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TiFlash 源码阅读(一) TiFlash 存储层概览

2022-04-27 17:00 https://my.oschina.net/zhaiyuan/blog/5520083 TiDB 次阅读 条评论

背景

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本系列会聚焦在 TiFlash 自身,读者需要有一些对 TiDB 基本的知识。可以通过这三篇文章了解 TiDB 体系里的一些概念《 说存储 》、《 说计算 》、《 谈调度 》。

今天的主角 -- TiFlash 是 TiDB HTAP 形态的关键组件,它是 TiKV 的列存扩展,通过 Raft Learner 协议异步复制,但提供与 TiKV 一样的快照隔离支持。我们用这个架构解决了 HTAP 场景的隔离性以及列存同步的问题。自 5.0 引入 MPP 后,也进一步增强了 TiDB 在实时分析场景下的计算加速能力。

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上图描述了 TiFlash 整体逻辑模块的划分,通过 Raft Learner Proxy 接入到 TiDB 的 multi-raft 体系中。我们可以对照着 TiKV 来看:计算层的 MPP 能够在 TiFlash 之间做数据交换,拥有更强的分析计算能力;作为列存引擎,我们有一个 schema 的模块负责与 TiDB 的表结构进行同步,将 TiKV 同步过来的数据转换为列的形式,并写入到列存引擎中;最下面的一块,是稍后会介绍的列存引擎,我们将它命名为 DeltaTree 引擎。

有持续关注 TiDB 的用户可能之前阅读过 《TiDB 的列式存储引擎是如何实现的?》 这篇文章,近期随着 TiFlash 开源 ,也有新的用户想更多地了解 TiFlash 的内部实现。这篇文章会从更接近代码层面,来介绍 TiFlash 内部实现的一些细节。

这里是 TiFlash 内一些重要的模块划分以及它们对应在代码中的位置。在今天的分享和后续的系列里,会逐渐对里面的模块开展介绍。

# TiFlash 模块对应的代码位置

dbms/

└── src

    ├── AggregateFunctions, Functions, DataStreams # 函数、算子

    ├── DataTypes, Columns, Core # 类型、列、Block

    ├── IO, Common, Encryption   # IO、辅助类

    ├── Debug     # TiFlash Debug 辅助函数

    ├── Flash     # Coprocessor、MPP 逻辑

    ├── Server    # 程序启动入口

    ├── Storages

    │   ├── IStorage.h           # Storage 抽象

    │   ├── StorageDeltaMerge.h  # DeltaTree 入口

    │   ├── DeltaMerge           # DeltaTree 内部各个组件

    │   ├── Page                 # PageStorage

    │   └── Transaction          # Raft 接入、Scehma 同步等。 待重构 https://github.com/pingcap/tiflash/issues/4646

    └── TestUtils # Unittest 辅助类

TiFlash 中的一些基本元素抽象

TiFlash 这款引擎的代码是 18 年从 ClickHouse fork。ClickHouse 为 TiFlash 提供了一套性能十分强劲的向量化执行引擎,我们将其当做 TiFlash 的单机的计算引擎使用。在此基础上,我们增加了针对 TiDB 前端的对接,MySQL 兼容,Raft 协议和集群模式,实时更新列存引擎,MPP 架构等等。虽然和原本的 Clickhouse 已经完全不是一回事,但代码自然地 TiFlash 代码继承自 ClickHouse,也沿用着 CH 的一些抽象。比如:

IColumn 代表内存里面以列方式组织的数据。IDataType 是数据类型的抽象。Block 则是由多个 IColumn 组成的数据块,它是执行过程中,数据处理的基本单位。

在执行过程中,Block 会被组织为流的形式,以 BlockInputStream 的方式,从存储层 “流入” 计算层。而 BlockOutputStream,则一般从执行引擎往存储层或其他节点 “写出” 数据。

IStorage 则是对存储层的抽象,定义了数据写入、读取、DDL 操作、表锁等基本操作。

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DeltaTree 引擎

虽然 TiFlash 基本沿用了 CH 的向量化计算引擎,但是存储层最终没有沿用 CH 的 MergeTree 引擎,而是重新研发了一套更适合 HTAP 场景的列存引擎,我们称为 DeltaTree,对应代码中的 " StorageDeltaMerge "。

DeltaTree 引擎解决的是什么问题

A. 原生支持高频率数据写入,适合对接 TP 系统,更好地支持 HTAP 场景下的分析工作。

B. 支持列存实时更新的前提下更好的读性能。它的设计目标是优先考虑 Scan 读性能,相对于 CH 原生的 MergeTree 可能部分牺牲写性能

C. 符合 TiDB 的事务模型,支持 MVCC 过滤

D. 数据被分片管理,可以更方便的提供一些列存特性,从而更好的支持分析场景,比如支持 rough set index

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为什么我们说 DeltaTree 引擎具备上面特性呢🤔 ?回答这个疑问之前,我们先回顾下 CH 原生的 MergeTree 引擎存在什么问题。MergeTree 引擎可以理解为经典的 LSM Tree(Log Structured Merge Tree)的一种列存实现,它的每个 "part 文件夹" 对应 SSTFile(Sorted Strings Table File)。最开始,MergeTree 引擎是没有 WAL 的,每次写入,即使只有 1 条数据,也会将数据需要生成一个 part。因此如果使用 MergeTree 引擎承接高频写入的数据,磁盘上会形成大量碎片的文件。这个时候,MergeTree 引擎的写入性能和读取性能都会出现严重的波动。这个问题直到 2020 年,CH 给 MergeTree 引擎引入了 WAL,才部分缓解这个压力 ClickHouse/8290 

那么是不是有了 WAL,MergeTree 引擎就可以很好地承载 TiDB 的数据了呢?还不足够。因为 TiDB 是一个通过 MVCC 实现了 Snapshot Isolation 级别事务的关系型数据库。这就决定了 TiFlash 承载的负载会有比较多的数据更新操作,而承载的读请求,都会需要通过 MVCC 版本过滤,筛选出需要读的数据。而以 LSM Tree 形式组织数据的话,在处理 Scan 操作的时候,会需要从 L0 的所有文件,以及其他层中 与查询的 key-range 有 overlap 的所有文件,以堆排序的形式合并、过滤数据。在合并数据的这个入堆、出堆的过程中, CPU 的分支经常会 miss,cache 命中也会很低。测试结果表明,在处理 Scan 请求的时候,大量的 CPU 都消耗在这个堆排序的过程中。

另外,采用 LSM Tree 结构,对于过期数据的清理,通常在 level compaction 的过程中,才能被清理掉(即 Lk-1 层与 Lk 层 overlap 的文件进行 compaction)。而 level compaction 的过程造成的写放大会比较严重。当后台 compaction 流量比较大的时候,会影响到前台的写入和数据读取的性能,造成性能不稳定。

MergeTree 引擎上面的三点:写入碎片、Scan 时 CPU cache miss 严重、以及清理过期数据时的 compaction ,造成基于 MergeTree 引擎构建的带事务的存储引擎,在有数据更新的 HTAP 场景下,读、写性能都会有较大的波动。

DeltaTree 的解决思路以及模块划分

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在看实现之前,我们来看看 DeltaTree 的疗效如何。上图是 Delta Tree 与基于 MergeTree 实现的带事务支持的列存引擎在不同数据量(Tuple number)以及不同更新 TPS (Transactions per second) 下的读 (Scan) 耗时对比。可以看到 DeltaTree 在这个场景下的读性能基本能达到后者的两倍。

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那么 DeltaTree 具体面对上述问题,是如何设计的呢?

首先,我们在表内,把数据按照 handle 列的 key-range,横向分割进行数据管理,每个分片称为 Segment。这样在 compaction 的时候,不同 Segment 间的数据就独立地进行数据整理,能够减少写放大。这方面与 PebblesDB[1] 的思路有点类似。

另外,在每个 Segment 中,我们采用了 delta-stable 的形式,即最新的修改数据写入的时候,被组织在一个写优化的结构的末尾( DeltaValueSpace.h ),定期被合并到一个为读优化的结构中( StableValueSpace.h )。Stable Layer 存放相对老的,数据量较大的数据,它不能被修改,只能被 replace。当 Delta Layer 写满之后,与 Stable Layer 做一次 Merge(这个动作称为 Delta Merge),从而得到新的 Stable Layer,并优化读性能。很多支持更新的列存,都是采用类似 delta-stable 这种形式来组织数据,比如 Apache Kudu[2]。有兴趣的读者还可以看看《Fast scans on key-value stores》[3] 的论文,其中对于如何组织数据,MVCC 数据的组织、对过期数据 GC 等方面的优劣取舍都做了分析,最终作者也是选择了 delta-main 加列存这样的形式。

Delta Layer 的数据,我们通过一个 PageStorage 的结构来存储数据,Stable Layer 我们主要通过 DTFile 来存储数据、通过 PageStorage 来管理生命周期。另外还有 Segment、DeltaValueSpace、StableValueSpace 的元信息,我们也是通过 PageStorage 来存储。上面三者分别对应 DeltaTree 中 StoragePool 这一数据结构的 log, data 以及 meta。

PageStorage 模块

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上面提到, Delta Layer 的数据和 DeltaTree 存储引擎的一些元数据,这类较小的数据块,在序列化为字节串之后,作为 "Page" 写入到 PageStorage 来进行存储。PageStorage 是 TiFlash 中的一个存储的抽象组件,类似对象存储。它主要设计面向的场景是 Delta Layer 的高频读取:比如在 snapshot 上,以 PageID (或多个 PageID) 做点查的场景;以及相对于 Stable Layer 较高频的写入。PageStorage 层的 "Page" 数据块典型大小为数 KiB~MiB。

PageStorage 是一个比较复杂的组件,今天先不介绍它内部的构造。读者可以先理解 PageStorage 至少提供以下 3 点功能:

  • 提供 WriteBatch 接口,保证写入 WriteBatch 的原子性
  • 提供 Snapshot 功能,可以获取一个不阻塞写的只读 view
  • 提供读取 Page 内部分数据的能力(只读选择的列数据)

读索引 DeltaTree Index

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前面提到,在 LSM-Tree 上做多路归并比较耗 CPU,那我们是否可以避免每次读都要重新做一次呢?答案是可以的。事实上有一些内存数据库已经实践了类似的思路。具体的思路是,第一次 Scan 完成后,我们把多路归并算法产生的信息想办法存下来,从而使下一次 Scan 可以重复利用。这份可以被重复利用的信息我们称为 Delta Index,它由一棵 B+ Tree 实现。利用 Delta Index,把 Delta Layer 和 Stable Layer 合并到一起,输出一个排好序的 Stream。Delta Index 帮助我们把 CPU bound、而且存在很多 cache miss 的 merge 操作,转化为大部分情况下一些连续内存块的 copy 操作,进而优化 Scan 的性能。

Rough Set Index

很多数据库都会在数据块上加统计信息,以便查询时可以过滤数据块,减少不必要的 IO 操作。有的将这个辅助的结构称为 KnowledgeNode、有的叫 ZoneMaps。TiFlash 参考了 InfoBright [4] 的开源实现,采用了 Rough Set Index 这个名字,中文叫粗粒度索引。

TiFlash 给 SelectQueryInfo 结构中添加了一个 MvccQueryInfo 的结构,里面会带上查询的 key-ranges 信息。DeltaTree 在处理的时候,首先会根据 key-ranges 做 segment 级别的过滤。另外,也会从 DAGRequest 中将查询的 Filter 转化为 RSFilter 的结构,并且在读取数据时,利用 RSFilter,做 ColumnFile 中数据块级别的过滤。

在 TiFlash 内做 Rough Set Filter,跟一般的 AP 数据库不同点,主要在还需要考虑粗粒度索引对 MVCC 正确性的影响。比如表有三列 a、b 以及写入的版本 tso,其中 a 是主键。在 t0 时刻写入了一行 Insert (x, 100, t0),它在 Stable VS 的数据块中。在 t1 时刻写入了一个删除标记 Delete(x, 0, t1),这个标记存在 Delta Layer 中。这时候来一个查询 select * from T where b = 100,很显然如果我们在 Stable Layer 和 Delta Layer 中都做索引过滤,那么 Stable 的数据块可以被选中,而 Delta 的数据块被过滤掉。这时候就会造成 (x, 100, t0) 这一行被错误地返回给上层,因为它的删除标记被我们丢弃了。

因此 TiFlash Delta layer 的数据块,只会应用 handle 列的索引。非 handle 列上的 Rough Set Index 主要应用于 Stable 数据块的过滤。一般情况下 Stable 数据量占 90%+,因此整体的过滤效果还不错。

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代码模块

下面是 DeltaTree 引擎内各个模块对应的代码位置,读者可以回忆一下前文,它们分别对应前文的哪一部分 ;)

# DeltaTree 引擎内各模块对应的代码位置

dbms/src/Storages/

├── Page                   # PageStorage

└── DeltaMerge

    ├── DeltaMergeStore.h  # DeltaTree 引擎的定义

    ├── Segment.h          # Segment

    ├── StableValueSpace.h # Stable Layer

    ├── Delta              # Delta Layer

    ├── DeltaMerge.h       # Stable 与 Delta merge 过程

    ├── File               # Stable Layer 的存储格式

    ├── DeltaTree.h, DeltaIndex.h          # Delta Index 

    ├── Index, Filter, FilterParser        # Rough Set Filter

    └── DMVersionFilterBlockInputStream.h  # MVCC Filtering

小结

本篇文章主要介绍了 TiFlash 整体的模块分层,以及在 TiDB 的 HTAP 场景下,存储层 DeltaTree 引擎如何进行优化的思路。简单介绍了 DeltaTree 内组件的构成和作用,但是略去了一些细节,比如 PageStorage 的内部实现,DeltaIndex 如何构建、应对更新,TiFlash 是如何接入 multi-Raft 等问题。更多的代码阅读内容会在后面的章节中逐步展开,敬请期待。

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相关文章

[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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