在分布式系统中，幂等性是指某个操作被多次执行，其效果和结果应该和执行一次相同。ClickHouse作为一个高效的OLAP数据库，在其底层架构和查询引擎中，通过多个机制和策略来确保操作的幂等性。具体来说，ClickHouse的幂等性保障可以从以下几个方面来理解：
1. 数据插入的幂等性
在ClickHouse中，幂等性首先体现在数据插入操作上。数据插入过程中，ClickHouse通过以下机制来确保多次插入相同的数据不会导致数据重复：
1.1 分区与分区键机制
- ClickHouse中的表通常基于分区（Partition）进行数据存储，分区是根据某个或多个列（通常是时间列）的值来进行划分的。每个分区的键是唯一确定的，且每个分区内的数据按照唯一主键（Primary Key）来排序存储。
- 当数据被插入时，ClickHouse使用分区键和主键来保证数据在每个分区中的有序性和唯一性。因此，在相同主键的数据重复插入时，ClickHouse可以通过检查主键，防止重复的数据被写入。
1.2 数据块（Block）与唯一性检查
- 在插入数据时，ClickHouse会将数据划分为多个数据块（Block），每个块中的数据有一个唯一的标识符。数据写入是以批量块的形式进行的，这样可以通过检查这些数据块的标识符来保证幂等性。
- 如果多次插入相同的数据块，ClickHouse可以通过数据块的标识符检测到这些插入请求是重复的，从而避免重复插入。
1.3 插入查询的事务性
- ClickHouse虽然不提供全局的事务机制，但在数据插入方面，ClickHouse使用了部分事务模型。数据插入操作要么全部成功，要么全部失败，这确保了部分插入不会导致数据不一致。
- 对于幂等性，意味着在网络抖动、节点重启或连接失败等场景下，重复执行的插入操作会被识别并阻止，从而避免数据重复。
2. 查询的幂等性
在查询操作中，ClickHouse的幂等性主要体现在对读操作的一致性保障上。ClickHouse的查询幂等性通过以下机制来实现：
2.1 分布式查询的幂等性
- 在分布式查询中，查询被发送到多个节点，查询执行的顺序和结果必须是一致的。ClickHouse通过对查询的严格执行计划和数据的有序存储，确保查询结果的一致性。
- 对于涉及多个副本的分布式查询，ClickHouse使用了副本一致性协议来保证从不同副本读取的数据是相同的，从而确保即使查询多次执行，返回的结果也是一致的。
2.2 去重聚合（Deduplication in Aggregation）
- ClickHouse中的聚合查询（如
GROUP BY）具备去重功能。在某些复杂查询场景中，ClickHouse可以自动识别并去除重复的数据。这是通过其底层的数据处理模型实现的，即在聚合操作中，ClickHouse对每个数据块进行去重计算，以确保查询结果的幂等性。
2.3 决定性操作
- ClickHouse中的大多数函数和操作都是决定性的（Deterministic），即给定相同的输入，总是会产生相同的输出。例如，排序、过滤、聚合等操作在相同数据集上执行时，结果总是一致的。
- 决定性操作的特性确保了多次执行相同查询，其结果是幂等的。
3. 副本和分布式环境中的幂等性
ClickHouse在分布式环境下运行时，幂等性是通过数据复制（Replication）和容错机制来保障的。以下是几个关键的机制：
3.1 多副本机制
- ClickHouse支持在分片中存储多个副本（Replicas），每个副本都包含相同的分片数据。数据的多副本机制不仅提高了高可用性，还确保了幂等性。对于同一查询，无论从哪个副本读取，结果应该是相同的。
- 在写入过程中，ClickHouse使用了两阶段提交协议（Two-phase commit protocol），确保数据写入所有副本时一致性，避免由于部分节点故障导致的数据不一致问题。
3.2 异步复制和数据同步
- ClickHouse副本之间的数据同步是异步的，但是有明确的机制确保每个副本接收到的数据块是相同的。每个副本都有一个日志记录（Replication Log），该日志用于跟踪所有插入和更新操作。副本在恢复或同步数据时，确保日志中的操作顺序是一致的，从而保证幂等性。
- 在网络抖动或节点临时故障后，ClickHouse副本通过日志回放机制恢复数据，确保最终一致性。
3.3 副本选择策略
- 在分布式查询中，ClickHouse可以自动选择最优副本来执行查询。副本选择策略会优先选择最健康的副本，同时也会确保所有副本上数据的一致性。副本的一致性由后台的同步机制保障，查询时任何副本上的数据都可以保证是最新的。
4. 批量操作与幂等性
ClickHouse支持批量数据操作，包括批量插入和批量删除操作。在这些批量操作中，ClickHouse通过以下方式保证幂等性：
4.1 批量插入
- 批量插入数据时，ClickHouse会确保每次批量插入要么完全成功，要么完全失败。即使网络连接中断或操作异常中止，ClickHouse也能通过日志恢复插入操作。
- 在多个节点间进行批量插入时，ClickHouse通过一致性复制协议，确保每个节点都能接收到相同的数据，避免出现不一致的情况。
4.2 批量删除与TTL机制
- ClickHouse支持通过
ALTER操作或 TTL（Time to Live）机制批量删除数据。这些删除操作通过内部的元数据管理和日志跟踪来保证幂等性。 - 在删除过程中，ClickHouse会追踪被标记删除的数据块，并确保多次执行相同的删除操作不会重复删除已经删除的数据。
5. 数据去重与合并机制
ClickHouse中的MergeTree系列表引擎是最常用的引擎之一，它具有自动去重和数据合并的特性，这也是ClickHouse幂等性的一大关键机制。
5.1 去重插入
- ClickHouse支持在创建表时设置
INSERT操作的去重策略。当插入包含重复主键的数据时，ClickHouse可以根据主键判断重复数据，并忽略或替换重复的数据。 - 通过主键去重，确保多次插入相同的数据只会保留一份，防止数据重复。
5.2 合并树结构
- MergeTree表通过自动合并多个数据块来减少存储碎片并提高查询效率。在合并过程中，ClickHouse会自动去除重复的记录，从而确保最终存储的数据是唯一的。
- 合并操作是异步进行的，这意味着即使在短时间内重复插入了相同的数据，最终的合并结果也是幂等的。
6. 日志和错误恢复
6.1 Replication Log
- ClickHouse的副本节点使用复制日志（Replication Log）来记录所有写操作。这些日志记录了数据的插入、删除等操作，当副本节点因为网络中断或崩溃而恢复时，它会通过日志重新执行这些操作。
- 这种机制确保即使因为某些原因导致写操作被中断或重复执行，最终数据状态是一致的。
6.2 容错恢复
- ClickHouse具备良好的容错机制，尤其是在分布式环境中。节点故障恢复后，会通过复制日志或副本间的数据同步来恢复丢失的数据，并确保多次恢复操作不会产生重复数据。
- 这种机制不仅提高了系统的可用性，也保障了幂等性。
总结
ClickHouse通过一系列底层机制确保幂等性，包括数据分区与主键的去重策略、批量数据操作的一致性保障、分布式查询中的副本一致性、异步复制与日志恢复等。这些机制确保在各种异常情况下，重复执行的操作不会影响数据的完整性和一致性，使得系统在大规模分布式环境下能够可靠地处理数据并保持高性能。