以及 Range 分片，Docdb 统一对这一些分片后的 tablet 进行管理。

Hash分片下 YB 会选择用户指定的hash-key，比如建表时指定了 id列为primary-key。会取这个列的前两个bytes(16bits)进行hash 映射到对应的tablet中，这样一个表总共会有 2^16 64k个 tablet。

优点： Hash 分片能够尽可能得保证数据跨节点的均匀分布，而且 hash 分片之后的 tablet的管理采用的是一致性hash，在有节点异常或者增加新的节点时能够利用一致性hash 完成高效的tablet 移动。

缺点： 这也是所有按 Hash 分片的无奈之初，即 range-scan，比如扫描某一列大于某一个值的所有行，这个成本就会非常高。
Range 分片下会将表的主键拆分为多个连续的range，每一个range 作为一个tablet，tablet内部基于主键排序。当然 Range分片下的 tablet 最开始只会有一个，随着数据的插入，每一个tablet的range范围会逐渐增加，到某一个阈值则会触发tablet的分裂。
优点： 当然是range-scan的效率极高，按照上下界扫描某一个表的数据效率是极高的，只需要确认 lower-bound和upper-bound所在的tablet之后只需要顺序扫描文件就可以了。

缺点： range分片的分裂是随着数据的插入进行的，即使用户有很多个可以服务的节点，在没有达到tablet分裂的阈值之前也只能由一个节点调度 query；range 分片下用户的访问热点概率较高，高频访问一段连续的range时负载会集中在很少的几个 tsever节点，这个时候就需要master的参与来为热点访问的节点提供更多的资源。

接下来从 IO 链路以及相关的数据存储编码设计来看看 YB 的存储层是如何实现最开始的目标的。

2 读写链路

数据的读写链路部分还是以 YSQL为主，YB本身兼容的是PG的协议，这里需要区分DDL 和 DML语句的读写链路。

2.1 DDL

YB 保留了PG 基本所有的的catalog 包括基本的 pg_class,pg_attribute,pg_type等，在initdb的时候写入到 master 集群中为catalog 创建的tablet中。这样对 catalog的管理就完全集中化了，而且 docdb 对 catalog的数据存储也都是转为了kv，访问也更加符合云上的按需访问的需求，和实际的用户表数据物理上分离存储又通过docdb统一进行逻辑管理，整体还是非常合理的。后续会详细介绍 YB 对表结构的编码方式。

DDL 主要是对 catalog的增删改查，也就是主要和master进行交互，但是细节上还是会有不少 TServer的参与。

YB实现DDL的数据流转过程如下图：

用户和无状态的 postgres进程建立连接之后，发送的 DDL请求会通过 postgres 进程转发给启动时bind的 tserver的 YQL 层进行 query的解析以及后续的操作。

后续整体的操作可以分为两个部分：

Master 进程组主要负责将建表生成的 catalog数据在自己 tablet(initdb时创建好的 PG系统表的存储，以tablet为单位) raft-group内持久化完成并根据用户的需求为 TServer 创建对应的 tablet。此时会先向用户返回建表成功，后续的 TServer上的tablet的创建会异步进行。
TServer进程组根据Master 分配的 tablet id 异步创建本地的tablet，并按照 master的要求构建一个跨节点的 tablet raft-group。

用户发送建表请求到收到返回，中间会需要 TServer 进行请求的解析并完成 schema信息的封装，将 schema 通过 rpc 发送到 Master。在 Master上的 DocDB中完成 schema到KV的封装，并通过 raft 完成数据的复制以及后续的 apply(将封装好的kv batch写入rocksdb的memtable，raft的复制过程会写raft-log以及raft-index，不需要写WAL；当然这个过程是满足事务语义的，即利用分布式事务完成的线性一致性写)。

后续的 TServer的各个peer上进行用户表数据的 tablet的创建则是异步进行，master还需要确保 TServer上的各个tablet 都形成了 raft-group，有对应的 leader-peer才算完成。

其他的DDL 也是类似的操作，比如 drop-table，可能由对 catalog的增加变为catalog的对应数据的删除以及 TServer上 tablet的清理。

2.2 DML

DML 是对用户表的增删改查，本身应只需要TSever的参与，但是在连接的 TServer 第一次访问某一个tablet时需要向 master索取该数据所处的 tablet的leader 信息才行,拿到之后才能到对应的tablet的leader进行数据读/写操作。

以 INSERT 为例，整体数据流如下：

Master 在这个过程仅负责提供要访问的tablet信息即可，其他操作均由 TServer内部完成，且 StateLess Postgres 是一个smart-client，会在自己的内存中缓存访问过的数据的tablet信息，后续对相同range/hash 分片的读写可以不用 t_peer0 以及master的参与，直接去到对应的tablet leader即可。

读请求比较简单，无需复制，从任意一个tablet的peer拿到数据之后会直接返回给客户端。

2.3 事务

事务体系是在 DocDB层实现的，不论是 Master 集群的catalog 持久化到tablet操作还是 TServer的用户表数据持久化到 tablet 操作都会由 DocDB 进行调度，对于每一个请求都会有事务的执行链路，像上面的读写链路因为是单行操作，会直接在tablet leader本地完成，并不需要分布式事务的参与，RPC 会少很多。

但是真实场景，一个事务往往涉及多行数据的操作，多行数据可能还会跨 tablet，这个时候一定是需要分布式事务来保证线性一致性的操作。

YB 在事务隔离级别上的支持，目前对 YSQL 支持 Repeatable Read,Serializable 以及正在进行中的 RC，因为期望和 PG支持的隔离级别对齐；YCQL 只需要利用 Snapshot支持 Repeatable Read就好了。

实现这几个隔离级别的技术也比较通用：hlc实现MVCC + 乐观锁。

当然，这样的实现目前肯定没有办法和 PG 的悲观事务体系保持一致，不过YB也在向PG的语义兼容，悲观事务也在实现过程中（主要是当前架构的性能问题，不过要支持AP的话悲观事务体系还是需要有的，AP场景的query执行时间过长，不可能等到提交的时候才发现有冲突而失败，这样的语义用户来说是不能接受的）。所以目前在 OCC的实现下，如果发现两个事务有冲突，则会直接报错，终止其中一个事务的执行链路，不像 PG实现的是 wait-on-conflict语义。当然这个 wait-on-conflict语义也是在实现中，会和悲观事务一起完成。fail-on-conflict 目前也是用 lock-table来实现，因为所有的写都会发送到对应的leader-tablet，这样对同一个tablet的同一行的修改的冲突检测就可以在一个 TServer的内存中构建 lock-table 并完成检测。

HLC (Hybrid logical clocks)混合逻辑时钟本质是为了提供请求的因果关系，兼容时钟漂移的同时，用较低的成本(TrueTime依赖硬件且成本太高)提供一个全局单调递增语义的序列且仍带有时钟属性。因为其本身就是由 physical-clock + logic seq 组成。

关于HLC的细节以及算法演进，可以参考之前写过的一篇计算机的时钟系统演进。

前面说的只是事务的隔离级别的实现，但是分布式事务的原子性比如一个事务修改了多个tablet，且这一些tablet分布在不同的peer，如何保证这样的事务的原子性，要么都提交，要么都abort。这个当然是业界通用的实现方案，2PC。

YB分布式事务的写链路如下：

Prepare阶段 主要做的事情有两件：

创建一个保存事务状态的额外的tablet：TxnStatus tablet，并向其中写入当前事务的状态信息为pending。事务状态主要服务于可见性，和PG的clog作用一样。
向存储数据的tablet 写入临时记录；这里其实还没有到apply，即写的是raft-log，临时记录主要包含当前事务的 txn-id,要修改的key以及value，不对其他事务可见的hlc 序列等。这个过程中也会做冲突检测，进行fail-on-conflict操作。

上图是向数据的 tablet中写入的当前事务的临时记录，--> 前后分别是 key和value。

其中 Primary provisiional records中的key格式如下：

比如 row1, WeakSIWrite, T130 --> TxnId1 表示 TxnId1 对于row1这一行加了 WeakSIWrite级别的行锁，且这个key的 hlc版本是 T130。
row1.col2, StrongSIWrite, SI,T150 --> TxnId2, value4,TxnId2 对row1 col2的修改加了 StrongSIWrite的冲突锁，且hlc版本是 T150。
还有事务的元数据，也是保存某一个事务ID以及其对应的 TxnStatus Tablet信息、隔离级别以及该事务的优先级等等。

Commit阶段 ：

Commit时会向 Txn Status tablet发送rpc, 当前事务没有冲突时commit才会成功。Commit成功，则所有的临时数据记录将立即对其他client可见 -- 这块猜测是修改了当前事务的　hlc的可见性，比如将最新的hlc(YB里面有一个 safe-time)版本推进到当前事务提交的hlc，否则不太可能说立即可见，类似PG的 latestCompletedXid，这样的实现高效且简单。

Commit完成之后会异步进行数据的apply完成后会临时记录和当前事务在 Txn Status Tablet的事务状态的清理。

3 KEY 的设计

前面有简单提到过事务部分的临时记录的key的形态，接下来看看 YB 的DocDB如何将表结构转为kv的。

整体来看 YB 在未来会考虑支持两种形态：

将一个表的一行数据编码为多个k/v，这样主要对更新非常友好。但是缺点也很明显，空间放大比较严重，各种标识会被反复存储（hlc，行标识等）；且插入放大太严重，一个insert需要放大为多个kv的插入。
一个表的一行编码为一个k/v，这个对读以及 insert非常友好，且空间放大可控。尤其是大宽表，优点上会放大更多。缺点的话就是修改以及 compaction的成本很高。

当然这两种编码方式都有其适用的场景以及痛点的解决方案，目前 YB 还是只支持第一种编码方式，第二种还在测试中（Packed row format）。

第一种的 Rocksdb k/v 的编码方式实现如下：

DocKey 是用来标识行，即利用表的主键key的hash值+一个type 来标识SQL的行或者 CQL的行,type可以用来区分当前key是 hash分片还是 range 分片。

Subkeys 则进一步标识 YSQL 表的列id 或者 CQL的某一个数据结构(set/map/list等)。

DocHybridTime 则是一个 hlc时钟的标识。

Value 在 YSQL下存储的是列的值，YCQL value 存储的TTL，超过这个时间则需要被清理。

对于 YSQL 来说，我们的数据库表数据的存储会有不少冗余，对于一行来说每一个列都是一个独立的k/v，但是 docKey则需要存储多次（相同前缀的话在Rocksdb是连续存储，虽然对压缩比较友好，但是空间放大仍然是比较严重的），而且insert性能随着表的列宽的增加，性能会越来越差；当然 update/select 性能也还是能够接受的。

4 Rocksdb 在 YB 中的一些实践

在 YB 中，不论是 Master还是 TServer 上，每一个tablet 都是一个rocksdb实例，数据部分的存储都是放在Rocksdb 上，所以对 Rocksdb 也算是深度使用了。

Rocksdb 功能的选择上：

因为已经有 raft-log了，且本身是先写raft-log，所以会关闭 rocksdb的wal功能。这里会有一些工业实践的一些问题，如何确保raft-log的回收是正确的，不会被误删除。需要利用 rocksdb-flush时的一些 event-listener机制来去追踪 flush完成的最新的raft-log的序列（hlc序列），这个 hlc 之前的所有的raft-log是都可以被安全清理的。
YB 的DocDB的 MVCC实现是跨多Rocksdb实例的(分布式事务，且跨多tablet)，所以没有办法使用 Rocksdb本身自带的MVCC以及事务机制，实现过程中看代码是参考了不少 Rocksdb的实现，比如lock-table部分。YB 使用了 rocksdb 提供的 timestamp 功能，将hlc编码到了key里，作为internal-key的一部分，原本rocksdb自己实现的单db内递增的 sequence 是没有必要存在了，这块也被移除了，节省了空间。

使用 Rocksdb 加速YB性能：

为 range-scan 构造适配特定数据结构的bloom-filter。这里是可行的，rocksdb有提供 table-filter功能,可以在生成sst的过程中感知特定的数据类型，记录一些信息到 properties中，后续可以在scan的时候使用自己实现的table-filter来做一些数据结构的统计或者检测是否存在这样的类似bloom-filter的功能。
可以利用 rocksdb 提供的 table-collector功能，同样生成sst的时候记录一些统计信息到table-properties中，比如记录一些列的min/max/sum 这样的统计信息。后续scan tablet 读取数据的时候内存可以缓存大量的sst的 property-block，在有上下界这样的查询语句的时候就能实现 sst-skip，从而跳过大量的sst的访问。
内存利用率的提升。block-cache是可以进程内所有 rocksdb实例共享的，能够提升内存利用率，也可以实现自动的热点缓存（某一个tablet数据访问较为频繁，block-cache缓存其 block 可以更多一些）。 memtable的总大小也可以实现跨实例控制，比如可以利用rocksdb-options 搭配一些内存监控测策略来合理控制当前 TServer进程内所有的 tablet memtable(memstore)内存占用大小。

当然实际肯定还会有一些工业上的问题，比如 TP场景的延时问题，raft-log写盘和memtable-flush 可能会导致磁盘有大毛刺，这个时候有一些rokcsdb的配置以及内核配置能够比较好的解决这一些问题 (比如：ratelimiter + directio_in_compaction/flush--参数忘记了) 。

当然 ratekeeper这种因为有事务流的存在，肯定实在上层做更为合适，比如 YB 就在master实现了这一些功能。

总结

因为个人有一些 Rocksdb 的经验，看到 YB 在Rocksdb上的实践，其实还是有较为可控的研发成本。至少有一个极为稳定的单机k/v存储引擎，以及 TP场景稳定的PG高性能查询引擎，这样前期 YB 只需要将人力集中投入到存储部分且用一套较为统一的存储来调度数据以及元数据的读写，真的可以将存储部分做的非常精。

当然数据库的发展需要跟随时代，如今的云原生数据库以及 AP 数据库的需求，YB也想要加入，那么新的存储格式的设计(列存：目前这样的key的设计其实也能满足列存的需求了, rocksdb原生append-only 且有工业级的 compaction 以及压缩实现，每一行的多列在存储上其实也是集中在同一个sst文件内的data-block)，新的查询引擎也就需要更多的投入。