StarRocks 是如何进行并行计算

我们来深入浅出地讲解一下 StarRocks 是如何进行并行计算的。

StarRocks 的并行计算能力是其高性能的核心，它主要基于 ​​MPP（大规模并行处理）​ ​ 架构，并结合了​​向量化执行引擎​ ​。简单来说，它的并行计算可以概括为 ​​"数据分布与计算并行"​ ​ 和 ​​"执行引擎优化"​​ 两个层面。

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1. 核心基础：MPP 架构

MPP 架构的核心思想是将任务分解，分配到多个计算节点上并行执行，最后将结果汇总。StarRocks 集群由两种节点角色组成（物理上可以混合部署）：

• ​​FE（Frontend）​​：负责元数据管理、查询解析、查询规划（生成执行计划）和调度。

• ​​BE（Backend）​​：负责数据存储、SQL执行（计算任务）。

当一条查询到来时，并行计算的过程如下：

步骤一：查询解析与规划

FE 接收到 SQL 查询后，会进行解析和优化，生成一个分布式的​​并行执行计划​ ​。这个计划会被拆分成多个逻辑或物理的​​执行片段（Fragments）​​。

步骤二：计划分发与调度

FE 将这些执行片段调度到存有相关数据的所有 BE 节点上。​​同一个 Fragment 会在多个 BE 上启动多个实例并行执行​​。

步骤三：数据并行读取（Scan）

每个 BE 实例只读取本地存储的数据分片（Tablet）。这是因为 StarRocks 的表数据是分布式存储的。

步骤四：并行计算与数据交换（Shuffle）

• ​​本地聚合​​：每个 BE 实例先对自己本地的数据进行计算（如过滤、聚合等）。

• ​​数据重分布（Shuffle）​ ​：如果计算需要跨节点数据（如 GROUP BY一个非分区键的字段，或 JOIN操作），BE 节点之间会通过网络进行数据交换，将相同键的数据发送到同一个 BE 节点上进行下一步聚合。这一步是 MPP 并行的关键。

• ​​多阶段聚合​​：对于大规模数据，聚合通常分两阶段进行：

  1. ​​本地聚合​​：每个 BE 实例先进行本地预聚合，减少需要网络传输的数据量。

  2. ​​全局聚合​​：多个 BE 的预聚合结果被交换到少数节点进行最终合并。

步骤五：结果汇总

最终的计算结果由少数 BE 节点汇总，返回给 FE，再由 FE 返回给客户端。

​​举个例子：​ ​ 执行 SELECT region, SUM(amount) FROM sales GROUP BY region;

1. 每个 BE 节点并行扫描本地的 sales表数据分片。

2. 每个 BE 对本地的数据先计算一个部分的 SUM(amount)，按 region分组（本地聚合）。

3. 所有 BE 将本地聚合的结果（按 region分组）通过网络 ​​Shuffle​ ​ 到下一组节点。比如，所有 region='beijing'的数据都被发送到 BE1，所有 region='shanghai'的数据都被发送到 BE2。

4. BE1、BE2 等节点对接收到的同一 region的数据进行最终聚合（全局聚合）。

5. 最终结果返回给协调节点，输出给用户。

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2. 实现并行的关键机制

a) 数据分布（分区和分桶）

这是并行计算的基础。表数据必须被有效地分布到不同 BE 节点上。

• ​​分区（Partitioning）​​：按时间等维度将表划分成不同分区（如按天），主要用于分区裁剪，减少数据扫描量。

• ​​分桶（Bucketing）​ ​：在一个分区内，数据通过哈希规则分布到多个 ​​Tablet​ ​ 中。​​Tablet 是数据移动、复制和计算的最小单元​​。

  • 每个 Tablet 在集群中会有多个副本，存储在不同的 BE 上。

  • 当执行查询时，每个 Tablet 的计算任务都可以被调度到不同的 BE 上并行执行。

​​正是通过分桶，将数据打散成多个 Tablet，为并行计算提供了可能。​​

b) 向量化执行引擎

传统的数据库执行引擎是逐行处理（一次处理一行数据），这会导致大量的函数调用开销。StarRocks 实现了​​向量化执行引擎​​：

• ​​批量处理​​：计算操作（如过滤、聚合）不再是单行处理，而是一次处理一批数据（比如 2048 行）。

• ​​CPU 缓存友好​​：按列组织的数据在批量处理时，能更好地利用 CPU 缓存，减少内存访问延迟。

• ​​SIMD 指令优化​​：单条指令可以处理多条数据，现代 CPU 的 SIMD 指令可以进一步提升计算密度和速度。

​​向量化引擎极大地提升了单个 CPU 核心在单个 Fragment 实例上的计算效率，是 MPP 并行计算的"加速器"。​​

c) Pipeline 并行执行引擎

在较新的版本中，StarRocks 引入了 Pipeline 执行引擎，进一步优化了并行调度：

• ​​传统火山模型​​ 的缺点是阻塞操作（如 Shuffle 的发送和接收）会导致线程等待，资源利用率不高。

• ​​Pipeline 引擎​​ 将执行计划拆解成多个 Pipeline Task，这些 Task 可以异步执行。当一个 Task 产生数据后，可以立即被下一个 Task 消费，避免了不必要的线程阻塞和上下文切换，极大地提升了 CPU 利用率和整体吞吐量，尤其是在高并发场景下。

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总结

StarRocks 的并行计算是一个多层次、协同工作的系统：

层次	技术	作用
​​数据存储层​​	分区与分桶（Tablet）	将数据物理打散，为并行计算提供基础。
​​查询规划层​​	MPP 查询规划器（FE）	将查询拆分成多个可并行执行的 Fragment，并调度到多个 BE。
​​计算执行层​​	MPP 计算框架（BE）	多个 BE 节点同时执行计算任务，通过 Shuffle 进行数据交换。
​​CPU 执行层​​	向量化执行引擎	在单个 CPU 核心上，通过批量处理和 SIMD 优化，最大化单核效率。
​​资源调度层​​	Pipeline 引擎	优化任务调度，避免阻塞，提高 CPU 利用率和并发能力。

简单来说，StarRocks 的并行计算就是：​​先将数据分布到集群各个节点（分库分表的思想），然后让所有节点一起算（MPP），并且在每个节点上使用最先进的单核计算技术（向量化）来加速，最后通过高效的调度（Pipeline）把资源利用率提到最高。​​ 这种组合拳使得 StarRocks 在处理复杂分析查询时能够实现极致的性能。

​​Pipeline 执行引擎​​

简单来说，Pipeline 引擎是 StarRocks 用于​​替代传统火山模型​ ​的一种更先进的查询执行模型。它的核心目标是​​解决传统模型的阻塞点问题，极大地提高 CPU 利用率和系统并发处理能力​​。

为了更好地理解 Pipeline 引擎，我们首先要看看它要解决的问题。

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1. 传统执行模型：Volcano 模型（迭代器模型）及其瓶颈

在 Pipeline 引擎之前，大多数数据库（包括早期 StarRocks）使用类 Volcano 模型。

• ​​工作方式​ ​：执行计划由一个一个的操作符（Operator）组成，例如 TableScan（扫描数据）、Filter（过滤）、Aggregation（聚合）、Exchange（数据交换）等。每个操作符都实现一个 next()接口。

• ​​执行过程​ ​：查询执行就像一棵由操作符构成的树被拉取数据。从根节点（输出节点）开始，调用其子节点的 next()方法来获取一行数据，子节点再调用它自己的子节点，如此递归到最底层的 TableScan。数据则像火山喷发一样，一行行地从底层被"拉"到顶层。

​​这种模型的瓶颈在于"阻塞"（Blocking）操作​​：

某些操作符必须​​收到所有数据后​​才能进行下一步。最典型的有：

• ​​排序（Sort）​​：需要对整个数据集进行排序。

• ​​聚合（Aggregation）​​：特别是哈希聚合，需要建完整个哈希表后才能输出。

• ​​Exchange（数据交换）​​：接收端需要等待发送端把所有数据都传过来。

​​问题所在​ ​：当执行遇到一个阻塞操作符时，执行线程（Thread）必须​​停下来等待​​，直到这个操作完成。在这个过程中，CPU 资源就被闲置了，线程只是空等。这在高并发场景下尤其致命，因为线程是宝贵资源，大量线程处于等待状态会导致系统吞吐量急剧下降。

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2. Pipeline 引擎的核心思想：打破阻塞

Pipeline 引擎的设计思想非常巧妙：​​将整个执行计划切分成一系列非阻塞的、可以流水线式执行的"片段"，每个片段称为一个 Pipeline​​。

关键概念：Pipeline 的划分

执行计划会被打破重组为多个 Pipeline。划分的原则是：​​一个 Pipeline 由一组非阻塞的操作符（Operator）组成，直到遇到第一个阻塞操作符为止 。

例如，一个包含 Scan -> Filter -> Aggregate -> Exchange -> Sort的计划，可能会被划分为两个 Pipeline：

• ​​Pipeline 1​ ​: Scan -> Filter -> Aggregate（Aggregate如果是哈希聚合，可能是阻塞点，但StarRocks做了优化，这里先理解为Pipeline的终点）

• ​​Pipeline 2​ ​: Exchange Receiver -> Sort

实际上，更常见的划分是在 ​​Exchange​​ 操作符处。Exchange 是 MPP 架构中网络数据传输的操作符，天然是一个阻塞点（接收方需要等待发送方）。

• ​​上游 Pipeline​ ​：Scan -> Filter -> [Local Aggregation] -> Exchange Sender。这个 Pipeline 负责生产数据。

• ​​下游 Pipeline​ ​：Exchange Receiver -> [Final Aggregation] -> Sort。这个 Pipeline 负责消费数据。

核心机制：数据驱动和异步化

1. ​​流水线执行​ ​：每个 Pipeline 被调度为一个或多个 ​​Pipeline Task​​，交给 CPU 线程池执行。

2. ​​数据流动​​：上游 Pipeline Task 处理完一批数据后，无需等待整个查询结束，可以立即将这批数据放入一个"队列"（即 BlockingQueue）中。

3. ​​异步消费​ ​：下游 Pipeline Task 无需等待上游任务全部完成，它可以​​异步地​​从队列中获取已经就绪的批次数据进行计算。

4. ​​避免线程阻塞​ ​：如果下游任务准备就绪但队列为空，它可以挂起（让出 CPU）；如果上游任务准备就绪但队列已满，它也可以挂起。​​调度器会迅速将 CPU 时间片分配给其他就绪的 Task​​。

这样一来，CPU 几乎总是在"忙碌"状态，而不是"等待"状态。多个 Pipeline 就像工厂的流水线一样，同时运转，上游工序的产品直接传给下游工序，实现了高度的并行重叠。

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3. Pipeline 引擎带来的巨大优势

1. ​​极高的 CPU 利用率​​：通过异步数据交换和流水线执行，最大限度地减少了线程空闲和阻塞等待，使 CPU 持续处于工作状态。

2. ​​稳定的高并发​​：这是最重要的优势之一。传统的阻塞模型下，并发查询越多，处于等待状态的线程也越多，容易导致线程耗尽和系统颠簸。Pipeline 引擎由于线程不再长时间阻塞，可以高效地利用有限的线程资源（通常与CPU核数相近）来服务大量的并发查询。

3. ​​更低的查询延迟​​：对于数据能够源源不断产生的场景，结果可以更快地开始返回给用户，减少了首包时间。

4. ​​更好的资源隔离和控制​​：调度器可以更精细地管理每个 Pipeline Task 的执行，为资源组管理提供了更好的基础。

总结与类比

特性	传统 Volcano 模型	Pipeline 引擎
​​执行方式​​	​​拉取模型​​：从根节点向下拉取数据。	​​推送模型​​：数据在 Pipeline 内被推送处理。
​​并行单位​​	整个 Fragment 由一个线程执行。	一个 Pipeline 被拆成多个 Task 并行执行。
​​关键问题​​	​​阻塞操作​​导致线程空等，资源利用率低。	​​异步流水线​​，避免阻塞，资源利用率高。
​​并发能力​​	低。受限于线程数量，高并发下性能急剧下降。	​​非常高​​。少量线程即可服务高并发查询。
​​类比​​	​​单条手工作坊生产线​​：一个工人必须完成一步才能交给下一步，中间有等待。	​​现代化汽车装配流水线​​：多个工序同时进行，工件在流水线上流动，工人（CPU）持续工作。

​​结论​ ​：Pipeline 执行引擎是 StarRocks 实现极致性能，特别是​​高并发查询​ ​场景下的关键技术。它与 ​​MPP 架构​ ​ 和 ​​向量化引擎​​ 协同工作，共同构成了 StarRocks 强大的数据分析能力的基石：

• ​​MPP​​ 解决了节点间的并行问题。

• ​​向量化​​ 解决了单核的计算效率问题。

• ​​Pipeline​​ 解决了线程资源的调度和利用率问题。

这三者结合，使得 StarRocks 能够充分挖掘现代多核CPU和集群硬件的潜力。