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TiDB 数据库的存储

本文主要介绍 TiKV 的一些设计思想和关键概念。

storage-architecture

Key-Value Pairs(键值对)

作为保存数据的系统,首先要决定的是数据的存储模型,也就是数据以什么样的形式保存下来。TiKV 的选择是 Key-Value 模型,并且提供有序遍历方法。 TiKV 数据存储的两个关键点:

  1. 这是一个巨大的 Map(可以类比一下 C++ 的 std::map),也就是存储的是 Key-Value Pairs(键值对)
  2. 这个 Map 中的 Key-Value pair 按照 Key 的二进制顺序有序,也就是可以 Seek 到某一个 Key 的位置,然后不断地调用 Next 方法以递增的顺序获取比这个 Key 大的 Key-Value。

注意,本文所说的 TiKV 的 KV 存储模型和 SQL 中的 Table 无关。本文不讨论 SQL 中的任何概念,专注于讨论如何实现 TiKV 这样一个高性能、高可靠性、分布式的 Key-Value 存储。

本地存储 (RocksDB)

任何持久化的存储引擎,数据终归要保存在磁盘上,TiKV 也不例外。但是 TiKV 没有选择直接向磁盘上写数据,而是把数据保存在 RocksDB 中,具体的数据落地由 RocksDB 负责。这个选择的原因是开发一个单机存储引擎工作量很大,特别是要做一个高性能的单机引擎,需要做各种细致的优化,而 RocksDB 是由 Facebook 开源的一个非常优秀的单机 KV 存储引擎,可以满足 TiKV 对单机引擎的各种要求。这里可以简单的认为 RocksDB 是一个单机的持久化 Key-Value Map。

Raft 协议

接下来 TiKV 的实现面临一件更难的事情:如何保证单机失效的情况下,数据不丢失,不出错?

简单来说,需要想办法把数据复制到多台机器上,这样一台机器无法服务了,其他的机器上的副本还能提供服务; 复杂来说,还需要这个数据复制方案是可靠和高效的,并且能处理副本失效的情况。TiKV 选择了 Raft 算法。Raft 是一个一致性协议,本文只会对 Raft 做一个简要的介绍,细节问题可以参考它的论文。Raft 提供几个重要的功能:

  • Leader(主副本)选举
  • 成员变更(如添加副本、删除副本、转移 Leader 等操作)
  • 日志复制

TiKV 利用 Raft 来做数据复制,每个数据变更都会落地为一条 Raft 日志,通过 Raft 的日志复制功能,将数据安全可靠地同步到复制组的每一个节点中。不过在实际写入中,根据 Raft 的协议,只需要同步复制到多数节点,即可安全地认为数据写入成功。

Raft in TiDB

总结一下,通过单机的 RocksDB,TiKV 可以将数据快速地存储在磁盘上;通过 Raft,将数据复制到多台机器上,以防单机失效。数据的写入是通过 Raft 这一层的接口写入,而不是直接写 RocksDB。通过实现 Raft,TiKV 变成了一个分布式的 Key-Value 存储,少数几台机器宕机也能通过原生的 Raft 协议自动把副本补全,可以做到对业务无感知。

Region

首先,为了便于理解,在此节,假设所有的数据都只有一个副本。 前面提到,TiKV 可以看做是一个巨大的有序的 KV Map,那么为了实现存储的水平扩展,数据将被分散在多台机器上。 对于一个 KV 系统,将数据分散在多台机器上有两种比较典型的方案:

  • Hash:按照 Key 做 Hash,根据 Hash 值选择对应的存储节点。
  • Range:按照 Key 分 Range,某一段连续的 Key 都保存在一个存储节点上。

TiKV 选择了第二种方式,将整个 Key-Value 空间分成很多段,每一段是一系列连续的 Key,将每一段叫做一个 Region,并且会尽量保持每个 Region 中保存的数据不超过一定的大小,目前在 TiKV 中默认是 96MB。每一个 Region 都可以用 [StartKey,EndKey) 这样一个左闭右开区间来描述。

Region in TiDB

注意,这里的 Region 还是和 SQL 中的表没什么关系。 这里的讨论依然不涉及 SQL,只和 KV 有关。 将数据划分成 Region 后,TiKV 将会做两件重要的事情:

  • 以 Region 为单位,将数据分散在集群中所有的节点上,并且尽量保证每个节点上服务的 Region 数量差不多。
  • 以 Region 为单位做 Raft 的复制和成员管理。

这两点非常重要:

  • 先看第一点,数据按照 Key 切分成很多 Region,每个 Region 的数据只会保存在一个节点上面(暂不考虑多副本)。TiDB 系统会有一个组件(PD)来负责将 Region 尽可能均匀的散布在集群中所有的节点上,这样一方面实现了存储容量的水平扩展(增加新的节点后,会自动将其他节点上的 Region 调度过来),另一方面也实现了负载均衡(不会出现某个节点有很多数据,其他节点上没什么数据的情况)。同时为了保证上层客户端能够访问所需要的数据,系统中也会有一个组件(PD)记录 Region 在节点上面的分布情况,也就是通过任意一个 Key 就能查询到这个 Key 在哪个 Region 中,以及这个 Region 目前在哪个节点上(即 Key 的位置路由信息)。至于负责这两项重要工作的组件(PD),会在后续介绍。
  • 对于第二点,TiKV 是以 Region 为单位做数据的复制,也就是一个 Region 的数据会保存多个副本,TiKV 将每一个副本叫做一个 Replica。Replica 之间是通过 Raft 来保持数据的一致,一个 Region 的多个 Replica 会保存在不同的节点上,构成一个 Raft Group。其中一个 Replica 会作为这个 Group 的 Leader,其他的 Replica 作为 Follower。默认情况下,所有的读和写都是通过 Leader 进行,读操作在 Leader 上即可完成,而写操作再由 Leader 复制给 Follower。 大家理解了 Region 之后,应该可以理解下面这张图:

TiDB Storage

以 Region 为单位做数据的分散和复制,TiKV 就成为了一个分布式的具备一定容灾能力的 KeyValue 系统,不用再担心数据存不下,或者是磁盘故障丢失数据的问题。

MVCC

很多数据库都会实现多版本并发控制 (MVCC),TiKV 也不例外。设想这样的场景:两个客户端同时去修改一个 Key 的 Value,如果没有数据的多版本控制,就需要对数据上锁,在分布式场景下,可能会带来性能以及死锁问题。 TiKV 的 MVCC 实现是通过在 Key 后面添加版本号来实现,简单来说,没有 MVCC 之前,可以把 TiKV 看做这样的:

Key1 -> Value
Key2 -> Value
……
KeyN -> Value

有了 MVCC 之后,TiKV 的 Key 排列是这样的:

Key1_Version3 -> Value
Key1_Version2 -> Value
Key1_Version1 -> Value
……
Key2_Version4 -> Value
Key2_Version3 -> Value
Key2_Version2 -> Value
Key2_Version1 -> Value
……
KeyN_Version2 -> Value
KeyN_Version1 -> Value
……

注意,对于同一个 Key 的多个版本,版本号较大的会被放在前面,版本号小的会被放在后面(见 Key-Value 一节, Key 是有序的排列),这样当用户通过一个 Key + Version 来获取 Value 的时候,可以通过 Key 和 Version 构造出 MVCC 的 Key,也就是 Key_Version。然后可以直接通过 RocksDB 的 SeekPrefix(Key_Version) API,定位到第一个大于等于这个 Key_Version 的位置。

分布式 ACID 事务

TiKV 的事务采用的是 Google 在 BigTable 中使用的事务模型: Percolator ,TiKV 根据这篇论文实现,并做了大量的优化。详细介绍参见事务概览