最近我司开始探索Paimon在部分场景下的使用，因此我这边需要做一些技术储备，慢慢关注起来Paimon的一些实现细节。
简单介绍一下前辈Iceberg
一般的数据湖都会设计成开放通用的，即不和特定的存储、计算引擎（比如Spark和Flink）绑定。所以数据湖的定位是在计算引擎之下，又在存储之上，将其称之为table format。需要强调的是数据湖一般是面向OLAP场景的，所以一般存储会选择分布式文件系统。现在OLAP底层存储支持对象存储基本算是快成业界共识了，这玩意儿挺划算的。
数据湖的前辈基本就是Hive了。当时大家用Hive碰到的问题就是Hive耦合HDFS很厉害，最主要体现在：
- Hive上的计算执行首先依赖于list操作。在对象存储上做list是个很慢的操作。
- Hive的写数据依赖于rename。但同样这个操作在对象存储上做特别的慢。
这两个问题直接导致无法降本。从这点上来说，Iceberg是自己维护了一套元数据，这块网上非常的全，就不再赘述了，google上搜iceberg file layout一大把。
Hive还有其他的问题，如：
- metastore的瓶颈问题。
- 没有ACID保证。
- parition字段必须显示的在query里。
- 下推能力有限。Hive只能通过partition和bucket对需要扫描哪些文件进行过滤，无法更加细致。尽管parquet文件里保存了max和min值可以用于进一步的过滤，但没软用。
Iceberg把这些都解了。基于快照实现事务、数据的更新，快照的数据也允许跳版本读取来做时间回溯。同时收集的统计信息也更加细粒度，不仅仅是文件parition级别的，还会记录文件级的内容（比如一个文件中的min、max值）和实现文件内容级的信息------一个文件中的min、max等等。
听起来一切都还很美好。唯一美中不足的就是Iceberg对于实时场景支持得不好：
- Flink写入Iceberg会引发小文件的问题。
- Iceberg不支持CDC（OLAP支持CDC的确有点离谱，但是的确有需求呀）。
- Iceberg主键表不支持部分字段更新。这在实时数仓的场景中有点离谱。
Paimon可以解决什么问题
目前看来Paimon基于Iceberg的场景上，去支持流读流写（这块后续会做源码分析），甚至还支持了点查和预聚合。本质是分布式文件系统上套了一个LSM，这样数据都是有序写入------将多次写入优化成一次顺序写入，对存储系统上比较友好的。同时LSM可以作为一个简单的缓存，且有序写入为后面查询也可以减少代价，这都可以为查询减少代价。
从场景上来说它可以解决一些准实时业务的场景。因为基于对象存储来做底层存储，尤其还是列式存储。无论如何都不好做到实时场景：
- Paimon的CDC根据不同的模式，会有不同的新鲜度。发出完整CDC的模式要选择Lookup。一般是Checkpoint的间隔+10s多新鲜度，这是比较好的性能考量下。具体还要看数据量、分桶数、小文件数量的影响。
- 实时场景要求是毫秒级点查响应。Paimon支持的是秒级点查。
但现实中真正需要实时类场景的业务有多少呢？因为数据的新鲜度往往和业务决策周期有关系。这么来看，数据新鲜度的要求从高到低，对于业务场景的总数来说，一定是一个金字塔形状的。
我们前面提到过数据湖一般不会和任何计算引擎绑定。因此业界还有一种玩法叫湖上建仓，计算能力用的是OLAP，数据来自数据湖。这样就很有想象力了，因此现在一些实时+离线的场景会用不同的存储引擎，那么数据就会拷贝好几份。如果数据都放在同一个数据引擎中，这样可以减少不少的存储成本。（对于通用型设计 这块后续会做源码分析）
具体实现还是看对于性能的要求的：
- 要求低就做一些简单的优化直接捞数据。
- 再高点就缓存到OLAP里。
- 再高点就不仅仅是缓存到OLAP里，还会做物化视图。
Trade Off
Serving、Trascantion、Analytics
根据业界常识，我们会发现：
- 面向在线应用，高并发、快速、简单，如：HBase、Redis
- 面向分析的，大规模数据扫描、过滤、汇总，如：Hive、Presto
- 面向事务、随机读写的，如：MySQL，PostgreSQL
数据湖是典型的OLAP产物。但结合上文，它的确具有一定的随机读写能力。
Buffer、Mutable、Ordered
存储结构有三个常见变量：是否使用缓冲、使用不可变的还是可变的文件，以及是否按顺序存储值（有序性）。
由于TiDB底层的RocksDB用了LSM。因此使用了缓冲、不可变性以及顺序性。
RUM
有一种流行的存储结构开销模型考虑了如下三个因素：读取（Read）、更新（Update）和内存（Memory）开销。它被称为RUM猜想。
RUM猜想指出，减少其中两项开销将不可避免地导致第三项开销的恶化，并且优化只能以牺牲三个参数中的一个为代价。我们可以根据这三个参数对不同的存储引擎进行比较，以了解它们针对哪些参数进行了优化，以及其中隐含着哪些可能的权衡。
一个理想的解决方案是拥有最小的读取开销，同时保持较低的内存与写入开销。但在现实中，这是无法实现的，因此我们需要进行取舍。
Paimon允许在配置中自由设置LSM的高度，以便获取读与写之前的权衡。
内幕鸟瞰
前面说到过，计算部分是依赖于计算引擎实现的，本身Paimon没有提供计算能力。存储则是基于部分是文件系统做了薄薄的一层LSM。
从文件布局来看，Partition相当于是一级索引，和Hive一样。Bucket为二级索引，每个Bucket下都会有Data file和Change log file。这意味着如果命中了Parition和Bucket条件，有一些额外的条件查询也不会太慢------一般都会收集文件级的统计信息，并对文件的Reader做一些过滤优化。
整体的布局还是和Iceberg挺像的，这边不再过多赘述。
小结
在这篇文章中我简单的介绍了一下Paimon要解决的问题，以及它的前辈Iceberg的强大与不足之处。
目前该项目还处于孵化中，后续我会一直关注其实现细节，敬请期待。